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World File Search System多束
非规范的 RNA-DNA 差异和其他人类基因组特征在非常短的串联重复中富集
非常短的串联重复序列在基因组分析中具有重要的遗传、进化和病理意义。本文，我们对 GRCh38 中的串联单核苷酸/二核苷酸/三核苷酸重复序列 (MNR/DNR/TNR) 进行了普查，我们统称其为“多束”。在人类基因组中，1.444 亿个核苷酸（4.7%）被多束占据，0.47 百万个单核苷酸被鉴定为多束铰链，即串联多束的断裂点。对普查的初步探索表明，AAC 多束的多束铰链位点和边界可能比其他多束区域具有更高的映射错误率。此外，我们揭示了近百种基因组特征的多束富集景观。我们发现 MNR、DNR 和 TNR 在杂项基因组特征（尤其是 RNA 编辑事件）的位置富集方面表现出明显差异。非规范和 C-to-U RNA 编辑事件在 MNR 内部和/或相邻处富集，而所有类别的 RNA 编辑事件在 DNR 中代表性不足。A-to-I RNA 编辑事件在多段中通常代表性不足。MNR 相邻范围内非规范 RNA 编辑事件的选择性富集为其真实性提供了负面证据。为了实现与多段相关的类似位置富集分析，我们开发了一个软件 Polytrap，它可以处理 11 个参考基因组。此外，我们将四种模式生物的多段编译成 Track Hub，它可以集成到 USCS Genome Browser 中作为官方轨道，以方便多段可视化。
使用遗传算法在卫星通信中直接辐射阵列的多束光束形成
载卫星通信的最新进展提高了动态修改直接辐射阵列（DRA）的辐射模式的能力。这不仅对于传统的通信卫星（例如地球轨道（GEO））至关重要，而且对于低轨道（例如低地球轨道（LEO））的卫星也至关重要。关键设计因素包括光束的数量，梁宽，有效的各向同性辐射功率（EIRP）和每个梁的侧叶水平（SLL）。然而，当试图同时满足上述设计因素的要求时，在多微型方案中出现了一个挑战，这些设计因素反映为不均匀的电源分配。这导致过度饱和，尤其是由于每个光束的激活时间（通常称为激活实例），在中心位置的天线元件中。应对这一挑战，本文提出了一种平衡每个必需光束天线元件激活实例的方法。我们的重点是在位于地球表面500公里的立方体上以19 GHz运行的光束。我们引入了一种基于遗传算法（GA）的算法，以通过调节每个天线元件的重量矩阵的振幅分量来优化光束成型系数。该算法的关键约束是对每个元素激活实例的限制，避免了射频（RF）链中的过度饱和。此外，该算法可满足梁的要求，例如梁宽，SLL，指向方向和总功率。使用先前的关键设计因素，该算法将优化所需的基因，以解决所需的光束特性和约束。我们使用8×8 DRA贴片天线在三个方案中测试了该算法的有效性，该天线具有圆形极化，并在三角形晶格中排列。结果表明，我们的算法不仅符合所需的光束模式规格，而且还确保了整个天线阵列的均匀活化分布。
通过大气中传输的多束激光非相干合成减少闪烁
光通信系统和定向能武器会受到大气条件的影响，特别是光学湍流。光学湍流主要由传播路径上的温度变化引起，会导致强度波动，通常称为闪烁。减少闪烁的一种可能方法是通过非相干组合多束激光。为此，将两束和四束 532 nm 高斯激光束组合起来，并通过热空气湍流模拟器产生的光学湍流传播。在 4 m 的传播距离上收集了组合激光束强度数据，并使用沿热空气湍流模拟器中心通道放置的热电偶估计了湍流水平。结果显示，在强湍流条件下，四光束配置中的闪烁减少了 32%，令人欣喜。
纤维束成像中的瓶颈问题 - -ORCA - 卡迪夫大学
图 1 命名法。两个束，即 UF 和 IFOF，用于突出显示体素（a – e）和体素内的固定单元的分类。a 和 b 中的体素是单固定单元体素和单束体素以及单束固定单元的示例。由于 UF 和 IFOF 在体素 c 中分歧，因此这是多固定单元体素和多束体素的示例，其中一个固定单元被归类为单束固定单元，另一个被归类为多束固定单元。体素 d 突出显示 IFOF 的扇形化，这导致多固定单元体素和单束体素，并且两个固定单元都是单束固定单元。最后，IFOF 和 UF 都以相同的方向穿过体素 E，因此体素 e 是一个单方向体素，但也是一个多束体素，也是一个多束固定体素。这个固定体素，以及这个体素，代表了纤维束成像的瓶颈
Acuson红杉超声系统 - 查看更多。知道...
与常规系统中的多束组重叠，而不是单个或关闭平行光束线。通过Infocus和基于物理的延迟技术启用了次级波束形成。振幅校正可以在发送事件中进行，以显着锐化图像并改善空间分辨率，而不是给定传感器频率的典型分辨率。
儿童脑震荡的神经道多症状关系
背景：脑震荡中白质损伤和症状的异质性已被确定为治疗创新的主要障碍。相比之下，大多数关于脑震荡的扩散磁共振成像 (dMRI) 研究传统上依赖于平均异质性的组比较方法。为了利用而不是平均脑震荡异质性，我们结合了 dMRI 和多变量统计数据来表征多通道多症状关系。方法：使用青少年大脑认知发展研究中 306 名 9-10 岁脑震荡儿童的横断面数据，我们构建了由经典和新兴扩散测量加权的连接组。这些测量被组合成两个信息指数，第一个代表微观结构复杂性，第二个代表轴突密度。我们部署了模式学习算法来联合分解这些连接特征和 19 个症状测量。结果：早期的多束多症状对解释了最多的协方差并代表了广泛的症状类别，例如一般问题对或代表所有认知症状的对，并暗示了更分散的白质束网络。进一步的对代表了更具体的症状组合，例如仅代表注意力问题的对，并且与更局部的白质异常相关。症状表现与对之间的束表现没有系统相关性。大多数对都涉及睡眠问题，但与这些对之间的不同连接有关。多束特征的表达不是由社会人口统计学和伤害相关变量驱动的，也不是由 ADHD 的存在定义的临床亚组驱动的。对复制数据集进行的分析显示出一致的结果。结论：使用双多变量方法，我们确定了具有临床信息量的跨人口统计多束多症状关系。这些结果表明，脑震荡可能不是明显的一对一症状连接障碍，而是以症状/连接关系的亚型为特征。在多通道多症状对中确定的症状/连接关系在单通道/单症状分析中并不明显。旨在更好地理解连接/症状关系的未来研究应考虑到多通道多症状异质性。
非驱动下的疫情传播与群体免疫……
摘要 了解流行病的空间动态越来越重要。虽然流行病的数学模型有很多，但是具有足够良好控制的参数以进行定量模型测试的物理系统却很少。在微观系统中复制复杂模型的宏观非平衡效应也是一项挑战。在这项工作中，我们通过实验展示了使用光驱动的强相互作用里德堡原子中的非平衡相变来模拟流行病传播的物理模拟。使用多束激光，我们可以施加任何所需的空间结构。观察到的空间局部相变模拟了传染病在多个位置的爆发，以及疫情在子区域的分裂，以及在不同状态下向“群体免疫”和“地方性状态”的动态。报告的结果表明，里德堡系统足够灵活，可以模拟复杂的时空动态。
非驱动下的疫情传播与群体免疫……
摘要 了解流行病的空间动态越来越重要。虽然流行病的数学模型有很多，但是具有足够良好控制的参数以进行定量模型测试的物理系统却很少。在微观系统中复制复杂模型的宏观非平衡效应也是一项挑战。在这项工作中，我们通过实验证明了使用光驱动的强相互作用里德堡原子中的非平衡相变来模拟流行病传播的物理模拟。使用多束激光，我们可以施加任何所需的空间结构。观察到的空间局部相变模拟了传染病在多个位置的爆发，以及疫情在子区域的分裂，以及在不同状态下向“群体免疫”和“地方性状态”的动态。报告的结果表明，里德堡系统足够灵活，可以模拟复杂的时空动态。