众所周知,地面宇宙辐射 (TCR) 会导致硅和碳化硅功率器件中发生电离事件,从而导致灾难性的后果 [1]。因此,功率器件的设计和可靠运行需要准确表征电荷沉积和收集过程。目前,量化功率器件对 TCR 的敏感性最常见、最快速的技术是基于粒子加速器中的高能粒子辐照 [2]。由于这些测试是在高加速条件下进行的,因此转换到真实的 TCR 环境并不总是很简单。在本文中,我们提出了一种实验装置,用于监测半导体功率器件中由电离辐射产生的非破坏性单电离事件的发生,以收集有关电荷产生和收集过程的精确统计数据。谱测量系统的设计方式使其可以部署在大量实验配置中,其中收集的电荷、计数率和 DUT 的额定电压可能会有很大变化。具体来说,光谱仪需要记录器件中产生的每个电离事件,这些事件的电荷脉冲范围从 1 fC 到 2 pC,以及其时间戳和波形。该系统需要处理高压器件(额定电压高达 3.5 kV),尽量减少偏置纹波和电压随时间漂移。为了提高收集数据的统计意义,需要并行测试器件。因此,系统必须对大输入电容(高达 2 nF)保持稳定,并为大输入电容提供准确的结果
非标准缩写和首字母缩写2-DG,2-脱氧葡萄糖; kg,α-ketoglutarate; ADP,腺苷二磷酸; AMP,单磷酸腺苷; ATP,三磷酸腺苷; Angii,血管紧张素II; Cr,肌酸; DHAP,二羟基丙酮磷酸盐;粮农组织,脂肪酸氧化; FBP,果糖双磷酸酯; G6P,6-磷酸葡萄糖; GSD,糖原储存疾病; KD,生酮饮食; Kegg,基因和基因组的京都百科全书; LF,低脂; MPC,线粒体丙酮酸载体; NAD+和NADH,氧化和还原烟酰胺腺嘌呤二核苷酸; NADP+和NADPH,氧化和减少烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸盐; PCR,磷酸盐; PEP,磷酸烯醇丙酮酸; P/M,丙酮酸/苹果酸; R5p,5磷酸核糖; RT-QPCR,逆转录定量PCR,SEDO7P,SEDOHEPTULOSE 7-磷酸盐; UDP,尿苷二磷酸盐; UHPLC,超高性能液相色谱
摘要:脂质代谢失调是肝癌的共同特征,维持肿瘤细胞生长和存活必不可少。我们旨在利用这一弱点,通过靶向关键代谢因子前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9 型 (PCSK9) 来重新连接致癌代谢中心。我们使用三种肝癌细胞系 Huh6、Huh7 和 HepG2 评估了 PCSK9 抑制的效果,并使用斑马鱼体内模型验证了结果。PCSK9 缺乏导致所有细胞系的细胞增殖受到强烈抑制。在脂质代谢水平上,PCSK9 抑制导致细胞内中性脂质、磷脂和多不饱和脂肪酸增加以及脂质氢过氧化物积累增加。分子信号分析涉及 sequestome 1/Kelch 样 ECH 相关蛋白 1/核因子红细胞 2 相关因子 2 (p62/Keap1/Nrf2) 抗氧化轴的破坏,导致铁死亡,其形态特征通过电子和共聚焦显微镜得到确认。使用斑马鱼异种移植实验验证了 PCSK9 缺乏的抗肿瘤作用。抑制 PCSK9 可有效破坏肿瘤代谢过程,诱导代谢衰竭并增强癌细胞对铁触发脂质过氧化的脆弱性。我们提供了强有力的证据支持抗 PCSK9 方法的药物重新定位以治疗肝癌。
联合国裁军研究所高级研究员、核武器控制专家帕维尔·波德维格认为,俄罗斯新核战略的一个关键变化是措辞从侵略“使国家生存陷入危险”转变为侵略“对国家主权和/或领土完整构成严重威胁”。
数字阴影(DS),它利用机器学习驱动的数据同化技术,例如非线性贝叶斯过滤和生成AI(Spantini,Baptista和Marzouk 2022; Gahlot,Orozco等人2024),为监视CO 2存储提供了更详细,更可靠的方法(Herrmann 2023; Gahlot等人。2023; Gahlot,Li等。2024; Gahlot,Orozco等。2024)。通过将不确定性(如渗透率)纳入储层特性,该框架提高了CO 2迁移预测的准确性,包括羽状压力和饱和度,从而降低了GCS项目的风险。但是,数据同化取决于有关储层特性的假设,将储层状态与地震特性联系起来的岩石物理模型以及初始条件。如果这些假设不准确,则预测可能会变得不可靠,进而将危害GCS操作的安全性。减轻这种风险的一种方法是增加用于训练负责数据同化过程的神经网络的预测合奏 - 将先前的预测样本映射到后部。在本演讲中,我们证明,通过合并各种岩石物理模型来增加预测集合,从而减轻了使用不准确模型的负面影响(例如,均匀与斑块饱和模型)。此外,我们发现在某些情况下,集成增强可以提高预测精度。
表示学习被广泛用于观察数据的因果量(例如,有条件的平均治疗效应)。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处,但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性,例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外,这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束,甚至可能导致估计不一致。在本文中,我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者,以在代表水平上定义的因果数量,我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势:它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计,同时提供了有利的理论属性,包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中,我们表明,在某些规律性条件下,我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知,我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架,而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
“与非感染者相比,对打喷嚏和生病的人的感知会激活前岛叶,这是大脑的一个区域,除其他外,它还参与内感受,即感知自身身体的生理反应,它代表了大脑和免疫系统之间的重要接口。此外,测试对象的 sIgA 释放量增加,与岛叶活动强度类似,”博士说。埃丝特·迪克霍夫 (Esther Diekhof),汉堡大学生物系神经内分泌学工作组负责人,该研究的作者。 “这表明大脑的这个区域在控制体液免疫反应方面发挥着核心作用,体液免疫反应为口腔粘膜做好与预期病原体接触的准备,例如当有人在附近打喷嚏时。”
如果说机器学习和人工智能的发展在当今的许多研究和技术领域发挥着作用,那么它与神经科学有着特殊的关系。事实上,深度学习在历史上受到我们对大脑的认识的启发,与神经科学有一些共同的词汇,有时可以被认为是大脑的模型。以癫痫发作这一特定例子为例,这种发作可以在任何生物神经组织中发生,我们提出了一个问题,即用于深度学习的模型是否以及如何捕捉或模拟这些病理事件。这个特定的例子是一个起点,可以讨论这些模型的性质、局限性和功能,以及我们对大脑模型的期望。最后,我们认为,研究大脑的复杂性需要一种多元化的方法,以实现不同模型的综合共存。
结果:我们生产了一种不含佐剂的自组装纳米颗粒疫苗,可对抗多种甲型流感病毒。这种纳米颗粒疫苗在幽门螺杆菌铁蛋白表面显示多抗原靶点,该铁蛋白由 H3N2 病毒血凝素的胞外域和三个串联高度保守的甲型流感病毒 M1 表位组成,这些表位与通用辅助 T 细胞表位 PADRE 融合,称为 HMP-NP。HMP-NP 在杆状病毒-昆虫细胞系统中以可溶形式表达,并自组装成均质纳米颗粒。动物免疫研究表明,HMP-NP 纳米疫苗引起的血凝抑制 (HAI) 滴度比灭活甲型流感疫苗高 4 倍。 HMP-NPs 对 H3N2 病毒和 H1N1 和 H9N2 病毒异源株诱导的中和滴度分别比灭活流感疫苗高约 8、12.4 和 16 倍。同时,我们还观察到 HMP-NPs 诱导的 IFN-γ 和 IL-4 分泌细胞数量比灭活流感疫苗高约 2.5 倍。重要的是,使用 HMP-NPs 进行鼻内免疫(不使用任何佐剂)可诱导有效的粘膜 IgA 反应并赋予对 H3N2 病毒的完全保护,以及对 H1N1 和 H9N2 病毒的部分保护,并显着降低肺病毒载量。
摘要 干细胞研究的进步和前景引发了许多特定的伦理问题。虽然生物学研究人员和生物技术创新者往往很难驾驭干细胞研究的伦理环境,但公众和其他相关人士(从伦理学家到政策制定者)也很难掌握一个朝多个方向发展的新兴领域的技术性。类器官是这些新的生物技术结构之一,目前正在引起生物伦理学的激烈争论。在本指南中,我们认为不同类型的类器官具有不同的新兴特性,具有不同的伦理含义。从一般特性到特定特性,我们从哲学和伦理的角度提出了类器官技术和其他相关生物技术的类型学。我们指出了相关的伦理问题,并试图传达正在进行的研究和新兴技术对象所特有的不确定性。