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学术手册
平均值定理的重要性及其应用，评估多个积分，具有物理理解的矢量演算语言，可以处理诸如流体动力学和电磁场等受试者，序列和系列和系列的融合以及傅立叶系列。模块1差分微积分12小时的限制，连续性和不同性；平均值定理，泰勒和麦克劳林的定理，部分分化，总分分化，欧拉的定理和概括，最大值和最小值的几个变量功能，Lagrange的乘数方法；变量的变化 - 雅各布人。模块2积分10小时的微积分基本定理，不当积分，面积的应用，体积。双重和三个积分模块3矢量计算14标量和向量场；向量分化；定向衍生物 - 标量场的梯度；向量场的发散和卷曲 - 拉普拉斯 - 线和表面积分；格林在飞机上的定理；高斯分歧定理；斯托克斯定理。模块4序列和串联10小时
心血管疾病的新治疗方法
二尖瓣脱垂 (MVP) 是最常见的心脏瓣膜疾病，影响 1-3% 的普通人群。大多数患者无症状，长期预后良好。心律失常性二尖瓣脱垂定义为 MVP 伴有频繁或复杂的室性心律失常，是 MVP 患者中罕见的特征（每年 < 1%）[8]。典型的心律失常 MVP 表型是年轻女性患者，有晕厥病史、心电图 (ECG) 上下壁 T 波倒置 (TWI)、双叶脱垂、二尖瓣环分离 (MAD)、Pickelhaube 征 (横向环速度峰值为 16 cm/s)、后壁收缩期卷曲、超声心动图上明显的翻腾性偏移、机械离散度和收缩后缩短，以及存在纤维化（心脏磁共振 (CMR) 上的晚期钆增强 (LGE) [9]。Benjanuwattra 等人的荟萃分析中确定的高危表型是双叶脱垂、LGE、MAD、TWI 和晕厥史 [10]。
本氏烟羟化酶亚家族
图 1 本研究针对的四种脯氨酰-4-羟化酶-4 ( NbP4H4 ) 基因、用于靶向它们的 gRNA 以及显示关键元素的二元载体 pBV113 的一部分的示意图。基因以示意图形式绘制，左下图中扩大了前三个外显子（框）和内含子（虚线），以显示八个 gRNA 的靶位。G3（红色）靶向所有四个基因，而其他七个基因（G1、G2、G5 和 G6 为绿色，表示它们未用于稳定转化实验，G4 为蓝色，G7 为粉色，G8 为橙色）则特定于 NbP4H4_1 和 NbP4H4_2 。右下图显示了二元载体 pBV113 的一部分，其中显示了 NbP4H4_1 中 gRNA 位点周围的关键元素。包含 G3 的编辑盒由黄叶卷曲病毒 (CmYLCV) 启动子驱动，并插入二元载体的 SapI 位点。处理系统包括 Csy4 位点以及优化的 gRNA 支架 (osgRNA)
引用本文：Abdallah DI、de Araujo ED、Patel NH、Hasan LS、Moriggl R、Krämer OH 等。药物化学在靶向 I 类组织学方面取得进展
组蛋白去乙酰化酶 (HDAC) 是一类锌 (Zn) 依赖性金属酶，负责表观遗传修饰。HDAC 主要与在 DNA 水平上调节基因表达的组蛋白有关。这种严格的调节由组蛋白和非组蛋白的乙酰化 [通过组蛋白乙酰转移酶 (HAT)] 和去乙酰化 (通过 HDAC) 控制，这些蛋白会改变 DNA 的卷曲状态，从而影响基因表达作为下游效应。在过去的二十年里，HDAC 得到了广泛的研究，并被应用于一系列疾病，其中 HDAC 失调与疾病的出现和进展密切相关 - 最突出的是癌症、神经退行性疾病、艾滋病毒和炎症性疾病。HDAC 作为这些生化途径的调节剂参与其中，使其成为一个有吸引力的治疗靶点。本综述总结了为创造 HDAC 抑制剂 (HDACis)，特别是 I 类 HDAC 而做出的药物开发努力，重点关注这些抑制剂的药物化学、结构设计和药理学方面。
rakshit poudel
摘要：本文介绍了一种用于健身运动形式检测的自动化系统，利用MediaPipe [1]进行实时姿势估计，而OpenCV [2]进行计算机视觉处理。该系统在练习中分析诸如下蹲，硬拉和二头肌卷曲等练习中的关键身体地标，从而立即提供了形式准确性的反馈。通过检测不正确的姿势，例如膝关节不当或背部曲率，该系统旨在降低受伤的风险并提高锻炼效率。所提出的方法旨在轻巧，易于访问且能够在消费级硬件上运行，从而使其可用于广泛使用。实验结果表明，检测常见形式错误的准确性很高，展示了该系统作为传统个人培训的一种具有成本效益的替代品的潜力。这项工作有助于自动健身监测的不断增长的领域，并突出了计算机愿景在改善运动安全性和性能中的作用。关键字：锻炼形式检测，媒体管，OpenCV，姿势估计，计算机视觉。
第 10 章 递归网络
请注意，这些可变大小的结构可以出现在输入级别、输出级别或两者。例如，翻译问题可以看作是序列到序列的问题。输入和输出序列不必具有相同的长度。蛋白质二级结构的预测可以看作是从具有 20 个字母的字母表（每个字母代表一种天然存在的氨基酸）到具有三个字母的字母表（对应于三个主要的二级结构类别（α-螺旋、β-链和卷曲））的翻译问题。在这种特殊情况下，输入序列和输出序列具有相同的长度。在解析问题中，输入是序列，输出是树。在蛋白质接触图预测中，输入是序列，输出是矩阵，依此类推。在所有这些问题中，标签可以存在于节点上、边缘上或两者上。有机化学中的小分子可以在节点上具有与原子类型（例如 C，N，O，H）相对应的标签，也可以在边缘上具有与键类型（例如单键，双键，三键和芳香键）相对应的标签。
PHD入学测试的物理课程（2024年秋季）
古典和量子力学：牛顿定律；两次身体碰撞 - 散射在实验室和大规模框架中心；中央力量运动；相对论的特殊理论 - 洛伦兹的转化，相对论运动学和质量 - 能量等效；广义坐标，拉格朗日和哈密顿式配方，动作方程以及对简单问题的应用。量子力学的假设；不确定性原则； Schrodinger方程；一，二维和三维潜在问题；盒子中的粒子，通过一维电势屏障的传播，谐波振荡器，氢原子。电磁学：库仑定律，高斯定律，多极扩展，物质的电场，泊松和拉普拉斯方程，诱导的偶极子，极化，电位移，线性介电介质。Lorentz Force Law，Biot-Savart定律，B的差异和卷曲，磁载体电位，磁化，线性和非线性培养基。时间变化的领域，麦克斯韦方程和保护法；法拉第的感应定律，磁场中的能量，麦克斯韦的位移电流，波动方程，连续性方程，poynting的定理，电磁波，波动方程，真空和物质中的EM波，吸收和分散。
蛋白质代码、3 流形和 Kummer 表面中的量子信息
摘要。每种蛋白质都由一个由 20 个字母/氨基酸组成的线性序列组成。该序列通过二级（局部折叠）、三级（键）和四级（不相交的多重）结构在三维空间中展开。我们之前发表的两篇论文中，利用有限群 G n := Z n ⋊ 2 O（n = 5 或 7，2 O 为二元八面体群）的（信息完整）不可约特征，可以预测线性链的 20 个字母的遗传密码的存在。事实证明，一些蛋白质复合物的四级结构表现出 n 重对称性。我们提出了一种基于自由群理论的二级结构方法。将我们的结果与其他根据 α 螺旋、β 片层和卷曲或更精细的技术预测蛋白质二级结构的方法进行了比较。结果表明，蛋白质的二级结构与某些双曲 3 流形的结构相似。体积最小的双曲 3 流形（Gieseking 流形）、其他一些 3 流形和定向超制图群被选为此类二级结构的暂定模型。对于四级结构，存在与 Kummer 表面的联系。
对数据进行分类的深度学习方法：评论
数据挖掘可以视为观点分类的第一种方法。数据挖掘可以视为观点分类的第一种方法。后来，机器学习及其技术被用来分析情感，但是基于机器语言的学习系统发现了解人类的语言很复杂。因此，我们朝着深度学习模型迈进，以分析情感。机器学习的亚组是深度学习；它涉及网络，即RNN（循环神经网络），递归神经网络，卷积神经网络（CNN）和深度信念网络。神经网络在文本，矢量的描述，单词评估，分类句子和表示方面非常有用。情绪分析可以确定为借助在线站点中使用的一系列单词来识别情绪的过程。可以根据单词来分析观点和态度。情感分析主要用于监视社交媒体，以获取有关某些趋势主题的公众舆论的信息。情感分析是通过以某些情感示例进行的，从情感中提取的特征，然后在我们的模型中训练参数，在最后阶段，对模型进行了测试。在本文中，讨论了对深度学习的三种模型的经验调查，即重新卷曲，recursivenn和Convolutionalnn。
电荷检测质谱法分析百万道尔顿大小的 DNA：纳电喷雾中的熵捕获和剪切
摘要：用传统质谱法分析核酸时，反离子会造成质量不均匀，限制可分析的 DNA 大小，因此分析起来十分复杂。在这项研究中，我们使用电荷检测质谱法分析兆道尔顿大小的 DNA，从而克服了这一限制。使用正模式电喷雾，我们发现 DNA 质粒的电荷分布截然不同。低电荷群体的电荷像紧凑的 DNA 折纸一样，而高电荷群体的电荷分布范围很广。对于高电荷群体，测量质量与 DNA 序列预期质量之间的偏差始终在 1% 左右。对于低电荷群体，偏差更大且变化更大。高电荷群体归因于随机卷曲配置中的超螺旋质粒，其宽电荷分布是由随机卷曲可以采用的丰富多样的几何形状造成的。高分辨率测量表明，随着电荷的增加，质量分布会略微向低质量方向移动。低电荷群体归因于质粒的浓缩形式。我们认为凝聚形式是由熵捕获引起的，其中随机线圈必须经历几何变化才能挤过泰勒锥并进入电喷雾液滴。对于较大的质粒，剪切（机械破碎）发生在电喷雾期间或电喷雾界面。降低盐浓度可以减少剪切。■简介质谱 (MS) 在核酸表征中发挥着重要作用。1、2 电喷雾和基质辅助激光解吸/电离 (MALDI) 都已用于将 DNA 和 RNA 离子引入气相进行分析，但 MALDI 与飞行时间 (TOF) MS 的组合应用最为广泛。例如，MALDI-TOF 继续用于表征单核苷酸多态性 (SNP)，这可提供有关疾病易感性遗传特征的重要信息。对于突变和 SNP 的分析，只需要分析小于 25 nt 的小寡核苷酸（核苷酸）。这是幸运的，因为反离子（通常是 Na +、K + 或 Mg 2+）与 DNA 和 RNA 的高电荷磷酸骨架结合，导致峰宽和灵敏度降低。已经开发出几种方法来脱盐核酸。3、4 然而，由金属离子加合引起的异质性会随着尺寸的增加而增加，并且由于电荷状态分辨率的丧失，常规 MS 不再可能分析兆道尔顿大小的 DNA 和 RNA 物种。另一方面，新型疫苗和基因疗法等新兴疗法携带着大量的遗传物质。基因组完整性对于有效的治疗是必不可少的，对完整基因组的质量测量提供了一种快速而直接的方法来检查缺失和添加。5