摘要 神经节苷脂单唾液酸 (GM1) 神经节苷脂沉积症是一种罕见的常染色体隐性遗传病,通常由 GLB1 基因中的有害单核苷酸变异 (SNV) 引起。这些变异导致 b-半乳糖苷酶 (b-gal) 活性降低,从而导致与过早死亡相关的神经退行性病变。目前,尚无有效的 GM1 神经节苷脂沉积症治疗方法。正在进行的三项临床试验旨在提供 GLB1 基因的功能性拷贝以阻止疾病进展。在这项研究中,我们表明 41% 的 GLB1 致病 SNV 可以被腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 取代。我们的结果表明,ABE 可以有效地纠正患者来源的成纤维细胞中的致病等位基因,恢复 b-gal 活性的治疗水平。脱靶 DNA 分析未检测到接受治疗的患者细胞中的脱靶编辑活动,除了基于 3D 结构生物信息学预测的不影响 b-gal 活性的旁观者编辑。总之,我们的结果表明基因编辑可能是治疗 GM1 神经节苷脂沉积症的替代策略。
15:10 Omiq-HES和组成分析平台(Genomcore Bims和Fujitsu Omics分析解决方案)15:10 Omiq-HES和组成分析平台(Genomcore Bims和Fujitsu Omics分析解决方案)
请知道,EPA已努力完成这些规则制定。EPA继续相信,在美国各地的社区遭受了PFAS污染的影响太长。这就是为什么该机构采取了历史行动来应对这一新出现的威胁,包括在《全面的环境响应,赔偿和责任法》(也称为超级基金会)下,发布有史以来第一个针对PFAS化学品的饮用水标准,并将两个PFA列为危险物质。我希望EPA,我们的州和部落合作伙伴很快能够将这两个RCRA规则添加到其保护人类健康和环境工具的武器库中。
JoãoHenriquede araujo Morais joao.tlp@gmail.com R. LeopoldoBulhões,1480年 - 曼吉尼奥斯,里约热内卢 - 巴西RJ,巴西。21041-210伦理陈述作者告知,研究中使用的气候数据是公开的,可以自由地进行分析。死亡率数据不是公开的,并且是意见号批准的项目的一部分。6.572.784由里约热内卢市政卫生部研究伦理委员会。 分析中没有使用个人敏感或可识别的信息。 作者贡献所有作者都参与了作品的概念和设计。 JHAM,VS和OGC从事统计建模和数据分析。 所有作者都参与了结果的解释。 所有作者都参加了手稿写作及其批判性评论。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 数据可用性6.572.784由里约热内卢市政卫生部研究伦理委员会。分析中没有使用个人敏感或可识别的信息。作者贡献所有作者都参与了作品的概念和设计。JHAM,VS和OGC从事统计建模和数据分析。所有作者都参与了结果的解释。所有作者都参加了手稿写作及其批判性评论。所有作者都批准了手稿的最终版本。数据可用性
论文主题的提案2025 -MESR/AAP资金编码机器和人类的NA编码,用于视觉数据摘要和上下文,随着视觉数据的爆炸,图像压缩和视频方法的爆炸爆炸,必须适应各种需求:最大化压缩,同时最大程度地减少了人类认为质量的损失,并保证了压缩的损失,并保证了压缩的损失。到目前为止,研究已经探索了两个不同的轴:根据视觉感知和对机器的压缩,针对人造视觉任务进行了优化。但是,这两个范式通常是单独开发的,并且基于矛盾的目标。一些作品试图开发结合这两个方面的混合方法。深度学习和感知建模的最新进展为混合压缩开辟了道路,能够动态适应机器和人类的特定需求。艺术状态和当前限制了图像和视频的压缩方法历史上分为两个主要类别:针对人类感知的优化和专门针对人工视觉算法的类别。在第一种情况下,例如,JPEG或H.26X(例如H.26X)的常规编解码器基于旨在最大化视觉保真度的机制,同时最大程度地减少了存储或传输数据的数量。但是,这些方法仍然昂贵,并且不适合板系统的能量限制。可以通过从认知心理学(例如不同的差异(JND)或满足比率(Over)[6]中利用原理来优化这些方法,以消除人类视觉系统认为非必需的信息[5]。但是,这些编解码器未考虑人工智能模型(AI)的需求,该模型可以引入不必要的人工制品,以破坏对图像和视频的自动分析。并行,由于计算机视觉算法和用于图像的人工智能的繁荣时期,机器的压缩最近作为一个关键的研究领域出现。MPEG [1] [3]最近推广的机器视频编码(VCM)等标准,旨在直接优化视频,以用于自动分析任务,例如对象的分类,分割和检测。此外,使用变异自动 - 输入器(VAE),对手(GAN)和Visual Transformers [7]使得产生紧凑的潜在表示是有可能的,同时保持这些任务的高性能[9]。但是,这些方法缺乏解释性,因为它们产生的表示,这些表示不一定是人类可读的,并且不允许对原始形象进行忠实的重建。面对这些限制,一个新的研究部门是通过开发能够动态适应机器和人类需求的混合压缩模型来统一这两种方法。最近的方法,例如transtic [4],试图将优化的编解码器转移到人工视觉任务的情况下,而无需恢复。此外,基于扩散模型和gans的生成压缩模型[2]通过允许根据用户的类型对图像进行优化重建,从而提供了有趣的观点。另一个有希望的进步是基于神经形态计算机的整合
Pujari Harish Kumar 博士是 EEE 系的助理教授。他的研究兴趣包括可再生能源、优化方法、电力系统分析、电机、太阳能和风能系统设计以及电动汽车设计。除了学术兴趣外,他的研究重点是将可再生能源整合到配电系统中、电动汽车电池的设计以及使用实时数据开发混合可再生能源系统。他拥有 JNTUA MRRITS 的电气和电子学士学位、JNTUA 大学的电力系统硕士学位以及 VIT 大学 Vellore 的内部全日制博士学位。他参加过几所大学举办的研讨会和教师发展计划。他拥有大约 9 年的教学经验和 3 年的研究经验,并从 2024 年开始与剑桥理工学院合作。添加有关建立实验室和咨询(如果有)的信息 家用电气布线和测试实验室指导不同级别的学生(BE、MTech 和 PhD):-----
在本文中,我们为经历多个相关退化过程的系统开发了一个维护模型,其中使用多元随机过程来建模退化过程,并使用协方差矩阵来描述过程之间的相互作用。当任何退化特征达到预先指定的阈值时,系统即被认为发生故障。由于基于退化的故障具有休眠性,因此需要进行检查以检测隐藏的故障。检查后将更换发生故障的系统。我们假设检查不完善,因此只有特定的概率才能检测到故障。基于退化过程,以系统可靠性评估为基础,然后建立维护模型以减少经济损失。我们提供了成本最优检查间隔的理论边界,然后将其集成到优化算法中以减轻计算负担。最后,以疲劳裂纹扩展过程为例,说明了所开发的维护策略的有效性和稳健性。研究了退化依赖性和检查精度的影响,以获得更多管理见解。数值结果表明,检查不准确性对运营成本有重大影响,建议应付出更多努力来提高检查精度。
·纳米技术增强的危险废物清理的生物修复·纳米医学:使用生物化学标记物的靶向药物输送系统(盐度,干旱)通过纳米颗粒·生化应力标记来评估农作物的纳米颗粒效率·增强植物 - 微生物相互作用以改善农作物的生长·农业化学的智能递送系统,用于对受控释放的农业化学的智能递送系统
国家科学基金会,欧洲研究委员会,瑞士国家科学基金会,意大利科学基金会,阿卜杜勒·拉蒂夫·贾米尔·贾梅尔·贾米尔贫困行动实验室,世界银行,美国经济学期刊:应用经济学,美国经济学,美国经济政策,美国经济政策:宏观经济杂志:宏观经济学期刊,美国经济评论,美国经济评论,美国政治科学评论,美国政治科学,《洞察力》,《洞察力》,《政治科学》,《布拉克·纳尔》,《布拉克·克拉克》,《布拉克·纳尔》比较政治研究,经济发展和文化变革,经济学,经济学,经济学,治理经济学,经济学信,经济学和政治,欧洲经济评论,欧洲政治经济学期刊,国际经济评论,《比较经济学》,《杂志政治,《公共经济学杂志》,《城市经济学杂志》,拉丁美洲研究评论,牛津经济学和统计公告,政治行为,公共选择,公共选择,季刊,经济学杂志,政治科学杂志,经济学和统计评论,经济研究综述,经济研究,综述,金融研究,斯堪的纳维亚经济学,社会选择,社会选择,科学,科学,世界发展,世界发展,世界发展,世界发展,世界发展,<
摘要一个健康的社区是一个国家的真正财富。社会,经济和教育地位取决于公共卫生。传染病是当前情况下的重要威胁之一。在阿育吠陀中,这些景象属于Aupasargikaroga。即使是不同的分类,它们也与Aganthujvara紧密联系。Aganthujvara中Tridosha的厌恶受到了Ahara,Vihara,Desa,Kala,Vyadhikshamatwa和Bhuta Prabhava等几个因素的影响。了解Tridosha在Aganthujvara中的作用是诊断传染病的新观点。本文通过了解Tridosha的参与,探讨了传染病的阿育吠陀方法及其与Aganthujvara的联系。关键字:传染病,Aganthujvara,Bhootaprabhava引言传染病是对个人身心健康的主要威胁,社会在与之抗争方面面临着重大挑战。疾病 -