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自配 - - 氨基甲酸酯链链链链接 - cd19-budesonide- ...
抽象抗体 - 药物结合物由与靶抗体相关的有效小分子有效载荷组成。有效载荷必须拥有一个可行的功能组，可以通过该范围连接连接器。连接器 - 附件选项通过羟基连接到有效载荷仍然有限。开发了基于2-氨基吡啶的释放组，以使para-氨基苯甲酸氨基甲酸酯（PABC）连接器稳定地附着到Budesonide的C21-羟基，糖皮质激素受体激动剂。有效载荷释放涉及一系列由蛋白酶介导的二肽-PABC键裂解引发的两个自适应事件。在pH 7.4和pH 5.4的缓冲溶液中的一系列有效载荷中间体确定布德索尼德释放率，从而导致2-氨基吡啶鉴定为首选释放组。 添加聚乙二醇基团改善了接头的亲水性，从而提供了具有合适特性的CD19-甲硝基ADC。 ADC23证明了靶向的布德索德递送到CD19表达细胞，并抑制了小鼠的B细胞激活。布德索尼德释放率，从而导致2-氨基吡啶鉴定为首选释放组。添加聚乙二醇基团改善了接头的亲水性，从而提供了具有合适特性的CD19-甲硝基ADC。ADC23证明了靶向的布德索德递送到CD19表达细胞，并抑制了小鼠的B细胞激活。
木聚糖酶对石油烃污染土壤的生物修复
汽油范围碳氢化合物 (GRH) 有两种：汽油范围 GRH 和柴油范围 GRH。DRH (PHC) 包括多环芳烃和长链烷烃等。GRH 包括甲苯、苯、二甲苯和乙苯等碳氢化合物 [3]。糖苷水解酶（称为木聚糖酶 (EC 3.2.1.x)）可催化木聚糖中 1,4-D-木糖苷键的内水解。包括细菌、藻类、真菌、原生动物、腹足类和人足类在内的多种生物都会产生这种普遍存在的酶组，这些酶参与木糖的形成（木糖是细胞代谢的关键碳源）以及植物病原体对植物细胞的感染 [4]。木聚糖是自然界中第二常见的多糖，是植物细胞的主要结构成分，约占整个地球可再生有机碳的三分之一。半纤维素、木葡聚糖、葡甘露聚糖、半乳葡甘露聚糖和阿拉伯半乳聚糖的主要成分是木聚糖 [4, 5]。在酿造过程中，木聚糖酶可以提高麦芽汁的过滤性并减少最终产品的浑浊度。它们还可用于咖啡提取和速溶咖啡的制备、洗涤剂、植物细胞的原生质体化、生产用作抗菌剂或抗氧化剂的药理活性多糖，以及生产用作表面活性剂的烷基糖苷 [6]。
CRISPR/Cas9 靶向抑制菊苣中的木香烃内酯合成酶，导致木香烃内酯及其结合物在主根中积累
菊苣主根积累倍半萜内酯乳酸素、乳苦素和 8-脱氧乳酸素，主要以草酸形式存在。菊苣倍半萜内酯的生物合成途径仅部分阐明；将法呢基焦磷酸转化为木香烃内酯的酶已被描述。木香烃内酯转化为三环结构愈创木香烃内酯的下一个生物合成步骤，迄今为止在菊苣中尚未阐明。在这项研究中，在菊苣中发现了三种假定的木香烃内酯合酶基因，分别名为 CiKLS1、CiKLS2 和 CiKLS3。使用酵母微粒体测定法在体外证明了它们将木香烃内酯转化为木香烃内酯的活性。接下来，将 CRISPR/Cas9 试剂引入菊苣原生质体，以灭活多个菊苣 KLS 基因，并成功再生了几个菊苣品系。通过 CRISPR/Cas9 方法灭活菊苣中的 kauniolide 合酶基因，导致菊苣叶和主根中倍半萜内酯的生物合成中断。在菊苣主根中观察到木香烃内酯及其结合物的积累量很高，即 1.5 mg/g FW，但在叶子中没有。这些结果证实，尽管程度不同，但所有这三个基因都有助于 STL 的积累。这些观察结果表明，菊苣基因组上串联的三个基因编码 kauniolide 合酶，可启动菊苣中木香烃内酯向倍半萜内酯的转化。
adb-brief-316-碳化值 - 链碳链。 ...
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C，在最高排放方案下，到本世纪末，平均范围为2.9至4.3°C，与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间，强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期（2036-2065）中，中期（2016- 2045年）的平均年度降水可能会增加2％–6％（2016- 2045年），而年平均降水量可能会增加8％–12％。耦合模型比较项目阶段5（CIMP5）集成模型在所有排放途径下，到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10％，干旱概率的增加。河流流量：降水增加将增加平均河流流量；但是，干旱事件的频率和严重程度已经发生，这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养，不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感，包括：Rajapur的水的供应非常复杂，这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响；卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明，由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量（RCP）4.5将增加6.4％2046至2070和8.4％2070至2099年。
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摘要：由于技术的进步，学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力，这成为调查的肥沃基础。在这个问题中，这项工作的指导目标出现了，因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会，作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先，对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析，特别是在学生的形成背景下。此外，通过图像（媒体和代表）等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此，研究具有探索性特征，从方法上讲是一项定性研究，得到了书目研究的支持，作为理论支持作者，为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据，通过该数据可以得出结论，与技术相关的神经学习可以帮助大量学习，但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字：神经学习；技术；教学实践。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
