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图 1 – 2024 年 1 月 10 天干旱指标 10 图 2 – 全球太阳辐射（全球太阳图集） 11 图 3 – 各国平均辐射 11 图 4 – 各国输电网扩展。ECCO 基于 ESMAP 数据阐述。12 图 5 – 适合大规模光伏安装的实际区域 12 图 6 – 大规模光伏潜力图。ECCO 基于全球太阳图集数据阐述 13 图 7 – 带有当前电力基础设施的大规模太阳能光伏潜力图细节。ECCO 基于全球太阳图集数据阐述。13 图 8 – 各国实际区域土地份额。ECCO 基于 ESMAP 数据阐述。14 图 9 – 各国大规模光伏理论容量。ECCO 阐述。15 图 10 – 全球风能密度 16 图 11 – 风能潜力图。 ECCO 根据全球风能地图集数据进行阐述，16 图 12 – 各国风能平均功率密度。17 图 13 – 各国陆上风能理论容量。ECCO 阐述。 17 图 14 – 北岸可再生能源装机容量——当前与 2030 年 NECP 的对比 19 图 15 – 南岸可再生能源装机容量——当前与 2030 年 NECP 的对比 22 图 16 – 地中海东部的市场模型 23 图 17 – Desertec 项目基础地图 24 图 18 – Entso-e 电网地图 27 图 19 – 各国能源供应总量（联合国，2021 年） 30 图 20 – 各国二氧化碳排放总量（Climatewatch，2024 年） 30 图 21 – 各国战略与 2030 年当前可再生能源装机容量对比 31 图 22 – 按来源和国家划分的工业最终消费份额（联合国，2021 年） 32 图 23 – 工业低温热能电气化份额，约 30% 为 1 TW [TJth] 32 图 24 –工业中高温供热的电力消耗约 30% 1 TW [TJth] 33 图 25 – 北非国家对地中海的出口，不包括石油和天然气 34 图 26 – 欧盟 CBAM 中包含的产品 35 图 27 – 按来源和国家/地区划分的电力生产份额（联合国，2021 年） 36 图 28 – 按燃料和国家/地区划分的化石燃料减排份额约 1 TW 36 图 29 – 按燃料和国家/地区划分的建筑物最终消费份额（联合国，2021 年） 37 图 30 – 工业中电气化建筑有用热能份额约 1 TW [TJth] 37 图 31 – 烹饪用电气化有用热能份额约 1 TW [TJth] 38 图 32 – 按方式和国家/地区划分的运输消费份额（联合国，2021) 38 图 33 – 1 TW [车辆] 中电气化占公路运输比重约为 4% 39 图 34 – 1 TW 可再生能源对地中海能源系统的影响 39 图 35 – 1 TW 可再生能源避免的二氧化碳排放量 40 图 36 – 1 TW 可再生能源产生的化石燃料减少量 40 图 37 – 氢气生产项目 (IEA) 41 图 38 – 欧盟氢能骨干计划 42 图 39 – 已实现或授权的 LNG 再气化能力（黄色）和预授权能力（紫色）。ECCO 详细说明。 44 图 40 – 根据国际能源署公布的承诺情景，天然气在一次能源供应总量中的作用 45 图 41 – 通向欧盟的天然气供应走廊和流量（ENTSOG，2024 年） 45 图 42 – 通向欧盟的天然气供应走廊分布（ENTSOG，2024 年） 46
对象重新识别的功能聚合和连接性
摘要 - 我们开发一个混合现实平台，以可视化人脑的某些解剖结构和功能区域，并交互作用地计算大脑动脉中的血液流动，特别关注动脉瘤的影响。几何细节和大脑动脉从MRI图像中进行了分割，并且大脑的功能区域被功能性大脑图块鉴定和映射。该平台由带有相机的全息设备组成，以捕获物理对象，并从用户手势以在数字对象上操作，以及基于GPU的平台管理器，以融合全息图设备和计算系统的数据。该平台的另一个主要组成部分是连接到平台管理器的平行计算机，用于使用高度可扩展的域分解算法对大脑流的血液动力学的接近实时计算。这样的平台可能在大脑科学中有许多应用，在本文中，我们专注于它在数字大脑的可视化中的应用，包括某些功能区域的面积，体积和厚度，破裂的风险评估以及对脑动脉瘤的外科手术计划。索引项 - 混合现实可视化，人脑，功能图集，血流动力学，不稳定的不可压缩的Navier-Stokes方程，交互式平行计算
通过能力支付有序地退休中国的燃煤电力能力，以支持可再生能源扩张
Magellanmapper是一款软件套件，旨在以内存有效的方式进行大型，3D脑成像数据集的视觉检查和端到端自动处理。迅速增长的大容量，高分辨率数据集需要在宏观和微观水平上可视化原始数据，以评估数据和自动化处理的质量，以量化数据的方式，以对大量样品进行比较。为了促进这些分析，MagellanMapper提供了用于手动检查的图形用户界面，也提供了用于自动图像处理的命令行界面。在宏观级别上，图形接口允许研究人员在每个维度中同时查看完整的体积图像并注释解剖标签位置。在显微镜水平上，研究人员可以在高分辨率下检查感兴趣的区域，以构建细胞位置（例如核位置）的地面真相数据。使用命令行界面，研究人员可以在体积图像上自动化细胞检测，改进解剖图集标签以适合基本的组织学，将这些地图集注册以采样图像，并通过解剖区域进行统计分析。MagellanMapper利用建立的开源计算机视觉库，本身就是开源，可以免费下载和扩展。
ATP1A1是黑色素瘤治疗的有前途的新靶标，其生理配体Bufalin可以抑制其恢复靶向治疗疗法
摘要尽管在治疗转移性黑色素瘤方面取得了进步，但许多患者对靶向疗法表现出抗性。我们的研究重点是ATP1A1，这是一种与癌症发展相关的钠泵亚基。我们旨在评估黑色素瘤患者的ATP1A1预后价值，并检查其配体Bufalin，体外和体内黑色素瘤细胞系的影响。高ATP1A1表达（IHC）与黑色素瘤患者的总体存活率降低相关。 对BRAF抑制剂的抗性与患者活检（IHC，QPCR）和细胞系（Western blot，QPCR）的ATP1A1水平升高有关。 此外，基于癌症基因组图集（TCGA）数据库和Verfaillie增殖基因签名分析的数据，高的ATP1A1 mRNA表达与分化/色素沉着标记正相关。 bufalin在小窝（接近连接测定法）中特异性靶向ATP1A1，并影响SRC磷酸化（Western blot），从而破坏了多个信号通路（磷酸激酶阵列）。 在体外，Bufalin在ATP1A1（siRNA实验）上作用于ATP1A1（siRNA实验），并在体内使用裸小鼠异种移植模型通过连续的Bufalin通过渗透泵递送，从而诱导黑色素瘤细胞系凋亡。 总而言之，我们的研究表明，ATP1A1可以作为患者生存的预后标志物，也可以作为对BRAF抑制剂治疗的反应的预性标记。 通过靶向ATP1A1，Bufalin抑制细胞增殖，体外诱导凋亡，并有效抑制小鼠的肿瘤发育。高ATP1A1表达（IHC）与黑色素瘤患者的总体存活率降低相关。对BRAF抑制剂的抗性与患者活检（IHC，QPCR）和细胞系（Western blot，QPCR）的ATP1A1水平升高有关。此外，基于癌症基因组图集（TCGA）数据库和Verfaillie增殖基因签名分析的数据，高的ATP1A1 mRNA表达与分化/色素沉着标记正相关。bufalin在小窝（接近连接测定法）中特异性靶向ATP1A1，并影响SRC磷酸化（Western blot），从而破坏了多个信号通路（磷酸激酶阵列）。在体外，Bufalin在ATP1A1（siRNA实验）上作用于ATP1A1（siRNA实验），并在体内使用裸小鼠异种移植模型通过连续的Bufalin通过渗透泵递送，从而诱导黑色素瘤细胞系凋亡。总而言之，我们的研究表明，ATP1A1可以作为患者生存的预后标志物，也可以作为对BRAF抑制剂治疗的反应的预性标记。通过靶向ATP1A1，Bufalin抑制细胞增殖，体外诱导凋亡，并有效抑制小鼠的肿瘤发育。因此，我们的发现强烈支持ATP1A1作为一个有前途的治疗靶标，Bufalin是破坏其肿瘤促进活性的潜在药物。
引用发布版本（APA）：van den Berg，I.，Smid，M.，Coebergh van den Braak，R。R. R. J.，van de Wiel，M.A.，van Deurzen，C.H.M.，de
共有的分子亚型（CMS）可以指导结直肠癌（CRC）的精确治疗。我们旨在确定CRC患者中CMS2和CMS3之间的甲基化标志物，目前缺乏简单的测试。为此，分析了239例I-III CRC患者的新鲜冻结肿瘤组织。使用中甲基化的甲基化450珠奇普获得了甲基化蛋白。我们通过事后组加权弹性网标记物选择了自适应群体调查的逻辑脊回归，以构建用于CMS2和CMS3分类的预测模型。使用癌症基因组图集（TCGA）数据进行验证。探针的组正则化是根据其位置相对于CPG岛或相对于CMS分类中存在的基因进行的，从而产生了两个不同的预测模型，随后进行了不同的标记面板。对于两个面板，即使仅使用五个标记，我们的队列和TCGA验证集中的精度也> 90％。我们的甲基化标记面板可准确区分CMS2和CMS3。这使得有针对性的测定能够为CRC患者提供稳健且与临床相关的分类工具。
MSA：可伸缩的DNA甲基化筛选贝德奇，用于高通量性状性状关联研究
通过实现遍及表观基因组的性状关联的发现，无花果DNA甲基化beadchip显着促进了种群规模的表观遗传学研究。在这里，我们设计，描述和实验验证了该技术的新迭代，即甲基化筛选阵列（MSA），以关注人类性状筛查和发现。此阵列利用了先前基于Infinium平台的整个表观基因组协会研究（EWAS）的大量数据。它结合了最新的单细胞和细胞类型 - 整个基因组甲基谱的知识。MSA经过设计，以实现超高样品吞吐量中表观遗传学特征关联的可扩展筛选。我们的设计涵盖了各种人类性状关联，包括具有遗传，细胞，环境和人口统计学变量以及人类疾病（例如遗传，神经退行性，心血管，感染性和免疫疾病）的人类疾病。我们全面评估了该阵列的可重复性，准确性和能力，用于细胞型反卷积和支持5-羟基甲基化分析。我们使用此平台的第一个图集数据发现了与人类表型相关的DNA修饰变化和遗传变异的复杂染色质和组织环境。
adavosertib增强了曲妥珠单抗deruxtecan在HER2表达癌症中的抗肿瘤活性
摘要◥目的：Cyclin E（CCNE1）被提议为敏感性Toadavosertib的生物标志物，Toadavosertib是一种WEE1激酶抑制剂，ANDA对HER2靶向治疗的抗性机制。实验设计：分析了来自癌症基因组图集和MD Anderson癌症中心数据库的拷贝数和基因组测序数据，以评估ERBB2和CCNE1表达。通过下一代测序，全异位测序，含量的原位杂交 - IHC评估肿瘤和患者衍生异种移植物（PDX）的分子特征（PDX）。在体外，CCNE1过表达或在HER2三细胞系中击倒，以评估药物组合效率。在体内，携带PDX的NSG小鼠与各种治疗方案进行了联合治疗，然后进行肿瘤生长评估。PDX中的药效标记是由IHC和反相蛋白阵列的特征。 结果：在几种ERBB2癌症中，CCNE1共体得到了鉴定（胃肠道37％，内测原43％和PDX中的药效标记是由IHC和反相蛋白阵列的特征。结果：在几种ERBB2癌症中，CCNE1共体得到了鉴定（胃肠道37％，内测原43％和
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
抗肿瘤坏死因子治疗的纵向单细胞图中炎症性肠病
免疫介导的炎症性疾病（IMID）中的精确药物需要对治疗反应有细胞的理解。我们描述了克罗恩氏病（CD）和溃疡性结肠炎（UC）的治疗曲线（抗肿瘤坏死因子（抗TNF）治疗）。我们产生了约100万个单细胞转录组，分为109个细胞状态，来自216个肠道活检（41名受试者），揭示了疾病特异性的差异。系统生物学空间分析确定了CD和干扰素（IFN）反应特征中的肉芽肿特征，该特征位于T细胞聚集体和CD和UC中的上皮损伤。上皮和髓样室的预处理差异与两种疾病的缓解结果有关。纵向比较表明非排放中的疾病进展：CD中的髓样和T细胞扰动，UC中的多细胞IFN信号增加。IFN信号传导在类风湿关节炎（RA）滑膜中也观察到了淋巴样病变。我们的治疗图集是多种炎症性疾病中最常见的生物治疗，抗TNF的扰动最大的细胞普查。
生物信息学分析将Dync1i1确定为肝肝细胞癌
肝肝细胞癌（LIHC）是消化道最常见的恶性肿瘤之一。在全球范围内，LIHC的发病率在恶性肿瘤发病率和死亡率中排名第四[1]。lihc严重影响人们的生活和健康。目前，LIHC的总体预后不令人满意。主要原因包括内部疾病，高度恶性肿瘤，复发和转移[2]。因此，鉴定LIHC特异性生物标志物可以帮助预测和监测疾病的进展，更重要的是，通过实施早期干预，可以减少可能发展为侵略性疾病的病例[3]。癌症基因组图集项目（TCGA）由国家癌症研究所（NCI）和国家人类基因组研究所（NHGRI）共同推出。TCGA数据库包含33个肿瘤项目的基因组数据，并向所有研究人员提供原始测序数据[4]。TCGA发布了许多LIHC癌患者的mRNA测序数据。本研究旨在通过分析从TCGA数据库下载的高吞吐量mRNA数据来确定LIHC样品和正常相邻样品之间的mRNA表达差异。我们使用蛋白质相互作用[5]和Cyto-Hubba [6]来找到轮毂基因-Dync1i1。此外，我们评估了Dync1i1的前进价值，并分析了Dync1i1的可能生物学功能，这些生物学功能有望为LIHC的基本分子机制提供新的见解。