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模块化的营养结构改变了通过海洋食品网的能量流
食品网络互动控制生态系统如何应对气候变化和生物多样性丧失。模块化，其中物种的亚组与亚组外的物种相比，彼此相互作用的频率更高，它是与食物网稳定性相关的关键结构特征。我们试图通过比较四个高度解决的海洋食品网的结构来解决对生态系统之间如何变化的模块化，并使用模拟的退火算法来识别网络模块和随机森林模型，以预测基于八个功能特征集的模块的物种分布。两个离岸网络中的模块在很大程度上是通过营养水平分配的，在它们之间产生了相互依存，而两个半封闭式海湾中的模块通常分为具有较少的营养分离和包含独特的基础资源的能量通道，从而在能源通过网络中提供了更大的基础资源。觅食栖息地和流动性预测了所有网络中的模块成员资格，而体重和觅食策略也分别区分了海上和海湾生态系统的模块。环境异质性可能是推动模块化差异的关键因素，以及功能性状在预测模块构件中的相对重要性。我们的结果表明，除了整体网络模块化外，在推断有关生态系统稳定性时，还应考虑食物网中模块的营养结构。
升高的糖皮质激素改变了下丘脑神经发生的发育动力学
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年7月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.27.525966 doi：Biorxiv Preprint
改进了通过微电网系统中断层的网格形成逆变器的控制策略
摘要 - 本文制定了具有断层乘车（FRT）功能的网格形成（GFM）逆变器的改进控制策略，以确保在断层条件下，尤其是岛状的微电网和不对称断层的微电网稳定运行。提出的控制策略包括对积极序列和负序列控制以及自适应虚拟阻抗（VI）控制的双重控制。与现有作品不同，所提出的策略仅对积极序列控制的D组分应用VI控制，并将正序控制的Q分量和负序列控制的DQ组成的Q分量为零，从而提高了稳定性，从而提高了稳定性和平衡的三相电压。VI控制的自适应特征可确保在严重断层下GFM逆变器的稳定性，这可能会导致内部电流环的饱和，如果VI不自适应，则不稳定。模拟各种不平衡断层具有高断层阻抗的结果表明，提出的控制策略可提高GFM逆变器的稳定性，并在岛的微电磁体中实现稳定且平衡的输出电压。和该算法还提高了具有高断层阻抗和低断层阻抗的平衡断层下GFM逆变器的稳定性。
改变了代谢功能障碍相关的脂肪分裂性肝病（MASLD）
1微生物学和神经病学计划，生物医学研究所，智利大学医学院，圣地亚哥8380453，智利； alezazueta28@gmail.com 2胃肠病学领域实验室，胃肠病学部，医院医院，医院ClíIniconico nico nico de Chile，圣地亚哥8380456，智利； lucia.valenzuela.perez@gmail.com（l.v.-p.）; nicolas.ortiz@ug.uchile.cl（N.O.-L。）; araceliple@gmail.com（A.P.-L。）; vf.torres.martinez@gmail.com（V.T。）; nico.aliaga.t@gmail.com（N.A。）; merinog.pablo@gmail.com（p.m.）3胃科医学系胃肠病学单位，智利圣地亚哥8380456； dannette.vania@uchile.cl（D.G.）; asandovalv@ug.uchile.cl（A.S.）; ncovarrubias@hcuch.cl（N.C.）; eperezdearce@gmail.com（E.P.D.A.）; maximocattaneo@gmail.com（m.c。）; dralvarourzua@gmail.com（a.u.）; jproblero@gmail.com（J.P.R.）; jponiachik@hcuch.cl（J.P。）4营养系，智利大学医学院，圣地亚哥8380453，智利； mgottela@uchile.cl *通信：fmagne@uchile.cl（F.M.）; carollbeltranm@uchile.cl（C.J.B.）;电话。： +56-2-2978-9627（F.M.）; +56-9-78987-679（C.J.B.）
改进了锂离子细胞中软短检测的方法...
电池电池安全在开发和生产锂离子电池中至关重要。为了确保这些电池安全，至关重要的是要对电池电池进行严格的测试，例如EP-WI-037。本技术论文探讨了将电池电池纳入EP-WI-037的原因，其中包括各种测试，例如OCV，自排放，ΔOCV，视觉检查，质量，尺寸，尺寸，DCIR和容量。这些测试有助于识别各种缺陷，例如分离器桥接缺陷，密封腐蚀，罐头或标头中的缺陷，不足或过多的电解质，底部凸起以及在填充电池的电池中的性能。通过尽早确定这些缺陷，可以防止潜在的安全危害，并确保电池在整个使用寿命中发挥最佳性能。
Clinimmune Labs改变了独特生态系统中的患者预后
Clinimmune Labs是专门从事细胞疗法和基因疗法的创新者和专门的有远见者的网络。Clinimmune是干细胞疗法的先驱，他们认识到他们的团队为这项工作带来了独特的生态系统，将成功推向了新的水平，从而为多个国家 /地区的更多患者挽救了更多的患者，并在科学发现方面取得了更多进展。
改进了有关增强牲畜农业饲料生产的农艺实践
缺乏富含营养的饲料和草料是牲畜种植的问题之一。足够的耕作作业，及时且合适的水管理，杂草管理，虫害和疾病管理，肥料管理，以适当的时间和种子速率，及时收获以及其他农艺技术的播种，都可以帮助增加饲料和草料作物的营养含量和产量。在本研究中已系统地审查了许多研究和审查论文。与零耕种相比，耕作练习（例如原发性，次要，常规和深耕种）可以增强绿色饲料的干物质和产量。饲料作物的有机物（OM）含量和干物质（DM）通过常规且适当的灌溉增加。早期收获的草料的DMD（干物质消化率）和CP（粗蛋白）含量高于最近收获的草料的含量。氮的应用促进了农作物的发育和生长，增加了绿色饲料的产量并提高了其质量。间作对于增加饲料作物的产量至关重要。与玉米和牛豆的唯一种植相比，在玉米 +牛豆间的间作中发现产量更高。饲料的产量和质量通过晚期播种而降低。虫害和疾病的管理可增强饲料和草料的产生和质量。因此，我们得出一个结论，即饲料和草料作物的生产及其质量参数受农艺实践的极大影响。关键字：品种，种子速率，播种，灌溉，切割时间
Pioneer Factor 改进了基于 CRISPR 的 C-To-G 和 C-To-T 碱基编辑
真核生物中的碱基编辑事件需要兼容的染色质环境，但关于染色质因子如何影响编辑效率或窗口的研究很少。通过设计与各种先驱因子融合的BE（碱基编辑器），作者发现SOX2显著提高了GBE和CBE的编辑效率。SoxN-GBE（SOX2-NH3-GBE）提高了原型间隔物整体胞嘧啶的编辑效率，而SoxM-GBE/CBE（SOX2-Middle-GBE/CBE）则能够在PAM-近端胞嘧啶处实现更高的碱基编辑。通过分离SOX2的功能域，构建了SadN-GBE（SOX2激活域-NH3-GBE）以获得更高的编辑效率，而SadM-CBE则具有更宽的编辑窗口。通过 DNase I 试验，还证明了编辑效率的提高很可能与 SAD 诱导染色质可及性有关。最后，使用 SadM-CBE 在原癌基因 MYC 中引入终止密码子，该位点以前很少被高效编辑。在这项工作中，通过融合先锋因子或其功能域构建了一类新的先锋 BE，它在真核生物中表现出更高的编辑效率或更宽的编辑窗口。
改进了神经元基因抑制的CRISPR/DCAS9干扰工具
遗传物质的表达控制大脑发育，分化和功能，以及对基因表达的有针对性操纵以了解基因功能对健康和疾病状态的贡献。尽管CRISPR/DCAS9干扰（CRISPRI）技术的最新改进已使在选定的基因组站点的有针对性的转录抑制作用，但将这些技术集成到非分散神经元系统中仍然具有挑战性。以前，我们优化了双性能病毒表达系统，以表达有丝分裂后神经元中的基于CRISPR的激活机制。在这里，我们使用了类似的策略来适应改进的DCAS9-KRAB-MECP2抑制系统，以用于神经元中的鲁棒转录抑制。我们发现，由神经元选择性的人突触素启动子启用的dcas9-krab-MeCP2构建体启用了初级大鼠神经元中的转基因表达。接下来，我们使用靶向多种基因启动子的CRISPR SGRNA证明了转录抑制作用，并与现有的RNA干扰方法相比，在复杂的脑源性神经营养因子（BDNF）基因上，该系统在神经元中表现出了优越性。我们的发现前期提高了这项改进的CRISPRI技术，以在神经元系统中使用，从而有可能提高了在神经系统中操纵基因表达状态的能力。
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28