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Pogostemon Cablin的综合代谢组和转录组分析为Pogostone的完整生物合成途径提供了新的灯光
pogostemon cablin（Patchouloi）是一种著名的多年生草本植物，用于中药，其主要的生物活性化合物是Patchouloulolol和Pogostone。Patchouli的生物合成途径已经很早就解决了，而Pogostone的生物合成途径由于缺乏直接合成Pogostone的末端酶而无法完全解决。在这里，本研究旨在通过综合转录组和代谢组分分析来预测Pogostone生物合成的末端酶，并重建其最可能的完整生物合成。广香叶的代谢组和转录组纤维与根和茎的叶子大致不同。广圆紫胶类似物（如广宁酸酯和叶氨基烯）主要积聚在叶片中，而pogostone含量的根部含量更高。基于对差异表达的基因和代谢产物的综合分析，我们重建了广丘洛尔的生物合成途径，并预测了pogostone的最可能完整的生物合成途径。此外，我们还鉴定了29个涉及广patlouli的新辛托比底基因组Pogostone生物合成的高表达基因，并且它们的大多数表达水平与Pogostone含量密切相关。尤其是Patcholi Bahd-DCR酰基转移酶（BAHD-DCR）在系统发育上远离但与其他已知的植物Bahd酰基转移酶相似，但结构上相似。他们中的大多数具有保守的催化基序HXXXD，催化中心可以与4-羟基-6-甲基-2-吡酮和4-甲基化甲基-COA和Pogostone的产物分子的广泛认识的底物分子结合。因此，建议广pation胶根中高表达的bahd-dcrs是直接合成pogostone的末端酶。这里的发现提供了更多支持的证据
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
较小但强大：小分子植物纤维素生物合成抑制剂的更新
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与潜在抗氧化剂和抗
摘要 - 在高等教育中，培养鼓励学生参与现实世界挑战的环境对于专业发展至关重要。这一原则为我们与第八学期纳米技术工程专业学生的合作努力支撑。通过创新的方法，例如合成结合菠萝果皮的聚合物纤维，我们解决了环境问题并利用菠萝废物的未开发潜力。菠萝行业每年产生大量的非利用废物，主要是茎，牙冠和果皮，占整个水果的67％。菠萝果皮富含生物活性化合物（如多酚）对化妆品行业的应用有望，如果将它们纳入合适的输送系统中，则可能会增强产品（例如提拉配方）。在目前的工作中，使用商业挤出机合成了装有10％，20％和30％菠萝果皮粉（PP）的聚乳酸（PLA）和多碳酸酯（PCL）纤维。傅立叶变换红外和差异扫描量热法证实了由于形成了新的化学键和相互作用的有效PP掺入纤维中。使用扫描电子显微镜（SEM）进行的形态表征表明，纤维的横截面长度从3.7μm到90.19μm。高性能液相色谱和叶核方法评估了酚类化合物含量和释放速率。PLA纤维具有20％的PP，显示出酚类化合物的最大保留率，为1243.69±234.14 µg化合物/ g纤维），而PCL纤维在24小时内显示出迅速释放，高达95.79±5.94％。这些结果表明，商业挤出机可以在化妆工业中可能使用的聚合物微纤维作为菠萝果皮中酚类化合物的递送系统的可行性。
一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
CALF的DNA依赖性RNA聚合酶的合成...
要描述的实验与组蛋白在核功能中的作用有关，特别强调了生物合成反应，这些反应通过引入乙酰基和甲基来改变组蛋白的结构。使用乙酸-C14和蛋氨酸 - 甲基-C'4在孤立的小牛胸腺核中研究了这些反应（参见参见参考文献1）作为前体，将它们的不合格与C14-赖氨酸和其他氨基酸的不合格进行比较，并测试普罗蛋白对不同组蛋白分数的合成的影响。将提供证据，以表明在细胞核中，组蛋白的乙酰化和甲基化很可能发生在多肽链完成后。尤其是乙酰化的组蛋白结构的这种修饰可能会影响组蛋白在体内抑制核糖核酸合成的能力。这种观点得到了以下发现的支持：当孤立的精氨酸组蛋白经过有限的乙酰化时，它们会因小牛胸腺核的DNA依赖性RNA聚合酶的RNA合成抑制剂而失去了许多有效性，因此它们的有效性很大。然而，这种修饰的组蛋白仍然是强烈的碱性蛋白质，它保留了与其得出的母体组蛋白相当的DNA的亲和力。这些发现介绍了组蛋白对核RNA的影响可能涉及的可能性不仅仅涉及对RNA合成的简单抑制，并且可能存在更微妙的机制，这些机制允许抑制和重新激活RNA沿染色体的RNA产生。在过去的几年中，对组蛋白作为染色体活性的调节剂的兴趣已大大提高，因为越来越多的实验证据已经积累了支持组蛋白的作用是抑制染色体