ABOUT CLEARPATH ClearPath's mission is to develop and advance policies that accelerate innovations to reduce and remove global energy emissions.为了促进该任务,我们开发了有关清洁能源和工业创新的尖端政策解决方案。An entrepreneurial, strategic nonprofit, ClearPath (501(c)(3)) collaborates with public and private sector stakeholders on innovations in nuclear energy, carbon capture, hydropower, natural gas, geothermal, energy storage, and heavy industry to enable private-sector deployment of critical technologies.在clearpath.org上了解更多信息。在Twitter上关注我们:@clearpathaction
越来越多的研究报告说,细菌DNA甲基化具有重要的功能,超出了其在限制性修饰系统中的作用,包括影响临床相关的表型,例如毒力,宿主定殖,孢子孢子,生物膜形成等。尽管有洞察力,但此类研究在很大程度上具有临时的性质,并且将从系统的策略中受益,从而实现微生物学界对细菌甲基瘤的联合功能表征。在这种意见中,我们建议高度保守的DNA甲基转移酶(MTases)代表了细菌表观基因组学研究的独特机会。这些MTases在细菌中很常见,跨越各种分类法,并且存在于多种人类病原体中。除了具有良好特征的核心DNA MTase,例如来自Vibrio Cholera,Salmonella Enterica,梭状芽胞杆菌艰难梭菌或化脓性链球菌的核心MTase,在许多人类病原体中也发现了多个高度保守的DNA MTase,其中包括属于Burkholderia属的人和阿科氏菌。我们讨论了为什么以及如何优先考虑这些MTase,以使社区范围内的综合方法进行功能基氏症研究。最终,我们讨论了一些高度保守的DNA MTases如何成为开发新型表观遗传抑制剂以用于生物医学应用的有希望的靶标。
摘要本文重点介绍了带通(BP)负数组延迟(NGD)功能的时间域分析。创新的NGD调查基于“ lill” - 形状被动微带电路的创新拓扑的时域实验。描述了特定微带形状构成的概念证明(POC)的设计原理。NGD电路的灵感来自最近分布的“ Li” - 拓扑。在时间域调查之前,研究了所研究电路的BP NGD规格是学术上定义的。作为基本定义的实际应用,本文的第一部分介绍了“ lill” - 电路的频域验证。POC电路是由2.31 GHz NGD中心频率和27 MHz NGD带宽的-8 NS NGD值指定的。“ Lill” - 电路的衰减损失约为-6。在NGD中心频率下 2 dB。 然后,用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。 测得的组延迟(GD)说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数,NGD等于-8。 在NGD中心频率处为1 ns。 使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。 可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。 可以观察到,正弦载波不超出NGD波段时,输出信号会延迟。2 dB。然后,用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。测得的组延迟(GD)说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数,NGD等于-8。在NGD中心频率处为1 ns。使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。可以观察到,正弦载波不超出NGD波段时,输出信号会延迟。通过使用具有27 MHz频率带宽的高斯向上转换的脉冲,使用测量的“ Lill”电路的Touchstone S-参数从商业工具模拟中理解了BP NGD时间域响应。但是,当将载体调谐为大约等于2.31 GHz NGD中心频率时,输出信号包络线在大约-8 ns中。确认BP NGD响应的时间域典型行为,在测试期间考虑了具有高斯波形的输入脉冲信号。但是,必须在NGD带宽的功能中确定输入信号频谱。在测试后,与输入相比,测量的输出信号信封显示前缘,后边缘和时间效率的峰值。当前可行性研究的结果开放了BP NGD功能的潜在微波通信应用,特别是对于使用ISM和IEEE 802.11标准运行的系统。
摘要:评估种质的遗传多样性对于声音种质管理及其在育种计划中的成功利用至关重要。这项研究旨在估计车前草配件之间的遗传多样性,并使用简单序列重复(SSR)标记在基因型之间建立关系。SSR标记物在20个车前草附属物中扩增了21个等位基因,每个位点3.50等位基因和主要等位基因频率(平均值±SD,0.80±0.34)。多态信息内容(PIC)和香农的多样性指数分别为0.054至0.919和0.000至1.864。分子方差分析(AMOVA)表明,种群中基因型之间发生了88%的遗传变异,人群之间观察到最小的变异。这会导致区分种群时的NEI遗传距离和FST值可以忽略不计。基因流速明确证明了采用共同主导标记的功效,正如主坐标分析(PCOA)和树状图所证明的那样。这项研究表明,在车前草种群中的20个车前草配件之间存在明显的遗传差异,并建立了新的集群群体,为未来在育种计划中使用提供了宝贵的见解。
MorningStar评分™用于托管产品(包括共同基金,可变年金和可变寿命子账户,交易所交易贸易资金,封闭式基金和单独的账户)的晨星评分™用于托管产品(包括共同基金,可变年金和可变寿命子)的晨星评级™。交易所贸易资金和开放式共同基金被认为是单人口。它是根据晨星风险的回报措施来计算的,该措施解释了托管产品的月度过剩性能的变化,更加重视下降变化和奖励一致的绩效。每个产品类别中的最高10%的产品获得5颗星,接下来的22.5%获得4星,接下来的35%获得3颗星,接下来的22.5%获得2颗星,而最低的10%则获得1星。托管产品的总体晨星评级来自与其三,五年和10年(如果适用)晨星评级指标相关的性能数字的加权平均值。权重为:36-59个月总回报的100%评级,60%的五年评级/40%的三年时间评级为60-119个月的总收益率,50%的10年评级/30%的五年期评级/20%的三年时间评级为120个月或更长时间的总收益。虽然10年的总体评级公式似乎给了10年期间的重量,但最近三年的期限实际上具有最大的影响,因为它均包含在所有三个评级期间。
致谢:本研究由 Ohson 研究计划和 Charbonneau 癌症研究所向 PB 提供的精确口腔生物学 (PROBE) 资助。我们感谢健康基因组学和信息学中心 (CHGI) 提供测序基础设施,以便对我们的 RNAseq 文库进行空间分析。我们要感谢卡尔加里大学高性能计算集群 (ARC) 提供数据分析基础设施。我们感谢 Danielle Simonot 帮助从阿尔伯塔癌症研究生物库 (ACRB) 检索组织。我们感谢 Christina Yang 帮助进行冷冻切片和载玻片制备以及对分析样本进行 H&E 染色。我们感谢 Mayi Arcellana-Panlilio 博士和 Guido van Marle 博士的极度指导和富有成效的反馈。我们要感谢 Arzina Jaffer 和 Keerthana Chockalingam 帮助设置生物信息学工具和提供生物信息学咨询。我们还要感谢患者及其家属同意为本研究提供组织。
图1。(a)Berghia stephanieae和(b)Hermissenda opalescens中的线虫细胞中的特殊吞噬作用(即,在(a)berghia berghia opalescens中。(c)从Goodheart等人修改的广义CNIDOSAC示意图。2018 [14](根据CC by 4.0 Creative Commons许可)突出了Cnidosac的主要功能。(插图)线虫细胞(n)是由cnidosac(CS)内的cnidophages吞噬的。缩写:C,Cerata; CI,Cilia Tufts; CP,Cnidophage,DG,消化腺; E,Cnidosac的入口; EP,上皮; ex,从cnidosac退出;他,血细胞; m,肌肉; n,黑头囊。
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中,评估气味浓度是许多行为(例如跟踪和导航)的关键。最初,随着气味浓度的增加,第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。,二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别,但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合,我们提出了策略,尽管人口水平的平均反应平均反应,但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现,个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线,这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高,而另一些神经元的反应较少,而这些神经元的反应较少,而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示,以使浓度不同。我们表明,可以使用电路计算(称为分裂性变种)来概括此编码方案,并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后,我们讨论了两种机制(基于峰值速率与时序),高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的,因此我们的发现表明,尽管新的电路结构存在明显的差异,但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后,在陆地脊椎动物中,平行的嗅觉途径已经进化,其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反,该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息,从而使气味更容易地进行和识别,而牺牲了能源利用来增加。
星形胶质细胞在中枢神经系统稳态和神经炎症中起着关键作用。尽管在单细胞分析中取得了进步,但神经退行性疾病中反应性星形胶质细胞的异质性,尤其是整个物种的异质性。在这里,我们提出了来自阿尔茨海默氏症(AD)小鼠模型和多发性硬化症(MS)的187,000个星形胶质细胞的整合地图集,以及来自AD,MS和Parkinson's(PD)患者的438,000个星形胶质细胞。我们的分析确定了四个不同的小鼠星形胶质细胞簇,包括两个与疾病相关的星形胶质细胞(DAA)簇DAA1和DAA2。daa1表现出类似于急性刺激的反应,包括内毒素血症,而DAA2表示众所周知的AD风险基因。在AD模型中,DAA1和DAA2与淀粉样斑块表现出不同的空间关系。在人类中,我们确定了八个不同的星形胶质细胞簇,其中包括体内平衡和疾病相关的亚型。跨物种分析联系了与疾病相关的簇,同时也突出了其他人的表达。我们的星形胶质细胞地图集可通过用户友好的,可搜索的网站提供:http://research-pub.gene.com/astrotlas/。
摘要:近年来,协作机器人已成为行业4.0的主要动力之一。与工业机器人相比,自动化的导向车辆(AGV)更具生产力,灵活,多功能和更安全。它们在智能工厂被用于运输货物。今天,许多工业机器人的生产商和开发商都进入了AGV领域。但是,他们在设计AGV系统(例如设计过程的复杂性和不连续性)以及定义分散系统决策的困难方面面临着一些挑战。在本文中,我们提出了一种基于群体机器人技术的新的集成设计方法,以应对功能,物理和软件集成的挑战。此方法包括两个阶段:一个自上而下的阶段,从需求规范到使用系统建模语言(SYSML)的功能和结构建模;在机器人操作系统(ROS)中进行模型集成和实现的自下而上阶段。选择了自动导向车辆(AGV)系统的案例研究以验证我们的设计方法,并说明了其对AGV的有效设计的贡献。这种提出的方法的新颖性是SYSML和ROS的结合,以解决AGV系统的不同设计级别之间的可追溯性管理,以实现功能,物理和软件集成。
