XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实验条件
单分子跟踪的高吞吐量平台...
摘要细胞生理学的调节在很大程度上取决于功能不同的蛋白质和细胞成分的相互作用。这些相互作用可能是短暂的或长寿的，但通常会影响蛋白质运动。在细胞环境中测量蛋白质动力学，特别是在扰动蛋白质功能的同时，可以使蛋白质的功能与小分子扰动，可以使关键的相互作用解剖并促进药物发现；但是，目前的方法受到数据采集和分析的吞吐量受到限制。因此，使用超分辨率成像的研究典型地得出了从数十个细胞和一些实验条件的结论。我们通过开发高通量单分子跟踪（HTSMT）平台来解决这些局限性，用于以前所未有的规模（能够成像> 10 6个细胞/天筛选> 10 4化合物）的活细胞中蛋白质动力学的药物解剖。我们应用HTSMT来测量荧光标记的雌激素受体（ER）的细胞动力学，并筛选了一个多样的文库，以识别实时扰动ER功能的小分子。使用这种实验方式，我们确定了确定的命中的效力，途径选择性，目标参与和作用机理。动力学HTSMT实验能够区分ER信号传导的靶向和途径调节剂。综合途径分析概括了已知的ER相互作用伙伴的网络，并提出了潜在的新型，激酶介导的调节机械性。HTSMT的敏感性揭示了ER动力学与ER拮抗剂抑制癌细胞生长的能力之间存在新的相关性。因此，测量蛋白质运动是一种研究蛋白质之间动态相互作用的有力方法，并可能促进新型治疗剂的鉴定和表征。
使用 SPR 生物传感器针对具有挑战性的药物靶标进行片段库筛选的多重实验策略
表面等离子体共振 (SPR) 生物传感器方法非常适合基于片段的先导化合物发现。然而，缺乏普遍适用的实验程序和详细方案，尤其是对于结构或物理化学上具有挑战性的靶标或当工具化合物不可用时。成功取决于考虑靶标和化学库的特征，有目的地设计筛选实验以识别和验证具有所需特异性和作用方式的命中物，以及能够确认片段命中物的正交方法的可用性。通过采用多路复用策略、使用多个互补表面或实验条件，可以大大扩展适合基于 SPR 生物传感器的方法识别命中物的目标和库的范围。在这里，我们说明了使用基于流的 SPR 生物传感器系统筛选不同大小（90 和 1056 种化合物）的片段库以针对一系列具有挑战性的靶标的原理和多路复用方法。它展示了识别与下列相互作用的片段的策略：1) 大型和结构动态靶标，以乙酰胆碱结合蛋白 (AChBP) 为代表，AChBP 是一种 Cys 环受体配体门控离子通道同源物；2) 多蛋白复合物中的靶标，以赖氨酸脱甲基酶 1 和辅阻遏物 (LSD1/CoREST) 为代表；3) 结构可变或不稳定的靶标，以法呢基焦磷酸合酶 (FPPS) 为代表；4) 含有内在无序区域的靶标，以蛋白酪氨酸磷酸酶 1B (PTP1B) 为代表；5) 易于聚集的蛋白质，以人类 tau 的工程形式 (tau K18 M ) 为代表。重点介绍了考虑蛋白质和文库特性并提高稳健性、灵敏度、通量和多功能性的实际考虑和程序。研究表明，解决这些类型的目标的挑战不在于识别潜在有用的片段本身，而在于建立验证它们并演变为线索的方法。
多...
多环境试验（MET）数据的分析是植物育种和农业研究的关键组成部分，为基因型逐型环境（GXE）相互作用提供了基本见解。然而，随着MET实验的复杂性的增长，基于方差的转化分析（基于ANOVA）的方法可以在准确捕获遗传和非遗传效应的潜在方差 - 稳定性结构方面表现出局限性。本研究使用埃塞俄比亚进行的十项常见的豆类品种试验的谷物产量数据集提出了对MET数据分析的因素分析混合模型（FAMM）。这项研究研究了多环境基因型效果（GXE）效应的方差相关结构的建模和在多环境现场试验中的残留误差。与具有异质遗传方差和恒定误差方差的基本GXE模型相比，包含具有异质误差差异的模型可显着改善模型拟合。然后拟合了增加顺序的因子分析模型（FA）模型，并且前三个顺序（FA1，FA2和FA3）在解释的方差百分比和统计意义上显示出显着的改善。FA3模型解释了总方差的78.12％，确定为模型复杂性和解释力之间提供最佳拟合。在十个试验环境中，遗传差异，误差差异和遗传力的估计值分别从0.008到0.984、0.053至0.695和65.40至89.86。这强调了影响感兴趣特征的基本遗传和环境因素的实质性变化。环境之间的遗传相关性也从负值到正值不等，表明跨实验条件的遗传因素的一致性不同。这些结果表明，在分析多环境试验数据时，正确建模方差 - 稳定性结构并考虑复杂的基因型相互作用的重要性。强烈建议扩大这种有效分析方法的利用，以增强各种环境之间的品种评估，并促进鉴定出色品种。关键词：因子分析混合模型，多环境试验，遗传
在线研究 @ Cardiff - Orca
1美国田纳西州纳什维尔市范德比尔特大学医学中心放射与放射科学系2美国田纳西州纳什维尔大学医学中心，范德比尔特大学成像科学研究所，美国田纳西州纳什维尔市3卡迪夫大学脑研究中心，加迪夫大学大脑研究中心，加迪夫大学，卡迪夫大学，王后科学，加里夫大学。工程，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔市，美国6电气工程和计算机工程，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔，美国田纳西州 *中枢神经系统的组织微观结构。大多数实验设计采样了大量扩散加权方向以计算球形平均信号，但是，对这些方向的子集进行采样可能会提高扫描效率并启用扫描时间减少，或者可以减少采样更多扩散权重。在这里，我们旨在确定稳健测量球形平均信号所需的最小梯度方向数。我们使用计算机模拟来表征测得的球形平均信号的变化，这是梯度方向数量的函数，同时还研究了扩散加权（B值），信号 - 噪声比率（SNR），可用硬件和球形平均拟合策略的影响。然后，我们利用大脑和脊髓中的经验获得的数据来验证模拟，显示实验结果与模拟良好一致。我们通过提供直观的查找表来概括这些结果，以促进确定可靠的球形均值测量所需的最小数量的采样方向，并根据SNR和实验条件提供建议。关键字：球形平均信号，最佳采样，音量分数，扩散性简介
与工作相关压力的现场分析为设计工人 - ...
1。引言第四次工业革命通过将自动化和数据监视系统引入生产系统来导致制造技术进步。此变化旨在监视数据并优化过程的实时效率（Bongomin等，2020），但它也导致了新的工业范式和随之而来的社会转型（Oztemel and Gursev，2020）。操作员执行的任务的性质正在改变，从物理活动转变为认知活动。因此，体力强度降低了，而监控责任的心理工作变得繁重（Zorzenon等，2022），这是压力和工作量的潜在触发因素（Michie，2002）。这种风险不能被忽视，因为与工作相关的压力严重影响了工人的健康状况和绩效。实际上，它可能导致身体和心理水平上的潜在慢性疾病，由于工人的缺席和疾病而导致组织损失（Cox and Griffiths，1995； Hassard等，2018）。另一方面，压力可能会导致工人的表现较低，从而降低了生产效率（Edú -Valsania等，2022）。这些思考导致了第五次工业革命，为人类以人为中心的行业的基础（Huang等，2022）奠定了基础，应在工业环境中进行深入研究，以研究人为因素的性质和特征，减轻负面影响，并提出对比人类风险的措施。它可以要求采取纠正措施，还为制造公司的社会和经济可持续性做出了贡献。此外，这些要素涉及创新生产系统的设计，特别关注人类的福祉，因为制造系统的特征与操作员的压力状态显着相关。除了更传统的努力（例如Madeleine等，1998）之外，目前只有少数学术出版物旨在应对这些挑战，考虑到客观因素，包括对心理学，物理和生理技术的交叉分析（Abd Elgawad等，2023），超越了实验室实验条件（Blandino，20223年）。先前研究的主要局限性是非目标测量值，主要是通过自我
- 折叠到折叠的g- Quadruplex-DNA- ...
一类DNA折叠/结构统称为G-四链体（G4），通常在鸟嘌呤富基因组的区域中形成。G4 DNA被认为在基因转录和端粒介导的端粒维持中具有功能作用，因此是药物的靶标。导致鸟嘌呤四局部堆叠的分子相互作用的细节并不理解，这限制了G4序列的可药用性的合理方法。为了进一步探索这些相互作用，我们采用了电子振动 - 二维红外线（EVV 2DIR）光谱法，以测量由MyC2345核苷酸序列形成的平行链链G- Qu-Qu-Qu-Qu-Qubadruplex DNA的扩展振动偶联光谱。我们还跟踪了与G4折叠相关的结构变化，该变化是K + -ION浓度的函数，以产生进一步的见解。为了对折叠过程在振动耦合特性方面产生的结构元素进行分类，我们使用了使用密度功能理论的量子化学计算。这导致了与给定结构相关的耦合光谱的预测，这些耦合光谱与从EVV 2 -DIR光谱获得的实验耦合数据进行了比较。总体而言，在折叠过程中对102个耦合峰进行了实验鉴定并遵循。注意到了许多现象，并与折叠形式的形成相关。这包括频率变化，交叉强度的变化以及新耦合峰的出现。可以将新峰分配给复合物中特定化学基团之间的耦合，我们使用2DIR数据在我们的实验条件下为这种特定类型的G4提出了折叠序列。总体而言，实验2DIR数据和DFT计算的组合表明，在添加钾离子之前，在初始DNA中可能已经存在鸟嘌呤四重奏，但是这些四重奏是未储存的，直到添加钾离子为止，在这一点上形成了完整的G4结构。
新颖的电池电源能力评估改进了EVTOL飞机着陆
电动垂直起飞和降落（EVTOL）飞机部署的关键方面是所使用的电池的安全性和性能能力。安全要求的一个组成部分是需要储备能源，只有在紧急情况下才能使用。在文献中，已经观察到应限制电池能量储备区域的下限，以避免发生急剧下降电压下降的区域。在此，提出了一种定义下限的方法。这旨在延长飞机可以在登陆不再完成之前巡航的时间。一种新型的功率能力测试程序用于测量可以完成恒定功率脉冲的最低电荷（SOC）。这与在预定的SOC点执行脉冲的现有功率能力测试不同。提出的方法的目标是复制着陆条件，以了解低SOC的功率能力性能。对各种环境条件和用例进行了测试，包括温度和功率脉冲以及两组不同老化的细胞。对于定义的测试条件，日历老年细胞的最低SOC值范围为6％至14％，而循环老化细胞的范围为8％至27％SOC。该测试的结果是一个特征图，将温度，脉冲功率和脉冲持续时间与最低SOC相关联。特征图指示需要在需要执行降落之前允许电池的最低SOC值。将特征图的精度与从测试数据参数参数的电池等效电路模型进行了比较。根据一组先前未测量的实验条件对定义的方法进行了实验验证。总体而言，与测量值相比，特征图提供了良好的精度，而MAP和模型方法的平均最大绝对百分比误差最多为7.5％。此外，测试结果表明，如果将最坏情况的降落场景用作储备区的下限，则如果不考虑细胞降解，则可用的名义飞行的可用SOC范围将受到很大的影响。
锂的日历老化的纵向退化设置...
锂离子电池（LIB）及其性能在各种系统和电子设备中起着关键作用，尤其是在接受和建立电动汽车方面。因此，对他们的衰老以及能力下降和终生减少的研究是在增加运营寿命和管理使用情况下针对电池研究目标的核心。电池老化在日历和循环老化中有区别，后者是由电荷隔离循环引起的，即由于使用情况，以及日历衰老，包括时间引起的所有其他老化过程。在相关文献中的许多论文中都研究了两种衰老，旨在识别衰老因素并建模其效果。共同的基础是日历老化主要取决于温度和充电状态（SOC），而周期老化（除了先前的因素外，还取决于当前的速率和电荷/放电/放电量电压（请参阅Barcellona和Piegari 1 and Piegari 1以及其中的参考文献）。SOC是一个指示电池相对于名义级别的电池剩余能力的索引。它在0％至100％之间变化，后者对应于充满电的电池。循环或日历老化产生的降解路径差异很大。在后一种情况下，通常观察到光滑的曲线。在这项工作中，我们将重点放在日历老化建模和目标上，以建模能力降解，这是通过纵向设置降级，该纵向设置适用于源自几个实验条件的数据，同时捕获和描述不同的 - 条件级别特定的 - 特定于效果。3）。我们激励的案例研究源于Schmalstieg等人的一项广泛的研究，其中20多种相同类型的电池电池已被测试，并考虑了它们的日历和循环老化。特别是日历老化，它们在三个不同温度和几个SOC水平下老化细胞，并在一段时间内测量了其能力，直至某个分解点，这是由所谓的寿命终止（EOL）标准指定的，通常将其设定为初始容量的80％（参见Baumhöfer等。在每个条件（SOC温度水平组合）下，他们测试了三个细胞。
CAS9生成条件小鼠等位基因的方法
1。我们对Yang等人发表的MECP2基因座的结果。已通过Jaenisch（8 - 10％正确的等位基因），Yang（8％正确的等位基因）和Hatada的组（2 - 6％正确等位基因）[3]的独立实验复制。此外，多个同行评审的出版物[3-7]成功使用了此方法来创建条件敲除（CKO）小鼠（在11个基因座中有9个成功，效率为2.5％至18％）。我们注意到，CRISPR/ CAS9生成CKO小鼠的效率可能会有所不同，这可能是由于平台特征或实验条件的不同。2。Gurumurthy等人使用的条件。[1]与我们论文中使用的条件不符。Gurumurthy等人使用的CRISPR试剂的浓度。 '在MECP2基因座上的研究[1]（Cas9 mRNA的10 ng/μL，SGRNA的10 ng/μL，寡核素的10 ng/μL）比Yang等人所用的 sgrNA的RNA和10 ng/μL）。 ' s实验（CAS9 100 ng/μL，SGRNA 50 ng/μL和100 ng/μL的实验）[2]和Yang等。 ' s先前[8]和以下出版物[9-12]。 众所周知，CRISPR试剂的浓度与基因组编辑效率密切相关。 3。 我们在原始论文中使用了压电驱动的合子注入方法，该方法允许以更高的浓度注入CRISPR组件。 Gurumurthy等人使用的该方法和前核注射方法之间的差异。 也可能有助于成功的利率差异。sgrNA的RNA和10 ng/μL）。 's实验（CAS9 100 ng/μL，SGRNA 50 ng/μL和100 ng/μL的实验）[2]和Yang等。 's先前[8]和以下出版物[9-12]。众所周知，CRISPR试剂的浓度与基因组编辑效率密切相关。3。我们在原始论文中使用了压电驱动的合子注入方法，该方法允许以更高的浓度注入CRISPR组件。Gurumurthy等人使用的该方法和前核注射方法之间的差异。也可能有助于成功的利率差异。
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准