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碳酸酐酶抑制剂U-104抑制肿瘤进展
摘要：U-104是一种有效的碳酸酐酶（CAS）的抑制剂，已显示为几种人类癌症类型的潜在抗肿瘤药物。但是，U-104的下游机制及其在舌鳞状细胞癌（TSCC）中的功能尚不清楚。既没有证实U-104的抗肿瘤效应是否取决于Ca 9和Ca 12。在这项工作中，我们发现了通过RNA测序调节的差异表达的基因（DEG）和电势细胞过程。与细胞死亡相关，细胞增殖，迁移和对药物细胞过程的反应是最高的GO（基因本体学）过程，这与观察到的TSCC 15细胞中U-104治疗的生物学作用一致。此外，Ca 9或Ca 12的敲低（KD）完全消除了对细胞迁移，细胞死亡和临界DEG表达的影响。全部，我们的研究提出了在转录组水平上U-104的调节机制，并证明了u-104的抗肿瘤功能取决于TSCC中Ca 9和Ca 12。我们的发现扩展了有关U-104抗肿瘤功能的当前知识，并为TSCC提供了潜在的治疗选择。关键字：碳酸酐酶抑制剂； U-104; Ca 9; Ca 12;舌鳞状细胞癌CLC编号：R 739。86文档代码：
2025 年 8 年级课程之夜
● 1 月 16 日 - 课程之夜 ● 2 月 3 日 - 学生在咨询处获得选课表 ● 2 月 10 日 - 选课表交给英语老师 ● 2 月 18 日 - 学生在英语课上开始将课程输入 SIS ● 3 月 - 家长将被要求登录 SIS 以验证学生注册的课程是否准确。这显示注册的课程，但不显示实际的课程表。 ● 3 月 31 日 - 更改课程表申请截止日期
使用Div>使用Dimainmatic算法的速度使用）
我们提出了一种使用多体分离式化催化的方法来加快量子绝热算法的方法。这将应用于随机场抗铁磁液体自旋模型。该算法的催化方式使得进化在过程中间近似于海森堡模型，并且该模型处于离域相。我们以数字方式显示，我们可以加快标准算法来使用此想法来查找随机模型的基础状态。我们还证明了加速是由于差距扩增而引起的，即使基础模型并非没有挫败感。分频器到加速度大致出现在相互作用的值中，这被称为离域转变的关键。我们还将参与率和纠缠熵计算为时间的函数：他们的时间依赖关系表明该系统正在探索更多的状态，并且比没有催化剂时更纠缠。一起，所有这些证据都表明加速与离域有关。即使只能研究相对较小的系统，但证据表明，该方法的缩放尺寸是有利的。通过一台小型在线IBM量子计算机的实验结果来说明我们的方法，显示了如何随着这些机器的改善来验证该方法。与标准算法相比，催化方法的成本只是一个恒定因素。
在计算假设下对单个量子设备进行自我测试
自测试是一种仅基于其经典输入输出相关性来表征任意量子系统的方法，在独立于设备的量子信息处理以及量子复杂性理论中发挥着重要作用。先前关于自测试的研究需要假设系统的状态在仅执行本地测量且无法通信的多方之间共享。在这里，我们用单个计算受限方取代了多个非通信方的设置，这在实践中很难执行。具体来说，我们构建了一个协议，允许经典验证者稳健地证明单个计算受限的量子设备必须准备一个贝尔对并对其执行单量子位测量，直到对设备的状态和测量应用基础变化。这意味着在计算假设下，验证者能够证明单个量子设备内存在纠缠，这是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性。为了实现这一点，我们基于 Brakerski 等人首次引入的技术。 （2018）和 Mahadev (2018) 允许经典验证者约束量子设备的行为，假设该设备不会破坏后量子密码学。
形态控制的 J 聚集体中室温光致发光量子产率的增强
已知由形成 J 聚集体的有机染料组成的超分子组装体表现出窄带光致发光，半峰全宽约为 ≈ 9 nm (260 cm − 1 )。然而，这些高色纯度发射体的应用受到菁 J 聚集体相当低的光致发光量子产率的阻碍，即使在溶液中形成也是如此。本文证明了菁 J 聚集体在室温下在水和烷基胺的混合溶液中可以达到高一个数量级的光致发光量子产率（从 5% 增加到 60%）。通过时间分辨的光致发光研究，显示了由于非辐射过程的抑制导致激子寿命的增加。小角度中子散射研究表明了这种高发射性 J 聚集体的形成必要条件：存在用于 J 聚集体组装的尖锐水/胺界面以及纳米级水和胺域共存以分别限制 J 聚集体尺寸和溶解单体。
笔试及面试
• 年龄限制：SRF 和 SPA：面试当天男性年龄为 35 岁，女性年龄为 40 岁。根据 ICARJGOI 规定，SC/ST/OBC/Divyang 候选人的年龄可放宽。此类候选人在面试时需携带相关证书原件。 • 职位纯属临时性质，最初为 1 年合同制，但根据令人满意的表现可能会进一步延长。 • 该计划的期限和持续时间是暂定的，与项目一致。 • 合同期结束时，受雇人员无权在 ICAR 申请就业或聘用。 • 参加面试不会获得 TA/DA。 • 已就业人员应携带现任雇主的“无异议证书”。 • 希望参加笔试兼面试的候选人请携带符合格式的简历。此外，候选人还应携带学位证书、成绩单、出版物、论文、经验证书等原始文件以供核实，并提供所有证书的一份复印件。 • 学院院长的决定在所有方面均为最终决定并具有约束力。
混合0D锑卤化物作为高空间分辨率远程热摄影的空气稳定发光体
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确，遥远，无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像，微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大，[1-11]中，这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫：红外（IR）隆期，IR直接检测和远程光学/荧光热量表。，由于其出色的热分辨率（10-1 K），其中最常见的是IR射量方法，例如在商业设备中发现的方法。然而，要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度（RT）对象的固有低空间分辨率为≈10µm，这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者，在可见区域中运行的远程光学方法，例如，通过测量荧光强度或衰减时间，[14]达到了很高的热分辨率，并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率，并且在常见媒体（例如水和玻璃）中透明度。[13,15,16]基于强度的量化，由于光散射（样品拓扑，磷光粒子形态等）而容易出现错误。），不均匀的磷光器分布，非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性，但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下，我们发现已知的热燃料载体，即有机染料，聚合物，量子点，稀有掺杂的金属氧化物，[17-25]面临限制，例如材料制造或薄膜沉积，耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性，或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
“ Neuralink”主题的白皮书
没有提供在人与人工智能之间建立联系的方法，因此人工智能不会赶上人们，而是可以改善。这个问题还引起了科技杂志的埃隆·马斯克（Elon Musk），这导致了“ Neuralink”的想法，即实现这一目标：人类与人工智能之间的共生。在目前的工作中，首先描述了“ Neuralink”到底要理解的，哪些目标，微观和宏观目标是追求的，以及如何实施该项目。此外，还提出了关于现有技术的Neuralink的发展水平。然后显示出哪些障碍反对该项目，以及如何以及如何掌握它们。这是对将来的前景，如果按计划实施NeuralInk成功，则简要说明可能出现哪些问题。什么是Neuralink？Aralink是一家著名企业家Elon Musk担任首席执行官的创业公司。这也负责Tesla和SpaceX公司。Ziel 2