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军团菌肺活生活性状态对颗粒活性碳过滤器定殖的影响
抽象军团菌是饮用水分布和前提铅系统中重要的机会病原体。这项研究研究了颗粒活性碳（GAC）过滤过程中肺炎军团菌的潜在生长，考虑到它们在滤床中的生存状态。使用实验室规模的生物活性GAC柱，并以不同的生存能力（可培养，可行但不可培养（VBNC）和死细胞）尖刺肺炎。监测废水中的基因浓度70天。在与可培养细胞尖刺的柱中，即使在运行70天后，在废水中也检测到高水平的肺炎。然而，当引入VBNC细胞时，废水中的肺炎乳杆菌的水平明显低，尽管仍然高于死细胞峰值的色谱柱。这表明肺炎乳杆菌的生长潜力受到进水中其生存状态的影响。这些发现强调了军团菌再生的生态潜力，并强调了在GAC治疗期间监测其行为的必要性，尤其是当涉及臭氧期间不完全失活时。
制定社会创新业务“AI伦理原则”
我们的目标是通过技术为社会做出贡献。 https://www.hitachi.co.jp/rd/pe/ ※4 能够说明原因可以使数据更加可信、公正，即使出现错误，也能找出需要改进的地方。
使用依赖性，未开发的双激酶信号定位于脑学习电路
研究文章|细胞/分子使用依赖性，未开发的双激酶信号定位于脑学习电路中https://doi.org/10.1523/jneurosci.1126-23.2024收到：2023年6月16日修订：2024年1月12日接受：2024年1月16日2024年1月16日，2024年1月16日版权所有©2024 The Copyright©2024 The Autor©/DIV>
研究文章 使用神经网络对非特定人群的创伤性脑损伤和中风进行脑电图分类
创伤性脑损伤 (TBI) 和中风是毁灭性的神经系统疾病，每天影响数百人。不幸的是，如果没有特定的成像技术或无法去医院，检测 TBI 和中风通常很困难。我们之前的研究使用机器学习对脑电图 (EEG) 进行选择重要特征，并在来自公共存储库的独立数据集上对正常、TBI 和中风进行分类，准确率为 0.71。在这项研究中，我们扩展了范围，探索无特征和深度学习模型是否可以通过纳入更全面的数据提取工具来大幅增加训练数据集的大小，从而提供更好的性能来区分 TBI、中风和正常 EEG。我们将使用线性判别分析和 ReliefF 基于选定特征构建的模型的性能与几种无特征深度学习模型进行了比较。我们使用基于特征的模型实现了 0.85 的受试者工作特征曲线 (ROC) 下面积 (AUC)，使用无特征模型实现了 0.84 的 AUC。此外，我们证明了梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 可以通过在临床检查期间突出显示有问题的 EEG 片段来深入了解特定患者的 EEG 分类。总体而言，我们的研究表明，机器学习和深度学习 EEG 或其预计算特征可以成为 TBI 和中风检测和分类的有用工具。虽然没有超越基于特征的模型的性能，但无特征模型在没有事先计算大量特征集的情况下达到了类似的水平，从而可以更快、更经济高效地部署、分析和分类。
非定域时钟中广义相对论时间膨胀的通用量子修改
相对论通过世界线将每个运动物体与一个固有时联系起来。然而在量子理论中，这种明确定义的轨迹是被禁止的。在介绍量子钟的一般特征之后，我们证明，在弱场、低速极限下，当运动状态为经典（即高斯）时，所有“良好”量子钟都会经历广义相对论所规定的时间膨胀。另一方面，对于非经典运动状态，我们发现量子干涉效应可能导致固有时与时钟测量的时间之间出现显著差异。这种差异的普遍性意味着它不仅仅是一个系统误差，而是对固有时本身的量子修改。我们还展示了时钟的离域性如何导致其测量时间的不确定性增大——这是时钟时间与其质心自由度之间不可避免的纠缠的结果。我们展示了如何通过在读取时钟时间的同时测量其运动状态来恢复这种丢失的精度。
使用依赖性，未开发的双激酶信号定位于脑学习电路
成像脑学习和记忆电路激酶信号传导是一个巨大的挑战。基于相的激酶（SPARK）生物传感器的基于相的活性报告剂允许对体内多种相互作用激酶的回路定位研究，包括蛋白激酶A（PKA）（PKA）和细胞外信号调节激酶（ERK）信号。在精确映射的果蝇脑学习/记忆力中，我们发现PKA和ERK信号差异富集在不同的Kenyon细胞连接节点中。我们发现，增强正常电路活性会诱导电路定位的PKA和ERK信号传导，从而在新的突触前和突触后结构域内扩大激酶功能。活性诱导的PKA信号传导与先前选择性ERK信号节点的广泛重叠，而活性诱导的ERK信号在新的连接节点中产生。我们发现，肯尼因细胞中的靶向突触传输阻滞提升了基线ERK信号通常高的肯尼恩细胞中的电路 - 定位ERK诱导，这表明侧向和反馈抑制。我们发现通路链接的孟-PO（人类SBK1）丝氨酸/苏氨酸激酶的过表达，以改善学习获取和记忆巩固导致可分离的Kenyon细胞电路连接节点中的PKA和ERK信号急剧增强，从而揭示了同步和未提到的信号启动的潜在。最后，我们发现一种机械诱导的表现性癫痫发作模型（易于震惊的“爆炸敏感”突变体）具有强烈升高的电路定位的PKA和ERK信号传导。两性在所有实验中均使用，除了半合基因唯一的癫痫发作模型。过度兴奋，学习增强和表皮性癫痫模型具有相当升高的相互作用激酶信号传导，这表明使用依赖性诱导的共同基础。我们得出的结论是，PKA和ERK信号调制在与学习/记忆潜力有关的癫痫发作易感性基础的使用依赖性空间电路动力学中进行了局部协调。
定量能谱CT在产生醛固酮腺瘤和生产皮质醇的腺瘤的鉴别诊断中
APA和CPA的策略是不同的。在手术治疗方面，CPA是患病一侧的肾小球切除术，而APA在患病方面是完全肾上腺切除术，因此需要准确的鉴别诊断来指导临床治疗计划（2）。 但是，患有APA或CPA的患者显示出一些相似的临床症状和大量的常规成像表现重叠，这使分化很难。 尽管肾上腺静脉抽样（AVS）的经皮插管是APA诊断的“黄金标准”，但该程序的难度，成本和侵入性限制了其在临床实践中的广泛使用。 在传统的成像检查中，评估主要基于肿瘤的大小，密度，边界和增强度，帮助放射学家和临床医生区分肾上腺肿块是肾上腺瘤还是非腺瘤。 其他将ACA功能作为APA或CPA的功能进一步区分（3）。 作为成像技术，双能计算机断层扫描（DECT）或称为Spectrum CT具有为组织内部各种材料提供多种定量信息（4）的优点，以阐明良性和恶性肿瘤（5,6）。 DECT可以通过覆盖更广泛的能量参数来直接准确地反映病变中的血液供应和血管生成状态，从而提供更丰富的定性和定量诊断信息。 到目前为止，据我们所知，使用这种成像模式将APA与CPA区分开的几乎没有相关的报告。 COM/ARTICE/VIEW/10.21037/QIMS-22-1279/RC）。在手术治疗方面，CPA是患病一侧的肾小球切除术，而APA在患病方面是完全肾上腺切除术，因此需要准确的鉴别诊断来指导临床治疗计划（2）。但是，患有APA或CPA的患者显示出一些相似的临床症状和大量的常规成像表现重叠，这使分化很难。尽管肾上腺静脉抽样（AVS）的经皮插管是APA诊断的“黄金标准”，但该程序的难度，成本和侵入性限制了其在临床实践中的广泛使用。在传统的成像检查中，评估主要基于肿瘤的大小，密度，边界和增强度，帮助放射学家和临床医生区分肾上腺肿块是肾上腺瘤还是非腺瘤。其他将ACA功能作为APA或CPA的功能进一步区分（3）。作为成像技术，双能计算机断层扫描（DECT）或称为Spectrum CT具有为组织内部各种材料提供多种定量信息（4）的优点，以阐明良性和恶性肿瘤（5,6）。DECT可以通过覆盖更广泛的能量参数来直接准确地反映病变中的血液供应和血管生成状态，从而提供更丰富的定性和定量诊断信息。到目前为止，据我们所知，使用这种成像模式将APA与CPA区分开的几乎没有相关的报告。COM/ARTICE/VIEW/10.21037/QIMS-22-1279/RC）。我们研究的目的是探索APA和CPA之间能量谱参数的差异，筛选有意义的能量谱指标，并为两者的鉴别诊断提供了理论基础。我们按照明星报告清单介绍本文（可在https：//qims.amegroups。
技术版4。如何测量微生物细胞计数并发展微生物鸡尾酒...
JCM 30893 NBRC 113350 NBRC 3301 JCM 5825T NBRC 13955T NBRC 107605T NBRC 100911T NBRC 13719T NBRC NBRC 14164T当时使用MS或FCM和FCM的参考值进行测量时，
scdtl：基于深度转移学习的单细胞RNA-seq插定使用散装细胞信息
摘要。动机：单细胞RNA示例（SCRNA-SEQ）的增长量使研究人员能够研究细胞性质和基因表达曲线，从而在单细胞水平上提供了转录组的高分辨率视图。但是，SCRNA-Seq数据中通常存在的辍学事件仍然是下游分析的挑战。尽管已经开发了许多研究来恢复单细胞表达曲线，但它们的性能有时会受到不完全利用基因之间的固有关系而受到限制。结果：为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度转移学习的方法，称为SCDTL，称为SCDTL，用于通过探索大量的RNA序列信息来推出SCRNA-Seq数据。SCDTL首先使用Denoising AutoCododer（DAE）训练批量RNA-Seq数据的插补模型。然后，我们应用了一个域的适应体系结构，该结构在批量基因和单细胞基因域之间构建图形，该结构将大量归档模型学到的知识转移到SCRNA-Seq学习任务。此外，SCDTL采用了1D U-NET DeNoising模型的并行操作，以提供不同粒度的基因表示，从而捕获了Scrna-Seq数据的粗糙和精细特征。在最后一步中，我们使用跨通道注意机制来融合从转移的散装螺旋桨和U-NET模型中学到的效果。在评估中，我们进行了广泛的实验，以证明基于SCDTL的方法可以在定量比较和下游分析中优于其他最新方法。联系人：zhangd@szu.edu.cn或tianj@sustech.edu.cn
利用定位雷达对分离目标等测量方法的研究
- 通过将高速摄像机与定位雷达一起使用，可以提高定位雷达的跟踪精度。 ・利用高速摄像机获取的事件信息（分离、自毁等），对定位雷达的接收信号进行信号处理，可以检测导弹自毁时产生的飞行物碎片。 - 可以破坏或分离特征，例如传播。 - 检查目标相关处理方法，该方法被认为是目标分离期间跟踪不稳定的原因。 - 考虑一种能够准确检测飞行碎片扩散的信号处理方法。