LGM F0 PI PI 99.1 F1,LGM LGM LGM PI PI 84.3,LGM PI LGM PI 86.9 F3,LGM PI LGM PI LGM PI LGM 100.3 F12,LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM 75.4 F13,LGM LGM LGM LGM LGM LGM 84.6。 f23, LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM LGM 75.7 MH f0 PI PI 109.6 f1, MH MP PI PI 1111.5 f2, MH PI PI 107.0.0fflow, MH PI 110.6f23, MH PI PI 110.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6.6f. MH PI 109.1 F13,MH MH PI 112.5 F23,MH PI 108.1 F123,MH MH MH MH 110.1 310 310
在这项工作中,我们提出了一种通过分析从连续光测量获得的平均干扰条纹来表征纳米/微膜共振器的方法。随着膜的振动,干扰条纹显示出模糊和对比度的降低,我们从中建立了振动幅度与模糊区域之间的直接关系。此方法提供了一种快速,直接的方法来表征膜振动并确定分散关系。此外,它可以同时提取多个振动模式,提供可用于重建动态振动轮廓的模式数字和相位差异。其效率和广泛的频率范围使其特别适合高频应用和快速数据收集。
从理论上讲,特定的血管结构可能是由长期血液动力学作用引起的。Shakur等。(7)和Chang等。(8)表明,进料器和正常动脉之间的壁剪应力(WSS)的变化与AVMS中的临床表现有关。然而,越来越多的最近的研究强调了排出静脉在AVM破裂机理中的重要性(9)。Al-Rodhan等人提出的闭塞性充血理论。(10)提供了令人信服的证据,证明静脉排水阻塞的贡献。静脉排水的损害已被证明与出血风险显着相关(11,12),这表明排水静脉的耐药性增加可能会通过向AVM系统加压来诱导出血。计算流体动力学(CFD)已被用来表征有助于脑血管疾病发病机理的局部血液动力学特征(13,14)。但是,当前的研究并未通过CFD分析彻底探索AVM破裂中排出静脉的血液动力学机制。挑战包括获得这些静脉的特定边界条件及其与动脉相比的不规则形状。
摘要 COVID-19 的病原体 SARS-CoV-2 的基因组复制涉及由非结构蛋白 (nsps) 12、7 和 8 组成的多亚基复制复合物。虽然该复合物的结构已知,但亚基与 RNA 相互作用的动态行为尚不清楚。本文我们报告了一种单分子蛋白诱导荧光增强 (SM-PIFE) 检测方法,以监测重组或共表达的复制复合物与 RNA 之间的结合动力学。在 nsp8-nsp12 混合物中以及在含有所有三种蛋白质的重组混合物中,观察到结合时间按此顺序增加。在后一种情况下记录了不稳定、瞬时和稳定的结合模式,表明复合是动态的,必须先实现正确的构象才能发生稳定的 RNA 结合。值得注意的是,共表达的蛋白质即使在低浓度下也能产生稳定的结合,而重组的蛋白质表现出不稳定的结合,表明与减少的蛋白质的复合效率低下。SM-PIFE 测定法区分了影响蛋白质结合的抑制剂和阻止复制的抑制剂,如苏拉明和瑞德西韦分别证明的那样。数据揭示了结合寿命/亲和力与蛋白质活性之间的相关性,并强调了共表达与重组混合物之间的差异,表明存在可能无法发展为有效结合的捕获构象。简介
摘要 电子束 (e-beam) 产生的等离子体在施加交叉电场和磁场 (E × B) 的情况下有望用于低损伤材料处理,并应用于微电子和量子信息系统。在圆柱形电子束 E × B 等离子体中,电子和离子的径向约束分别通过轴向磁场和径向电场实现。为了控制电子的轴向约束,这种电子束产生的等离子体源可能包含一个称为反阴极的导电边界,该边界位于等离子体与阴极轴向相对的一侧。在这项工作中,结果表明,改变反阴极电压偏置可以控制反阴极收集或排斥入射电子的程度,从而可以控制热电子(电子能量在 10-30 eV 范围内)和束电子群约束。有人提出,反阴极偏压对这些不同电子群形成的影响也与弱湍流和强朗缪尔湍流之间的转变有关。
摘要 电子束 (e-beam) 产生的等离子体在施加交叉电场和磁场 (E × B) 的情况下有望用于低损伤材料处理,并应用于微电子和量子信息系统。在圆柱形电子束 E × B 等离子体中,电子和离子的径向约束分别通过轴向磁场和径向电场实现。为了控制电子的轴向约束,这种电子束产生的等离子体源可能包含一个称为反阴极的导电边界,该边界位于等离子体与阴极轴向相对的一侧。在这项工作中,结果表明,改变反阴极电压偏置可以控制反阴极收集或排斥入射电子的程度,从而可以控制热电子(电子能量在 10-30 eV 范围内)和束电子群约束。有人提出,反阴极偏压对这些不同电子群形成的影响也与弱湍流和强朗缪尔湍流之间的转变有关。
电信行业的服务质量在该国的增长和经济中起着至关重要的作用。在印度,几家电信运营商提供服务,并且有一个被称为印度电信监管机构(TRAI)的监管机构。在电信域中,呼叫下降是一个问题,它在渲染服务中降低了电信行业的性能。这也会给用户带来不便和浪费时间,并降低了用户满意度的水平。需要在人工智能(AI)的帮助下进行以技术为导向的分析,以分析呼叫动态以做出明智的决策。现有的研究表明,机器学习(ML)有助于分析呼叫下降动态。但是,需要使用机器学习技术和优化的框架来提高分析电信行业的呼叫下降动态的性能。在本文中,我们提出了一个ML框架,以自动分析所有运营商电信行业的所有跌落。该框架还支持优化,例如未来的工程和降低维度,以提高机器学习模型的性能。我们提出了一种称为基于学习的呼叫分析(LBCDA)的算法,该算法利用特征选择和培训多个分类器来呼叫Drop Analytics。使用电信行业的基准数据集变体,我们的实证研究表明,我们的框架的随机森林(RF)模型的表现优于87.40%的其他模型。
分子动力学(MD)模拟提供了对分子系统运动的准确描述,但是它们的计算需求在分子生物学和材料中的应用中构成了重大挑战。鉴于深度学习方法在各个领域的成功,一个及时的问题涉及是否可以利用这些方法来提高MD模拟的效率。为了研究这种可能性,我们引入了分子动力学语言模型(MDLMS),以使MD轨迹产生。在当前实施中,MDLM在蛋白质的简短经典MD轨迹上进行了训练,该蛋白质通过从广泛的MD数据集得出的内核密度估计来维持结构准确性。我们说明了在确定自由能景观为小蛋白质的情况下,该MDLM的应用,表明这种方法使发现构象状态可以在训练数据中降采样。这些结果为使用语言模型有效地实施分子动力学提供了初始证据。
全球气温上升导致温室内芒果 ( Mangifera indica L. ) 的种植面积扩大,尤其是在韩国南部。然而,芒果树过度的营养生长会阻碍生殖生长和果实生产,对温室种植构成挑战。花芽分化过程中赤霉素 (GA) 水平过高会阻碍这一过程,减少开花和结果。这项先导研究调查了已知的 GA 抑制剂多效唑 (PBZ) 和调环酸钙 (Pro-Ca) 对温室条件下生长的芒果树花芽分化和穗发育的影响。设立了两个处理组:PBZ 一次和两次(22.9% 悬浮浓缩液中 1,500 ppm)以及 Pro-Ca 一次和两次(20% 悬浮浓缩液中 500 ppm)。处理于 2022 年 7 月进行,在夏季修剪后枝条变硬后进行,恰逢花芽分化诱导期(2022 年 11 月中旬至 2023 年 1 月中旬)。在此期间,平均温度和平均相对湿度分别为 13.4°C 和 62%。通过七个阶段观察到生殖生长变化。PBZ 一次和两次处理最快达到第 2 阶段(花芽起始),其次是 Pro-Ca 一次和两次,以及对照组,均在四天内完成。值得注意的是,处理和对照之间的结果没有显著差异。关于穗特征,PBZ 两次产生的穗最长,而 Pro-Ca 两次产生的穗最短。然而,所有组的穗宽度保持相似。研究结果表明,PBZ 两次、Pro-Ca 一次和 Pro-Ca 两次处理可有效促进花芽分化并根据生长特性提高穗质量。此外,随后的 GC-MS 分析和热图分析发现,所有样品(包括对照组和处理组)中都存在八种关键代谢物,这些代谢物均与芒果开花反应有关。总体而言,GA 抑制剂在诱导花芽分化方面表现出良好的效果。
本研究探讨了磁流体力学 (MHD) 和生物对流对混合纳米流体在具有不同基液的倒置旋转锥体上的流动动力学的综合影响。混合纳米流体由悬浮在不同基液中的纳米颗粒组成,由于磁场和生物对流现象之间的相互作用而表现出独特的热和流动特性。控制方程结合了 MHD 和生物对流的原理,采用数值方法推导和求解。分析考虑了磁场强度、锥体旋转速度、纳米颗粒体积分数和基液类型等关键参数对流动行为、传热和系统稳定性的影响。结果表明,MHD 显著影响混合纳米流体的速度和温度分布,而生物对流有助于增强混合和传热速率。此外,基液的选择在确定混合纳米流体系统的整体性能方面起着关键作用。这项研究为优化在 MHD 和生物对流效应突出的应用中利用混合纳米流体的系统的设计和操作提供了宝贵的见解。关键词:磁流体动力学 (MHD);生物对流;混合纳米流体;倒置旋转锥;基液;纳米粒子;流动动力学 PACS:47.65.-d、47.63.-b、47.35. Pq、83.50.-v