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大黄素作为体内和体外伪狂犬病毒感染的抑制剂
摘要：伪狂犬病（PR）是由伪狂犬病毒（PRV）引起的一种急性烈性传染病，病毒一旦感染猪则难以根除，给全球养猪业造成了重大经济损失。另外，人类感染PRV的报道表明该病毒对人类健康构成潜在威胁，应考虑其对公共卫生的意义。本文研究了大黄素体外和体内抗PRV活性及其作用机制。结果表明，大黄素以剂量依赖性方式抑制PK15细胞中PRV的增殖，IC50为0.127 mg/mL，选择指数为5.52。在病毒感染不同阶段添加大黄素，结果表明大黄素抑制细胞内复制。大黄素在48 h内显著抑制PRV的IE180、EP0、UL29、UL44、US6和UL27基因的表达，同时显著抑制PRV gB和gD蛋白的表达。分子对接结果提示大黄素可能与PRV gB和gD蛋白形成氢键，影响病毒蛋白的结构。大黄素能有效抑制PRV感染引起的细胞凋亡。此外，大黄素对PRV感染小鼠有良好的保护作用，实验期间对照组PRV感染小鼠全部死亡，存活率为0％，大黄素治疗组小鼠存活率为28.5％。大黄素还能显著抑制PRV在小鼠心脏、肝脏、脑、肾脏和肺脏中的复制，减轻PRV感染引起的组织器官损伤。大黄素能通过调节感染小鼠血清中的细胞因子TNF-α、IFN-γ、IL-6和IL-4水平来抵抗病毒感染。这些结果表明大黄素在体内外均具有良好的抗PRV活性，有望成为预防和控制PRV感染的新型药物。
来自哈密顿阶段状态的有效量子伪随机
量子假体性在许多量子信息的许多领域中都发现了应用，从纠缠理论到混沌量子系统中的乱拼图现象模型，以及最近在量子cryp-forgraphy的基础上。kretschmer（TQC '21）表明，即使在一个没有经典的单向功能的世界中，伪随机状态和伪单位都存在。到今天为止，所有已知的构造都需要经典的加密构建块，这些构建块本身就是单向函数存在的代名词，并且在逼真的量子硬件上实施也很具有挑战性。在这项工作中，我们寻求同时在这两个方面取得进步，这是通过将量子伪随机与古典密码学脱在一起的。我们引入了一个称为哈密顿相状态（HPS）问题的量子硬度假设，这是解码随机瞬时Quantum quantum多项式时间（IQP）电路的输出态的任务。汉密尔顿相状的状态只能使用Hadamard大门，单量子Z旋转和CNOT电路生成非常有效的生成。我们表明，我们的问题的硬度减少到了最差的概率版本，我们提供了证据表明我们的假设是完全量子的。意思是，它不能用于构建单向功能。我们还显示了信息的硬度，当仅通过证明我们的集合的近似t-deSign属性可用时，就可以使用信息硬度。在此过程中，我们分析了伪元单位的天然迭代构建，类似于JI，Liu和Song的候选人（Crypto'18）。最后，我们证明了我们的HPS假设及其变体使我们能够有效地构建许多假量子原始原始，从伪随机状态到量子伪enentangremprement，到pseudorandom limitories，甚至是原始词，例如与Quan-tum-tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum keys。
用于量子计算的不确定性感知伪标记
机器学习模型最近在预测分子量子化学性质方面显示出良好的前景。然而，要将其应用于现实生活需要（1）在低资源约束下学习，以及（2）对从未见过的结构多样的分子进行超出分布的推广。我们观察到，这两个挑战可以通过丰富的标签来解决，而这在量子化学中往往并非如此。我们假设，在大量未标记分子上进行伪标记可以作为金标记代理，以显著扩展训练标记数据集。伪标记的挑战在于防止不良伪标签使模型产生偏差。在熵最小化框架的启发下，我们开发了一个简单有效的策略 P SEUD σ，它可以分配伪标签，通过证据不确定性检测不良伪标签，并使用自适应加权防止它们使模型产生偏差。从经验上看，P SEUD σ 提高了全数据、低数据和分布外设置中的量子计算准确性。
使用高度膨胀的激光连接的微型伪电容器......
Lee, Y. A., Lim, J., Cho, Y., Lee, H., Park, S., Lee, G.‑W., ... Yoon, H. (2020)。使用高度膨胀的激光诱导石墨烯电极的可连接微型伪电容器。化学工程杂志，386，123972‑。doi:10.1016/j.cej.2019.123972
光子晶体中的非均匀伪磁场
摘要。人工合成规场伪磁场引起了经典波系统的强烈研究兴趣。通过引入单轴线性梯度变形，在二维光子晶体（PHC）中实现了强伪磁场。伪磁场的出现导致Landau水平的量化。在我们设计的实验实现中，观察到相邻Landau水平之间的量子 - 霍尔样边缘状态。两个反向梯度PHC的组合产生了空间不均匀的伪磁场。在PHC异质结构中，实验证明了大面积边缘状态的传播和由非均匀伪磁场引起的蛇状态的有趣现象。这提供了一个很好的平台来操纵电磁波的运输并设计有用的设备用于信息处理。
基于学习的运动伪影在fnirs中的处理
本文对功能性近红外光谱（FNIRS）中基于学习的运动伪影（MA）处理方法进行了简要审查，强调了在受试者运动期间保持最佳接触的挑战，这可能导致MA并损害数据完整性。传统策略通常会导致血液动力学反应和统计能力的可靠性降低。认识到着重于基于学习的MA的研究有限的研究，我们研究了315项研究，确定了与我们的重点领域相关的七个研究。我们讨论了基于学习的MA校正方法的当前格局，并突出了研究差距。注意到缺乏用于MA校正质量评估的标准评估指标，我们建议一个新颖的框架，整合信号和模型质量考虑因素，并采用1个信噪比（1 SNR），混淆矩阵和平均平方误差等指标。这项工作旨在促进基于学习的方法在FNIRS上的应用，并提高神经血管研究的准确性和可靠性。
通过活性纳米粒子辅助化学蚀刻和伪形的热热
许多生物材料表现出多尺寸孔隙度，其小，主要是纳米级孔以及大的宏观毛细管，可同时实现优化的大量传输能力和具有较大内表面的轻量级结构。意识到人工材料中这种层次的孔隙度需要经常进行复杂且昂贵的上部处理，从而限制了可扩展性。在这里，我们提出了一种方法，该方法将基于金属辅助化学蚀刻（MACE）与光刻诱导的宏观诱导的孔隙率结合在一起，以合成单晶硅与双峰孔径分布，即通过六边形的静脉内部脉冲分离，以六边形的孔隙分布，以至于六边形分布，该分离是六边形的脉络孔分布的。 穿过。MACE过程主要由金属催化的还原氧化反应引导，其中银纳米颗粒（AGNP）用作催化剂。在此过程中，AGNP充当自螺旋体的颗粒，它们沿着轨迹不断去除硅。高分辨率的X射线成像和电子断层扫描显示出较大的开放孔隙度和内部表面，可用于在高性能的储能，收获和转换中，或用于芯片传感器和精神分线。最后，层次多孔的硅膜可以通过热氧化为层次多孔的无定形二氧化硅来转化结构，该材料可能特别感兴趣，对于光流体和（生物 - ）光子应用而导致其多孔具有多种形式的人工血管化。
谐振伪-DIRAC暗物质作为子GEV热目标
编辑器：Stephan Stieberger本文为各向异性紧凑型恒星提供了一个新模型，该恒星在teparallear重力的背景下与物理暗物质相结合。该模型基于Bag模型类型的状态（EOS）和Bose-Einstein暗物质密度密度Prfile的方程。衍生的解决方案符合能源条件，因果关系条件以及稳定性因子和绝热指数所需的条件，表明它们在物理上表现良好，代表了身体和稳定的物质辅助。我们还确定表面的最大质量，表面红移和紧凑性参数。有趣的是，所有这些数字都属于规定的范围，支持我们提案的身体生存能力。此外，用于改变模型参数的各种质量对应于五个紧凑，逼真的紧凑对象，包括LMC X-4，她的X-1，4U 1538-52，SAX J1808.4-3658和CEN X-3。我们还说明了能量密度的径向对称pr和非旋转恒星的惯性矩。
伪影可能会造成欺骗：深部脑刺激电极的实际位置与磁共振图像上看到的伪影不同
摘要 简介：深部脑刺激 (DBS) 是治疗各种神经和精神疾病的常用方法。最近的研究强调了神经影像学在定位电极触点相对于目标脑区的位置以优化 DBS 编程方面的作用。在不同的成像方法中，术后磁共振成像 (MRI) 已广泛用于 DBS 电极定位；然而，导线引起的几何失真限制了其准确性。在这项工作中，我们调查了导线尖端的实际位置与从 MRI 伪影估计的尖端位置之间的差异在多大程度上取决于 MRI 序列参数（例如采集平面和相位编码方向）以及导线的颅外配置。据此，设计并讨论了一种提高导线定位准确性的成像技术。方法：我们设计并构建了一个拟人化幻影
RNA 测序中逆转录反应的伪影和偏差
近年来，RNA 测序激发了大量的研究领域。大多数方案依赖于在逆转录反应过程中合成更稳定的 RNA 分子互补 DNA (cDNA) 拷贝。结果 cDNA 池经常被错误地认为在数量和分子上与原始 RNA 输入相似。遗憾的是，偏差和伪影会混淆结果 cDNA 混合物。依赖逆转录过程的人们在文献中经常忽视或忽略这些问题。在这篇评论中，我们向读者展示了 RNA 测序实验过程中逆转录反应引起的样本内和样本间偏差和伪影。为了打消读者的疑虑，我们还提供了大多数问题的解决方案并介绍了良好的 RNA 测序实践。我们希望读者能够利用这篇评论，从而为科学合理的 RNA 研究做出贡献。