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超材料与腔光子的强耦合
摘要：对光与物质之间强耦合的研究是研究的重要领域。它的重点不仅源于出现众多引人入胜的化学和物理现象，而且通常是新颖和意外的，而且还源于其为新颖的化学，电子，电子和光子设备设计核心组件设计的重要工具集，例如量子，量子量，量子，量子，激光，放大器，模块化器，传感器，传感器，以及更多。已经证明了各种配置系统和光谱制度的强耦合，每个耦合均具有独特的功能和应用。从这个角度来看，我们将重点关注该研究领域的一个子区域，并讨论超材料和光子频率下的强烈耦合。超材料本身就是电磁谐振器，作为“人工原子”。我们概述了最新进步的概述，并概述了这一跨学科科学的重要和有影响力的领域中可能的研究指示。
与神经胶质瘤风险相关的20q13.33的功能变体改变了增强子活性，并调节多个基因的表达。
图1与胶质母细胞瘤风险相关的20染色体区域。使用UCSC基因组浏览器，使用铅SNP rs2297440，r 2> .6的LD块定义的区域，使用UCSC基因组浏览器显示了推定的增强元素，其中包含RS2297440的LD中包含SNP的推定增强元素。SNP在该区域的基因下面观察到。seq轨道，来自SNP以下NHA的H3K4ME1表明潜在的增强子元素。区域1表示在荧光素酶测定中没有增强剂活性的区域。区域2表示等位基因特异性增强子区域，其中包括RS3761124（标有星号）。区域3和4表示表现出增强剂活性但不受单倍型影响的区域。应注意，测试的增强剂活动的区域的大小不是扩展。ld，连锁不平衡； SNP，单核苷酸多态性；加利福尼亚大学圣克鲁斯大学UCSC
人类大脑粘弹性特性的标准空间图谱
图 1 MRE 成像和分析程序概述。第一步，通过气动驱动系统（Resoundant；明尼苏达州罗切斯特）将 50 Hz 的剪切波引入大脑。使用嵌入在 MRE 螺旋序列中的运动编码梯度捕获由此产生的组织变形，并沿三个独立轴（前 - 后、右 - 左和上 - 下）捕获位移数据。位移数据连同二元脑掩模一起提供给非线性算法，该算法将组织建模为异质粘弹性材料。子区域优化程序用于迭代更新有限元计算模型中的属性描述，以最小化模型位移和测量位移数据之间的差异。最后，将复杂剪切模量图转换为剪切刚度 μ = 2 j G * j 2/( G ' + j G * j ) 和阻尼比 ξ = G 00 /2 G 0 。提供特定主题的 T1 加权 MPRAGE 和 MRE T2 幅度图像，以说明空间标准化程序所需的图像
参与印度-太平洋事务：
法国是印度-太平洋地区的常驻国家，因此可以相对轻松地在知识产权的各个子区域之间穿梭。当代欧洲对知识产权的兴趣可以追溯到 1994 年，当时欧盟委员会发布了“迈向新亚洲战略”1，该战略于 2001 年更新为“欧洲和亚洲：加强伙伴关系的战略框架”。2 重点主要放在经济上，这仍然是一个主要方面，从欧盟和几个欧洲国家发布的各种知识产权战略/指导方针/意向中可以看出。过去二十年，欧洲的做法有所增加，从使用印度-太平洋一词代替亚洲和亚太地区，到在许多方面开展合作，同时间接解决中国因素。尽管正在进行的俄罗斯-乌克兰冲突可能会暂时影响欧洲在印度洋-太平洋地区的海上安全互动，但有必要塑造欧洲对此类互动的态度，并根据自由开放的印度洋-太平洋的共同方针加强欧洲的海上足迹。
课程课程
强化学习和决策是一门三学分的课程，即强化学习和决策。强化学习是机器学习的一个子区域，与计算文物有关，通过经验来修改和改善其性能。强化学习的一个关键区别是用于训练模型的数据通常以模型本身通常收集的反复试验体验的形式出现。本课程重点介绍可以通过经典论文和最新工作的结合以编程方式学习控制政策的算法。它研究了它们存在的有效算法，以便单身和多代理计划以及从经验中学习近乎最佳决策的方法。主题包括马尔可夫决策过程；动态编程方法；基于价值的方法；马尔可夫决策过程部分可观察到；基于策略的方法；随机和重复的游戏；分散的部分可观察到的马尔可夫决策过程；和多代理方法。班级对概括，探索，表示和多代理系统的问题特别感兴趣。
核DHX9与STAT1合作以转录干扰素刺激的基因
RNA解旋酶DHX9已被广泛地描述为转录调节剂，这与其主要是核定位置一致。它也参与了识别细胞质中的RNA病毒。但是，没有体内数据来支持DHX9的抗病毒作用。同时，作为一种核蛋白，IF以及核DHX9如何促进抗病毒免疫仍然在很大程度上未知。在这里，我们产生了髓样特异性和肝细胞 - 特异性DHX9敲除小鼠，并确认DHX9对于体内RNA病毒感染的宿主抗性至关重要。通过DHX9缺乏小鼠的其他基因敲除MAV或STAT1，我们证明了核DHX9在调节I型干扰素下游的干扰素刺激的基因（ISG）表达中起着积极的作用。Mech-在干扰素刺激下，DHX9直接与STAT1结合，并将POL II招募到ISG启动子区域，以参与ISGS的STAT1介导的转录。共同发现了核DHX9在抗病毒免疫中的重要作用。
全基因组在培养花生中鉴定MLO基因（Arachis hypogaea L.）
培养的花生被用作识别Ahmlo基因座的参考。我们的结果表明，鉴定了25个Ahmlo基因座，并分布在培养花生的铬味上。11个Ahmlo基因座位于A基因组上，其余14位在B-Genome上。在Ahmlo基因座的编码序列中观察到插入的内含子序列（4-14）和跨膜螺旋（4-8）的可变数量。此外，Ahmlo基因座的系统发育分析以及来自其他物种的同源物将Ahmlo基因座聚集成六个进化枝。将三个Ahmlo基因座聚集在已知的进化枝V中，以重新组合粉状易感性位点。此外，在特定AHMLO的启动子区域预测了四个核心启动子以及与PM敏感性有关的顺式调节元件。这些结果提供了有力的证据表明MLO基因座在培养的花生基因组中的鉴定和分布，并且可以使用识别的AHMLO基因座进行识别的特定ahmlo基因座，可用于丧失易感性研究。
范围 2 TWG 会议纪要
o 一位成员质疑容量扩张模型的结果如何适用于最终用户的个人决策，并担心它们不是为会计准则提供信息的合适工具，因为中央计划决策者所用的方法与为电力最终用户提供决策信息的方法不同。一位成员回应说，扩张模型确实可以作为中央计划工具，但也显示了电力供需方面有效竞争市场的理论结果，这些模型应该广泛反映电力消费者和独立电力生产商面临的经济激励。o 关于氢能研究相关性的问题得到了广泛支持，因为该研究研究的是新负荷，而 C&I 负荷是现有负荷，一位 TWG 成员澄清说，一些研究确实评估了现有负荷和新负荷的情景。o 其他成员建议，任何新的 C&I 负荷都应与新的氢能相关负荷一样对待。o 一位成员承认，这项研究并不试图回答最佳归因温室气体核算方法是什么，但它确实显示了某些假设结合在一起的结果。 o 一位成员指出，引用的研究中的容量扩展模型没有考虑子区域拥塞，并假设电网区域内的可交付性，这限制了从研究中得出结论的能力，因为一些研究表明，忽略子区域可交付性会导致排放量增加。 o 一位成员回应说，区域模型并不假设完美的可交付性；相反，它们假设区域内输电扩张足以将新发电量输送到负载。 TWG 成员进一步表示，这一假设的准确性将取决于当地输电规划实践，但研究确实表明，缺乏足够的新输电可能会限制远距离采购的影响 o 一位成员分享了一种观点，即容量扩展模型没有考虑模型假设之外未来发生的任何事情，例如由于改变市场动态的新政策而导致的电网变化等。 o 一位成员指出，容量扩展模型很有用，但应该质疑结果。假设的细节非常重要，因为有些假设被视为不切实际。所提供的示例包括对所有公司采购商进行建模，就好像他们是一个协同运作的单一区块，从而产生了一定程度的效率低下和反生产力。
ERO1α调节内质网 - 松粒界面（MAM）
引言内质网（ER）是一种多功能细胞器，涉及蛋白质折叠和组装，分离键的形成以及Ca 2 +储存。在ER中，源自与Ca 2 + - 和氧化还原依赖性事件相互之间的源自展开的蛋白质反应（UPR）的信号（17，25）。它们的整合对于细胞分化和死亡决策至关重要（19）。为了实现其许多功能，ER由专门的子区域组成（38，44），其中之一是一个关键信号枢纽：线粒体相关的膜（MAM）保证与线粒体与线粒体的物理关联，用于CA 2 +信号传导和细胞存活的基础（13）。富含Ca 2 +辅助蛋白，氧化还原酶和伴侣蛋白，MAM产生高[Ca 2 +]的微区域，从而激活线粒体Ca 2 + Uniporter（MCU）（MCU）（12、13、16）。ER是过氧化氢的潜在来源（H 2 O 2）。ERO1 A和ERO1 B脂蛋白可持续氧化蛋白折叠，通过PDI将电子从货物蛋白转移到分子氧，并作为副产物产生H 2 O 2（27）。in
在库欣氏氏病中超皮质醇的分辨率后，大脑区域形态变化的趋势：一种复杂的现象，不仅仅是PA
在库欣氏病（CD）的先前研究中，强调了超皮质醇对人脑的不利影响。然而，大脑中区域高皮层化的相对改变尚不清楚。因此，我们研究了CD患者的区域体积改变。我们还分析了这些体积变化与临床特征之间的关联。研究参与者由活性CD（n = 60），短期缩放的CD（n = 28）和长期转换CD（n = 32）患者以及健康对照组组成的研究参与者（n = 66）。灰质体积（GMV）。使用自动解剖标记（AAL）地图集定义了子结构的GMV。在大多数CD患者的大脑子结构中发现了GMV归一化的趋势。在其他子区域（例如杏仁核，丘脑和尾状）中观察到了不同的趋势，包括扩大，不可逆和不受影响的趋势。分辨率分类后GMV的形态变化是一种复杂的现象。这些变化的特征在大脑子结构内有显着差异。