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雷帕霉素复合物1
雷帕霉素复合物1（MTORC1）的机械靶标是在真核生物中广泛发现的多蛋白质复合物。它通过感应各种细胞外和细胞内输入（包括氨基酸 - ，生长因子 - ，葡萄糖和与核苷酸相关的信号）来作为中心信号节点来协调细胞生长和代谢。有充分的文献证明，MTORC1被募集到溶酶体表面，在该表面被激活，因此调节了与调节蛋白质，脂质和葡萄糖代谢有关的下游效应。mTORC1是协调各种组织中养分和能量的储存和动员的中心节点。然而，新兴的证据表明，营养疾病引起的MTORC1过度激活导致发生多种代谢疾病，包括肥胖和2型糖尿病，以及癌症，神经退行性疾病疾病以及衰老。MTORC1途径在调节代谢疾病的发生中起着至关重要的作用，这是发展有效治疗策略的主要目标。在这里，我们关注的是对MTORC1如何整合代谢输入以及MTORC1在调节营养和代谢疾病调节中的作用的最新进展。Adv Nutr 2022; 13：1882–1900。
帕洛阿尔托经济发展战略
流程和方法 这些策略由多阶段流程制定，并有利益相关者积极参与，首先是实地考察和参观城市商业区和目的地资产，然后与居民、企业和业主以及酒店经营者进行焦点小组讨论，最后与合作伙伴（包括商会、城市村庄农贸市场和一些跨部门城市工作人员）进行讨论。在初始阶段，顾问进行了背景研究和趋势评估。随后进行的诊断包括 1）区域/本地竞争和供需的零售市场评估，2）商业环境评估，包括税收分析和酒店/旅游业评估，3）行政评估，分析现有政策和分区要求以及组织能力，以及 4）对所有研究区域商业区的物理评估。
克鲁帕丹博士
Krupadam 博士在蒂鲁帕蒂的 Sri Venkateswara 大学获得理学学士学位，在海得拉巴的尼赫鲁科技大学获得环境化学硕士（技术）和博士学位。1999 年至 2000 年，他作为 CSIR 的研究员对农业土壤的农药污染进行了研究。在他的第一个职位上，Krupadam 博士担任纳格浦尔 CSIR-国家环境工程研究所 (NEERI) 环境影响评估部和环境材料部的科学家。在材料科学与工程和环境影响评估领域完成了 20 年的科学和学术工作后，他创建了最先进的分子建模和模拟设施，用于设计环境材料和国际公认的原子显微镜设施。他带领一支由 40 名科研人员组成的团队为 CSIR-NEERI 获得了 NABL 和 NABET（印度质量委员会，QCI）等国家认证，这是 CSIR-NEERI 60 年历史的杰出贡献。
帕多亚大学生物学系...
使用化石燃料和塑料产品污染并损害了我们的星球，我们的土地，我们的水和一生。共同的目标是找到解决这个问题并建立更美好世界的策略。一种可能的策略是使用能够生产生物聚合物作为环保和可持续塑料的有趣来源，而无需使用化石燃料。实际上，一些蓝细菌物种可以合成PHB（多羟基丁酸）等生物塑料。此外，由于蓝细菌是光合微生物，固定大气二氧化碳以将其转化为生物质，因此它们具有减少大气中温室气体（GHG）排放的潜力。一种特定的物种，Synechocystis sp。b12，在巴西污染区域中分离出来，在高光中表现出特别优势，并产生了一定数量的PHB。So syechocystis sp。b12在不同的生长曲线，氮饥饿和磷饥饿中生长，然后将这两种应力组合在一起，某些参数（例如OD，PHB积累和糖原趋势）被监测。此外，为了操纵糖原代谢核苷酸和氨基酸序列的GLGP1和GLGP2在参考菌株PCC6803和B12之间对齐以增强差异。然后进行了一些分子生物学实验，目的是过表达参与糖原代谢的基因GLGP2，尤其是在糖原降解中，尝试了稳定重组和瞬时转化的方式。
甘粕丸 1 号：遥控机器人分析
太平洋................................................................................................................................................131
特伦甘纳邦财政 - 白皮书
1 2 3 4 5 1 Rajasthan 2,50,247 2,91,191 116.4% 2 Karnataka 2,31,642 2,61,932 113.1% 3 Madhya Pradesh 2,17,123 2,40,186 110.6% 4 Kerala 1,62,032 1,63,226 100.7% 5 Maharashtra 4,37,961 4,34,825 99.3% 6 Gujarat 2,23,333 2,14,113 95.9% 7 Tamil Nadu 3,29,035 3,14,419 95.6% 8 West Bengal 2,78,727 2,60,092 93.3% 9 Odisha 1,70,000 18 Punjab 1,68,015 83.3% 19 Uttar Pradesh 2,29,779 1,91,594 83.4% 20 Uttar Pradesh 2,29,779 1,91,594 83.4% 21 Uttar Pradesh 5,50,271 4,39,963 80.0% 22 Goa 21,644 19,530 90.2% 23 Chhattisgarh 1,05,213 94,683 90.0% 24 Bihar 2,18,303 1,93,123 88.5% 25 Haryana 1,27,484 1,10,437 86.6% 26 Jharkhand 91,277 77,865 85.3% 27 Rajasthan 2,29,779 1,91,594 83.4% 28 Uttar Pradesh 5,50,271 4,39,963 80.0% 29 Telangana 2,30,726 1,82,998 79.3% 29 Punjab 1,68,015 1,25,501 74.7％
基于mmwave的粉丝拓扑优化的波甘方法
摘要：动态飞行临时网络（粉丝）和毫米波（MMWave）技术的集成可以为许多数据密集型应用提供有前途的解决方案，因为它可以建立具有明显的数据传输功能的强大型号基础架构。但是，要在此动态网络中启用有效的MMWave通信，必须精确地对齐安装在无人机上的可可的天线（UAV）与相应的同行单元。因此，设计一种可以快速确定优化对齐和网络拓扑的新颖方法很重要。在本文中，我们提出了一种基于生成的对抗网络（GAN）的方法，称为Wavegan，用于粉丝拓扑优化，旨在通过在最佳的通道条件下选择通信路径来最大化网络吞吐量。所提出的方法由Wavegan模型组成，然后进行梁搜索。前者学习如何从监督数据集中生成优化的网络拓扑，而后者则调整生成的拓扑以满足基于MMWave的粉丝的结构要求。仿真结果表明，所提出的方法能够快速找到粉丝拓扑，并具有很小的最佳差距，适合不同的网络大小。