图1。血红蛋白的过氧化物酶类似活性:开发用于H 2 O 2分解的增强子。(a)HRP依赖性amplex红色H 2 O 2分析的示意图。(b)ROS-GLO H 2 O 2分析的示意图(HRP-独立)。(c)Amplex红色H 2 O 2分析中HTPEB的剂量依赖性响应曲线。(d)ROS-GLO H 2 O 2在没有HRP的ROS-GLO H 2 O 2分析中的剂量依赖性响应曲线(E)ROS-GLO分析中HTPEB的剂量依赖性响应曲线,其HRP与Amplex红色测定法中使用的HRP相同。(f)ros-glo H 2 O 2分析中HRP的剂量依赖性响应曲线,有或没有HTPEB。(g)反应时间依赖性响应曲线在ROS-GLO H 2 O 2分析中,有或没有HTPEB。(h至j)各种内源性过氧化物酶家族(Hb,CAT,GPX)的剂量依赖性响应曲线,在有或没有HTPEB的情况下,在Ros-Glo H 2 O 2分析中。(k)KDS衍生物的化学结构,KDS12008、17和25。(l)用Hb的ROS-GLO H 2 O 2分析中HTPEB,KDS12008、17和25的剂量依赖性响应曲线。(m)在ROS-GLO H 2 O 2分析中,Kds12008、17、25和丙酮酸钠的剂量依赖性响应曲线,以评估直接H 2 O 2清除。(n)ITC分析描述了HB和KDS12025之间的结合相互作用。(O)结合模式和KDS12025和HTPEB的结合能(ΔG结合)与对接模拟提出的HB。
286 与恒星物体。天体物理学杂志 138,30 约翰逊,HL,米切尔,RI,伊里亚特,B.,维斯尼夫斯基,WA:1966,UBVRIJKL 亮星的光度测量。月球行星实验室通讯。4,99 Azusienis,A.,Straizys,V.:1966,U、B、V 系统响应曲线和参数的校正。I. 响应曲线。公报。维尔纽斯天文学家观察号 16,3 Azusienis,A.,Strajzys,V.:1966,U、B、V 系统响应曲线和参数的校正。II. 颜色指数。公报。维尔纽斯天文学家观察号17,3 Azusienis, A., Straizys, V.:1969 年,《改进的 UBV 系统响应曲线和参数测定方法》。结果摘要。Sov. Astron. 13,316 Straizys, V., Kuriliene, G.:1975 年,《三个光度测量系统颜色指数的绝对校准》。Bull. Vilnius Astron. Obs. Nr. 5,16 Hayes, DS:1975 年,《UBV 合成色》,《多色光度测定和理论 HR 图》,会议记录,于 1974 年 10 月在纽约州立大学奥尔巴尼分校举行。编辑 AG Davis Philip 和 DS Hayes。Dudley Obs.报告第 9 号,第 309 页 Straizys, V.、Sudzius, J.、Kuriliene, G.:1976 年,《带宽对 UBV 系统中 EU-B/EB-V 和 Av / EB-V 及黑体颜色的影响》。Astron. Astrophys. 50,413 Schulz, H.:1978 年,《白矮星光度测定的校准》。Astron. Astrophys. 68, 75 Buser, R.:1978 年,《多色光度测定系统的系统研究》。I.
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中,评估气味浓度是许多行为(例如跟踪和导航)的关键。最初,随着气味浓度的增加,第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。,二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别,但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合,我们提出了策略,尽管人口水平的平均反应平均反应,但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现,个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线,这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高,而另一些神经元的反应较少,而这些神经元的反应较少,而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示,以使浓度不同。我们表明,可以使用电路计算(称为分裂性变种)来概括此编码方案,并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后,我们讨论了两种机制(基于峰值速率与时序),高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的,因此我们的发现表明,尽管新的电路结构存在明显的差异,但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后,在陆地脊椎动物中,平行的嗅觉途径已经进化,其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反,该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息,从而使气味更容易地进行和识别,而牺牲了能源利用来增加。
剂量 - 响应关系是从分子到整个细胞水平的多个尺度上描述生物系统的一般概念。临床上相关的例子是对抗生素的细菌生长反应,该反应通常以剂量 - 反应曲线为特征。剂量 - 反应曲线的形状在抗生素之间差异很大,并且在治疗,药物相互作用和耐药性演化中起关键作用。但是,构成剂量的机制 - 反应曲线在很大程度上不清楚。在这里,我们在大肠杆菌中表明,明显的浅剂量 - 甲甲化抗生素的响应曲线是由负生长介导的反馈回路引起的:甲氧苄啶减慢了生长,从而削弱了这种抗生素的作用。在分子水平上,这种反馈是由药物靶标的二氢叶酸还原酶(Fola/dhfr)的上调引起的。我们表明,这种上调不是对甲氧苄啶的特定响应,而是遵循的普遍趋势线,主要取决于增长率,而与其原因无关。重新布线反馈回路以可预测的方式改变了剂量 - 响应曲线,我们使用细胞资源分配和生长的数学模型来证实这一点。我们的结果表明,生长介导的反馈回路可能会更普遍地塑造药物反应,并且可以利用设计为设计的陷阱,从而可以选择抵抗药物耐药性。
伽马时间曲线 226 伽马随波长的变化 227 拍摄对象在特性曲线上的定位 227 平均梯度和 ¯ G 228 对比度指数 228 显影变化对底片的影响 228 曝光变化对底片的影响 229 曝光宽容度 230 相纸的响应曲线 231 最大黑色 231 相纸的曝光范围 232 打印曲线随乳剂类型的变化 232 打印曲线随显影的变化 233 打印中的要求 234 相纸对比度 234 高对比度拍摄对象的问题 235 色调再现 236 互易律失效 238 感光度测定实践 239 感光度计 240 密度计 241 基本感光度测定 244 数码相机的感光度测定 245
摘要。曲轴是内燃机的关键部件之一,需要有效和精确的工作。在本研究中,研究的目的是识别曲轴中的应力状态,并通过有限元分析解释汽车曲轴的故障和曲轴的疲劳寿命。使用 SolidWorks 设计和开发曲轴模型的 3D 实体造型。对 L 型双缸曲轴进行静态结构和动态分析,以确定曲轴关键位置的最大等效应力和总变形。使用疲劳工具在动态载荷条件下对模型进行测试,以确定疲劳寿命、安全系数、等效交变应力和损伤。本研究的结果表明,曲轴有明显的疲劳裂纹,属于疲劳断裂。疲劳断裂的发生只是由于在循环弯曲和扭转作用下润滑孔边缘的扩展和起始裂纹所致。总体而言,曲轴在静态和疲劳载荷下都是安全的。在动态分析中,应避免频率响应曲线中获得的临界频率,否则可能会导致曲轴失效。
尽管很长一段时间都知道哪些大脑领域支持语言理解,但我们对这些额叶和时间区域实施的神经计算的了解仍然有限。一个重要的未解决的问题涉及组成语言网络的神经种群之间的功能差异。利用颅内记录的高时空分辨率,我们检查了对句子和语言降解条件的响应,并发现了三个在时间动力学上有所不同的响应曲线。这些轮廓似乎反映了不同的时间接受窗口(TRW),平均TRW约为1、4和6个单词,如用简单的单参数模型所估算的。表现出这些概况的神经种群在整个语言网络中交织在一起,这表明所有语言区域都可以直接访问语言输入的独特多尺度表示,这是一种可能对语言处理的效率和稳健性至关重要的属性。
ta b le 1报道了通过野火或在北方森林中的清晰切割开始的有机视野C积累率。每种干扰类型的研究(火灾与偶数管理)的排名从最低到最高的C累积速率排名。列“关系”是指响应曲线,线性,驼峰形,抛物线或渐近线的形状。渐变是指随时间下降的C积累模式,而抛物线关系最初会减少然后增加。当发现渐近关系时,在可能的区分时,在括号中报告了近似拐点。报告的累积率是估计涵盖整个时间序列的平均值,除了达到渐近线的关系,在这种情况下,使用渐近线的时间来估计平均率。当关系是渐近的,但是在时间序列中未达到渐近线时,则使用整个时间序列来估计平均值。用于两个荟萃分析的数据包括表格中列出的研究组合,非链式索物参考和未发表的数据。搜索方法和参考文献在支持信息中报告。
神经网络的集体行为取决于神经元的细胞和突触特性。相位响应曲线 (PRC) 是一种可通过实验获得的细胞特性测量方法,它量化了神经元的下一个尖峰时间的变化,该变化与刺激传递到该神经元的相位有关。神经元 PRC 可分为纯正值 (I 型) 或具有不同的正负区域 (II 型)。1 型 PRC 网络往往不会通过相互兴奋的突触连接进行同步。我们研究了相同的 I 型和 II 型神经元的同步特性,假设突触是单向的。通过对扩展的 Kuramoto 模型进行线性稳定性分析和数值模拟,我们表明前馈环路基序有利于 I 型兴奋和抑制神经元的同步,而反馈环路基序则破坏了它们的同步趋势。此外,大型有向网络(没有反馈基序或有许多反馈基序)已从相同的无向主干构建,并且对于具有 I 型神经元的有向无环图观察到高同步水平。结果表明,I 型神经元的同步性取决于网络连接的方向性和其无向主干的拓扑结构。前馈基序的丰富性增强了有向无环图的同步性。
功能精密医学(FPM)提供了一种激动的简化方法,可以为现有分子找到正确的应用并增强治疗潜力。综合和r ob ob ust工具可确保结果的高精度和可靠性至关重要。响应于这种需求,我们会在viousl y开发了Breez E,这是一种药物筛选数据分析管道,旨在以用户友好的方式促进质量控制,剂量响应曲线和数据可视化。在这里,我们描述了最新版本的Breeze(Release 2.0),该版本实现了一系列高级数据探索功能,为用户提供了全面的分析和交互式可视化选项,这对于最大程度地降低了假阳性 /负面 /负面结果以及对药物敏感性和抵抗性数据的准确解释至关重要。Breeze 2.0 Web-Tool还与公开可用的药物回复数据集构成了用户剥夺数据的集成分析和交叉相比。更新的版本包含新的药物量化指标,支持对多剂量和单剂量药物筛查数据的分析,并引入了重新设计的直观用户界面。通过这些增强功能,Breeze 2.0预计将大大扩展其在FPM不同领域的潜在应用。