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可变胶原组织：仿生材料和设备的概念生成器
摘要：棘皮动物（海星、海胆及其近亲）拥有一种独特的胶原组织，这种组织受运动神经系统支配，其机械特性（例如拉伸强度和弹性刚度）可在数秒内发生改变。对棘皮动物“可变胶原组织”（MCT）的深入研究始于50多年前，20多年前，MCT首次启发了仿生设计。MCT，尤其是海参真皮，如今已成为开发新型机械适应性材料和设备的主要灵感来源，广泛应用于生物医学、化学工程和机器人技术等多个领域。在这篇评论中，在对 MCT 的结构、生理和分子适应性以及其可变拉伸性能的机制的现有知识进行最新介绍之后，我们将重点关注 MCT 作为概念生成器，调查受 MCT 生物学启发的仿生系统，表明这些包括生物衍生的发展（相同功能，类似的操作原理）和技术衍生的发展（相同功能，不同的操作原理），并提出了进一步利用这种有前景的生物资源的策略。
可变剪接、RNA 编辑和下一代测序的当前限制
摘要：下一代测序 (NGS) 的出现促进了不同病理学中基因表达分析的基本分析策略的转变，这些分析可用于研究、药理学和个性化医疗。从基因表达阵列时代开始，曾经高度集中于单个信号通路或通路成员的研究已经变成了对基因表达的全局分析，有助于识别新的通路相互作用、发现新的治疗靶点以及建立疾病相关性图谱以评估进展、分层或治疗反应。但是，这种分析存在一些重大缺陷，无法构建完整的图景。由于缺乏对公共数据库的及时更新以及科学数据“随意”地存放到这些数据库中，大量可能重要的数据被归为“垃圾”，这不禁让人想问：“我们到底错过了多少？”这个简短的观点旨在强调 RNA 结合/修饰蛋白和 RNA 处理对我们当前使用 NGS 技术治疗癌症所带来的一些限制，以及不充分认识到当前 NGS 技术的局限性可能会对长期治疗策略产生负面影响。
RDD-HCD 提供由自由基稳定性决定的可变裂解路线
摘要：自由基定向解离 (RDD) 是一种碎裂技术，其中通过选择性 213/266 nm 光解离碳 − 碘键产生的自由基被重新分离并碰撞活化。在之前的 RDD 实验中，碰撞活化是由离子阱碰撞诱导解离 (CID) 实现的。高能碰撞解离 (HCD) 与 CID 的不同之处在于离子的激发方式以及观察到的碎片的数量、类型或丰度。在本文中，我们探讨了 HCD 在 RDD 实验中的活化用途。尽管无论采用何种活化能，RDD-CID 都有利于由自由基定向途径（例如 a/z 离子和侧链损失）产生的碎片，但 RDD-HCD 光谱随活化能的变化而变化很大，较低的能量有利于 RDD，而较高的能量有利于由移动质子（b/y 离子）引导的裂解产生的产物。因此，RDD-HCD 可以根据提供的 HCD 能量提供更可调的碎片。重要的是，随着 HCD 能量的增加，自由基产物的丰度会降低，这证实了 RDD 通常通过较低能量屏障进行，而不是通过移动质子驱动的解离。因此，对于 RDD-HCD，b/y 离子在较高能量下占主导地位可以通过在初始或后续解离事件后不含自由基的碎片的更高存活率来解释。此外，这些结果证实了先前的猜测，即由于多次解离事件，HCD 光谱与 CID 光谱不同。关键词：碎片化、光解离、自由基定向解离、高能碰撞解离、碰撞诱导解离■ 简介
多阶段固定治疗政策的渐近推断，可变选择
动态治疗方案或政策是针对单个特征量身定制的多个阶段的决策功能的序列。实践中的一类重要的治疗政策，即多阶段固定治疗政策，规定了使用相同决策功能在各个阶段使用相同决策功能的治疗分配概率，在该阶段中，该决定基于相同的相同特征，这些功能集成了时间改进的变量（例如，经常收集的，常规收集的疾病生物标志物）。尽管有广泛的文献来构建与动态治疗策略相关的价值函数的有效推断，但很少的工作集中在策略本身上，尤其是在存在高维特征变量的情况下。我们旨在填补这项工作的空白。具体来说，我们首先使用增强的价值加权估计器来估算多阶段固定治疗策略，以提高渐近效率，并进一步应用惩罚来选择重要的特征变量。然后，我们为有效推理构建策略参数估计器的一步改进。从理论上讲，我们表明改进的估计器在渐近上是正常的，即使在较慢的收敛速率上估算了滋扰参数，并且特征变量的尺寸随样本尺寸而增加。我们的数值研究表明，所提出的方法估计具有近乎最佳价值函数的稀疏政策，并对策略参数进行有效的推断。
COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差
DNA分子被认为是自然样技术的对象，重点是DNA样螺旋的特殊电磁特性。这是传统方法到DNA分子作为遗传信息存储库的区别。DNA样螺旋被认为是人为的微谐振剂，或表现出同样明显的介电和磁性特性的“元原子”。本文介绍了直接从DNA分子以及DNA样螺旋形成的空间结构的方法。表明，考虑到DNA样螺旋的特殊电磁特性，应执行超材料和跨膜的设计。这将使获得超材料和跨膜的所需特性，并比其他类型的人工结构获得优势。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
RDD-HCD提供了由根部稳定性决定的可变碎片途径
摘要：自由基导向解离（RDD）是一种脆弱的技术，其中通过选择性的213/266 nm光解离的碳 - 碘键被重新分离并碰撞激活。在先前的RDD实验中，通过离子陷阱碰撞诱导的解离（CID）实现碰撞激活。高能碰撞解离（HCD）与CID在离子的激发方式以及观察到的片段的数量，类型或丰度方面都不同。在本文中，我们探讨了HCD在RDD实验中激活的使用。虽然RDD-CID有利于从根本导向的途径（例如A/Z-ION和侧链损耗）产生的碎片，而不管使用的激活能量如何，RDD-HCD光谱差异很大，而较低的能量有利于RDD，而较高的能量则偏向于由移动蛋白（b/y-y）引起的较高能量的产品，而较高的能量有利于RDD，而较高的能量则偏爱。RDD-HCD基于所提供的HCD能提供了更可调的碎片化。重要的是，激进产物的丰度随着HCD能量的增加而降低，证实RDD通常相对于移动 - 普罗顿驱动的解离而通过较低的能源屏障进行。因此，可以通过在初始或随后的解离事件后不包含自由基的片段的较高生存能力来解释b/y型在较高能量的b/y敌人的优势。此外，这些结果证实了先前怀疑HCD光谱与由于多个解离事件引起的CID光谱不同。关键字：碎片，光解离，自由基导向解离，更高能量的碰撞解离，碰撞引起的解离■简介
在高维设置中的重要性可变需要分组
解释机器学习的决策过程如今对模型的增强和人类的理解至关重要。这可以通过评估罪恶变量的可变重要性来实现，即使对于高容量的非线性方法，例如深神经网络（DNNS）。虽然只有基于删除的方法（例如置换重要性（PI））可以带来统计有效性，但当变量相关时，它们会返回误导性结果。条件置换重要性（CPI）在这种情况下绕过PI的局限性。然而，在高维设置中，变量之间的高相关性取消了其有条件的重要性，使用CPI以及其他方法会导致不可靠的结果，这是一个超出的计算成本。通过聚类或一些先验知识对变量进行分组，从而获得了一些功率，并导致更好的解释。在这项工作中，我们介绍了BCPI（基于块的条件置换重要性），这是一个新的通用框架，用于可变知名度计算，并具有统计保证，可处理单个和组案例。此外，由于处理具有较高基数的组（例如一组给定模式的观察结果）既耗时又是资源密集型的，因此我们还引入了一种新的堆叠方法，扩展了具有适合组结构的次级线性层的DNN体系结构。我们表明，随后的方法随着堆叠的控制而扩展了I型误差，即使是高度相关的组，并且在基准中显示了最高的精度。更重要的是，我们在大规模的医学数据集中执行了现实世界数据分析，我们旨在展示我们的结果和生物标志物预测的文献之间的一致性。
基于模型的印度可变可再生电网整合成本评估
尽管最近的风能和太阳能拍卖为印度电力系统带来了最低的电价，但太阳能和风能资源固有的易变性对可靠电力的供应构成了挑战。随着风能和太阳能在发电结构中的份额不断增加，实时平衡供需的难度只会增加，不仅需要关注运营和技术挑战，还需要关注电力系统改造的成本。在后疫情时代，对印度背景下的整合成本进行分析的需求变得更加紧迫，配电公司本已岌岌可危的财务状况进一步恶化。在本文中，我们使用每小时电力系统模型，该模型同时优化电力系统资产调度和新资产投资，以探索 VRE 电网整合成本的驱动因素，以及不同假设对其幅度、拐点和边界条件的影响。制定了四种情景“系列”，这些情景对许多因素的假设各不相同，包括需求、可再生能源部署、资本成本、报废资产的退役、存储成本、市场购买的可用性以及传统发电机的容量增加选项。这些情景旨在评估在印度情况下可能最为重要的电网整合成本。
可变条件下含可再生能源混合微电网的新型协调控制
通讯作者 *Bilal Naji Alhasnawi 巴士拉大学电气工程系，巴士拉，伊拉克 电子邮件：bilalnaji11@yahoo.com 摘要 随着负载的增加，混合交直流微电网在电力系统中越来越受欢迎。本研究提出，在消费者住宅中采用一些可再生能源（如太阳能、风能）构建混合交直流微电网以满足需求。电力生产和消费正在发生重大转变。趋势之一是将微电网整合到可再生能源渗透率高的配电网中。本文提出了一种针对混合微电网的新型分布式协调控制，该系统可应用于混合能源和可变负载的并网模式和孤岛模式。所提出的系统允许分布式能源协调运行，以在需要时提供必要的有功功率和附加服务。此外，最大功率点跟踪技术也应用于光伏电站和风力涡轮机，以便在环境条件变化时从混合电力系统中提取最大功率。最后，以光伏、风力涡轮机、混合微电网为范例建立了仿真模型，该模型可应用于不同的场景，例如小型商业和住宅建筑。仿真结果验证了引入的策略对于在不同模式下运行的混合微电网的有效性和可行性 关键词：分布式协调、公用电网、逆变器转换器、分层控制、微电网。