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血管系统及其对伤口发育和护理的影响：需要准确的血管评估
Meyer，A.，Schilling，A.，Kott，M.，Rother，U.，Lang，W。，＆Regus，S。（2018）。 在末期肾脏疾病和临界肢体缺血患者中，膝盖动作的开放性与血管内血管内血管造成。 血管和血管内手术，52（8），613-620。 doi：10.1177/i5385744i8789036 Olivieri，B.，Yates，T。E.，Vianna，S.，Adenikinju，O. （2018年12月）。 在最前沿：血管内专家的伤口护理。 semin介入辐射。 35（5），406-426。 doi：10.1055/s-0038-1676342Meyer，A.，Schilling，A.，Kott，M.，Rother，U.，Lang，W。，＆Regus，S。（2018）。在末期肾脏疾病和临界肢体缺血患者中，膝盖动作的开放性与血管内血管内血管造成。血管和血管内手术，52（8），613-620。 doi：10.1177/i5385744i8789036 Olivieri，B.，Yates，T。E.，Vianna，S.，Adenikinju，O.（2018年12月）。在最前沿：血管内专家的伤口护理。semin介入辐射。35（5），406-426。 doi：10.1055/s-0038-1676342
我选择您：在拟南芥中生殖组织中选择准确的参考基因
摘要：定量实时聚合酶链反应（QPCR）是一种广泛使用的方法，用于分析生殖组织中的基因表达模式以及在突变背景中检测基因水平。该技术需要稳定的参考基因才能使靶基因的表达水平归一化。尽管如此，大量出版物继续呈现QPCR结果，该结果标准化为单个参考基因，据我们所知，在拟南芥的特定生殖组织中未对多个参考基因进行比较评估。在此，我们在两个条件套装中评估了十个候选参考基因（UBC9，ACT7，GAPC-2，RCE1，PP2AA3，TUAA2，SAC52，SAC52，SAC52，SAC52，SAC52和His 3.3）的表达稳定水平：在两个条件套件中：一个集合：一个集合：一个跨度开发以及使用不同的基因类别的型型型。使用Reffinder工具进行了稳定性分析，该工具结合了四种统计算法（Genorm，Normfinder，Best Keepere和比较∆ CT方法）。我们的结果表明，RCE1，SAC52和TUA2在不同的发育阶段具有最稳定的表达，而YLS8，His3.3和ACT7是突变研究中归一化的最高级别参考基因。此外，我们通过分析与繁殖有关的基因的表达模式验证了我们的结果，并检查了在已发表的突变背景中这些基因的表达。总体而言，我们为塔利亚纳曲霉的生殖组织提供了适当的参考基因库，这将在这种情况下促进进一步的基因表达研究。更重要的是，我们提出了一个框架，该框架将促进对任何科学领域中基因表达的一致，准确的分析。同时，我们强调了明确定义的相关性，并描述了与qPCR相关的实验条件，以提高科学可重复性。
具有完整和非完整约束的液压驱动多体系统的有效而准确的线性化方法
摘要 在重型机械应用中，液压通常用于驱动机构。本文提出了一种用于液压驱动多体系统的线性化方法。该方法允许线性化具有完整和非完整约束的一般多体系统的运动方程，并增加液压子系统的液压方程。这种线性化方法的推导在许多应用中都很有趣，例如执行线性稳定性分析。使用液压驱动四杆机构的三维多体模型测试了该程序。通过线性和非线性系统的正向动力学模拟来验证该方法。结果显示了该方法的强大功能
FAST-AID Brain：使用为大脑开发的人工智能快速准确的分割工具
临床实践中使用的医学图像是异构的，与学术研究中的扫描质量不同。在极端情况下，当解剖结构、伪影或成像参数不寻常或协议不同时，预处理会失效。最需要对这些变化具有鲁棒性的方法。提出了一种新颖的深度学习方法，用于快速准确地将人脑分割成 132 个区域。所提出的模型使用高效的 U-Net 类网络，并受益于不同视图的交点和层次关系，用于在端到端训练期间融合正交 2D 平面和大脑标签。部署弱监督学习，利用部分标记数据进行全脑分割和颅内容积 (ICV) 估计。此外，数据增强用于通过生成具有高可变性的真实脑部扫描来扩展磁共振成像 (MRI) 数据，以便在保护数据隐私的同时对模型进行稳健的训练。所提出的方法可以应用于脑部 MRI 数据，包括头骨或任何其他工件，而无需对图像进行预处理或降低性能。使用不同的图谱进行了几次实验，以评估训练模型与最先进模型相比的分割性能，结果表明，与现有方法相比，所提出的模型在不同域内和域间数据集上的分割精度和稳健性更高。
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一个快速准确的1维模型，用于动态模拟和优化分层的热量存储
Alix Untrau，Sabine Sochard，FrédéricMarias，Jean-Michel Reneaume，Galo A.C.le roux等人。一种快速准确的1维模型，用于动态模拟和优化分层的热量存储。应用能量，2023，333，pp.120614。10.1016/j.apenergy.2022.120614。hal-03947326
白皮书 颠覆并加速药物研发，实现更快、更准确的先导化合物识别
在药物开发的最新进展中，我们能够构建与目标蛋白相关的大型化学空间库，并通过评估分子的可能功效、毒性和可制造性，快速将其限制为类似药物的特性。该过程使用由研究人员构建的基于片段的潜在分子组合库。他们试图识别形状与目标结合口袋兼容的小分子；这些小分子由“片段”组成。可能与结合口袋中的氨基酸残基结合的片段数量非常大，这些片段可以以不同的方式组合，从而产生数万亿个潜在的先导分子。因此，虚拟组合筛选使我们能够识别或排除先导分子，而无需先发现和制造它们。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
降低了具有形状函数的级级电化学模型，以快速，准确的预测
本文提出了基于物理的，还原的电化学模型，这些模型比电化学伪2D（P2D）模型快得多，同时即使在高C速率的挑战性条件下，也提供了较高的精度，并且在电池中锂离子浓度的较高极化和强度的极化。尤其是通过使用形状函数来开发创新的方程式弱形式，从而将完全耦合的电化学方程和传输方程降低到普通微分方程，并为多项式系数的演变提供自洽的解决方案。结果表明，称为修订后的单粒子模型（RSPM）和快速计算的P2D模型（FCP2D）的模型提供了对电池操作的高度可靠预测，包括动态驾驶轮廓。他们可以计算电池参数，例如终端电压，过电位，界面电流密度，锂离子浓度分布和电解质电位分布，相对误差小于2％。适用于适度高的C速率（低于2.5 C），RSPM的速度比P2D模型快33倍以上。FCP2D适用于高C速率（高于2.5 C），比P2D模型快8倍。凭借其高速和准确性，这些基于物理的模型可以显着提高电池管理系统的功能和性能，并加速电池设计优化。关键字：锂离子电池；减少阶模型；修订后的单粒子模型（RSPM）；快速计算P2D模型（FCP2D）;准确性;效率