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无损单分子计数以绝对量化蛋白质成型
引入了一种新型免疫测定，称为蛋白质相互作用偶联（PICO），以提供清晰的，无参考的蛋白质成型定量 - 精确定量。pico采用隔室化的，均质的单分子测定法，无损和敏感的信号产生，能够检测到每个反应的几个分子。此外，它使用了一个无背景的数字枚举原则，称为decouplexing。pico被视为数学理论，提供了对其化学的理论理解。因此，PICO证明了精确的定量，例如重组和非重组ERBB2和多标记肽RTRX靶标的例证，从而验证了分析和细胞矩阵中内部和外部参考的定量。此外，PICO启用了组合多路复用（CPLEX），这两种抗体之间的读数，通过8个PLEX抗体，12-CPLEX PICO证明，测量模拟和Dactolisib处理后ERBB途径的功能变化，可提供定量的细胞固定图。pico具有对多功能，标准化和准确的蛋白质测量值的重要潜力，从而提供了对生理和干扰细胞过程的见解。
探索定量指数以使用测量系统分析验证的精确性钢琴音色
先前的研究提供了有价值的见解，以探索不同的方式来表征音乐音色，无论是定性或定量的，如下一节所述。然而，问题仍然在多大程度上可以可靠地表征音色，并在某种乐器（例如钢琴）中存在微妙的差异。因此，当前的研究旨在探索和发现定量指数，以精确表征钢琴音色。音色指数的精度将通过在工程和制药行业中使用的最新测量系统分析方法来验证，以确保钢琴音色测量系统的可靠性和可复制性。请注意，钢琴表演技术除其他因素外，还会影响钢琴产生的声音的音色（Bernays and Traube，2013，2014）。但是，这些因素不超出本研究的范围，因为如果没有足够精确的音色测量系统，音色的语义关联会遭受重大的解释变化（Reymore等，2023），并且对钢琴音色控制因子的分析类似于移动（和未确定）目标。一旦确定了精确的音色指数，它们就可以用来表征具有执行技术等各种因素产生的钢琴音色。
扰动参数以了解云对气候变化的贡献
摘要：使用CAM6扰动参数集合（PPE）评估云反馈对大气模型参数的敏感性。CAM6 PPE PERTURBS在262个模拟中45个参数，其中206个参数在此使用。总云反馈中的扩展及其在CAM6 PPE中的六个组件与跨CMIP6和AMIP集合的扩散相当，表明参数不确定性反映了结构不确定性。但是，CAM6 PPE中的高云高度反馈通常比WCRP评估，CMIP6和AMIP值大。我们评估了45个参数中的每个参数的影响在总云反馈和六个云反馈组成部分中的每个参数。我们还探讨了是否可以使用CAM6 PPE来限制总云反馈，但结果不确定。此外，我们发现，尽管CAM6中云反馈的参数敏感性很大，但云反馈从CAM5到CAM6的大幅增加并不是参数值变化的结果。值得注意的是，与AMIP（CAM6.0）相比，CAM6 PPE的运行方式更近是CAM6（CAM6.3），并且与CAM6.0（0.81 W M 2 2 2 K 2 1 1）相比，总云总反馈（0.56 W m 2 2 K 2 1），主要是由于低云中的低云而降低了Tropics and MidlatiD的低云。工作强调了云反馈对CAM6中参数值和结构细节的敏感性。
根据药物类型调整 ICAM-1 靶向 3DNA 纳米载体的设计参数以优化肺部靶向性
摘要：3DNA 有望成为一种药物载体，药物可插入其核心或连接到表面臂。将 3DNA 与靶向细胞间粘附分子 1 (ICAM-1) 的抗体偶联可导致体内肺特异性生物分布高。虽然已经研究了其他纳米载体中各个参数对 ICAM-1 靶向性的作用，但从未对 3DNA 进行过研究，也从未以能够揭示所述参数之间层次相互作用的方式进行过研究。在本研究中，我们使用 2 层和 4 层抗 ICAM 3DNA 和放射性示踪来检查小鼠的生物分布。我们发现，在饱和条件下和测试范围内，与每个载体上的抗体数量、总抗体剂量、3DNA 剂量、3DNA 大小或给药浓度相比，3DNA 上靶向抗体的密度是驱动肺靶向而非肝清除的最相关参数，这些参数影响器官中的剂量，但不影响肺特异性与肝清除率之比。数据预测，可以使用这种生物分布模式调整插入（核心负载）药物的肺特异性递送，而臂连接（表面负载）药物的递送需要仔细的参数平衡，因为增加抗 ICAM 密度会减少可用于药物负载的 3DNA 臂的数量。
“我根据《2000 年信息自由法》给您写信，要求国防部提供以下信息：1. 目前申领即时养老金 (IP) 的武装部队退伍军人总数2. 年龄在 65 岁以下申领即时养老金的退伍军人总数3. 每年从养老金中领取少于 20,000 英镑、少于 15,000 英镑、少于 10,000 英镑和少于 5,000 英镑的即时养老金的退伍军人总数4. 自 2010 年以来，按年份细分，已向国防部退伍军人团队寻求无家可归支持的武装部队退伍军人总数以及国防部在支持中发挥作用的退伍军人无家可归案例总数。如果信息超出第 12 节中的合规成本限制，请告知如何减少请求，同样，如果可以澄清请求中的任何内容，请随时与我联系。” 2022 年 3 月 31 日，您提供了以下澄清：
“我根据《2000 年信息自由法》给您写信，要求国防部提供以下信息：1. 目前申领即时养老金 (IP) 的武装部队退伍军人总数2. 年龄在 65 岁以下申领即时养老金的退伍军人总数3. 每年从养老金中领取少于 20,000 英镑、少于 15,000 英镑、少于 10,000 英镑和少于 5,000 英镑的即时养老金的退伍军人总数4. 自 2010 年以来，按年份细分，已向国防部退伍军人团队寻求无家可归支持的武装部队退伍军人总数以及国防部在支持中发挥作用的退伍军人无家可归案例总数。如果信息超出第 12 节中的合规成本限制，请告知如何减少请求，同样，如果可以澄清请求中的任何内容，请随时与我联系。” 2022 年 3 月 31 日，您提供了以下澄清：
使用局部搜索算法优化金属泡沫的形态参数以获得最高的吸声系数
金属泡沫因其独特的特性被认为是最新的吸声材料之一。通过确定吸声材料的结构特性来预测其声学行为是一种最有效的方法。不幸的是，直接测量这些参数通常很困难。目前，已经有声学模型显示吸声体形貌和吸声系数（SAC）之间的关系。通过优化对SAC有效的参数，可以获得每个频率下的最大SAC。在本研究中，使用基准测试方法，在MATLAB编码软件中验证了Lu提出的模型。然后，使用局部搜索算法（LSA）对金属泡沫形貌参数进行优化。优化参数有三个因素，包括孔隙率、孔径和金属泡沫孔开口尺寸。优化应用于500至8000 Hz的宽频带。预测值与Lu模型得到的基准数据一致。在 500 至 800 Hz 的频率范围内，孔隙率为 50% 至 95%，孔径为 0.09 至 4.55 mm，孔开口尺寸为 0.06 至 0.4 mm，可获得最高的 SAC。在大多数频率下，孔开口尺寸的最佳量为 0.1 mm，可获得最高的 SAC。结论是，所提出的 LSA 方法可以根据 Lu 模型优化影响 SAC 的参数。所提出的方法可以作为优化金属泡沫微观结构参数以提高任何频率下的 SAC 的可靠指导，并可用于制造优化的金属泡沫。