细胞周期检查点机制确保细胞周期事件的顺序保留基因组完整性。在其中,当DNA复制被抑制或DNA损坏时,DNA恢复和DNA破坏检查点可防止染色体分离。最近的研究已经确定了这两个对照的调节网络的概述,这些对照显然在所有真核生物中起作用。此外,看来这些检查点有两个逮捕点,一个是在进入有丝分裂之前,另一个是在染色体分离之前。前一点需要中央细胞周期调节剂CDC2激酶,而后者涉及称为促进复合物的泛素连接酶的几个关键调节剂和底物。这些细胞周期调节器与几个键
21922659,JA,从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载,由Wiley在线图书馆,wiley在线图书馆[28/02/2024]。 有关使用规则,请参见Wiley Online Library上的条款和条件(https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions); OA文章由适用的Creative Commons许可管辖21922659,JA,从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载,由Wiley在线图书馆,wiley在线图书馆[28/02/2024]。有关使用规则,请参见Wiley Online Library上的条款和条件(https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions); OA文章由适用的Creative Commons许可
1。引言具有越来越多的技术在建模和仿真领域可用,激光扫描仪使用户能够重新创建真实对象和/或环境的3D模型。这样的结果允许在虚拟和建设性仿真中使用3D模型,目的是进行何种分析以及支持基于仿真的设计和系统采集。对象以非常高的精度复制(即从120 m检测点少于1 mm的错误率),然后将它们放入模拟场景中。如今,激光扫描仪是多功能且用户友好的工具,旨在在3D型号的准确性及其外观之间进行良好的权衡,作为模拟场景的一部分。这是通过与激光扫描仪一起工作的相机拍摄的图片获得的。在整个论文中所解释的过程中,获得最终结果的过程非常简单,很快,很少有运营商的参与度。本文提出的应用程序示例与从3D陆地激光(北约罗马北约建模与模拟中心的财产)进行的意大利军队创建了称为“ Freccia”的军用装甲车。车辆的整体尺寸为8.6 m,宽度为2,9 m,高度为3 m。作为任何军用车辆,Freccia车辆非常复杂,包括许多相关结构
[作者姓名] R. Harada,Y。Hirakawa,A。Yabuki,E。Kim,E。Yazaki,R。Kamikawa,K。Nakano,M。Eliáš
微结构或纳米结构会引起衍射、干涉和散射。[3] 以这种方式产生的结构色通常与角度有关(彩虹色),与光吸收产生的颜色相比,结构色更鲜艳、可调且稳定。[4] 到目前为止,已有多种光子结构被用于产生结构色并取代传统的色素沉着。这些包括可调高折射率光子玻璃、微米级球形胶体组件和衍射光栅结构。[5,6] 虽然仿生光子结构已被用于创造高度饱和的结构色,但它们制造困难且成本高,不适合大规模生产。此外,整个可见光谱范围内对新的仿生结构色的需求尚未得到满足。因此,更好地理解结构着色的潜在机制无疑将改善颜色特性和寿命。虽然自然界中存在大量结构色的例子,但由于蝴蝶翅膀的光子纳米结构颜色鲜艳,因此人们对其的研究兴趣颇多。[7,8] 例如,Vigneron 等人发现,Pierella luna(月神蝴蝶)翅膀鳞片产生的彩虹色效应是由整个鳞片的宏观变形引起的,当翅膀被白光照射时,就像衍射光栅一样分解
噬菌体FD,FL和OX174是已知的最小病毒之一。它们属于具有单链圆形DNA作为其遗传物质(1-4)的一组良好特征的副觉。他们的DNA的分子量约为2 x 106,仅包含有限数量的基因。fd和fl是丝状噬菌体,在血清学和遗传上相关。ox174是一个显然与丝状噬菌体无关的球形噬菌体。dev> deNhardt和Marvin(5)通过DNA-DNA杂交进行了表明,尽管这两种类型的噬菌体(即丝状和球形)在每种类型的DNA之间没有检测可检测的同源性,尽管在每种类型内部都有很高的同源性。最近,已经推出了一种相对较快的分馏和序列大嘧啶寡核苷酸的技术。已经确定了9-20个基碱残基的FD DNA中长嘧啶裂纹的序列(6)。在本报告中,提出了来自FL和OX174 DNA的大嘧啶产物的序列。将这些序列与先前从FD DNA获得的序列进行了比较。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控