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单细胞谱系轨迹的重建以及上皮到间质转变期间命运多样性的识别
探索上皮 - 间充质转变（EMT）的复杂性揭示了各种潜在的细胞命运；然而，早期细胞状态差异为不同的EMT轨迹的确切时机和机制尚不清楚。通过单个细胞RNA测序研究这些EMT轨迹，由于需要为每次测量牺牲细胞，因此具有挑战性。在这项研究中，我们采用了最佳运输分析来重建MCF10A细胞系中TGF - β-诱导的EMT期间不同细胞命运的过去轨迹。我们的分析揭示了导致低EMT，部分EMT和高EMT状态的三个不同的轨迹。沿部分EMT轨迹的细胞在EMT特征中显示出很大的变化，并表现出明显的茎。 在整个EMT轨迹中，我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。 这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。 此外，我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集，将ITGB4，LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。 我们还发现CENPF，CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。 第一组基因与先前研究的发现保持一致，但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。 最后，后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。细胞在EMT特征中显示出很大的变化，并表现出明显的茎。在整个EMT轨迹中，我们观察到EED和EZH2基因的一致下调。这一发现得到了EMT调节剂和CRISPR筛查研究的最新抑制剂筛查的验证。此外，我们将早期 - 相位差异基因表达的分析应用于与干性和增殖相关的基因集，将ITGB4，LAMA3和LAMB3指定为在部分阶段与高EMT轨迹的初始阶段差异表达的基因。我们还发现CENPF，CKS1B和MKI67在高EMT轨迹中显示出显着的上调。第一组基因与先前研究的发现保持一致，但我们的工作独特地指出了这些上调的确切时机。最后，后者基因的鉴定揭示了调节EMT轨迹的潜在细胞周期目标。
从学龄到成年的肺功能轨迹及其与心血管疾病风险标志的关系
成年初期的抽象理由肺功能与随后的不良健康结果有关。确定稳定和可再现的肺功能轨迹是否可以在不同人群中得出，并研究其与心血管结构和功能的客观测量的关联。使用潜在剖面建模的方法，我们研究了三个基于人群的出生队列，从童年到成年初期，具有重复的肺活量测定学数据，以识别1 s（FEV 1）/强制生命力（FVC）的强迫呼气量的轨迹。我们使用多项式逻辑回归模型来研究衍生轨迹的早期预测因子。然后，我们确定了派生的FEV 1 /FVC轨迹与血压和超声心动图标志物之间的关联程度的程度增加了我们的同类之一24岁的3200名参与者。结果，我们确定了四个FEV 1 /FVC轨迹，其同类群体具有非常相似的潜在剖面（合并n = 6377）：高于平均水平（49.5％）；平均值（38.3％）;低于平均水平（10.6％）；并且持续低（1.7％）。男性性别，喘息，哮喘诊断/药物和过敏敏化与所有队列中肺功能降低的轨迹有关。我们发现，通过超声心动图（包括左心室质量为高度为高度和颈动脉内膜厚度）确定心血管风险标志的证据，而FEV 1 /fvc降低（p值的p值的平均粗轨迹范围为0.10至p <0.001）。在此分析中，我们将轨迹视为伪连续变量。我们确认了所有回归模型中线性的假设。结论儿童期肺功能轨迹不仅可以作为未来肺部疾病的发展，而且还可以作为成年后心血管疾病和多种疾病的预测因素。
脑电图的发展轨迹和周期性的力量：对辅助期间丘脑皮质发育的时机的影响
记录的版本：此预印本的一个版本于2024年7月10日在自然通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1038/s41467-024-50204-4。
执行功能 - 幼儿学习轨迹
这些学习轨迹将帮助您观察儿童在执行职能方面的进步，并计划其学习和发展的下一步。他们提供了记录儿童学习和发展的语言和想法，以及您与家庭和同事就儿童进步的对话。轨迹不是清单。，鼓励您利用自己的专业知识和判断来确定每个孩子如何在每个轨迹上展示进步，以及如何最好地支持他们的学习。
阿尔茨海默氏病的纵向轨迹CSF生物标志物和认知健康受试者的血压
注意：使用Kruskal-Wallis ANOVA比较连续变量的组（ANOVA对年龄进行除外）。数据表示为平均值±标准偏差，除非另有说明。对于CSF生物标志物，我们使用ANCOVA调整年龄，并将数据作为平均值±标准误差。 T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。 缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。 b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。 d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。 f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。 *在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。对于CSF生物标志物，我们使用ANCOVA调整年龄，并将数据作为平均值±标准误差。T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。 缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。 b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。 d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。 e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。 f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。 *在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。P值来自排名的Ancova。第五次访问时限制数据，对中位时间进行了评估。缩写：Apoe，载脂蛋白E； BMI，体重指数； DBP，舒张压； HDL，高密度脂蛋白； LDL，低密度脂蛋白； NL，认知正常； NTN，正常性； SBP，收缩压； Quicki，定量胰岛素灵敏度检查指数。显着的P值以粗体。可用于196名受试者的数据（129个正常人，36名患有受控高血压[HTN]的受试者，而31例HTN不受控制）。b数据可用于200名受试者（131个正常人，35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。c数据可用于156名受试者（104个正常人，25个受控HTN的受试者，而27名不受控制的HTN受试者）。d数据可用于195名受试者（127个正常人，34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。e可用于190名受试者（122个正常人的人，34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者）。f数据可用于186名受试者（120个正常人，34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者）。*在<0.05校正时与正常的组不同（Bonferroni）。g数据可用于201名受试者（131个正常人，36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。h数据可用于203名受试者（134个正常人，36名受控HTN的受试者，而33个受试者不受控制的HTN）。I可用于201名受试者的数据（131个正常人，36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者）。†与受控高血压<0.05校正时不同。
ControlTraj-Controlable-Trajectory-generation-with-Topoology- ...
生成轨迹数据是解决隐私问题，收集成本和通常与人类流动性分析相关的专有限制的有希望的解决方案之一。然而，由于人类活动的固有多样性和不可预测性，与忠实，灵活性和普遍性等问题有关，现有的轨迹生成方法仍处于起步阶段。为了克服这些障碍，我们提出了ControlTraj，这是一个具有拓扑约束扩散模型的控制范围的traj traj eTecorentor生成框架。与先前的方法不同，控制了一个扩散模型，以生成高保真轨迹，同时整合了道路网络拓扑的结构约束，以指导地理结果。具体来说，我们开发了一种新颖的路段自动编码器，以提取细粒度的道路嵌入。随后将编码的特征以及TRIP属性合并为名为GeiOnet的拟议地理DeNoing Unet架构，以从白噪声中综合地理传播。通过在三个现实世界数据设置进行实验，ControlTraj展示了其
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
pernod ricard的基于零科学的基于零科学的目标，该目标与基于科学的目标计划（SBTI）验证的1.5°C轨迹
•酿酒厂：采用可再生电力，使用包括用于热恢复和驱动能源效率的新技术转移到替代能源（生物量，生物燃料）。•包装：减轻瓶子的重量，增强可回收的内容，创新和探索新材料以及开发闭环分配模型。•运输和物流：优化运输负载，改用电动或生物燃料供电的运输以及探索替代的运输方式。•农业：实施旨在恢复自然生态系统，减少碳排放并增强土壤中碳固执的再生农业实践。玛丽亚·皮亚·德·卡罗（Maria Pia de Caro） - EVP，综合运营和可持续性，宣称：“基于科学的目标倡议（SBTI）对我们的新碳减少目标（SBTI）的验证是对我们团队为在我们的运营范围内以及我们整个价值链中建立强大碳降低路线图的努力的认可。世界正面临着增加的社会和环境压力，敦促我们采取行动更快。我们基于零零科学的目标为我们提供了正确的野心，并驱动了我们到目前为止取得的进步，并在应对气候变化挑战方面的葡萄酒和烈酒领导者。”
自主总线轨迹跟踪系统的强大无模型自适应迭代学习控制
摘要在这项工作中提出了一种强大的无模型自适应迭代学习控制（R-MFAILC）算法，以解决横向控制自动驾驶总线的问题。首先，根据自主总线的周期重复工作特性，利用了迭代域中使用的一种新型的动态线性化方法，并给出了具有伪梯度（PG）的时变数据模型。然后，R-MFAILC控制器的设计具有建议的自适应衰减因子。所提出的算法的优势在于R-MFAILC控制器，该控制器仅利用了调节实体的输入和输出数据。此外，R-MFAILC控制器具有很强的鲁棒性，并且可以处理系统的非线性测量干扰。在基于卡车SIM模拟平台的模拟中，验证了所提出的算法的有效性。使用严格的数学分析来证明所提出算法的稳定性和收敛性。
对未来轨迹的专家见解：评估二氧化碳去除技术的成本降低和可扩展性
工业化水平，努力将增加到1.5°C的努力限制为全球温度已经比工业前水平高1.1°C（IPCC，2023年），迅速实现碳中立对于巴黎兼容的轨迹至关重要。《巴黎协定》（第4.1条）强调在本世纪后半叶平衡人为排放与温室气体消除。在追求这一余额时，包括英国，法国，欧盟，日本，韩国和美国总统拜登（Biden）的几个主要经济体为2050年设定了具有法律约束力的零净目标。值得注意的是，中国，印度尼西亚和沙特阿拉伯等主要新兴经济体（目标是2060年）和印度（目标2070年）也确立了碳中立目标。仅通过减少排放来实现这些承诺是具有挑战性的。能源部门面临着边际减排成本的上升和难以浸泡的领域的技术解决方案的有限，这体现了这些困难（Davis等，2018）。因此，实现Net-Zero将需要脱碳所有可行的部门，并利用二氧化碳去除（CDR）技术来抵消难以脱碳的部门的排放（Honegger and Reiner，2018年）。