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一氧化氮作为介导电子转移微生物电化学系统中生物膜形成和扩散的信号分子
微生物电化学系统可应用于生物修复、生物传感和生物能源，是生物、化学和材料科学中一个快速发展的多学科领域。由于这些系统使用活微生物作为生物催化剂，因此了解微生物生理学（即生物膜形成）如何影响这些电化学系统非常重要。具体而言，文献中缺乏评估生物膜对介导电子转移系统中代谢电流输出影响的研究。在本研究中，荚膜红杆菌和假单胞菌 GPo1 被用作模型，它们是通过可扩散的氧化还原介质促进电子转移的非致病菌株。一氧化氮作为一种气态信号分子在生物医学中引起了人们的关注，在亚致死浓度下，其可能会增强或抑制生物膜的形成，具体取决于细菌种类。在荚膜红杆菌中，一氧化氮处理与电流产量增加和生物膜形成改善有关。然而，在 P. putida GPo1 中，一氧化氮处理对应着电流输出的显著降低，以及生物膜的分散。除了强调使用电化学工具来评估一氧化氮在生物膜形成中的影响外，这些发现还表明，基于生物膜的介导电子转移系统受益于增加的电化学输出和增强的细胞粘附，与浮游生物相比，这有望实现更强大的应用。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons 署名非商业性禁止演绎 4.0 许可证 (CC BY- NC-ND，http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 的条款发布，允许在任何媒体中进行非商业性再利用、发布和复制，前提是不对原始作品进行任何形式的更改并正确引用。如需获得商业再利用许可，请发送电子邮件至：permissions@ioppublishing.org。[DOI：10.1149/1945-7111/acc97e]
使用扩散 MRI 多室模型和纤维束测量技术对老年抑郁症和冷漠症患者进行大脑微结构评估
晚年抑郁症 (LLD) 很常见，会导致残疾，并使患痴呆症的风险加倍。冷漠症可能会造成认知能力下降的额外风险，但对其病理生理学的了解尚不清楚。虽然已经使用扩散张量成像 (DTI) 评估了白质 (WM) 的改变，但该模型不能准确地表示 WM 的微观结构。我们假设更复杂的多室模型将提供 LLD 和冷漠症的新生物标志物。研究纳入了 56 名个体（LLD n = 35，26 名女性，75.2 ± 6.4 岁，冷漠评估量表得分（41.8 ± 8.7）和健康对照者，n = 21，16 名女性，74.7 ± 5.2 岁）。在本文中，我们通过沿纤维束直接插入微观结构指标，采用基于纤维束的方法来研究 LLD 和冷漠症的新型扩散模型生物标志物。我们进行了多元统计分析，并结合主成分分析来降维数据。然后，我们通过展示文献中经典报道的 LDD 修改，同时报告 LLD 中冷漠的生物学基础的新结果，测试了我们框架的实用性。最后，我们旨在研究冷漠与不同纤维束中微观结构之间的关系。我们的研究表明，新的纤维束，如纹状体运动前束，可能与 LLD 和冷漠有关，这为重度抑郁症中的冷漠机制带来了新的启示。我们还发现了 5 个不同束的扩散 MRI 指标的统计变化，这些变化此前曾在严重认知障碍痴呆症中报告过，这表明这些束之间的这些改变都与动机和认知有关，可能解释了冷漠如何成为退行性疾病的前驱阶段。
创新的扩散（DOI）理论观点
摘要这项研究调查了使用创新（DOI）框架的扩散的学生拥有的数字平台，该数字平台连接了投资者以及由学生拥有的微型，中小型企业（MSME）。这些发现突出了Gemah在提供针对Z Gen Gen企业家的数字偏好量的高效且可访问的资金方面的优势。但是，挑战仍然存在于首次用户至关重要的信息清晰度。可尝试性促进了用户信心，但缺乏证词和案例研究限制了信任，并且该平台的早期开发阶段限制了可观察性。此外，监管和基础设施差距强调了大学和OJK等金融机构的机构支持的重要性。这项研究表明，通过与教育机构的监管保证和协作来提高Gemah的功能，提高透明度并促进用户信任。Gemah具有潜力，可以作为金融包容性的可持续解决方案和印度尼西亚学生MSME的增长。
使用扩散MRI，功能MRI和MEG
目的：推断大脑白质中的信息流，并使用功能性MRI，Di ti usion MRI和MEG恢复皮质活性，而无需手动选择Interest的白质连接。方法：一个贝叶斯网络，编码对大脑状态的先验知识是由成像数据构建的。di usion MRI用于列举皮质区域之间的所有可能连接。功能性MRI用于修剪连接，而无需手动干预，并且会使特定区域处于活动状态的可能性。MEG数据被用作该网络的证据，以获得皮质区域和连接的后验分布。主要结果：我们表明我们提出的方法能够识别与感觉 - 运动任务相关的连接。这使我们能够构建贝叶斯网络，而无需手动选择的连接。使用Sensory-Motor MEG唤起了对该网络的反应，我们的方法识别已知参与视觉活动的区域。此外，还回收了连接这些区域的白色物质纤维捆绑包的信息流。明显的能力：估计白质信息流的当前方法极具侵入性，因此限制了我们对皮质区域之间相互作用的理解。所提出的方法利用功能性MRI，分解MRI和M/EEG来推断皮质区域之间的通信，因此为白质中信息流的非不创探索打开了大门。
生成潜在扩散语言建模产生反...
生成人工智能（AI）为肽设计提供了强大的途径，但是由于庞大的序列空间，复杂的结构 - 活性关系以及平衡抗菌效力和低毒性的需求，此过程仍然具有挑战性。传统方法通常依赖于试验筛选，并且无法有效浏览潜在序列的巨大多样性。在这里，我们介绍了AMP-Diffusion，这是一种使用蛋白质语言模型的嵌入在抗菌肽（AMP）序列上微调的潜在潜扩散模型。通过系统地探索序列空间，AMP扩散可以快速发现有希望的抗生素候选物。我们生成了50,000个候选序列，随后使用我们的APEX预测模型对其进行过滤和排名。从这些过程中，合成了46位顶级候选人并通过实验验证。所得的AMP扩散肽表现出广泛的抗菌活性，靶向临床相关的病原体（包括多药抗性菌株），而人类细胞分析中的细胞毒性较低。机械研究表明，通过膜通透性和去极化进行细菌杀死，肽显示出良好的物理化学特征。在感染的临床前小鼠模型中，铅肽有效地减轻了细菌负担，表现出与多粘蛋白B和Levofloxacin相当的功效，没有可检测到的不良影响。这项研究强调了AMP扩散是设计新型抗生素和生物活性肽的强大生成平台的潜力，提供了一种有希望的策略来解决抗菌耐药性升级的挑战。
图像数据扩散模型的进步
摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法，因为它可以促进增强培训的多样性和质量；从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行，增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型（DMS）构成了生成人工智能（AI）领域中最新且高度有前途的方法之一，它已成为图像数据增强的强大工具，能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统，全面和深入的评论，涵盖了广泛的策略，任务和应用。尤其是对DMS的基本原理，模型架构和培训策略的全面分析。随后，对相关图像增强方法的分类法进行了研究，重点是有关语义操纵，个性化和适应的技术，以及特定于应用程序的增强任务。然后，分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
iffusion r Enderer：视频扩散模型
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染（PBR）准确模拟了光线传输，但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何，高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此，我们介绍了一种iffusion r Enderer，这是一种神经方法，该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验，逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers，为图像编辑任务提供了一个接口，并为渲染模型提供了培训数据。相反，我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说，我们首先训练一个视频扩散模型，用于构成综合数据的反向渲染，该模型可以很好地推广到现实世界的视频，并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
叶片表面细菌群落动力学模型的反应扩散系统
许多生物现象的数学模型，例如疾病的传播，都是基于相互作用的细胞群密度的反应扩散方程。我们从适当重新缩放的动力学玻尔兹曼方程系统，一致地推导出反应扩散方程，用于在宿主介质中相互作用的细胞群的分布函数。我们首先表明，动力学方程的经典扩散极限只会导致线性扩散项。然后，我们展示了可能的策略，以便从动力学层面获得具有非线性扩散和交叉扩散效应的宏观系统。从动力学描述中推导的优点是将反应和扩散系数与相互作用的微观参数联系起来。我们介绍了我们的方法在研究叶子表面不同细菌种群进化中的应用。通过分析方法和数值工具研究了相关宏观系统的图灵不稳定性特性，特别强调了二维空间域中不同参数的模式形成。
通过薄膜中的反应性扩散硅氧化的机理
癫痫是一种常见的慢性神经系统疾病，在全球范围内影响数百万的人[1]。癫痫的高死亡率高 - 直接和间接的后果，例如事故，溺水，受伤下降以及由于长期大脑损害而导致的突然未受到的死亡 - 不需要进行适当的管理以及对疾病降低其潜在风险的监测。尽管抗癫痫药的发展显着提高了该疾病的治疗质量，但仍有30％以上的患者仍与一种特定类型的癫痫症（称为药物抗药性 - 癫痫病（DRE））相比[1]。在没有DRE治疗疗法的情况下，手术治疗可能是降低患者癫痫发作频率的唯一可行处理。但是，考虑到DRE的复杂机制，通过手术实现了根治性的改进
生成扩散模型中的记忆和正则化
摘要。扩散模型已成为生成建模的强大框架。该方法的核心是分数匹配：在不同尺度上，数据分布的嘈杂版本的对数密度的学习梯度。当使用经验数据而不是人口损失评估评分匹配中采用的损失函数时，最小化器对应于时间依赖的高斯混合物的得分。但是，使用此分析可牵引的最小化器会导致数据记忆：在无条件和条件设置中，生成模型都返回训练样本。本文包含对记忆潜在的动力学机制的分析。分析强调了避免重现分析可牵引的最小化器的正规化的必要性；而且，这样做的基础是对如何正规化的原则理解。数值实验研究了：（i）Tikhonov正则化的特性； （ii）旨在促进渐近一致性的正则化； （iii）通过训练神经网络的神经网络的参数不足或提早停止引起的正常化。这些实验是在记忆的背景下评估的，并突出了未来正规化发展的方向。