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二氧化碳传感模块调节β-1,3-葡聚糖暴露...
抽象的微生物物种能够与健康个体共存，例如共生真菌白色念珠菌，利用多种策略来逃避我们的免疫防御能力。这些策略包括在其细胞表面掩盖与病原体相关的分子模式（PAMP）的掩盖。我们先前报道说，白色念珠菌会积极降低促炎性PAMPβ-1,3-葡聚糖在其细胞表面的暴露，以响应于与宿主相关的信号（如乳酸和缺氧）。在这里，我们表明白色念珠菌的临床分离株相对于其乳酸和低氧诱导的β-1,3-葡聚糖掩盖了表型变异性。我们利用了这种可变性来识别反应性和无反应性临床分离株。然后，我们对这些分离株进行了RNA测序，以揭示其表达模式表明与乳酸或缺氧诱导的β-1,3-葡聚糖掩模的潜在相关的基因。两个这样的基因的缺失减弱了掩盖：PHO84和NCE103。我们进一步检查了NCE103相关的信号传导，因为先前已显示NCE103编码碳酸酐酶，该碳酸酐酶在低CO 2水平上促进了腺苷酸环酶蛋白激酶A（PKA）信号传导。我们表明，尽管CO 2不会触发白色念珠菌中的β-1,3-葡聚糖掩盖，但SCH9-RCA1-NCE103信号传导模块强烈影响β-1,3-葡聚糖暴露于低氧和乳酸。除了确定控制白色念珠菌中PAMP暴露的新调节模块外，我们的数据还暗示，该模块对于响应于CO 2以外的环境输入的PKA信号很重要。
模块定义表格（MDF）
您将获得对基本实践实验室技术的知识和理解（例如基于实验室的数学技能，移液，称重化学品和制造解决方案）。您将使用当代生物信息学技术来获得对硅中DNA的操纵和分析的经验和洞察力，并将这些知识应用于实验室，您将在其中克隆基因并表达蛋白质。您将进行实验并分析和量化您的结果，并将对您的实际能力进行监控以及记录工作的能力。
主模块优惠-PHAW管理与法律学院 - 学年2025/2026 div>
重要信息 - 所有师父的级别模块都有特定的高级知识先决条件，并且学生有责任确保他们满足这些要求。- 此模块优惠是临时的，可能会改变；因此，不能提前保证位置。- 师父级别的模块通常从星期一到星期四运行。大多数模块的时间表都很灵活，并且每周可能会有所不同。为避免调度冲突，鼓励学生在同一计划和任期内选择模块。
硕士课程的强制性选修模块目录
演示文稿是带有讲义的固定时间窗口中的口头演示，该介绍是基于有关特定主题的奏效文本。目的是传达知识，信息和联系。投资组合考试（PF）最多包括三种评估书面评估，口服评估，实践评估和学生研究项目的评估。在书面证明作为考试的情况下，处理时间不得超过60分钟。研究计划包含有关投资组合考试的评估的信息，包括这些评估的范围，提供这些评估的时期，部分评估如何导致对投资组合评估的整体评估，审查员确定了总体评估以及总体结果以及导致投资组合测试失败的情况。部分服务与考试的主题相同。整个投资组合检查的时间和内容应大致与口头或书面模块检查的时间和内容相对应。
模块手册学士学位...
3学士学位的强制性选修模块I）模块49 3.1每年提供的交叉区域模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 3.2天体物理学和宇宙学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 3.3核心和基本零件物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72 3.4凝结物的物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 3.5光学，激光和原子物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 3.6加速器，等离子体和应用物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116 3.7生物物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 3.8神经科学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。138 3.9大气和气候的物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。142 3.10来自其他课程（导入模块）的强制性强制性模块。。。。。。。。。144
模块化响应分析重新归类为多线性回归问题
动机：模块化响应分析（MRA）是从turg turgation数据中推断生物网络的良好方法。经典，MRA需要线性系统的解决方案，结果对数据和扰动强度中的噪声敏感。由于噪声传播，对10个或更多节点网络的应用很难。结果：我们提出了将MRA作为多线性回归问题的新表述。这使得能够在更大，过度确定且更稳定的方程式系统中整合所有重复和潜在的扰动。可以获得更相关的网络参数的置信区间，我们显示了大小高达1000的网络的竞争性能。以已知零边缘形式的先验知识整合进一步改善了这些结果。可用性和实现：用于获得呈现结果的R代码可从GitHub获得：https：// github.com/j-p-borg/bioinformatics
使用模块化生态系统的自主发现在LHC触发器中进行自适应异常检测
异常检测（AD）代表了一种从根本上进行数据驱动发现的新工具。最初的努力集中在将强大的离线算法调整到这些高通量流系统中，但这种算法应如何适应不断发展的检测器条件的问题仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一个模块化生态系统，以制定和评估自主发现的策略，其中包含了不同的组件，包括：具有时间依赖性效果的数据集，复杂的触发菜单，实时控制机制和成本感知的优化标准。我们通过使用公共CMS数据集的AD触发器进行了基于强化学习的新基准来说明这一框架，旨在鼓励以社区为导向的发展发展新一代智能和适应性触发器。
通用计时器模块V1 UND V3（Bosch-GTM）
GTM-Module - Clock Time Base Module CTBU - Clock Management Unit CMU - Time Base Unit TBU - Digital Phase Locked Loop (DPLL) - Timer Input Mapping Module MAP - Advanced Routing Unit ARU - Timer Input Module TIM - Timer Output Module TOM - ARU-connected TOM ATOM - Parameter Storage Modules PSM (FIFO Submodule) - Broadcast Module BRC - Sensor Pattern Evaluation （SPE） - 多通道Sequencer MCS-监视器单元MON-输出比较单元CMP