XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System核纤层
拓扑异构酶 2B 和层蛋白 B 受体对基因组-核纤层相互作用的协调控制
层蛋白（NL）。控制基因组与 NL 相互作用的因素在很大程度上仍然难以捉摸。在这里，我们确定 DNA 拓扑异构酶 2 beta（TOP2B）是这些相互作用的调节器。TOP2B 主要与 LAD 间（iLAD）染色质结合，其消耗导致 LAD 和 iLAD 之间的基因组分区部分丢失，这表明其活性可能保护特定 iLAD 免于与 NL 相互作用。TOP2B 消耗对 LAD 与层蛋白 B 受体（LBR）相互作用的影响大于与层蛋白的相互作用。尽管两种蛋白质在基因组中的位置不同，但 LBR 消耗的表型模拟了 TOP2B 消耗的影响。这表明在 NL 组织基因组的互补机制。事实上，TOP2B 和 LBR 的共同消耗会导致部分 LAD/iLAD 倒置，反映了致癌基因诱导衰老的典型变化。我们提出，由 iLAD 中的 TOP2B 和 LAD 中的 LBR 控制的协调轴维持着基因组在 NL 和核内部之间的划分。关键词：层粘连结构域、DNA 拓扑结构、DNA 拓扑异构酶、基因组组织、核外围、层粘连蛋白 B 受体、NE 系链。重点：
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
基于肽的凝聚层核心囊泡...
区室化是生命的标志，也是当前构建人工细胞的核心目标。[1] 人们研究了不同类型的区室，包括脂质体、蛋白质体、聚合物体和凝聚层，以深入了解区室化对活细胞中常见的生物分子和生化反应网络的作用。[2] 然而，这些区室无法模拟活细胞的所有功能特征，包括高内部生物分子浓度、选择性膜和与其他细胞相互作用的能力。凝聚层液滴是一种类似细胞的区室，由RNA、肽或小分子在多种非共价相互作用的驱动下通过液-液相分离（LLPS）自发形成。[3] 凝聚层的物理性质取决于其组成部分的结构-功能关系。一般来说，它们含有高浓度的肽或RNA，模拟活细胞内的物理化学环境。[4] 然而，由于缺乏膜，通常会导致快速聚结，这对它们的稳定性构成了挑战。此外，没有屏障意味着难以选择性地吸收营养物质并去除废物同时保留有用的产品。[3,5] 脂质基膜结合区室（其中脂质体是最著名的例子）也常被用作原始细胞模型进行研究，但它们内部的溶质浓度通常低于活细胞中的生物分子浓度，或者当高渗透压没有得到仔细平衡时，它们有破裂的危险。[6]
具有半透膜的肽基凝聚层核心囊泡
区室化是生命的标志，也是当前构建人工细胞的核心目标。[1] 人们研究了不同类型的区室，包括脂质体、蛋白质体、聚合物体和凝聚层，以深入了解区室化对活细胞中常见的生物分子和生化反应网络的作用。[2] 然而，这些区室无法模拟活细胞的所有功能特征，包括高内部生物分子浓度、选择性膜和与其他细胞相互作用的能力。凝聚层液滴是一种类似细胞的区室，由RNA、肽或小分子在多种非共价相互作用的驱动下通过液-液相分离（LLPS）自发形成。[3] 凝聚层的物理性质取决于其组成部分的结构-功能关系。一般来说，它们含有高浓度的肽或RNA，模拟活细胞内的物理化学环境。[4] 然而，由于缺乏膜，通常会导致快速聚结，这对它们的稳定性构成了挑战。此外，没有屏障意味着难以选择性地吸收营养物质并去除废物同时保留有用的产品。[3,5] 脂质基膜结合区室（其中脂质体是最著名的例子）也常被用作原始细胞模型进行研究，但它们内部的溶质浓度通常低于活细胞中的生物分子浓度，或者当高渗透压没有得到仔细平衡时，它们有破裂的危险。[6]
具有半透膜的肽基凝聚层核心囊泡
区室化是生命的标志，也是当前构建人工细胞的核心目标。[1] 人们研究了不同类型的区室，包括脂质体、蛋白质体、聚合物体和凝聚层，以深入了解区室化对活细胞中常见的生物分子和生化反应网络的作用。[2] 然而，这些区室无法模拟活细胞的所有功能特征，包括高内部生物分子浓度、选择性膜和与其他细胞相互作用的能力。凝聚层液滴是一种类似细胞的区室，由RNA、肽或小分子在多种非共价相互作用的驱动下通过液-液相分离（LLPS）自发形成。[3] 凝聚层的物理性质取决于其组成部分的结构-功能关系。一般来说，它们含有高浓度的肽或RNA，模拟活细胞内的物理化学环境。[4] 然而，由于缺乏膜，通常会导致快速聚结，这对它们的稳定性构成了挑战。此外，没有屏障意味着难以选择性地吸收营养物质并去除废物同时保留有用的产品。[3,5] 脂质基膜结合区室（其中脂质体是最著名的例子）也常被用作原始细胞模型进行研究，但它们内部的溶质浓度通常低于活细胞中的生物分子浓度，或者当高渗透压没有得到仔细平衡时，它们有破裂的危险。[6]
脊柱蛋白酶神经元在脊髓核核核中，珠核核
掠夺性狩猎在动物生存中起着至关重要的作用。与运动相关的振动体感信号传导对于小鼠的猎物检测和狩猎至关重要。然而，关于转化振动体感知提示以触发掠食性狩猎的神经回路知之甚少。在这里，我们报告了雄性小鼠振动区域的机械力是掠夺性狩猎的关键刺激。机械诱发的掠食性狩猎是通过脊柱三叉神经核（SP5I）中胆囊基蛋白阳性（CCK +）神经元的化学灭活消除的。CCK + SP5I神经元对机械刺激的强度做出了反应，并将神经信号发送到了与刻板印象捕食狩猎运动作用相关的上丘。突触失活了CCK + SP5I神经元到上丘的投影，机械诱发的掠夺性攻击受损。一起，这些数据揭示了脊柱三叉神经回路，该回路特定于翻译振动的体感提示来引发掠夺性狩猎。
afcp-advanced-核核-Roadmaps.pdf
几代人满足自己的需求（https://www.un.org/sustainabledevelvement/development-agenda）。第四代国际论坛于2009年提出的以下围绕可持续性：核能系统将提供可持续的能源产生，以符合清洁的空气目标，并为全球能源生产提供系统的长期可用性和有效的燃料利用。They will minimise and manage their nuclear waste and notably reduce the long-term management burden, thereby improving protection for the public health and the environment (https://www.gen-4.org/gif/jcms/c_9502/generation-iv-goals) 8 In September 2018, the US Department of Energy (DOE) and the Department for Business, Energy, and Industrial Strategy (BEIS) signed the Civil Nuclear Energy Research
![[研究笔记]人工智能技术对核威慑的影响](/simg/g:\will\search\icon\source\7\75900a8296f391c1610166ba52d9e4792871020c.png)
[研究笔记]人工智能技术对核威慑的影响
4 Rafael Loss 和 Joseph Johnson，“人工智能会危及核威慑吗？”War on the Rocks，2019 年 9 月 19 日，https://warontherocks.com/2019/09/will-artificial-intelligence-imperil-nuclear-deterrence/。5 Michael C. Horowitz、Paul Scharre 和 Alexander Velez-Green，“稳定的核未来？自主系统和人工智能的影响，”ArXiv.org，2019 年 12 月，第 2 页，https://arxiv.org/ftp/arxiv /papers/1912/1912.05291.pdf 6 Edward Geist 和 Andrew J. Lohn，“人工智能如何影响核战争风险？“兰德公司，2018 年，https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/perspectives/PE200/PE296/RAND _PE296.pdf。7 斯德哥尔摩国际和平研究所 (SIPRI)，“人工智能对战略稳定和核风险的影响，第一卷：欧洲-大西洋视角”，编辑。Vincent Boulanin，2019 年 5 月，https:// www.sipri.org/sites/default/files/2019-05/sipri1905-ai-strategic-stability-nuclear-risk.pdf。