XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System塞图岩
图S1
（a）使用SUP-B15 Cas9单克隆，SGRNA库的慢病毒转导效率。（b）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（c）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（d）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕上收集的NGS样品的PCA分析。（E）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品的PCA分析。（f）使用KOPN-8 CAS9单个克隆，针对CRISPR屏幕中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（g）使用SUP-B15 Cas9单克隆，针对CRISPR筛选中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（h）在KOPN-8 CAS9克隆＃2中靶向Znf217的25个SGRNA的计数。（i）读取针对SUP-B15 Cas9克隆＃1中Znf217的25个SGRNA的计数。（j）读取25个针对Znf217的SGRNA的计数，SUP-B15 Cas9克隆＃2。（k）ZnF217在不同的B-ALL亚型和健康的骨髓中的表达。Znf217表达数据来自白血病（MILE）研究的微阵列创新（登录GSE13159）。n = 70，MLL-R; BCR-ABL1 n = 122; n = 237，类似于bcr- abl1； n = 40用于高二倍体； TCF3-PBx1的n = 36; ETV6-RUNX1的n = 58; n = 73用于健康的BM。使用两尾t检验计算p值。** p <0.01; *** p <0.001。
岩谷能源中心项目概况介绍
2012 年，美国土地管理局和美国能源部批准了《太阳能 PEIS 决策记录》，该记录促进了以更高效、标准化和环保的方式批准联邦公共土地上的太阳能开发项目。太阳能 PEIS 指定了适合公用事业规模太阳能生产的太阳能区，并在 BLM 管理的土地上指定了差异区，这些差异区位于太阳能区之外，但未被太阳能 PEIS 排除在外。太阳能 PEIR 还根据具体情况确定了可用于公用事业规模太阳能开发的差异区，并通过 BLM 既定的差异流程进行评估，如太阳能 PEIR ROD 附录 B 第 B.5 节所述（https://blmsolar.anl.gov/variance/process/）。
关于岩藻依伐原和癌症的十年研究
摘要：血管生成和转移代表了在其进展的后期阶段对抗癌症发展的两个具有挑战性的靶标。许多研究表明，天然产物在阻断几种晚期肿瘤中肿瘤血管生成信号传导途径中的重要作用。近年来，海洋多糖岩藻撒亚酸岩藻可素成为有前途的抗癌化合物，在体外和体内不同类型的癌症模型中都显示出有效的抗肿瘤活性。这篇综述的目的是专注于岩藻撒亚岛的抗血管生成和抗转移活性，并特别强调临床前研究。独立于其来源，泛素抑制了几种血管生成调节剂，主要是血管内皮生长因子（VEGF）。提供了汇集者正在进行的临床试验和药代动力学方案，以提出主要的挑战，这些挑战仍然需要解决其卧铺对床的翻译。
关于温带行星硅酸盐风化的岩性控制
在行星表面的硅酸盐岩石的风化可以从大气中划出CO 2，以最终在行星内部埋葬和长期存储。这个过程被认为是对碳酸盐硅酸盐循环（碳循环）的基本负反馈，以维持地球上的克莱门特气候和潜在的温带系外行星。我们实施热力学，以确定风化速率是表面岩性（岩石类型）的函数。这些速率提供了上限，允许估计调节气候的最大风化速率。该建模表明，在给定岩石而非单个矿物质中矿物组合的风化对于确定行星表面上的风化速率至关重要。通过实施流体传输控制方法，我们进一步模拟了化学动力学和热力学，以确定受地球大陆和海洋壳构造及其上层岩石的启发的三种岩石的风化速率。我们发现，类似大陆壳的岩性的热力学风化速率比海洋壳的岩性特征低约一到两个数量级。我们表明，当CO 2二压压力降低或表面温度升高时，热力学而不是动力学会对风化产生强大的控制。在动力学和热力学上有限的风化状态取决于岩性，而供应限制的风化与岩性无关。我们的结果表明，热力学有限的硅酸盐风化的温度敏感性可能会激发对碳循环的正反馈，在这种情况下，随着表面温度的增加，风化速率降低。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
博士阿东·何塞
• 博士学位（物理学）（2019-22）圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 论文题目：“Eu 3+ /Nd 3+ /Er 3+ /Sm 3+ /Dy 3+ 激活多组分硼硅酸盐玻璃的发光特性和能量传递机制” 指导老师：PR Biju 教授（博士） • 哲学硕士（物理学）88% 2015-16 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学硕士（物理学）83% 2012-14 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学学士（物理学）84% 2009-12 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 12 年级（科学）82% 2009 圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 • 10 年级 88% 2007 年圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 研究经历