预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2024年2月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.25.581913 doi:Biorxiv Preprint
该部门设备精良,可以支持获奖研究员。我们拥有先进的大型云超级计算环境,由现场集群支持,用于无法在云中运行的软件应用程序。通过大学的材料和化学特性设施 (MC 2 ),可以亲手使用各种实验仪器。这包括 NMR(七种仪器,400-500 MHz)、质谱(六种仪器,包括 ESI-QTOF 和 GC-MSD)、X 射线衍射(单晶、PXRD 和 SAXS)和电子显微镜(SEM、FESEM 和 TEM)。我们可以使用巴斯的动态反应监测 (DReaM) 设施,该设施允许在惰性条件下使用多核高分辨率 FlowNMR、UV-vis、IR、拉曼、偏振法、MS 和 HPLC 进行原位光谱分析。
确定有效的治疗策略是改善乳腺癌患者治疗效果的主要挑战。为了全面了解临床相关的抗癌药物如何调节细胞周期进程,我们使用基因工程乳腺癌细胞系来追踪药物引起的细胞数量和细胞周期阶段的变化,以揭示随时间变化的药物特异性细胞周期效应。我们使用线性链技巧 (LCT) 计算模型,该模型可以忠实地捕捉药物引起的动态反应,正确推断药物效应,并重现对特定细胞周期阶段的影响。我们使用 LCT 模型来预测未见药物组合的影响,并在独立的验证实验中证实这些影响。我们综合的实验和建模方法为评估药物反应、预测有效的药物组合和确定最佳药物排序策略开辟了道路。
作者进行了HEA阵列形成机制。在存在或不存在液体金属纳米反应器的情况下进行了hea颗粒的合成(图1(b),(c))。基于由减少表面能驱动的液体金属的合并性能,构建了动态反应环境,因此将前体转化为合金。相比之下,前体由在每个预定义的孤立区域中产生多个纳米颗粒的纯金属盐组成。为了进一步详细说明液体金属的作用,作者还进行了理论计算,表明GA与底物的键合最弱,并且含GA的系统具有最高的扩散率。这些对实现融合的颗粒运动有益。探索高渗透合金阵列的潜在光学应用,作者在广泛的频谱中展示了全息成像。
图 1. 使用 EEG 作为表征动态大脑反应的工具。(a)典型的 EEG 实验范例,其中向受试者呈现离散事件以引发大脑反应,同时记录 EEG 信号。(b)用刺激引发大脑反应可以比作敲击钟摆并观察其动态反应。(c)平均 ERP 方法假设特定反应活动由刺激引起并添加到自发活动中。通过根据刺激开始对多次试验进行平均,自发活动被抵消,而诱发的反应仍然存在。然而,由于大脑反应在试验间存在差异,平均 ERP 最终可能会显示模糊的反应模式(底部)。(d)真实 EEG 数据显示具有差异延迟变化的单次试验 ERP 的各个子成分。数据是从面部识别任务中单个受试者的电极 CPz 中提取的按 P3 延迟排序的单次试验 ERP(Rellecke、Sommer 和 Schacht,2012)。
在金属天线表面的等离子体共振可以极大地增强拉曼散射。固有的固有性是,极端场限制缺乏精确的光谱控制,这将在塑造光和分子振动之间的光力相互作用方面具有巨大的希望。我们将一个实验平台降低,该平台由等离子纳米胶体胶体天线组成,该平台与开放的,可调的Fabry-Perrot微腔耦合,以选择性地解决具有强拉曼散射强的分子的单个振动线。由腔模式的杂交和等离子宽共振引起的多个狭窄和强烈的光学共振,用于同时增强激光泵和光学态的局部密度,并使用严格的模态分析来表征。多功能自下而上的制造方法允许通过理论和实验性地进行定量比较与裸纳米胶体系统的定量比较。这表明混合系统允许具有狭窄的光学模式的类似SERS增强比例,为分子验光力学中的动态反应效应铺平了道路。
抽象骨再生是由骨骼干/祖细胞(SSPC)介导的,这些细胞主要是从骨损伤后从骨膜中募集的。骨膜的组成以及SSPC激活和分化的步骤仍然很少理解。在这里,我们在骨修复的早期阶段(https://fracture-repair-atlas.cells.ucsc.edu)生成了骨膜和骨折部位的骨膜的单核图谱。我们鉴定出表达干性标记物(PI16和LY6A /SCA1)的骨膜SSPC,并通过采用损伤诱导的纤维生成细胞(IIFC)命运来应对骨折,然后在经历骨生成或软骨发生之前。我们分别鉴定了与IIFC相关的不同基因核,以及它们的参与术分别涉及Notch,Wnt和昼夜节律时钟信号传导。最后,我们表明IIFC是骨折环境中旁分泌信号的主要来源,这表明该瞬时IIFC种群在骨折愈合过程中起着至关重要的旁分泌作用。总体而言,我们的研究提供了骨折愈合的早期阶段的完整时间地形,以及骨膜SSPC对损伤的动态反应,从而重新定义了我们对骨骼再生的了解。
摘要 - 5G网络的部署已大大提高了连接性,提供了显着的速度和容量。这些网络依靠软件定义的网络(SDN)来增强控制和灵活性。但是,由于网络虚拟化以及未经授权访问关键基础架构的风险,这种进步提出了关键挑战,包括扩大的攻击表面。由于传统的网络安全方法在解决现代网络攻击的动态性质时不足以使用人工智能(AI)(AI),并特别研究了深入的增强学习(DRL),以提高5G网络安全性。这种兴趣源于这些技术根据遇到的情况和实时威胁动态反应和适应其防御策略的能力。我们提出的缓解系统使用DRL框架,使智能代理可以在旨在反映现实生活中用户行为的SDN环境中在SDN环境中动态调整其防御策略,利用ICMP,TCP SYN和UDP的一系列DDOS攻击。这种方法旨在通过根据受监控的网络的情况提供自适应和拟定的对策,同时通过同时减轻实时攻击的影响,同时减轻实时攻击的影响。索引术语 - 提升学习,分布式服务,服务质量,软件定义的网络