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本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
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如何获得高疟疾疫苗的高摄取：
1个疫苗接种计划可以根据操作考虑选择在以后的年龄上进行首次剂量。对RTS的研究，S/AS01表明，如果给出了6周龄左右的第一次剂量，则效力较低。但是，如果某些孩子在4个而不是5个月接受了第一个剂量，并且在5个月以下的年龄较小的年龄较小的疫苗接种可能会增加覆盖范围或影响
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路东来 1, 2 , 何健 1, 4 , 李伟忠 5 , 陈斯凯 1 , 刘健 1, 3 , 吴南健 1, 2, 3 , 于宁美 4 , 刘丽媛 1, 2, 3 , 陈勇 6 , 习晓 5 和 南琪 1, 3
开发了FTOB，一种由DNA制成的荧光标签，具有高光稳定性
[概述]生命科学研究和阐明疾病机制需要高的时间分辨率，这允许观察蛋白质和其他物质在毫秒中的精细运动。现有的蛋白质标签具有有限的光稳定性和亮度，使这些观察结果变得困难。 该研究团队由Tohoku大学跨学科科学领域研究所的Niwa Shinsuke领导，Kita Tomoki的一名研究生开发了一个名为“ FTOB（Fluorescent-LabeLed Tiny DNA折纸）的新荧光标签”，使用DNA与DNA进行了DNA，并与Associent in University a Engine atiforing Mie Suie Mie Yuki合作。与常规标签相比，该FTOB不太可能引起光漂白或眨眼，并且通过极高的时间分辨率，可以观察到蛋白质的运动至少几十分钟。此外，FTOB被设计为使用称为“ DNA折纸”的技术自由重组，就像块一样，可以广泛应用于研究生命现象，例如细胞分裂和与各种疾病（例如阿尔茨海默氏病和癌症）相关的蛋白质。 该结果于2025年2月11日在线发表在“学术杂志”细胞报告物理科学报告中。
实现高生产率，高转化率和高收率的酵母发酵的策略
[3]。微藻生物量中碳水化合物的发酵是生产生物燃料的替代途径，尤其是因为某些微藻物种的淀粉，葡萄糖和/或纤维素在干重的基础上超过50％，没有木质素含量[4,5]。已经开发出各种方法将藻类生物量碳水化合物水解成可发酵的化合物[2,6,7]。尽管碳水化合物占干重的40％或更高的微藻生物量，但藻类水解物通常含有低糖浓度。例如，使用H 2 SO 4对小球藻生物量的水解产生了15 g/L的可发酵糖[8]。因此，对糖浓度相对较低的水解物必须有效，以实现高产量，糖转化率和生产力。具有游离细胞的传统发酵在可以实现的糖转换的体积生产率和程度上受到限制。批处理发酵的糖转化率很高，但体积生产力较低，尤其是当考虑排水，清洁和填充生物参与者的时间时。饲料批次发酵可以提高生产率，但仅适用于具有高糖浓度的原料，而生物质水解物并非总是可能的。最后，与游离细胞的连续培养的体积产生性受到生物催化剂的特异性生长速率的限制，尤其是对于糖浓度较低的水解产物。当使用游离细胞时，连续培养中的糖含量也很低。由于细胞保留在反应堆内，与生长速率的解耦操作相比，固定的细胞技术具有比使用自由细胞的固定型生产率明显更高的体积生产率[9,10]。细胞固定还可以促进其他策略，以提高糖至产品转化的产量（碳转化效率）以及下游加工的成本较低[11]。不合理的酵母细胞。
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