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SeqStudio系列基因分析仪——实现简单、快速、灵活的基因组分析
图 4. SeqStudio Flex 和 3500xL 仪器在 MSI 分析中产生了相似的数据。（A）TrueMark MSI 检测分析了 13 个微卫星基因座的不稳定性，包括广泛使用的 Bethesda 标准。确定为不稳定的基因座可以自动调用；然后软件将使用全部调用对样本进行总体调用。该检测包括两个高度可变的短串联重复 (STR) 序列 (THO1 和 PentaD)，可用于确认样本身份。该软件使用的专有算法不需要并行分析正常的非肿瘤组织即可进行稳定/不稳定调用。（B）使用 TrueMark MSI 检测分析了九个肿瘤/正常相邻对和一个仅肿瘤样本。使用两种仪器的数据，软件调用的基因座数量非常相似。样本 S07-001886-A5 回收的 gDNA 不理想；并非所有基因座都以同等方式扩增，因此在两种仪器上产生的结果略有不同。
设计灵活的可再生能源渗透电力系统以解决长期和短期交互影响
6 中国电力科学研究院，北京 100192，中国 *通信地址：xiang@scu.edu.cn (YX); lltscu@163.com (LL) 收稿日期：2024 年 6 月 21 日；接受日期：2024 年 8 月 9 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-energy.2024.100042 © 2024 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。引用：Xiang Y.、Li L.、Li R. 等，(2024)。设计灵活的可再生能源渗透电力系统以解决长期和短期交互推断。对于可再生能源渗透率较高的电力系统，必须结合储能等充足的灵活资源，实现能源的可持续发展。然而，在灵活资源的规划中，外部社会因素可以显著改变这些资源的演进路径。迫切需要一个模拟框架来整合以社会影响为代表的长期发展因素和物理能源框架内的短期运行特征。我们为电力系统的可持续发展提供技术支持，使模拟结果对未来的能源系统规划更加准确。针对缺乏外部社会因素建模数据的问题，提出了一种基于系统动力学的长期建模方法，以及一种考虑灵活性评估和优化的短期建模方法。长期的外部社会因素需要低碳系统，而短期关注涉及电力系统的实际拓扑以研究高灵活性。我们发现各种灵活性资源投资对电力系统灵活性和低碳的敏感性是解决这一矛盾的关键。在213节点灵活性测试系统中对电力系统进行了实证计算，包括15分钟和1分钟分辨率的实际数据。在碳减排政策出台约十年后，电池储能成为最大的灵活性投资。而其他灵活性资源，尤其是由于灵活性不饱和而产生的需求侧响应，也成为主要的临时投资资产。考虑到所提出的交互式推理框架，边际减排成本显着降低，碳交易不断降低减排成本。
使用灵活的建模方法对钥匙红葡萄酒质量分子的气候变化浓度进行建模
葡萄（Vitis Vinifera）组成是葡萄酒质量的天气依赖性决定者。随着气候变化的变化，我们可以预期葡萄酒品质的变化。为了了解这一点的程度，我们构建了路径模型，以创建一个广义的赤霞珠葡萄质量模型，重点是六个重要分子基团的总浓度（糖，pH，苯酚，单宁，单宁，黄酮，黄酮，花青素）。路径模型在统计上使用一系列因模型将因素连接到输出。因此，这种建模方法将输出从一个模型中获取，并将其作为链条将其放入下一个模型中。通过改变气候输入，我们可以模拟气候变化如何影响葡萄的最终成分。我们探讨了几种气候变化情景下组成变化的影响：通过将气候输入更改为路径模型，光，温度和降雨的变化。我们发现，在中等项目的气候变化（RCP4.5和SRES A2和B2的组合）下，我们期望糖浓度更高，酸度较低（中性pH）和较高的总芳族化合物（单宁，酚，酚，黄酮醇和若虫）。我们还发现，成熟的早期开始会导致相同的结果。这两个结果的结合表明，将来有更多与风味相关的化合物，尤其是单宁通常具有更大的衰老潜力的潜力。
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
灵活的电力需求如何稳定风能和太阳能市场价值：以氢电解器为例
摘要。人们通常认为风能和太阳能会成为自身成功的牺牲品：它们在电力生产中的份额越高，它们在电力市场上的收入（其“市场价值”）下降得越多。虽然在传统电力系统中，市场价值可能会趋近于零，但这项研究表明，“绿色”氢气生产通过在低价时段增加电力需求，可以有效且永久地阻止这种下降。通过分析推导、蒙特卡罗模拟和数值电力市场模型，我发现——仅由于灵活的氢气生产——到 2050 年，整个欧洲的市场价值可能趋近于太阳能的 19 欧元±9 MWh -1 以上，风能的 27 欧元±8 MWh -1 以上（年平均估计值±标准差）。这个下限在可再生能源预计的平准化成本范围内，具有深远的影响。因此，基于市场的可再生能源可能触手可及。
SpRY 利用高度灵活的 PAM 1 极大地扩展了水稻基因组编辑的范围
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2020 年 9 月 24 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.09.23.310839 doi：bioRxiv 预印本
Sim2Real2Sim：在灵活的对象操作中弥合模拟与现实世界之间的差距
摘要 —本文提出了一种称为“模拟到现实到模拟”（Sim2Real2Sim）的新策略，以弥合模拟与现实世界之间的差距，并自动执行柔性物体操纵任务。该策略包括三个步骤：（1）使用粗糙环境和估计模型来开发在模拟中完成操纵任务的方法；（2）将模拟中的方法应用于现实世界并比较其性能；（3）根据现实世界和模拟之间的差异更新模拟中的模型和方法。选择了 2015 年 DARPA 机器人挑战赛决赛中的 Plug Task 来评估我们的 Sim2Real2Sim 策略。从现实世界到模拟，推导出一种用于构建线性柔性物体模型的新识别方法。模拟和现实世界中 DRC plug 任务的自动化证明了 Sim2Real2Sim 策略的成功。实施数值实验以验证模拟模型。
考虑灵活的需求响应和能源存储的电力系统的低碳调度策略
传统化石能源的消费带来了不可避免的环境保护问题，这也使工业发展中的低碳过渡即将到来。在低碳过渡过程中，电力行业起着非常重要的作用。但是，可再生能源（例如风能和光伏）的大规模整合为电力系统调度带来了新的特征。如何设计一种考虑低碳需求和经济成本的调度策略已成为电力系统的主要关注点。诸如需求响应（DR）和能源存储（ES）之类的灵活资源可以与这些可再生能源资源合作，从而促进可再生能源的产生和低碳过程。因此，在本文中提出了考虑灵活DR和ES的电力系统的低碳调度策略。首先，建立了基于其行为特征的DR和ES模型。然后，根据中国的清洁开发机制（CDM）提出了碳排放指数。最后，通过碳排放指数和浮动资源调度模型的组合提出了功率系统的低碳调度策略。模拟结果表明，提出的调度策略可以显着改善风能消耗并减少碳排放。
并非全是悲观和沮丧：能源密集型和时间灵活的数据中心应用实际上如何促进可再生能源
摘要 为实现可持续能源系统，进一步增加可再生能源 (RES) 发电量势在必行。然而，RES 的开发和实施带来了各种挑战，例如，处理由于 RES 的间歇性而导致的电网稳定性问题。相应地，日益波动甚至为负的电价也对 RES 电厂的经济可行性提出了质疑。为了应对这些挑战，本文分析了 RES 电厂与计算密集型、耗能数据中心 (DC) 的集成如何促进对 RES 电厂的投资。开发了一个优化模型，用于计算由 RES 电厂和 DC 组成的综合能源系统 (IES) 的净现值 (NPV)，其中 DC 可以直接消耗来自 RES 电厂的电力。为了获得适用的知识，本文通过以下方法评估了所开发的模型：
PEAR 是一种灵活的荧光报告基因，用于识别和富集已成功进行先导编辑的细胞
摘要 Prime editing 是一种最近开发的基于 CRISPR/Cas9 的基因工程工具，可用于在基因组中引入短插入、删除和替换。然而，Prime edit 的编辑率通常约为 10%–30%，效率却与其多功能性不符。本文，我们介绍了 Prime editor 活性报告基因 (PEAR)，这是一种灵敏的荧光工具，可用于识别具有 Prime edit 活性的单个细胞。PEAR 没有背景荧光，可特异性指示 Prime edit 事件。它的设计为整个间隔序列的序列变异提供了无限的灵活性，使其特别适合于系统地研究影响 Prime edit 活性的序列特征。使用 PEAR 作为 Prime edit 的富集标记可使编辑群体增加高达 84%，从而显著提高 Prime edit 在基础研究和生物技术应用中的适用性。