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远程和定量的细胞培养监测：Vero细胞
步骤：将Vero细胞接种在适当的培养基中（RPMI 1640，10％FBS）。将两个细胞培养容器分别放在一个Provi™CM20孵化监视器头上，该孵育型显示器头部安装在CellXpert C170I CO 2从Eppendorf的CellXpert C170i CO 2孵育器中，温度为21.2°C。细胞在37°C和5％CO 2下孵育。播种后约60小时监测细胞生长。CO 2浓度和温度同质性同时记录。根据DIN 12880：2007-05标准，通过外部探针在27个测量点处测量CO 2孵化器中的温度均匀性。
结合纳米结构元素定量的ADF-EDX散射横截面
由于具有不一致的信号模式，我们可以将动态散射视为聚焦入射电子的单个原子的叠加。在这里，我们扩展了所谓的原子透镜模型[3]（以前为ADF开发）到光谱法。对于混合色谱柱，随着计算成本而迅速超过了多层计算的能力，订购的可能性呈指数增长。相比之下，原子镜头模型允许快速生成EDX散射截面，并在通道条件下考虑元素的排序。如图2对于核心壳Au-pt纳米棒，从多层计算中提取的散射横截面与原子透镜模型预测相当一致，但与假定信号与每种类型的原子数线性缩放的线性模型的偏差大不相同。要将原子镜头模型部署到实验结果中，我们可以合并实验测量的EDX部分横截面[4]，这被称为部分，因为它在归一化过程中包括所有显微镜依赖性因子，从而绕过了EDX检测器的困难表征。此方法使我们能够探索具有多个元素的异质材料的巨大顺序可能性。
观点：激素和人感知的演变 - 定量的遗传框架
进化生物学提供了一个统一的理论，用于测试有关激素与人感知之间关系的假设。人们的感知通常从性选择的角度受到关注。但是，由于人的感知是受激素调节的套件中的一个特征，因此单变量方法不足。在这一观点文章中，定量遗传学被视为一个重要但未充分利用的框架，用于测试本文中的进化假设。我们注意到当前有关精神遗传学的文献中的默认假设，这些假设危及到迄今为止的发现的解释。作为各种特征多种流形的调节因子，激素介导了一系列功能之间的权衡。激素多效性还提供了相关选择的基础，该过程在激素介导的套件中对一个性状进行选择会在其他特征中产生选择。该体系结构为激素介导的套件内的性和自然选择之间的冲突提供了基础。由于其在人的感知，精神疾病和生殖生理学中的作用，性激素雌激素被强调为这里的典范。讨论了该框架对人感知演变的含义。对荷尔蒙介导的套件中特征的选择的经验量化仍然是文献中的重要差距，具有阐明精神疾病的基本本质的巨大潜力。
用于药物滥用筛查和定量的 Tox Explorer 系列
毒理学实验室面临着越来越多的药物需要快速筛查、确认和定量的问题。迫切需要可靠且值得信赖的方法，以承受高通量药物筛查和定量的日常严格要求。这里我们介绍了一种即用型滥用药物检测工作流程，该工作流程在 Thermo Scientific™ TSQ Quantis™ Plus 三重四极杆质谱仪和 Thermo Scientific™ Orbitrap Exploris™ 120 高分辨率精确质量 (HRAM) 质谱仪（图 1）上实施，可快速轻松地实施常规和可重复的药物检测。Orbitrap Exploris 120 MS 还具有收集高分辨率精确质量数据的额外优势，从而能够执行回顾性分析。
深度学习图像重建（DLIR）对冠状动脉钙定量的影响
在有丝分裂期间，染色体发生广泛的结构变化，导致形成紧凑的cy骨体并终止大部分DNA依赖性代谢活性。因此，不会预期会干扰诸如DNA复制和转录等过程的DNA率对有丝分裂的基因组稳定性构成重大威胁。但是，有一些例外。DNA复制和修复中间介导，从物理上互连姐妹染色单体会危及忠实的染色体染色体，并且需要在后期开始之前解决。此外，二含染色体可以形成染色质桥，并诱导融合融合 - 破裂周期，对基因组稳定性产生可怕的后果。最后，在有丝分裂的早期逃脱G2/M DNA损伤检查点或出现的染色体断裂可能会导致落后的Acentric DNA片段在细胞退出有丝分裂时会误差并形成微核。染色质桥和微核都是突变级联反应的潜在来源，可导致巨大的杂质不稳定性，并显着促进基因组复杂性。在这里，我们回顾了我们对染色体桥和微核的起源和后果的最新进展以及细胞抑制它们的机制。
定量的Fattorini-Hautus测试和抛物线抛物线问题的最小无效控制时间
自Fattorini和Russel的开创性工作以来，抛物面部分分化方程的无效可控性已被广泛研究[17]。从Fursikov和Imanuvilov [19]以及Lebeau和Robbiano [23]的作品中，人们通常会承认，在抛物线副部分差异方程的背景下，在控制域上没有限制，并且对控制域没有限制，在内部或边界控制上没有几何限制。最近，对特定示例的研究强调了无效可控性或控制域上的几何条件的积极最小时间的存在。实际上，在[13]中的70 s中已经提供了这样的示例，但是由于特定的点控制，当时还没有理解此结果的全部范围。关于这种最小时间的最新结果已在也被视为特定的上下文中证明，即对耦合抛物线方程的控制[2，4，5，14]或对退化抛物线方程的控制[7，8，9，6]。尽管这三个设置表现出相同的定性行为，但到目前为止，它们之间尚未建立任何精确的联系。我们在本文中的目的是给出一个抽象的框架，其中包含那些不同的框架来研究最小的零控制时间属性。更确切地说，我们将将这一最小时间与（1.5）定义的时间t ∗相关联。我们将强调，这种最小的时间可以具有不同的起源。可以通过（广义）本征函数的某些定位相对于观察算子B ∗（如[13，5，5，14，7，8，9，6]）。在定理1.2中处理此方面。，但也可以通过[2，4]中的基础操作员的特征值的凝结来创建最小的时间。在定理1.3中处理了这一方面。在这两个抽象设置中，最小的无效控制时间将由t ∗给出。我们还将提出一个更通用的设置（包括之前的两个设置），以应对最小时间来自特征函数的定位和光谱的凝结的情况。在这种情况下（请参见定理1.4），我们将证明存在这种最小时间与t ∗有关，但是此最小时间的确切值将是一个开放的问题。最后，仍然有一些例子不适合我们研究的不同设置。有关其中一些示例（请参阅第二节4）我们仍将能够证明最小的空控制时间由t ∗给出。对特定示例的这种分析将需要先验最小时间的值，因此目前，在[7，8，6]中研究的退化抛物线方程将不在本文的范围内。
估计葡萄种植生物多样性：客观定量的新指数
培养的葡萄藤品种数量减少以及托儿所可用的植物材料和克隆的多样性以及葡萄酒生产商使用的后果仍然是许多争论的主题。以更好地理解和更准确地定义不同情况下不同情况下的缺点或优势，我们试图开发适合葡萄藤的不同索引，以比较中性和客观的方式。这些指标可能会考虑不同的空间水平（世界，国家，地区，庄园和地块），并可能考虑到不同类别的植物材料，例如品种，克隆或根骨。也可以应用它们来量化某些标签或认证计划的生物多样性水平，以保证消费者。
联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
人工神经网络语言模型可以预测人类大脑对语言的反应，即使经过一定量的训练
人工神经网络已成为人类语言处理的计算上可行的模型。对这些模型的一个主要批评是，它们接收的训练数据量远远超过人类在语言学习过程中接收的数据量。在这里，我们使用两种互补的方法来探究训练数据量如何影响模型捕捉人类对句子的 fMRI 反应的能力。首先，我们根据 fMRI 基准评估了用 100 万、1000 万、1 亿或 10 亿个单词训练的 GPT-2 模型。我们认为 1 亿个单词的模型在训练数据量方面在发展上是可行的，因为这个数量与儿童在生命的前 10 年估计接触到的数据量相似。其次，我们测试了在 90 亿个标记数据集上训练的 GPT-2 模型的性能，以在训练的不同阶段达到人类基准上最先进的下一个单词预测性能。通过这两种方法，我们发现：(i) 在发展上可行的数据量上训练的模型在捕捉句子的 fMRI 反应方面已经实现了接近最大的性能。此外，(ii) 较低的困惑度（衡量下一个单词预测性能的指标）与与人类数据的更强的一致性相关，这表明经过足够训练以实现足够高的下一个单词预测性能的模型也会获得可以预测人类 fMRI 反应的句子表征。同时，这些发现表明，尽管一些训练对于模型的预测能力是必要的，但发展上可行的训练量（约 1 亿个单词）可能就足够了。
多发性硬化症中大脑萎缩MR定量的方法：应用于多中心Inni数据集
背景：多发性硬化症（MS）靶神经变性的当前治疗策略。然而，将萎缩量的整合到临床情况下仍然是未满足的需求。目的：比较使用意大利神经图像网络计划（INNI）数据集比较全脑和灰质（GM）萎缩测量方法的方法。研究类型：回顾性（可从Inni获得的数据）。人口：共有466例复发患者 - 汇出MS（平均年龄= 37.3 10岁，323名女性）和279个健康对照（HC；平均年龄= 38.2 13岁，164名女性）。场强/序列：3.0-T，T1加权（自旋回波和梯度回声没有胆道注射）和T2加权自旋回声扫描在基线和1年后（170 ms，48 HC）。评估：使用萎缩归一化（Siena-X/XL；版本5.0.9）的结构图像评估，统计参数映射（SPM-V12）；和JIM-V8（英国科尔切斯特市的Xinapse Systems）软件都应用于所有受试者。统计测试：在MS和HC中，我们评估了FSL-SIERA（XL），SPM-V12和JIM-V8之间的类内相关系数（ICC），用于横截面的全脑和GM组织的体积，以及对COHEN的底线的效果，并效应了DRBREAIN的尺寸，并效应了较大的尺寸。在不同的功率水平（最低= 0.7、0.05α水平）下。错误的发现率（Benjamini - Hochberg程序）进行了校正。p值<0.05在统计学上被认为是显着的。SPM-V12和JIM-V8显示横截面GM萎缩的效果最高（Cohen's结果：SPM-V12和JIM-V8显示出与横截面全脑的显着一致性（HC的ICC = 0.93，MS的ICC = 0.84）和GM体积（HC和ICC = 0.66（HC和ICC = 0.90）和GM Attripal（ICC = 0.35）（ICC = 0.35），ICC = 0.35 = 0.35 = 0.35 = 0.35和ICC = 0.35和ICC =0。在Siena-X/XL和SPM-V12（分别为P = 0.19和P = 0.29）和JIM-V8（分别p = 0.21和p = 0.32）的全脑和GM体积之间的比较中发现了一致。