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World File Search System多元素
使用 Evo 从分子到基因组规模的序列建模和设计
基因组是完全编码 DNA、RNA 和蛋白质的序列，这些序列协调着整个生物体的功能。机器学习的进步与大量全基因组数据集相结合，可以实现生物基础模型，从而加速对复杂分子相互作用的机制理解和生成设计。我们报告了 Evo，这是一种基因组基础模型，可以实现从分子到基因组规模的预测和生成任务。使用基于深度信号处理进步的架构，我们将 Evo 扩展到 70 亿个参数，上下文长度为 131 千碱基 (kb)，分辨率为单核苷酸字节。Evo 在整个原核生物基因组上进行训练，可以推广到分子生物学中心法则的三个基本模式，以执行零样本函数预测，其性能可与领先的领域特定语言模型相媲美，甚至优于它们。Evo 还擅长多元素生成任务，我们通过首次生成合成的 CRISPR-Cas 分子复合物和整个可转座系统来证明这一点。利用从整个基因组中学到的信息，Evo 还可以在核苷酸分辨率下预测基因的必要性，并可以生成长度高达 650 kb 的编码丰富序列，比以前的方法长几个数量级。Evo 在多模态和多尺度学习方面的进步为提高我们对多个复杂程度的生物学的理解和控制提供了一条有希望的道路。
生物ATRP合成ATP燃料的瞬态共介型
摘要：活细胞具有高度复杂的微环境，而众多酶驱动的过程同时活跃。这些程序尚未在体外建立相当的控制，尽管尚未建立可比的对照，但这些程序是非常准确和高效的。在这里，我们设计了一个酶促反应网络（ERN），该酶反应网络（ERN）结合了拮抗和正交酶网络，以产生ATP燃料的瞬态共凝聚的可调节动力学。使用辣根过氧化物酶（HRP） - 介导的生物催化原子转移自由基聚合（BioATRP），我们合成了聚（二甲基氨基甲基丙烯酸酯）（PDMAEMA）（pDMAEMA），随后与ATP形成了Coacervates。我们使用正交和拮抗酶对合理探索了对凝聚和溶解的酶促控制，即碱性磷酸酶，碱性磷酸酶，肌酸磷酸激酶，己糖激酶，葡萄糖氧化酶和尿布。ATP燃料的凝聚力还证明了酶促催化，以证明其被用作细胞微反应器的潜力。此外，我们开发了生物催化聚合诱导的凝聚（传记），改善了反应产量并产生具有不同特征的凝聚力。此方法允许通过生物ATRP控制的聚合化而进行原位和实时编程。该策略通过弥合合成系统和生物系统之间的差距，为细胞隔室化提供了尖端的仿生应用和洞察力。暂时编程的一起坐诊的发展可能会导致多元素级联的空间布置，并提供有关用细胞器的人造细胞结构的新思想
物理学 - 基于POD的学习，用于从头开始QEM- ...
量子纳米结构在电子，光子学，材料，药物等方面提供了重要应用。为了精确设计和分析纳米结构和材料，始终需要对Schrӧdinger或Schrӧdinger样方程进行模拟。对于大纳米结构，这些特征值问题在计算上可能是密集的。一种有效的解决方案是通过正交分解（POD）的学习方法，以及Schrӧdinger方程的Galerkin投影。pod-galerkin将问题投射到降低的空间上，其POD基础代表由模拟中的第一个原理引导的电子波函数（WFS）。为了最大程度地减少训练工作并增强Pod-galerkin在较大结构中的鲁棒性，先前提出了量子元素方法（QEM），该方法将纳米结构划分为通用量子元素。较大的纳米结构可以通过受过训练的通用量子元素构造，每个元素用其POD-Galerkin模型表示。这项工作对QEM-Galerkin进行了多元素量子点（QD）结构的彻底研究，以进一步提高QEM-Galerkin的训练效率和仿真精度和效率。为了进一步提高计算速度，在QEM-Galerkin模拟中还检查了定期电势的POD和傅立叶基础。结果表明，考虑到效率和准确性，POD电位基础甚至在周期性潜力方面都优于傅立叶电位基础。总的来说，Qem-Galerkin在计算中提供了多个元素QD结构的直接数值模拟的2阶速度，并且在包含更多元素的结构中观察到了更多改进。
2D MXenes 氧化稳定化学的最新进展
二维过渡金属（TM）碳化物和碳氮化物（称为MXenes）自2011年首次亮相以来，由于其二维层状结构和优异的物理化学性质，在各个应用领域引起了极大关注。[1] MXenes 可以从相应的层状 MAX 相中衍生出来，其结构公式为 M n + 1 AX n（n = 1–3）。[2] MAX 相化合物由过渡金属（M）层与 C 或 N 层（X）交错组成，强的 M X 键进一步通过 III A 或 IV A 族元素（A）的单原子层插入，呈现原子层和六方晶体结构。[3,4] 通常，可以通过优先溶解和提取 MAX 相结构中弱键合的 A 层来获得 MXenes。 [5,6] 在水相中蚀刻和剥离过程中，高反应性的TM表面立即与F、OH和=O等物质连接，得到MXene通式：M n + 1 X n T x （T x 代表表面物质）。[7–9] 基于丰富的表面终端、独特的混合共价键和金属键的层状结构，MXenes表现出有趣的功能性能，如优异的电化学和光学性能、优异的热导率、高电导率和突出的机械特性。[10–13] MXenes的这些性质可以通过改变微观结构、元素组成和表面终端来进一步调节，[14–19] 例如，通过改变M或X元素、合金化M或X层，[20–24] 以及通过使用多元素（M）面外或面内顺序在MXene结构中构造特殊空位。 [23,25–29] 因此，多功能且具有潜在可扩展性的合成技术使 MXene 材料在性能可调的二维材料领域中占据了独特的地位。[30]
CGE 2024-晶体学和出色的设备
高熵合金（HEA）最近成为了一类新的材料，由于其有趣的吸附性能，它们引起了人们对氢储存应用的兴趣。与常规合金不同，HEAS由五个或更多的化学元素组成，比例可能在5个范围内。％至35 at。％。所得的高混合熵促进了多元素实心溶液相的形成，通常表现出简单的晶体学结构（BCC，FCC或HCP）。这一独特的功能增强了HEAS吸收和吸收氢的能力，并使它们成为氢存储应用的有希望的候选者。我们的工作针对由Ti，V，Cr，Mn和/或Fe组成的HEA。在合理的压力和温度条件下，这些合金在氢吸附性能方面已经显示出有望[MAR23]。然而，研究的组合物表现出不同晶体学结构的几个阶段的混合，从而阻止了对合金特性的结构影响。因此，我们工作的目的是探索其他化学成分，以便可能i）合成单相合金和ii）在环境温度下调整平衡压力。目前的贡献侧重于三种合金，即Ti 25 V 35 Cr 32 Mn 8，Ti 25 V 35 Cr 34 Fe 6和Ti 23 V 37 Cr 30 Mn 5 Fe 5。X射线和中子衍射的互补性，与细MEB-EDX分析相结合，阐明了在晶体学结构和化学组成方面，阐明了微米尺度上存在的细微差异。通过Sievert的体积方法衡量的压力组分等温线对这些研究进行了补充，证实了这些合金对潜在应用的极大兴趣，在298 K.
应用一种新型金属学工具在血浆中探测金属抗癌药物的命运：潜力，挑战和前景
摘要：尽管金属果用于治疗各种人类疾病并表现出显着的治疗特性，但它们仅占目前市场上所有药物的少数。这种不受欢迎的情况必须部分归因于我们普遍缺乏理解金属果的命运在血液中极为丰富的配体环境中。可以通过应用“金属学工具”来克服对这些生物无机过程的了解的挑战，这些工具涉及生物液的分析（例如血浆）具有分离方法与多元素特定探测器结合使用。为此，我们开发了一种基于与电感耦合等离子体原子发射光谱仪（ICP-AES）的尺寸排斥色谱（SEC）的金属学工具。成功地应用了SEC-ICP-AE在分析内源性铜，铁和锌 - 甲甲蛋白的血浆后，随后将其用于探测血浆中多种基于金属的抗癌药物的代谢。The versatility of this metallomics tool is exemplified by the fact that it has provided insight into the metabolism of individual Pt-based drugs, the modulation of the metabolism of cisplatin by sulfur-containing compounds, the metabolism of two metal-based drugs that contain different metals as well as a bimetallic anticancer drug, which contained two different metals.这种独特的能力允许对血浆中金属药物的命运进行全面了解，并可以扩展到体内研究。在将药理学相关剂量的金属果剂量添加到血浆中后，Secp-AES对等分试样的时间分析允许观察金属 - 蛋白质加合物，金属脱脂衍生的降解产物和父级金属dy剂。因此，该金属学工具在血浆中探测新型金属复合物的命运，这些新型金属复合物的命运具有所需的生物学活性的潜力，有可能将更多的基于金属的药物推向动物/临床前研究，以充分探索金属dmelodrugs固有提供的潜力。
足球成功的决定因素：机器学习方法
足球研究的标题前进领域是使用统计建模和机器学习算法来预先匹配结果（1、2、3、4）。这些技术为脚步练习者提供了更深入分析的机会，以识别训练和匹配期间的关键变量，以准备不同的竞争情况。统计建模技术利用历史性能数据来识别模式和趋势以预测未来的结果。多种统计建模方法已用于预测匹配结果，例如； Mann-Whitney U非参数测试（5），t检验和判别分析（6、7）和单向方差分析（1、7、8、9）。最近，由于大数据的可用性，与统计建模技术相比，机器学习算法的灵活性和识别更复杂模式的能力变得越来越流行。这些包括；线性回归（10），日志线性建模（11），多元素逻辑回归（12），逻辑回归（13，14），贝叶斯网络（15）和决策树（1，9）。最流行的分类算法之一是决策树（16），旨在通过最小化分类错误来创建输出。该算法代表了通过决策节点的过程中从单数分区（根节点）中的基于结果的决策（叶子节点）。因此，在本研究中使用了决策树算法来表示所选性能变量和匹配结果之间的关系。因此，在这项研究中，分析中首先包括反对派和评分质量。专注于成功的决定因素时，考虑可能也会影响足球表现的外部参数至关重要。结果，“情境变量”的概念已成为绩效研究的重要方面（17）。重大搜索的两个突出变量是匹配状态，对“获胜”，“绘画或输掉”（18、19、20）和反对派的效果的影响，在对抗“强”“平衡”或“弱”对手时对性能的效果（11、12、12、12、21、21、21、22）。有效评估足球运动中的运动表现，对上述情况变量的了解进行了上述研究，以表明在分析性能时需要包含。确定反对水平的传统方法是基于目前的地位（23），赛季结束（11）或由于对方队伍之间海上排名末期的差异而定义的（24）。这些方法提出了批评，因为使用季节结束和赛车排名在季节动量和人性变化中都无法随着时间的流逝而认识到。因此，为了改善方法论严格，作者现在利用基于距离的机器学习算法，例如K-均值聚类（1，25，26）。上面的研究提供了对第一个团队级别的成功终端的详尽看法，使用方法来预测结合机器学习的匹配结果
LA-ICP-MS
痕量元素签名的映射是地球科学和材料科学中扩展的工具，它允许研究实心材料以及可能不会被主要元素捕获的过程。在过去十年中，激光消融中的开发能力耦合质量 - 光谱法（LA-ICP-MS）功能现在可以实现原位元素映射的必要空间分辨率。用LA-ICP-MS获得二维，完全定量和地质有意义的数据仍然是一项艰巨的任务，并且一个特殊的障碍是对不均匀阶段的校准，例如化学分区的矿物质。这项工作提出了一种新型的方法，用于采用LA-ICP-QUAD Rupole MS（LA-ICP-QMS）的多元素映射的数据减少和图像生成方法，该方法在免费和开源软件Xmaptools中实现。提出了三个地质AP平原，以说明程序的好处。在不同的空间分辨率下，多次映射了来自Eclogitic样品（Lato Hills，Togo）和斜长石，K-Feldspar，k-feldspar的石榴石，k-feldspar，Biotite（El Oro Complex，Ecuador），以测试校准质量和化学检测能力。金红石，并在单个晶粒内显示了510至550℃的温度范围为510至550℃。通过与电子探针微分析（EPMA）获得的分区主要和次要元素图（石榴石，斜长石）和ti-in-biotite地热图图（EPMA）进行比较，通过与分区的主要和次要元素图（石榴石，斜长石）和Ti-In-Biotite地热度图（EPMA）进行比较来验证LA-ICP-MS方法的准确性。此外，此类地图也被记录得更快。使用LA-ICP-QM实现高达5μm的空间分辨率，这与报告的LA-ICP飞行器时间质谱法（LA-ICP-TOFMS）的分辨率相似，尽管以明显较低的习得速度。较低空间分辨率的地图提供了更好的化学检测能力，如较低的每像素检测极限（LOD）地图计算所证明的。像素分配策略和仪器条件也对地图质量有直接影响。我们建议将地图插入到方形像素上，其中像素由多个扫描组成以获得改进的检测能力。使用模拟LA-ICP-MS映射的基准测试表明，斑点大小以及扫描方向可以根据化学模式的特征大小而导致组成的变化。通过在REE中可见的石榴石中映射薄薄的环形环，并且这种综合偏移可以对例如扩散建模产生重大影响。新的软件解决方案提供了具有95％置信度的单像素LOD过滤的LA-ICP-MS图的多标准和可变组成校准，从而使用户可以同时量化主要和痕量元件的不均匀材料，并提高精度。
高级空间体系结构程序（ASAP）
摘要美国在太空探索和利用方面的领导能力可以通过使用根本不同的空间操作方法与当今存在的空间操作大大加速。当今的大多数航天器都被锁定在其启动配置中，几乎没有或根本无法在太空中更新或维修。但是，通过利用最新的和新兴的能力来制造，组装和服务航天器，我们可以显着提高空间系统的成本效益，生产力和弹性。为了实现这一目标，拜登 - 哈里斯管理局（Biden-Harris Administration）应启动新的高级太空架构计划（ASAP），以实现新一代的空间内操作。ASAP将根据公私财团模式运作，以利用政府投资，参与广泛的社区并获得国际合作伙伴的支持。在本备忘录中，我们提出了两个具体的任务，下一任政府可以尽早执行ASAP计划并证明其功效。尽快发起，将有助于新政府的使命更好地建立回归：对于我们的经济，科学和探索，以减轻气候危机以及为我们国家的安全方面的国际领导力。挑战和机会，除了国际空间站和哈勃太空望远镜的显着外，今天的航天器在其发射罩中紧密压实，载有他们将拥有的所有燃料和仪器，没有能力在其一生中补充或改进。如果遭到损害，我们可以恢复和修复高价值资产。限制我们的航天器设计要在地球上构建，以适合单一的发射罩，并且永远不会重新审视服务或改进的结果，从而使其变得精致，昂贵且僵化的系统。，但部分归功于地球到空间和空间运输和空间操作的新发展，我们现在拥有在太空中制造，组装和服务航天器的技术。这些新功能提供了大幅提高我们太空系统的成本，生产力和弹性的机会。我们可以在各种低成本的发射车上启动原材料和基本元素，作为商品项目，将转换为轨道上的最终物品，例如持续的平台，大型孔或燃料库。我们可以在太空中构建和运营非常大的结构，即无法从地球发射的结构，以实现无法想象的科学，探索，商业企业和国家安全的能力。我们可以将多元素空间系统重新配置为新的轨道和操作配置。所有这些可能性都在我们的技术掌握范围内。美国联邦政府可以通过创建空间运营，促进标准，在国际合作伙伴之间启动协调并为早期阶段的技术提供
支持一个锅合成磁性的信息...
[5]郭，Yuan等。基于“尺寸调制工程”降低低频微波吸收的促进导电损耗和磁耦合。Small，2023，E2308809。[6] Li，Shuangshuang等。基于石墨烯的磁复合泡沫，具有分层多孔结构，可有效地吸收微波。碳，2023，207：105-115。[7] Zhang，X。等。金属离子被限制在MOF的周期性孔中，以嵌入层次多孔碳纳米流中的单金属原子，以进行高性能电磁波吸收。高级功能材料，2023，33，2210456。[8] Zhu，J等。基于多元素异质组件的多孔结构纤维，用于优化电磁波吸收和自我抗腐蚀性能。Small，2024，240368。[9] Deng，Y。等。 一种新颖而便捷的到合成的三维蜂窝状 - 像纳米-FE 3 O 4 @C复合材料：电磁波吸收宽，带宽宽。 碳，2020，169：118-128。 [10] Meng，X。等。 三维（Fe 3 O 4 /ZnO）@C双核@shell多孔纳米复合材料具有增强的宽带微波吸收。 碳，2020，162：356。 [11] Hu，R。等。 在熵驱动的双磁系统中增强了电磁能量，用于上电磁波吸收。 高级功能材料，2024，2418304 [12] Li，Xiao等。 碳，2023，210（15）：118046。 [13] Li，S。等。 碳，2023，207：105-115。 [14] Yang，W。等。[9] Deng，Y。等。一种新颖而便捷的到合成的三维蜂窝状 - 像纳米-FE 3 O 4 @C复合材料：电磁波吸收宽，带宽宽。碳，2020，169：118-128。[10] Meng，X。等。三维（Fe 3 O 4 /ZnO）@C双核@shell多孔纳米复合材料具有增强的宽带微波吸收。碳，2020，162：356。[11] Hu，R。等。在熵驱动的双磁系统中增强了电磁能量，用于上电磁波吸收。高级功能材料，2024，2418304 [12] Li，Xiao等。碳，2023，210（15）：118046。[13] Li，S。等。碳，2023，207：105-115。[14] Yang，W。等。磁阵列垂直锚定在具有“魔法角”的柔性碳布上，以增加有效的吸收带宽并同时改善反射损失。基于石墨烯的磁复合泡沫，具有分层多孔结构，可有效地吸收微波。磁耦合工程的多孔介电碳在超大填充物中，朝向可调和高性能的微波吸收。材料科学技术杂志，2021，70：214-223。[15] Pang，X。等。基于石墨烯，碳纳米管和Fe 3 O 4多维复合材料的电磁吸收特性的优化。聚合物组合，2024，45（9）：8414-8425。[16] Zhao，Y。等。在CNT@NICO化合物中同时优化传导和极化损失，以吸收上电磁波吸收。材料科学技术杂志，2023，166：34-46。