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靶向RNA M6A甲基化的肽会影响癌细胞的生存能力
在各种细胞应激下mRNA变化的核苷酸修饰水平。[9] mRNA核苷酸修饰水平的这种变化也与许多人类疾病和疾病有关。例如，在肺癌，胶质母细胞瘤，乳腺癌和从糖尿病患者中提取的肺癌，胶质母细胞瘤，乳腺癌和β细胞的n6-甲基腺苷水平（M 6 A）降低，而在结直肠癌，胰腺癌和急性骨髓性白血病中，观察到M 6 A水平升高。与M 6 A水平的变化平行，M 6 A甲基转移酶（作者）和去甲基酶（橡皮擦）的表达水平也适当地在测试的癌细胞系中变化。[10–12] RNA中的N6-麦克测lations也被M 6 A读取器蛋白识别，从而导致细胞蛋白水平的调节。[13]我们发现靶向M 6 A修饰mRNA是一种可抑制甲基读取器和橡皮擦结合的可行方法，从而改变了
硼中子俘获疗法在个性化放射治疗中的临床可行性
简单总结：通常，在放射治疗的剂量计划中，肿瘤被划定为患者图像上的一个体积，同时结合基于人群证据的其他临床考虑。然而，相同的处方剂量可以根据患者的情况提供不同的结果。不幸的是，剂量计划中几乎不考虑肿瘤的生物学方面。硼中子俘获放射治疗通过在细胞水平上结合硼-10 并用一定能量的中子照射来实现靶向治疗，使得它们在局部产生核反应并且几乎完全损害肿瘤细胞。这项技术并不新鲜，但现代中子发生器和更高效的硼载体重新激发了人们对这项技术的临床兴趣，以追求更精准的治疗。在本文中，我们回顾了最新的技术设施和 BNCT 临床实施以及将其转变为个性化治疗的未来可能性。
在实验室外移动：在线进行感觉运动学习研究的生存能力
图1。响应视觉运动旋转的感觉运动学习。（a）视觉运动旋转任务的示意图。光标反馈（红点）相对于手的运动方向旋转，旋转的大小在各组（15°，30°，60°或90°）之间变化。半透明和纯色在学习的早期和晚期分别显示手和光标位置。（b，d）从Bond and Taylor（2015）和在线实验的实验实验中的15°（绿色），30°（黄色），60°（紫色）和90°（粉红色）旋转条件的平均手动训练。在Veridical反馈，无反馈（灰色背景）和旋转试验期间相对于目标（0°）的手（0°）提出。阴影区域表示SEM。（c，e）旋转块早期和晚期的平均手角度，以及从面对面（C）和在线（E）实验的无反馈后效应块。框图表示中位数（厚的水平线），四分位数（第1和3 rd，盒子的边缘）和极端（min and Max，垂直细线）。每个参与者的数据显示为半透明点。
SQW生物多样性净收益（BNG）生存能力研究 - 关键点
上下文BNG要求对所有开发的栖息地提高10％，这将包括2025年11月以后全国重要的基础设施项目（NSIP）。法律允许地方规划部门（LPA）如果满足某些条件，则需要超过10％的BNG，并且一些LPA已经这样做（例如Guildford Borough理事会需要20％BNG）。 在埃塞克斯（Essex）中，将有20％的BNG是乌特福德区议会的地方计划（现在进行最终咨询）和其他Essex LPA（例如）的要求。 切尔姆斯福德市议会）正在积极考虑要求最低10％BNG的要求。 SQW生存能力研究的目的是检查Essex中20％BNG的额外成本以及对开发项目的财务可行性的影响 - 如果需要20％BNG。 该研究着眼于《城镇和国家规划法》（TCPA），尤其是住房内的NSIP和其他类型的发展。 SQW研究由埃塞克斯郡议会（ECC）与埃塞克斯当地自然合作伙伴关系（LNP）合作，为每个LPA内的当地计划制定和政策提供了信息。 关键点1）最大的成本是实施强制性的10％BNG。 20％BNG的额外费用很小，Guildford Borough理事会需要20％BNG）。在埃塞克斯（Essex）中，将有20％的BNG是乌特福德区议会的地方计划（现在进行最终咨询）和其他Essex LPA（例如切尔姆斯福德市议会）正在积极考虑要求最低10％BNG的要求。SQW生存能力研究的目的是检查Essex中20％BNG的额外成本以及对开发项目的财务可行性的影响 - 如果需要20％BNG。该研究着眼于《城镇和国家规划法》（TCPA），尤其是住房内的NSIP和其他类型的发展。SQW研究由埃塞克斯郡议会（ECC）与埃塞克斯当地自然合作伙伴关系（LNP）合作，为每个LPA内的当地计划制定和政策提供了信息。关键点1）最大的成本是实施强制性的10％BNG。20％BNG的额外费用很小，
无人驾驶汽车在识别蚊子的潜在繁殖地点的生存能力
摘要简介：对蚊子育种地点的监视至关重要，因为它提供了评估风险所需的信息，从而响应了登革热爆发。本文旨在审查有关使用无人机（无人机）确定埃德斯蚊子潜在繁殖地的可行性的现有研究，并突出与其实施相关的问题。材料和方法：作者在四个数据库（Scopus，Web of Science，Science Direct和IEEE Xplore）中进行了文献搜索，并于2022年12月完成。不直接解决无人机在监视和控制蚊子繁殖地点的应用的文章被排除在外。结果：使用关键字的初始搜索产生了623个文档。筛选摘要并审查全文后，只有17篇文章符合纳入标准。大多数研究处于概念验证阶段。许多研究还将无人机技术和机器学习技术纳入了监视工作。作者强调了与使用无人机的操作方面有关的七个关键问题。这些是硬件，软件，法律和法规，运营时间，专业知识，地理和社区参与。结论：随着无人机技术和机器学习技术的快速发展，可以增强无人机作为监视工具的生存能力，从而有效地应对全球公共卫生问题。关键字：蚊子，繁殖地，无人驾驶汽车，矢量控制，机器学习引言登革热病毒通过雌性蚊子咬伤感染了人类。登革热现在被认为是100多个国家的地方性，亚洲承担了超过三分之二的负担。1登革热，黄热病和基孔肯雅的主要载体是埃及伊德斯。2 AE的传播。埃及是一个严重的公共卫生问题。蚊子的分散和适应新环境和不良卫生环境的能力进一步增加了这种关系。3个针对性的环境和生态系统管理对于控制登革热仍然至关重要。
机器人支持的翻转课程的可行性英语用于医学用途阅读理解
摘要 - 这项研究深入研究了由机器人支持的英语班级的可行性，用于医学目的阅读理解。在16项课程中，比较了444名学生的阅读综合和工作空间表现，并进行了商业化的货币和自我生成的机器人的翻转课程。结果表明，翻转的课程带来了良好的教学学习氛围，用于医学目的的英语教育（EMP）阅读理解，并采用主动的工作空间表现。在串联中，混合效应模型表明，学生参与自机器人支持的翻转类别的效果大小（+17.6％）比商业机器人的机器人支持的翻转类别更大。分析产生了EMP阅读理解和工作空间表现的五个贡献主持人：阅读能力，态度，实践方式以及学生和教师的角色。索引术语 - 框架帮助学习，翻转学习，后教育。
评估柔性环境控制对HEK293细胞生长和生存能力的影响
引言HEK293细胞广泛用于基因疗法中，尤其是在病毒载体的产生中，例如腺病毒和慢病毒，这些病毒用于递送治疗基因。这些细胞因其高转染效率，快速生长速率以及支持各种病毒载体的复制能力而受到珍视。随着对基因治疗的需求继续增长，改善HEK293细胞的培养条件对于提高生产率，确保可伸缩性和维持用于临床应用中使用的病毒载体的质量至关重要。为了应对这些挑战，Infors HT多培养基振动套提供了参数灵活性和精确的环境控制，可以根据HEK293细胞培养的基因治疗的特定需求来量身定制。通过调整关键参数，例如温度，CO 2浓度，搅拌，相对湿度和轨道直径，研究人员可以创建最佳的细胞生长和生存能力的最佳条件。
孤岛绿色氨作为无碳能源载体和传统生产替代品的技术经济可行性
更广泛的背景 “绿色”氨是通过无碳路线生产的，使用由可再生能源（风能和太阳能）驱动的水电解产生的氢气，然而，直到最近，其生产工艺才能够在经济上与基于化石燃料的技术竞争。这项工作确定了可实现的 LCOA（绿色氨的平准化成本）范围、工艺灵活性的成本、LCOA 的组成部分，以及它们到 2030 年可能发生的变化。该分析考虑了 70 个国家的 534 个地点，并优化了可再生能源（风能和太阳能）的组合、绿色氨生产工厂的设计及其运营，以最大限度地降低 LCOA。它还考虑了那些具有巨大可再生能源潜力但存在实施财务障碍的地区的具体国家融资风险。目前，473 美元/吨的 LCOA 是可以实现的，预计多个地点的 LCOA 将低于 350 美元/吨
预测 β-内酰胺酶活力：折叠和结合自由能与 β-内酰胺酶适应性之间的关系
分子进化的长期追求之一是能够直接从生物体的基因型预测其适应性。有了这种预测能力，研究人员将能够更准确地预测生物体将如何进化以及如何设计具有新功能的蛋白质，从而带来医学和生物技术的革命性进步。在这项工作中，我们汇集了已报道的最大一组实验性 TEM-1 β-内酰胺酶折叠自由能，并将这些数据与之前获得的适应性数据和计算自由能预测结合起来，以确定 β-内酰胺酶的适应性有多少可以通过热力学折叠和结合自由能直接预测。我们专注于 β-内酰胺酶，因为它作为模型酶已有悠久历史，并且在抗生素耐药性中发挥着核心作用。基于一组 21 个专门设计用于影响蛋白质折叠的 β-内酰胺酶单突变体和双突变体，我们首先证明，用于计算折叠自由能的建模软件（例如 FoldX 和 PyRosetta）可以有意义地（尽管不是完美地）预测单突变体的实验折叠自由能。有趣的是，虽然这些技术也能产生合理的双突变体自由能，但我们表明它们这样做是出于错误的物理原因。然后，我们继续评估实验和计算折叠自由能对单突变体适应性的解释程度。我们发现，根据线性模型，折叠自由能最多可解释 β-内酰胺酶适应性值方差的 24%，而且，有点令人惊讶的是，用计算预测的活性位点附近残基的结合自由能补充折叠自由能只会使折叠数字增加几个百分点。这强烈表明，β-内酰胺酶的适应性大部分由自由能以外的因素控制。总体而言，我们的研究结果揭示了
关键基础设施持续供电可行性优化引擎评估：预印本
摘要 — 在灾难事件发生频率越来越高的情况下，一个典型的情况是关键基础设施 (CI) 单元由可用的备用电源支持，而电网较弱，可能会间歇性或缺失。这种情况在为 CI 单元提供可靠的电力供应方面具有重大挑战性。在本文中，开发了一种智能优化方案，称为生存力范围 (HoV) 引擎，以保证在一段时间内持续、可靠地为 CI 单元供电。所提出的 HoV 引擎使用混合整数凸规划问题在一段时间内生成本地可用发电源和负载的成本最优组合。开发了一个控制器硬件在环 (CHIL) 平台来评估 HoV 引擎的控制性能。实验结果证实了在电网中断事件后维持 CI 单元生存力的有效性。此外，所提出的 HoV 优化方案比文献中现有的净负载管理方案表现更好。索引词——灾害恢复力、发电调度、负荷管理、微电网、混合整数规划。