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World File Search System桌岩
定量组合多尺度结构和Minero- ...
在valpelline单元中，带有玉米岩的含有玉米岩的类型是最引人入胜的类型，但对它们的P-T进化知之甚少。由于对这些岩石的完全理解是由岩石和多尺度结构研究的相互作用引起的，因此提供了一种多学科的方法，结合了定量的微结构和Minero化学数据，提供了不同世代的叠加叶子和阶段的区分。在中微观和显微镜下定义了两个主要变形阶段：第一个（d 1）是一种固态变形，开发了叶面（s 1），保留为同时折叠；第二个（D 2）与主要叶片的发展（S 2）有关，与玉米岩和石榴石生长以及熔体产生有关。区域s 2包裹玉米岩，石榴石和熔体聚集体。通过将生物岩校准的地图和ti-in-in-in-biotite温度计结合在〜700至780°C范围内获得的Cordierite种植阶段的温度。
FUT8 指导的 N-糖核心岩藻糖基化受糖结构和蛋白质环境调控
摘要：FUT8 是一种必需的 α -1,6-岩藻糖基转移酶，可使 N-糖链最内层的 GlcNAc 发生岩藻糖基化，这一过程称为核心岩藻糖基化。在体外，FUT8 表现出对双触角复合 N-糖寡糖 (G0) 的底物偏好，但 N-糖链所附着的底层蛋白质/肽的作用仍不清楚。在这里，我们用一系列 N-糖寡糖、N-糖肽和 Asn 连接的寡糖探索了 FUT8 酶。我们发现底层肽在少甘露糖（低甘露糖）和高甘露糖 N-糖链的岩藻糖基化中发挥作用，但对复合型 N-糖链不起作用。使用饱和转移差异 (STD) NMR 光谱，我们证明 FUT8 可识别 G0 N-糖链的所有糖单元和大多数氨基酸残基 (Asn-X-Thr)，这些残基可作为寡糖基转移酶 (OST) 的识别序列。在存在 GDP 的情况下观察到最大的 STD 信号，这表明 FUT8 必须先与 GDP-β-L-岩藻糖 (GDP-Fuc) 结合才能最佳地识别 N-糖链。我们利用 CHO 细胞的糖基化能力基因工程来评估 FUT8 在具有一组特征明确的治疗性 N-糖蛋白的细胞中对高甘露糖和复合型 N-糖链的核心岩藻糖基化。这证实了核心岩藻糖基化主要发生在复合型 N-糖链上，尽管显然只发生在选定的糖基位点上。消除细胞中复合型糖基化能力（KO mgat1）表明，当转化为高甘露糖时，具有复合型 N-糖的糖基位点会失去核心岩藻糖基化。然而有趣的是，对于在有效获取四天线 N-糖方面并不常见的促红细胞生成素，在高甘露糖 N-糖上，三个 N-糖基化位点中有两个获得了岩藻糖基化。对几种蛋白质晶体结构的 N-糖基化位点的检查表明，核心岩藻糖基化主要受 N-糖的可及性和性质的影响，而不是受底层肽序列的性质的影响。这些数据进一步阐明了细胞体外和体内不同的 FUT8 受体底物特异性，揭示了促进核心岩藻糖基化的不同机制。关键词：FUT8、核心岩藻糖基化、N-糖基化、STD NMR、酶动力学、高甘露糖N-聚糖、复合N-聚糖、寡甘露糖型N-聚糖■ 引言
通知第OC20号令和6年5月14日- 关东补给姐
7天前 — 零件编号或规格。1044-815。设备名称。数量。1.00。单位。便携式凿岩机（丸善MA...附条件为申请人具备防卫省竞标资格（各省厅统一资格）...
通知编号 545 2024年1月18日
2024 年 1 月 18 日 — 补给实施如下。说明）。关于执行《日本海上自卫队合同条例》（海牧计第183.27.3.18号。以下简称合同标准格式）海上自卫队岩国空军基地进出入口门的详细内容...
Superhot Rock Energy – 2022 年 11 月更新
在超热岩系统中，水被注入岩石温度超过 400°C 的深处，然后以超临界或过热水的形式返回地面，为发电机提供动力。全球已有多个研发 (R&D) 项目钻探了超热岩，并开始开发在这些极端高温和高压条件下运行的方法。虽然超热资源尚未用于发电，但其高能量潜力已得到广泛认可。冰岛深层钻探项目 (IDDP) 钻探的一口试验井的证据表明，一口井可产生约 36 兆瓦 (MW) 的能量，约为当今典型的 3-5 兆瓦商业地热井的五到十倍。根据 CATF 的初步分析，如果能够以合理的开发成本在干岩中生产出如此大量的能量，超热岩可以与当今每兆瓦时 (MWh) 20-35 美元的天然气工厂相媲美。
镍供应由印度尼西亚的生产激增驱动
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庞巴迪挑战者 605 - Global Jet
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使用变分自编码器增强梯度提升算法进行不平衡岩爆评估及其可解释性
我们开展了一项研究来评估梯度提升算法在岩爆评估中的潜力和稳健性，建立了一个变分自动编码器（VAE）来解决岩爆数据集的不平衡问题，并提出了一种针对基于树的集成学习的多级可解释人工智能（XAI）。我们从现实世界的岩爆记录中收集了537个数据，并选择了四个导致岩爆发生的关键特征。首先，我们使用数据可视化来深入了解数据的结构，并进行相关性分析以探索数据分布和特征关系。然后，我们建立了一个VAE模型来为由于类别分布不平衡而产生的少数类生成样本。结合VAE，我们比较和评估了六种最先进的集成模型，包括梯度提升算法和经典逻辑回归模型，用于岩爆预测。结果表明，梯度提升算法优于经典的单一模型，而 VAE 分类器优于原始分类器，其中 VAE-NGBoost 模型的结果最为理想。与针对不平衡数据集结合 NGBoost 的其他重采样方法（例如合成少数族群过采样技术 (SMOTE)、SMOTE 编辑最近邻 (SMOTE-ENN) 和 SMOTE-tomek 链接 (SMOTE-Tomek)）相比，VAE-NGBoost 模型的效果最佳。最后，我们使用特征灵敏度分析、Tree Shapley 附加解释 (Tree SHAP) 和 Anchor 开发了一个多级 XAI 模型，以深入探索 VAE-NGBoost 的决策机制，进一步增强基于树的集成模型在预测岩爆发生方面的可靠性。
校正：评估半干旱地区岩性歧视的Aster数据和野外光谱法，巴基斯坦东北高原
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