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AI-7250 此表是关键操作的摘要，
显示项目 内容 初始值 设定值 上位：第 1 显示 下位：第 2 显示 PV SP（目标值） SP 限值下限～上限 0 SP LSP 1（显示示例） LSP 组号 1～LSP 使用的组数（最多 8 个） 1 LSP（第 1 位 = 最右边的位） ST. 1-（显示示例） 步骤运行剩余时间 无法设定 - 步骤号 步骤号表示是上升斜坡、下降斜坡还是保温。 PV MV（操作量） -10.0 至 +110.0% - MV 可在 MANUAL 模式下设定（数字闪烁） HEAt 加热 MV（操作量） 无法设定 - 数字 -10.0 至 +110.0% COOL 冷却 MV（操作量） - 数字 Fb MFB（电机开度反馈值） 无法设定 - 数字t1. --（显示示例） 定时器剩余时间 2 同定时器剩余时间 1 -- 数值 E 1 内部事件 1 主设定 -1999 至 +9999U 或 0 至 9999U 0 数值 E 1. Sb 内部事件 1 子设定 数值 t 1. --（显示示例） 定时器剩余时间 1 无法设定 -- 数值 第 1 显示 表示显示 ON 延迟还是 OFF 延迟 E2 内部事件 2 主设定 同内部事件 1 主设定 0 数值 E2. Sb 内部事件 2 子设定 同内部事件 1 子设定 0 数值 t2. --（显示示例） 定时器剩余时间 2 同定时器剩余时间 1 -- 数值E3 内部事件 3 主设定 同内部事件 1 主设定 0 数值 E3. Sb 内部事件 3 子设定 同内部事件 1 子设定 0 数值 t3. -- (显示示例) 定时器剩余时间 3 同定时器剩余时间 1 - 数值
非编码遗传变异的全基因组分析确定了与先天性巨结肠相关的多尺度调控元件扰动
非编码遗传变异在许多人类疾病中发挥着重要作用这一点已得到广泛认可，但诸多挑战阻碍了对功能性疾病相关非编码变异的鉴定。非编码变异的数量可能是编码变异的许多倍；其中许多变异没有功能但与功能性变异处于连锁不平衡状态；不同的变异可能具有上位性效应；不同的变异可以在不同的个体中影响相同的基因或通路；一些变异彼此相关，不是通过影响相同的基因而是通过影响相同上游调节器的结合。为了克服这些困难，我们提出了一个新颖的分析框架，该框架考虑不同遗传变异对蛋白质结合的趋同影响，从而提供有关与疾病相关的调控元件、基因和通路扰动的多尺度信息。将其应用于 918 名短片段先天性巨结肠患者和匹配对照的全基因组测序数据，我们鉴定出标准单变异和基于区域的测试未检测到的各种新基因，功能上以神经嵴的迁移和发育为中心。我们的框架还鉴定出其结合受非编码变异影响的上游调节剂。使用人类神经嵴细胞，我们确认了列表中三个顶级新调控元件分别在 RET、RASGEF1A 和 PIK3C2B 基因座中的细胞阶段特定调控作用。在 PIK3C2B 调控元件中，我们进一步表明仅在患者中发现的非编码变异会影响神经胶质生成调节剂 NFIA 的结合，并相应地上调同一拓扑关联域中的多个基因。
在不同组合景观中对机器学习辅助定向进化的评估
2 加州理工学院化学与化学工程部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 3 加州理工学院工程与应用科学部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 4 现地址：默克公司，南旧金山，加利福尼亚州 94080 5 现地址：苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，Schanzenstrasse 44，4056 Basel 6 主要联系人* 通讯作者：Frances H. Arnold，frances@cheme.caltech.edu Yisong Yue，yyue@caltech.edu 摘要 各种机器学习辅助定向进化 (MLDE) 策略已被证明能比典型的湿实验室定向进化方法更有效地识别高适应度蛋白质变体。然而，对影响 MLDE 在不同蛋白质中表现的因素的了解有限，阻碍了湿实验室活动的最佳策略选择。为了解决这个问题，我们系统地分析了多种 MLDE 策略，包括使用六种不同的零样本预测因子的主动学习和集中训练，涵盖 16 种不同的蛋白质适应度景观。通过用六个属性量化景观导航能力，我们发现 MLDE 在定向进化更具挑战性的景观上提供了更大的优势，尤其是当集中训练与主动学习相结合时。尽管不同景观的优势程度各不相同，但利用不同的进化、结构和稳定性知识来源的零样本预测因子的集中训练在结合相互作用和酶活性方面始终优于随机采样。我们的研究结果为选择蛋白质工程的 MLDE 策略提供了实用指南。关键词组合诱变、定向进化、上位性、适应度预测、机器学习、蛋白质工程、零样本预测因子
通过中继质子耦合的电子传输
18。尽管如此，发现激进一代的新策略19-25，尤其是在无轻，无电，无金属条件下的发现仍然至关重要。有机催化，尤其是涉及N-杂环碳烯（NHC）的组织分析，显示了实现自由基产生和自由基交叉偶联26-35的有希望的方法。但是，为了开发这种化学，对它们如何介导电子传输的更深入的了解至关重要。NHC催化的自由基反应涉及单电子转移（集合）过程已经在实验中显着开发，但是自由基生成过程的详细机制仍然尚不确定。由于Studer和同事报告说，Breslow中间体和氧化剂之间可能发生定型反应，2,2,6,6-四甲基磷酸胺1-氧基（TEMPO）在2008年3月36日，这是一系列自由基 - 自由基的跨跨反应反应，这些反应通过contep and of conteds of condeptions roperty涉及的c – c键形成，并且已经在上位且散布了散布的散布，并且是散布的散布。催化。值得注意的是，Chi和同事报道了一个很好的例子，它催化了硝基苯溴的还原性偶联和活化的酮28。随后，Ohmiya和同事贡献了一系列醛和N-羟基苯胺（NHPI）酯的NHC催化的交叉偶联反应32-35。最近，Hong和同事报道了NHC催化了醛和Katritzky吡啶盐盐之间的交叉偶联反应37。这些实验报告中通常提出了逐步集合过程。然而，从理论上讲，也应可能从非自由基底物中进行跨自由基产生的其他途径。在此，我们使用理论来揭示NHC-催化的自由基反应的新模型，其中通过Concert
基于绩效的培训手册...
前言 本手册旨在提供在制定空域概念时应用基于性能的导航 (PBN) 的分步指南。本手册最初是作为支持国际民航组织实施基于性能导航空域概念研讨会的材料而开发的，也可供参与实施基于性能导航的利益相关方使用。空域规划人员和设计人员需要了解空域概念与导航系统能力的相互依赖性，并将其与其他推动因素（通信、监视和空中交通管理 (ATM) 程序和工具）结合起来看待。在空域概念中实施基于性能导航所带来的好处必须保证飞机和空中交通管制系统装备、飞行员和空中交通管制培训以及实施过程中产生的空域和程序设计的成本。这是通过仔细规划实现的，该规划考虑到空域概念所要求的详细导航功能要求和实施时间，因为成本取决于必须安装更新的导航系统以满足新要求的机身数量。本手册旨在补充现有的空域设计和规划程序和指导材料，这些程序和材料见于：《空中航行服务程序 — 空中交通管理》（PANS-ATM，Doc 4444）《空中航行服务程序 — 航空器运行》（PANS-OPS，Doc 8168）；《空中交通服务规划手册》（Doc 9426）；和《基于性能的导航 (PBN) 手册》（Doc 9613）《所需通信性能手册》（RCP）（Doc 9869）。本手册还可作为以下文件的上位和统一参考文件：《连续下降操作 (CDO) 手册》（Doc 9931）；和持续爬升操作 (CCO) 手册 (Doc 9993)。未来发展 欢迎所有参与制定和实施 PBN 空域概念的各方就本手册提出意见。这些意见应寄送至： 国际民用航空组织秘书长 999 University Street Montréal, Quebec, Canada H3C 5H7 ————————
人工智能寻找优质聚合物太阳能电池材料
利用人工智能（机器学习）*2，超快速筛选20万种虚拟生成的聚合物太阳能电池材料*1，实际合成排名靠前的新型聚合物。并成功进行了演示。 利用能够导电的聚合物的聚合物太阳能电池作为轻量、廉价的下一代太阳能电池，世界各地正在开发。然而，由于聚合物化学结构的组合无数，且太阳能电池元件的生产涉及多种因素的复杂相互作用，因此很难准确预测元件性能。 本研究中，我们根据实验数据构建了独特的机器学习模型，成功显著提高了性能预测的准确性，并通过实际设计和合成新型聚合物证明了其有效性。 预计该研究方法将应用于高效聚合物太阳能电池的开发，以及其他功能聚合物的材料信息学*3领域。
精神病理学的意义相空间模型
基于精神病理学特征之间存在显著相关性的证据[1-4]，一些作者最近提出了一个普遍精神病理学因素的假设，即所谓的p因子假设，它构成了所有常见精神障碍的基础[5]。与解释所有认知测试分数之间正相关的g因子[6、7]类似，p因子被视为一种解释个体患上任何形式精神病理学疾病的倾向的方法。多项研究为p因子假设提供了实证支持（例如[8-10]），表明该假设可以预测精神障碍和行为问题（如学业困难）。在过去十年中，科学文献提出了多种代表p因子的候选结构，例如超有序人格特质[11]、不愉快的情感状态[12]、冲动控制能力低下[13]、认知功能缺陷[14]和心理倾向[5]。这些部分相互矛盾的解释似乎在本质上具有相同的一般方法，即 p 因子反映了给定的单个（或有限集合）潜在结构，需要通过经验检测出来。p 因子假说之所以受到关注，是因为它有可能满足在有关精神病理学/精神病理学诊断有效性的持续争论的更广泛背景下对统一精神病理学解释框架的需求 [ 15 , 16 ]。对于其临床意义或其基本机制仍无一致意见 [ 17 ]。最近，p 因子被解释为意义建构僵化的表现（即，一种理解经验的方式，其特点是变化性低）[ 18 , 19 ]。意义建构发展过程中的干扰因素代表了精神病理学的一种途径，Tronick 和 Beeghly[ 20 ] 在婴儿研究的背景下对此进行了讨论。作者描述了婴儿的心智成长是如何由所谓的“意义行为”驱动的，这种行为包括从上位维度收集和组织有关其环境的信息。例如，通过与照顾者的持续接触，婴儿会创建内部工作模型（即新意义），这些模型可能基于安全感，也可能基于在某些接触中保护自己的需要，这可能会导致成年后的适应不良行为。根据这种观点，有人提出了 p 因素的符号学、具身性和精神分析概念，即 Harmonium 模型 [ 18 ]，该模型侧重于意义建构过程背后的整体动态。Harmonium 模型的特殊性在于它提供了 p 因素的计算说明，因此也提供了精神病理学的计算说明；即，对其运作规则的细粒度描述。