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地源除冰融雪系统...
与传统技术相比，热除冰和融雪方法在控制交通基础设施表面冬季状况方面具有多种优势。这些包括自动控制安全的表面条件、避免化学物质及其对环境的影响以及延长基础设施的使用寿命。水力传热系统可以利用夏季收集的太阳能和地热交换的季节性热能储存。将这些可再生资源与能源储存结合起来可以节省一次能源。2021 年 6 月，国际能源署 (IEA) 启动了一个项目，旨在利用地面热能源为交通基础设施的表面除冰。本文首次概述了项目目标和方法。© 2022 作者。由 ELSEVIER BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由交通研究领域 (TRA) 会议科学委员会负责同行评审 关键词：除冰；融雪系统；地源；基础设施
转化生长因子-β1的外源对...
脱颖而出的背景：免疫学因素是复发妊娠丧失（RPL）的主要原因（RPL）和诱导母亲耐受性的耐受性是对这种RPL原因的主要治疗方法，但是这种方法的效果是不确定的，需要多种剂量和/或干预措施。这项研究的目的是研究转化生长因子-β1（TGF-β1）的单一施用是否可以改善RPL小鼠的妊娠结局，以及通过TGF-β1驱动免疫耐受性分子吲哚氨基氨基氨基氨基氨酸2,3-二氧氧化物（IDO）的TGF-β1是否导致改善。材料和方法：在这项实验研究中，将40个RPL模型小鼠平均分为一个对照组，该对照组接受了0.01 m磷酸盐缓冲盐水（PBS）和一个治疗组，该治疗组通过尾静脉注射接收了含有2、20和200 ng/ml TGF-β1的PBS。在怀孕的13.5天后处死小鼠，并确定胚胎的探索率。使用蛋白质印迹和免疫组织化学技术在胎盘中检测到IDO，TGF-β1和TGF-β3的表达。结果：在RPL小鼠的胎盘组织中，IDO的表达与TGF-β1正相关（r = 0.591，p <0.001）。在所有治疗组中，胚胎吸收率显着低于对照组，并且在所有治疗组的胎盘组织中IDO的表达显着高于对照组。TGF-β1的表达从治疗组的2、20至200 ng/ml逐渐增加，外源性TGF-β1的浓度与治疗组中胎盘组织中TGF-β1的表达呈正相关（r = 0.372，p = 0.018）。结论：外源性TGF-β1改善了RPL小鼠的妊娠结局，并且可能的治疗性机械性是外源性TGF-β1诱导内源性TGF-β1和IDO的持续表达，这是由于相互诱导的另一个人的表达。该实验可以为RPL患者的未来治疗提供一个新的方向和想法。
源主列表由SRN
A2660 DISPLAY PACK INC 1340 MONROE NW GRAND RAPIDS 49505 KENT Other A2677 AMERIKAM 1337 JUDD AVE SW GRAND RAPIDS 49509 KENT Other A2722 EXPERT COATING CO INC. 2855 MARLIN COURT NW GRAND RAPIDS 49534 KENT Other PTI A2725 GEAR RESEARCH INC 4329 EASTERN AVE GRAND RAPIDS 49508 KENT Other A2809 Mold Masters Company 1455 Imlay City Road Lapeer 48446 Lapeer其他PTI A2849 Wacker Chemical Corp 3301 Sutton Rd Adrian 49221 Lenawee Lenawee其他PTI A2851 Anderson Development Company
ISIS 中子和μ子源
STFC（ISIS）获得了英国国际科学伙伴基金 2 的资助，以支持马来西亚使用 ISIS 直至 2026 年 3 月。该奖项将支付 ISIS 的光束时间费用，并将支持马来西亚研究人员前往 ISIS 进行实验的旅行、食宿费用。
气候元数据和均质化指南
气象数据受到各种观测实践的影响。数据取决于仪器、其暴露、记录程序和许多其他因素。需要记录所有这些元数据，以便尽可能充分利用数据。本指南将确定所有类型的站点应了解的最低限度信息，例如位置和测量单位。额外的信息对于数据用户和提供者都大有裨益。本指南讨论了理想情况下应该存储的完整元数据列表，并包括最佳实践列表。完整的元数据描述了站点自建立到现在以及希望未来的历史。大多数元数据必须从站点的文档（包括当前和历史文档）中获取，而其他一些元数据可以从数据本身获取。为了提供高质量的数据集，维护全面的站点文档并保持更新至关重要。站点管理员和网络管理员应共同建立必要的程序，以确保考虑到所有元数据需求。
改善了组织均质化和基于SPE的样品...
有效提取药物分析物是药物代谢和药代动力学（DMPK）研究的关键方面。这长期用于小分子，仍然适用于寡核苷酸的生物分析。寡核苷酸药物及其代谢产物必须在生物流体和组织样品中进行定量。最新的寡核苷酸药物都经过广泛修饰和共轭。这些修改后的残基和共轭部分会使提取恢复和可重复性复杂化。在这项工作中，我们报告了有关如何实现改进提取的几个关键见解。使用弱阴离子交换（WAX）基于微板的固相萃取（SPE）设备来研究溶剂辅助蛋白酶K样品预处理的方案。直接注射LC-MS定量已证明了所有三种反义寡核苷酸（ASOS）的定量。
定量非线性均质化：振荡的控制
线性椭圆运算符的定量随机均质化已经被众所周知。在此贡献中，我们向前迈进了具有P-生长的单调操作员的非线性设置。这项工作致力于定量的两尺度扩展结果。通过处理2≤p<∞的指数范围d≤3，我们能够考虑真正的非线性椭圆方程和系统，例如 - a（x）（x）（1 + |∇| p-p-p-2）∇u = f（使用随机，非不必要的对称）。从p = 2到p> 2时，主要困难是分析相关的线性化操作员，其系数是退化的，无限的，并取决于通过非线性方程的解决方案的随机输入a。我们的主要成就之一是控制这种复杂的非线性依赖性，导致迈耶对线性化运算符的估计值，这是我们得出的最佳定量两尺度扩展结果的关键（这在周期性设置中也是新的）。
在体外和纳米构造的硅硅硅均出现 -
该项目旨在通过鉴定新型生物标志物和新型技术的部署来推进护理点诊断，以开发针对其中独特的表位的纳米体，以实现最高特异性。将通过分析可用的“ OMICS数据”来识别相关的生物标志物，并且已经编制了初步候选名单。纳米体将在学术实验室中使用硅和抗体发现和优化的体外方法的结合。该项目将在Sormanni Lab中开发，探索和采用人工智能（AI）策略，以获取针对预先确定的表位的纳米构造，这些表位在已识别的生物标志物表面是独一无二的[1,2]。然后，将通过体外定向进化方法（例如酵母或核糖体显示）组合来优化此类纳米体的亲和力，这些方法已经在实验室中启动和运行，以及用于预测与亲密关系增加的外生序列的机器学习方法。此外，通过已建立的管道[3]，将在计算上进一步优化稳定性和溶解度，因为这些分子特性对于能够开发合适的保质期的侧向流量设备至关重要。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源