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World File Search System图六
图S1。 GADD45β和...
BNT162B2尖峰mRNA定量分析。用于定量BNT162B2 SPIKE mRNA的相对含量，如Gasparello等人（1）所述，在24小时处理后分离了来自BNT162B2处理的细胞的总RNA，并将其反转录为CDNA。Fertig等人（2）对BNT162B2 SPIKE mRNA的定量（Q）PCR分析进行了。在这项研究中，底漆被设计为特定于公共可用的密码子优化疫苗mRNA序列（2,3），但不是编码S蛋白的病毒RNA。使用的引物的序列为5'-GTG GAT CTG CCC ATC GGC ATC（正向）和5'-GTC CAT CCG CCG CTG CTG CTG CTA TCG（反向），并以200 nm的最终浓度使用。对于PCR分析，在95°C下首次10分钟后，进行了40个循环放大周期（在95°C时为15秒，在65°C时1分钟），并从60至95°C进行加热的最后一步。PCR扩增
脑培养图。 ...
大脑和企业文化映射。寻找创新的来源就像更好地了解大脑。难以捉摸，但越来越好！构造研究人员和科学家，从来没有学习过大脑及其起作用。了解企业文化可以远远落后吗？如果我们有能力更好地理解人脑的工作，这是世界上最复杂的装置，我们也可以更好地了解组织的文化，从某种意义上来说，这是公司所有大脑的总和。我们真的了解公司的文化吗？在启动一项改善创新性计划之前，了解有关企业文化的更多信息是否重要？“探测探索者”技术相似吗？了解一种要鼓励创新的文化是提高创新能力的重要一步。事实证明，试图了解公司的运作，尤其是其文化的运作，与深入研究人脑的复杂性和功能非常相似。显然，大脑比公司的文化要复杂得多，但是在理解大脑功能的方法和理解公司文化的方法之间存在相似之处。映射大脑的活动，能力，联系，优势和劣势的科学与试图理解公司文化有关。映射1;当动作和反应之间没有明显的线性或可观察的路径时，一种解决根本原因的技术是用于探索人脑的技术之一。
基于牛顿-欧拉法的六旋翼飞行器运动方程研究
摘要 本文旨在设计和研究无人驾驶飞行器 (UAV) 六旋翼飞行器在三维空间中的动态模型。基于牛顿-欧拉法确定了导出的运动方程。这些方程具有非线性和耦合性。此外，为了使六旋翼飞行器具有真实的运动，模型中还嵌入了气动效应和扰动。六旋翼飞行器是一种垂直起降 (VTOL) 飞行器，具有悬停能力和灵活性，因此与固定翼飞行器相比毫不逊色。尽管如此，它的动态模型很复杂，被描述为不稳定的，并且不能在不扭转其轴的情况下进行平移运动。除了控制和仿真设计模块外，还通过 LabVIEW 软件建立了结论性数学模型。因此，对多个实验状态的稳定性进行了分析，以便提前展示用于平衡和轨迹跟踪的适当控制器。关键词：——无人机，六旋翼飞行器动力学，非线性控制，耦合和欠驱动模型，牛顿-欧拉方法。
C9orf72 六核苷酸重复扩增在 ALS 中的作用/...
肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 和额颞叶痴呆 (FTD) 是具有共同的神经退行性途径和特征的进行性神经系统疾病。ALS/FTD 最常见的遗传原因是 9 号染色体开放阅读框 72 (C9orf72) 基因第一个内含子区域的 GGGGCC 六核苷酸重复扩增。在这篇综述中，我们全面总结了阐明 ALS/FTD 中六核苷酸重复扩增相关致病机制的越来越多的证据。这些机制包括 DNA 和转录 RNA 的结构多态性、通过相分离形成的 RNA 焦点以及二肽重复蛋白的细胞质积累和毒性。此外，G-四链体结构的形成严重损害了 C9orf72 蛋白的表达和正常功能。我们还讨论了 GGGGCC RNA 对特定 RNA 结合蛋白的隔离，这进一步加剧了 C9orf72 六核苷酸重复扩增的毒性。对 ALS/FTD 中六核苷酸重复扩增致病机制的深入了解为这些毁灭性疾病提供了多种潜在的药物靶点。
安全高效地处理六氯乙硅烷液体
本研究项目旨在开发一种安全有效的大量 HCDS 液体处理方法。所提出的方法是一个两阶段过程，包括在水中直接水解 HCDS 液体，然后用氢氧化钾 (KOH) 水溶液对水悬浮液中的水解产物进行碱性裂解。在第一阶段，HCDS 液体直接在水中水解。所需的 HCDS 与水的重量比为 1:25。在水解过程中，反应温和，不会产生明显烟雾。在水中水解的液体 HCDS 水解沉积物的红外光谱中仅在 915 cm -1 处观察到一个新峰，这可能归因于簇中存在小的氧化硅分子。经确定，与在潮湿空气中形成的其他水解沉积物不同，在水中形成的液体 HCDS 水解沉积物在环境条件下易与碱性溶液反应，同时释放氢气。在第二阶段，加入 KOH 水溶液 (20 wt%) 以中和悬浮液。KOH 与 HCDS 所需的重量比为 2:1，最终 pH 值约为 12.6。残留沉积物在两小时内完全溶解。关键词：六氯乙硅烷、HCDS、水解沉积物、冲击敏感、处置。
六sigma-整合AI的未来以进行连续改进
摘要 - 本研究探讨了人工智能（AI）纳入传统的六西格玛（Sigma）的DMAIC（定义，测量，分析，改进，控制）方法，以增强持续的过程改进并实现整个行业的经济增长。AI的数据分析，机器学习算法以及实时见解可以在制造过程中加快问题识别，然后才能通过主动识别潜在的错误或瓶颈来消除对人类监督的需求 - 这减少了浪费并最佳资源利用。将AI的预测能力与六西格码的系统方法相结合，不仅可以提高生产率，而且还可以确保满足稳健的质量控制标准 - 从而导致全球各个部门的持续不停地改进，尤其是供应链管理，其中运营效率对成功和可持续性至关重要。通过通过AI自动化提高资源分配效率，同时通过预测分析减少废物产生 - 这种整合是实现与环境管理同时实现这两个经济增长目标的关键，因为在当今的全球市场中，成功的业务策略的互补方面，促进了一个未来的卓越卓越和可持续性的运营。