XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System区室化
line1促进核分室化以抑制胚胎干细胞中的8细胞状态
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年9月23日。 https://doi.org/10.1101/2024.09.22.614332 doi：Biorxiv Preprint
磷酸二酯酶同工酶和 cAMP 区室在阻塞性肺病新疗法开发中的作用
摘要：第二信使分子 3'5'-环磷酸腺苷 (cAMP) 对哮喘、慢性阻塞性肺病 (COPD) 和特发性肺纤维化 (IPF) 等肺部疾病具有多种有益作用。cAMP 在哮喘和 COPD 中具有支气管扩张作用，同时还具有抗纤维化特性，可限制纤维化。磷酸二酯酶 (PDE) 代谢 cAMP，从而调节 cAMP 信号传导。虽然一些现有疗法可以抑制 PDE，但只有广泛的家族特异性抑制剂。对 cAMP 信号传导区室的了解（其中一些以脂质筏/洞穴为中心）引起了人们对定义特定 PDE 亚型如何维持这些信号微区室的兴趣。阻塞性肺病中 PDE 表达可能改变，从而导致 cAMP 信号传导异常，对此的研究很少。我们认为，抑制特定的 PDE 亚型可通过放大离散微区中的特定 cAMP 信号来改善阻塞性肺病的治疗。
具有自组织棱柱形膜的涂层聚合物的生物启发式分隔策略
摘要：生物矿化通过强化软组织为生物体提供承重和保护功能。将生物矿化原理以受控和自组织的方式转化为材料科学是非常可取的，但具有挑战性。自然系统的一个重要教训是，结晶可以通过区室化和模板化来控制。在这里，我们开发了一种结晶技术，该技术基于氧化石墨烯介导的区室化和模板化方解石纳米涂层的棱柱形生长，通过控制离子扩散到微区室中，从而产生多阶段、自组织的结晶，并代表了一种提供连续纳米涂层和增强聚合物表面在接触应力下的摩擦学性能的有效策略。本研究提供了一种自下而上的方法，使用非常基本的生物矿化原理来保护聚合物表面，这对于生物医学应用和以可持续的方式制造高性能功能材料很有意义。■ 简介
具有半透膜的肽基凝聚层核心囊泡
区室化是生命的标志，也是当前构建人工细胞的核心目标。[1] 人们研究了不同类型的区室，包括脂质体、蛋白质体、聚合物体和凝聚层，以深入了解区室化对活细胞中常见的生物分子和生化反应网络的作用。[2] 然而，这些区室无法模拟活细胞的所有功能特征，包括高内部生物分子浓度、选择性膜和与其他细胞相互作用的能力。凝聚层液滴是一种类似细胞的区室，由RNA、肽或小分子在多种非共价相互作用的驱动下通过液-液相分离（LLPS）自发形成。[3] 凝聚层的物理性质取决于其组成部分的结构-功能关系。一般来说，它们含有高浓度的肽或RNA，模拟活细胞内的物理化学环境。[4] 然而，由于缺乏膜，通常会导致快速聚结，这对它们的稳定性构成了挑战。此外，没有屏障意味着难以选择性地吸收营养物质并去除废物同时保留有用的产品。[3,5] 脂质基膜结合区室（其中脂质体是最著名的例子）也常被用作原始细胞模型进行研究，但它们内部的溶质浓度通常低于活细胞中的生物分子浓度，或者当高渗透压没有得到仔细平衡时，它们有破裂的危险。[6]
具有半透膜的肽基凝聚层核心囊泡
区室化是生命的标志，也是当前构建人工细胞的核心目标。[1] 人们研究了不同类型的区室，包括脂质体、蛋白质体、聚合物体和凝聚层，以深入了解区室化对活细胞中常见的生物分子和生化反应网络的作用。[2] 然而，这些区室无法模拟活细胞的所有功能特征，包括高内部生物分子浓度、选择性膜和与其他细胞相互作用的能力。凝聚层液滴是一种类似细胞的区室，由RNA、肽或小分子在多种非共价相互作用的驱动下通过液-液相分离（LLPS）自发形成。[3] 凝聚层的物理性质取决于其组成部分的结构-功能关系。一般来说，它们含有高浓度的肽或RNA，模拟活细胞内的物理化学环境。[4] 然而，由于缺乏膜，通常会导致快速聚结，这对它们的稳定性构成了挑战。此外，没有屏障意味着难以选择性地吸收营养物质并去除废物同时保留有用的产品。[3,5] 脂质基膜结合区室（其中脂质体是最著名的例子）也常被用作原始细胞模型进行研究，但它们内部的溶质浓度通常低于活细胞中的生物分子浓度，或者当高渗透压没有得到仔细平衡时，它们有破裂的危险。[6]
基于肽的凝聚层核心囊泡...
区室化是生命的标志，也是当前构建人工细胞的核心目标。[1] 人们研究了不同类型的区室，包括脂质体、蛋白质体、聚合物体和凝聚层，以深入了解区室化对活细胞中常见的生物分子和生化反应网络的作用。[2] 然而，这些区室无法模拟活细胞的所有功能特征，包括高内部生物分子浓度、选择性膜和与其他细胞相互作用的能力。凝聚层液滴是一种类似细胞的区室，由RNA、肽或小分子在多种非共价相互作用的驱动下通过液-液相分离（LLPS）自发形成。[3] 凝聚层的物理性质取决于其组成部分的结构-功能关系。一般来说，它们含有高浓度的肽或RNA，模拟活细胞内的物理化学环境。[4] 然而，由于缺乏膜，通常会导致快速聚结，这对它们的稳定性构成了挑战。此外，没有屏障意味着难以选择性地吸收营养物质并去除废物同时保留有用的产品。[3,5] 脂质基膜结合区室（其中脂质体是最著名的例子）也常被用作原始细胞模型进行研究，但它们内部的溶质浓度通常低于活细胞中的生物分子浓度，或者当高渗透压没有得到仔细平衡时，它们有破裂的危险。[6]
数值化与智能化技术在材料科学中的应用与发展综述
设计，优化和制造。数值技术，例如有限元分析，验收动力学，第一原理计算和多尺度建模，可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时，人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合，实现了生产过程的自动化和实时优化，从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足，但随着技术的进步，材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
2024年10月18日东北防卫局开放对抗系统......
1.事项：清扫6楼值班室的空调室内机 2.地点：仙台市宫城野区五轮1-3-15第3联合政府大楼6楼东北防卫局6楼值班室 3.截止时间：2024年12月20日星期五 4.要求：清扫值班室内设置的空调室内机。 5.标准数量等：商用吊顶式卡式空调器（4 通）室内机 1 台 6.特别说明：如下。 （1）清理日期将在截止日期前与政府协商决定。