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Jeramie J. Adams博士副总统可再生... 欧洲物流与供应链可持续性报告2024 从没有原始信号的纳米孔测序数据中对DNA修饰的定量检测 灵活的，实时的，点播测序
杰拉米·亚当斯（Jeramie Adams）于2008年从怀俄明大学（UW）获得了化学博士学位，并在接下来的四年中继续担任博士后研究员，讲述了均质有机金属催化剂和高度氧化激发态光活性材料的发展。在UW期间，他还探索了超分子化学，无机光化学，深度有机磷酸化学，烷烃的脱氢，氢硅烷基化和烯烃聚合。亚当斯博士于2012年加入WRI，并管理了各种行业领先的计划，商业项目和联邦项目，包括重石油研究联盟，有问题的CRUDES研究联盟的加工改善，沥青行业研究联盟，最近的DOE项目联盟以及美国的DOE Project Insport Insportium，以实现美国公司的负担得起的碳纤维。许多项目强调化学与物理特性或其他现象之间的关系。其他积极研究的领域包括化学表征碳氢化合物，包括煤提取物，原油，蜡，沥青质，焦化的沥青质，界面沥青质，沥青，沥青和俯仰材料；调节原油乳液；沥青吸附；蜡质原油的处理；石油，煤和生物质中氧官能团的化学修饰；各向同性煤炭沥青和石油螺距转化为各向异性中间机，以换成碳纤维；热交换器污染；焦在近似延迟的Coker条件下进行材料的协调；部分升级；从煤中提取液体；高级碳材料；大气到高真空蒸馏；并通过化学合成生产新的恢复活力，PG性能增强剂和抗氧化剂产品。
IRAK 蛋白对先天免疫信号的调节
模式识别受体 (PRR)，例如 Toll 样受体 (TLR) 和核苷酸寡聚化结构域样受体 (NLR)，在宿主对微生物感染的先天抵抗力中至关重要。这些受体识别病原体相关分子模式 (PAMP) 和危险相关分子模式 (DAMP)，并将这些信号转化为生物反应。TLR 通过募集信号转导接头髓系分化初级反应蛋白 88 (MyD88) 和/或含有 TIR 结构域的接头蛋白诱导 IFN- β (TRIF) 及其各自的辅助接头 MyD88 接头样 (Mal) 和 TRIF 相关接头分子 (TRAM) ( 1 – 8 ) 来实现这一点。大多数 TLR 使用 MyD88 作为信号转导接头，但 TLR3 除外，它仅通过 TRIF 发出信号，而 TLR4 同时使用 TRIF 和 MyD88 ( 2 )。除 PRR 外，许多早期炎症反应还受白细胞介素 (IL)-1 细胞因子家族调节，包括 IL-1a、IL-1b、IL-18 和 IL-33 (9)。对这些细胞因子的反应由 IL-1 受体 (IL-1R) 以及密切相关的 IL-18R 和 IL-33R 介导，所有这些细胞因子都使用 MyD88 作为信号转导接头，类似于 TLR (9-11)。IL-1R 或大多数 TLR 的参与会导致 MyD88、IL-1 受体相关激酶 (IRAK) 4 和 IRAK2 或 IRAK1 的层级募集，随后是 E3 泛素连接酶 TNF 受体相关因子 6 (TRAF6) (10-18)，形成
BALB/C细胞中心脏信号的快速电质量检测到一维等离子光栅
心脏在人体中是一个重要而复杂的器官，在怀孕的第二周之间形成大多数器官，胎儿心率是了解胎儿健康状况的重要指标或生物指数。通常，对胎儿心率的长期测量是提供有关胎儿健康信息的最广泛使用的方法。除了胎儿的生命，生长和成熟度外，诸如先天心脏病之类的信息通常是由于心脏结构的结构或功能缺陷所致，这些缺陷经常在胎儿发育期间妊娠的头三个月中发生，因此可以通过连续监测胎儿心脏速率来检测。监测胎儿健康的黄金标准是使用非智能方法和便携式设备，以便在维持母亲和胎儿的健康状况时，它提供了连续监测的可能性，尤其是对于患有高危妊娠的母亲。因此，本研究旨在提出一种低成本，紧凑和便携式设备，用于记录18天大的胎儿小鼠心脏细胞的心率。引入的装置允许立即进行非侵入性心率监测，并且对小鼠胎儿心脏细胞无副作用。一维的镀金等离子标本作为生理信号记录器，主要是带有共振纳米线模式的纳米隔间在集成平台中执行的芯片。此处，在一维等离子样品中产生的表面等离子体波与心脏脉冲的电波配对，并且这种两波配对用于记录和检测具有高精度和良好敏感性的胎儿心脏细胞的心率。以正常模式和两种不同的刺激模式进行此测量。使用肾上腺素进行一次刺激，并再次通过电子刺激进行。 我们的结果表明，我们的传感器足够敏感，可以在标准和兴奋状态下检测心率，并且也能够很好地检测和区分由不同兴奋性条件引起的心率变化。使用肾上腺素进行一次刺激，并再次通过电子刺激进行。我们的结果表明，我们的传感器足够敏感，可以在标准和兴奋状态下检测心率，并且也能够很好地检测和区分由不同兴奋性条件引起的心率变化。
使用卷积神经网络提高四类自愿想象 fNIRS 信号的分类准确率
多类功能性近红外光谱 (fNIRS) 信号分类已成为光学脑机接口的一种便捷方式。当信号由同一肢体的自愿和想象运动产生时，高精度的 fNIRS 信号分类是一项具有挑战性的任务。由于自愿和想象运动在时间和空间上的激活表现出相似的模式，传统浅层分类器的分类精度无法达到可接受的范围。本文提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 提高精度的方法。在这项工作中，几位参与者进行了自愿和想象手部运动（左手和右手）。这些四类信号是利用 fNIRS 设备获取的。根据任务分离信号并进行过滤。通过手动特征提取，使用支持向量机和线性判别分析对信号进行分类。CNN 的自动特征提取和分类机制被应用于 fNIRS 信号。从结果来看，CNN 将分类精度提高到了可接受的范围，这是任何卷积网络都无法实现的。
CMOS模拟信号的性能参数优化
设计理想的模拟电路由于非常大的集成而变得困难。互补的金属氧化物半导体（CMOS）模拟整合电路（IC）可以使用进化方法来找出每个设备的尺寸。使用高级纳米晶体管晶体管技术（180 nm）设计了CMOS操作性转导放大器（CMOS OTA）和CMOS电流传送带第二代（CMOS CCII）。CMOS OTA和CMOS CCII都具有较高的性能，例如广泛的频率，电压增益，发动速率和相位边缘，以在信号处理中包括非常广泛的应用，例如活动过滤器和振荡器。优化方法是一种迭代过程，它使用优化算法来更改设计变量，直到确定最佳解决方案为止。在这项研究中，采用了不同种类的算法遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和杜鹃搜索（CS）来增强和增强性能参数。减少开发常规操作放大器的安装时间所需的时间。一些研究降低了在各种频率下使用的功率的值。其他人以极高的频率运行，但其功耗大于以较低频率运行的功耗。
mRNA 移动组：从噪声中解读信号的挑战和机遇
生物体通讯需要对通过空间或时间发送到接收细胞的信息进行编码，然后解码该信息以激活下游响应。定义什么是功能信号对于理解细胞间通讯至关重要。在这篇评论中，我们深入研究了长距离信使 RNA (mRNA) 运动领域已知和未知的内容，并从信息论领域汲取灵感，以提供有关功能性信号分子定义的观点。尽管许多研究支持数百到数千个 mRNA 通过植物维管系统进行长距离运动，但只有少数这些转录本与信号功能有关。由于我们目前对影响 mRNA 移动性的因素缺乏了解，因此很难确定移动 mRNA 是否通常在植物通讯中发挥作用。进一步深入了解有关移动 mRNA 本质的未解决问题，有助于理解这些大分子的信号传导潜力。
使用深层神经网络和SSVEP信号的空间模式
摘要：与传统的生物特征识别方法相比，由于其独特的特性，大脑生物识别技术引起了科学界的越来越多的关注。许多研究表明，脑电图特征在个人之间是不同的。在这项研究中，我们通过考虑特定频率的视觉刺激引起的大脑反应的空间模式提出了一种新的方法。更具体地说，我们建议，用于识别个体，将常见的空间模式与专门的深度学习神经网络相结合。采用常见的空间模式使我们能够设计个性化的空间过滤器。此外，在深层神经网络的帮助下，空间模式被映射到新的（深）表示中，在这些表示中，以高正确的识别率进行了个人之间的歧视。我们在两个稳态视觉诱发的潜在数据集上进行了全面比较，分别由三十五和11受试者组成的两个稳态视觉诱发的潜在数据集进行了全面比较。此外，我们的分析包括稳态视觉诱发的潜在实验中的大量闪烁频率。对这两个稳态视觉诱发潜在数据集进行的实验显示了我们方法在人识别和可用性方面的有用性。所提出的方法在大量的视觉刺激频率上实现了99％的平均正确识别率。
UHRF1依赖性PAF15泛素信号的终止由USP7和ATAD5
摘要UHRF1依赖性的泛素信号在维持DNA甲基化的调节中起着不可或缺的作用。uhrf1催化PAF15（PAF15UB2）的瞬时双单偶联化，该单次单位化在DNA复制过程中调节DNMT1在DNA甲基化位点的定位和激活。尽管UHRF1介导的PAF15泛素信号传导的启动已经相对良好，但其终止终止的机制以及如何在维持DNA甲基化完成后尚未阐明它们的终止。这项研究表明，USP7的去泛素化和ATAD5（酵母中的ELG1）卸载是从染色质中去除PAF15的关键过程。在复制染色质时，USP7在与DNMT1的复合物中专门与PAF15UB2相互作用。USP7耗竭或抑制USP7和PAF15之间的相互作用会导致染色质上PAF15UB2异常积累。此外，我们还发现，PAF15（PAF15UB0）的非泛素化形式以ATAD5依赖性方式从染色质中删除。PAF15UB2在染色质上保持高水平，这表明维持DNA甲基化的完成对于终止UHRF1介导的泛素信号是必不可少的。这一发现提供了在S相结束时如何拆卸维持DNA甲基化机制的分子底蕴。
基于脑电信号的深度神经网络——...
摘要：背景。对于运动受限或没有运动能力的患者，需要使用脑电图 (EEG) 信号进行心理任务识别。可以应用与受试者无关的心理任务分类框架来识别没有可用训练统计数据的受试者的心理任务。深度学习框架在研究人员中很受欢迎，用于分析空间和时间序列数据，使其非常适合对 EEG 信号进行分类。方法。在本文中，提出了一种深度神经网络模型，用于从 EEG 信号数据中对想象任务进行心理任务分类。通过应用拉普拉斯表面对从受试者获取的原始 EEG 信号进行空间滤波后，获得 EEG 信号的预计算特征。为了处理高维数据，进行了主成分分析 (PCA)，这有助于从输入向量中提取最具鉴别力的特征。结果。提出的模型是非侵入性的，旨在从从特定受试者获取的 EEG 数据中提取心理任务特定特征。训练是在除一名受试者之外的所有受试者的平均组合功率谱密度 (PSD) 值上进行的。使用基准数据集评估了基于深度神经网络 (DNN) 的所提模型的性能。我们实现了 77.62% 的准确率。结论。性能和与相关现有工作的比较分析验证了所提出的跨受试者分类框架在根据 EEG 信号执行准确的心理任务方面优于最先进的算法。
基于大脑电活动信号的机器学习方法的新型自动听力检查系统设计
摘要：本研究使用机器学习，利用 EEG 信号自主执行听力测试（听力测定）过程。在标准听力测试中，给受试者提供不同幅度和波长的声音，这些声音是通过 MATLAB GUI 设计的界面随机分配的。受试者表示，他听到了用耳机听到的随机大小的声音，但如果没有听到，他就不会采取行动。同时，跟踪 EEG（脑电图）信号，并记录受试者注意和未听到的声音在大脑中产生的波。对测试结束时生成的 EEG 数据进行预处理，然后进行特征提取。将从 MATLAB 接口接收到的听到和未听到的信息与 EEG 信号相结合，确定受试者听到了哪些声音，没有听到哪些声音。在通过界面给出的声音之间的等待期间，不会给受试者提供任何声音。因此，这些时间在 EEG 信号中标记为未听到。本研究使用 Brain Products Vamp 16 脑电图仪测量脑信号，然后使用 Brain Vision Recorder 程序和 MATLAB 创建脑电图原始数据。在从大脑中听到和未听到的声音产生的信号数据创建数据集之后，使用 PYTHON 编程语言进行机器学习过程。使用 Python 编程语言获取用 MATLAB 创建的原始数据，在完成预处理步骤之后，将机器学习方法应用于分类算法。每个原始脑电图数据都通过 Count Vectorizer 方法检测。使用 TF-IDF（词频-逆文档频率）方法计算所有脑电图数据中每个脑电图信号的重要性。根据人们是否能听到声音对获得的数据集进行分类。在分析中应用了朴素贝叶斯、光梯度强化机 (LGBM)、支持向量机 (SVM)、决策树、k-NN、逻辑回归和随机森林分类器算法。我们研究中选择的算法之所以受到青睐，是因为它们在 ML 中表现出色，并成功分析了 EEG 信号。所选分类算法还具有可在线使用的特点。使用了朴素贝叶斯、光梯度强化机 (LGBM)、支持向量机 (SVM)、决策树、k-NN、逻辑回归和随机森林分类器算法。在 EEG 信号的分析中，光梯度强化机 (LGBM) 被评为最佳方法。确定预测最成功的算法是 LGBM 分类算法的预测，成功率为 84%。这项研究表明，也可以使用 EEG 设备检测到的脑电波进行听力测试。虽然可以创建完全独立的听力测试，可能需要听力学家或医生来评估结果。