XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System揭示
Z-Flipon变体揭示了Z-DNA和...
鉴于Z-DNA的作用，鉴于其染色性质仍然具有挑战性。在这里，我们对在实验鉴定的Z-DNA形成序列（Z-lipons）上训练的DNABERT变形金刚算法进行全基因组审查。该算法对现有方法产生了较大的性能增强（F1 = 0.83），并实现了计算诱变，以实现基础替代对Z-DNA形成的影响。我们表明Z- iPons富含启动子和端粒，过度扎根定量性状基因座，用于RNA表达，RNA编辑，剪接和与疾病相关的变体。我们在许多正交数据库和定义的junction基序中进行了跨估算。令人惊讶的是，我们描述的许多效果可能是通过Z-RNA形成介导的。在Scarf2，Smad1和Cacna1转录本中鉴定了共享的Z-RNA图案，而非编码RNA中存在其他基序。我们为Z-RNA折叠提供了证据，该折叠通过替代krab域锌纤维蛋白的剪接来促进适应性免疫。对OMIM和推定的GNOMAD功能丧失数据集的分析表明，Z流iPon的重叠在8.6％和2.9％的Mendelian病基因中，Mendelian疾病基因的重叠，大大扩展了映射到Z- iPons的表型的范围。
揭示个人节奏能力
1. 国际大脑、音乐和声音研究实验室 (BRAMS)，加拿大蒙特利尔 2. 蒙特利尔大学心理学系，加拿大蒙特利尔 3. 大脑、语言和音乐研究中心 (CRBLM)，加拿大蒙特利尔 4. 华沙经济与人文科学大学，波兰华沙 5. EuroMov 数字健康运动中心，法国蒙彼利埃 IMT Mines Ales 大学 6. 里昂大学、克劳德贝尔纳里昂第一大学、人类运动生物学校际实验室，EA 7424, 69 622，法国维勒班 7. IMT Atlantique，法国布雷斯特 8. 巴黎西岱大学，法国巴黎 9. 马克斯普朗克心理语言学研究所比较生物声学小组，荷兰奈梅亨 10. 马斯特里赫特大学神经心理学与精神药理学系，荷兰马斯特里赫特11. 大学医学中心耳鼻咽喉科/头颈外科系
揭示了抗菌抗性的大流行
抗菌耐药性（AMR）是对人，动物和环境健康的主要全球威胁，它正在不断发展。应归咎于多药（MDR）细菌的发展，传播和持久性，也称为“超级细菌”。抗菌剂的有效性受到耐受性或抵抗力从首次使用的潜力而损害。用于治疗细菌，真菌，病毒和寄生虫感染的抗菌剂属于此类。随着这种耐药的增长，几种生理和生化过程可能会发挥作用。在人类历史上的关键时刻发现了抗生素，彻底改变了医学并挽救了无数的生命。可悲的是，这种“魔术子弹”之后是对它们产生抗药性的病原体。尽管在过去几十年中采取了几项建议和措施，但环境并没有跟上微生物越来越对可用药物的免疫力，这种现象称为抗菌耐药性（AMR）。鉴于AMR危机的幅度以及受其影响影响的众多社会领域，该问题的解决方案必须是全面和系统的。 在这一点上，不可能确定预测未来的情况，但是由于新型抗生素的稀缺性，AMR的调节似乎非常困难。 要解决此问题，应使用多方面的策略。 医学生，医生和药剂师必须接受持续和更新的培训。 除非迅速解决AMR，否则可能会丢失。鉴于AMR危机的幅度以及受其影响影响的众多社会领域，该问题的解决方案必须是全面和系统的。在这一点上，不可能确定预测未来的情况，但是由于新型抗生素的稀缺性，AMR的调节似乎非常困难。要解决此问题，应使用多方面的策略。医学生，医生和药剂师必须接受持续和更新的培训。可能会丢失。必须将研究的一个组成部分纳入AMR政策，以及制药行业的鼓励生产“超级细菌抗生素”。
揭示心理资本在提升
摘要 在当今的劳动力市场中，尤其是在信息技术 (IT) 领域，为职业做好准备变得越来越重要。职业准备涵盖了广泛的技能和能力。本研究探讨了心理资本 (PsyCap) 对塑造信息技术 (IT) 毕业生的职业准备及其维度的影响。PsyCap 包括自我效能、乐观、希望和韧性，据推测可以增强职业准备的各个维度，包括技术能力、专业行为、适应性、终身学习导向、职业规划和压力管理。采用的研究设计本质上是定量的，并通过调查收集了 105 名最后一年的 IT 学生的数据。研究结果显示，PsyCap 与职业准备之间存在很强的正相关关系，PsyCap 维度与关键职业准备指标之间存在显著相关性。具体而言，自我效能与技术能力和专业行为呈正相关，乐观与适应性和终身学习呈正相关，希望与职业规划呈正相关，韧性与压力管理呈正相关。研究结果表明，在提高职业准备度的干预措施中，应优先提高自我效能、希望和韧性，而乐观主义在这一背景下可能发挥的作用不那么关键。这些结果强调了心理能力在帮助 IT 毕业生做好就业准备方面的重要性，并强调需要有针对性的干预措施来增强心理能力，以弥补职业准备度方面的差距。
重新考虑：揭示电磁干扰的威胁...
摘要 - 随着可再生能源的繁荣（RES），逆变器的数量增殖。电源逆变器是将直接电流（DC）功率从RES转换为网格上交替电流（AC）功率的关键电子设备，它们的安全性会影响RES甚至电力网格的稳定操作。本文从内部传感器的各个方面分析了光伏（PV）逆变器的安全性，因为它们是安全功率转换的基础。我们发现，尽管电磁兼容性（EMC）对策，但嵌入式电流传感器和电压传感器都容易受到1 GHz或更高电磁干扰（EMI）的影响。这样的漏洞会导致不正确的调查并欺骗控制算法，并且我们设计的重新思考可以通过发射精心制作的EMI（即DERIAL of Service（DOS）（DOS））对PV逆变器产生三种类型的后果，从而对逆变器进行物理损坏或抑制电力输出。，我们通过以100 〜150 cm的距离传输EMI信号，在5个现成的PV逆变器甚至实际微电网上成功验证这些后果，甚至在20 w内传输总功率。我们的工作旨在提高对RES电力电子设备的安全性的认识，因为它们代表了新兴的网络物理攻击面向未来的RES统治网格。最后，为了应对这种威胁，我们提供了基于硬件和基于软件的对策。
尾巴鹰揭示了Compos
摘要。肠道微生物组的组成因饮食习惯而变化。我们使用11种禽类的粪便研究了饮食对肠道微生物组组成的影响，这些鸟类消耗了谷物，鱼类和肉类饮食。我们通过16S核糖体RNA的下一代测序（NGS）分析了肠道微生物组的多样性和组成。谷物差异比肉类和鱼类组具有更高的肠道微生物组多样性。谷物饮食组的细菌植物和坚硬的门比在肉类和鱼类基团中高。谷物基团的Veillonellaceae比肉类比肉类群高，而Eubacteriaceae的比率高于Fish-Diet习惯。为了阐明饮食在同一物种中的影响，将白尾鹰（Haliaeetus albicilla，n = 6）分为两组，仅给出了大约一个月的鹿肉或鱼。通过NGS分析了两组中个体的肠道微生物组的组成。有一些细菌水平（乳酸菌，科罗细菌等）的迹象在每个饮食组中。此外，上周在上周切换每种饮食的每个人都变成了细菌菌群组成的每个特征。上面的结果表明，即使在同一物种中，肠道微生物组的组成也取决于饮食。
Clusterprofiler GO和KEGG 富集分析R代码详解
连。这些关系可以是“is_a”或“part_of”，形成了一个有向无环图（DAG）的结构。 GO注释是将基因产 物与GO术语相关联的过程，这对于理解基因的功能和进行基因表达分析至关重要。 GO注释的结果可 以用于多种分析，包括基因本体论富集分析，这是一种统计方法，用于确定在一组基因中哪些GO术 语的出现频率显着高于随机预期，从而揭示基因集的生物学功能。
他们通过计算和人工智能揭示了蛋白质的秘密
当 Demis Hassabis 和 John Jumper 确认 AlphaFold2 确实有效后，他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后，他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时发现的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。Google DeepMind 还将 AlphaFold2 的代码公开，任何人都可以访问它。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到 2024 年 10 月，来自 190 个国家的 200 多万人使用了 AlphaFold2。以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，甚至可能根本无法获得。现在只需几分钟即可完成。这个人工智能模型并不完美，但它可以估计它所生成的结构的正确性，因此研究人员知道预测的可靠性。图 5 显示了 AlphaFold2 如何帮助研究人员的众多示例中的几个。
他们通过计算和人工智能揭示了蛋白质的秘密
当 Demis Hassabis 和 John Jumper 确认 AlphaFold2 确实有效后，他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时迄今为止发现的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。Google DeepMind 还将 AlphaFold2 的代码公开，任何人都可以访问它。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到 2024 年 10 月，来自 190 个国家的 200 多万人使用了 AlphaFold2。以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，甚至可能根本无法获得。现在只需几分钟即可完成。这个人工智能模型并不完美，但它可以估计它所产生的结构的正确性，因此研究人员知道预测的可靠性。图 5 展示了 AlphaFold2 如何帮助研究人员的众多示例中的几个。
用（计算机）鼠标查看：如何揭示问题……
1 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯, CNRS, 格勒诺布尔 INP, LJK, 38000 格勒诺布尔, 法国 2 雷恩大学 2, LP3C EA 1285, 35000 雷恩, 法国 3 大学格勒诺布尔阿尔卑斯大学。Savoie Mont Blanc，LIP/PC2S，38000 Grenoble，法国 这项工作得到了 Pôle Grenoble Cognition 和法国国家研究机构在“Investissements d'avenir”计划 ANR-15-IDEX-02 和 ANR-11-LABX-0025-01 框架内的支持。我们感谢 Alisée Bruno 在实验 1 中对数据收集的帮助。*通讯作者：Annique Smeding，BP 1104，73011 Chambéry cedex，法国。电话：+33 4 79 75 85 89；电子邮件：annique.smeding@univ-smb.fr Jean-Charles Quinton，LJK - Bâtiment IMAG， 700 Avenue Centrale, 38401 Domaine Universitaire de Saint-Martin-d'Hères，电话：+33 4 57 42 17 78，电子邮件：quintonj@univ-grenoble-alpes.fr