XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瞬时
瞬时受体电位香草酸 1 在急性疼痛中的作用
TRPV1 在结构上被描述为同型四聚体通道。四个亚基中的每一个都含有六个跨膜结构域（S1-S6；图 2）。每个单体链总共由 838 个氨基酸组成，氨基酸残基 433–684 形成跨膜结构域。跨膜区由六个螺旋（S1-S6）组成，这些螺旋形成电压传感器样结构域（S1-S4）和内孔区（S5-S6）。跨膜结构域 5 和 6 由疏水 S4S5 连接环连接，并参与通道孔的形成。离子通道孔由选择性过滤器和孔螺旋形成。来自螺旋 S6 底部的残基充当激活门。不同的 TRPV 亚型具有不同的孔半径，可调节通道选择性。激活配体的结合导致两个门 8 的顺序和变构耦合打开。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
铜绿假单胞菌中的CRISPR-CAS提供瞬时人群水平的免疫力，以防止高噬菌体暴露
原核生物适应性免疫系统，CRISPR-CAS（群集定期间隔短的短滴虫重复序列；与CRISPR相关），需要靶向靶向入侵移动遗传元件（例如噬菌体）的间隔序列。先前的工作已经确定了驱动模型有机体基于CRISPR的免疫的进化的生态变量，铜绿假单胞菌PA14针对其噬菌体DMS3VIR，导致快速噬菌体灭绝。但是，尚不清楚这种获得的免疫力在细菌种群中是否以及如何稳定，以及这如何取决于环境。在这里，我们检查了30天的演化实验中CRISPR间隔者获取和损失的动态，并确定条件使免疫力长期维持之间的平衡与支持噬菌体持久性的替代抵抗策略之间的平衡。具体来说，我们发现初始噬菌体剂量和再感染频率都决定了是否长期保持获得的CRISPR免疫，并且噬菌体是否可以与细菌共存。在人口遗传学水平上，出现和CRISPR免疫的丧失与高水平的间隔多样性有关，随后由于携带菌毛相关突变的细菌的侵袭而下降。在一起，这些结果提供了CRISPR免疫获取和损失动态的高分辨率，并证明累积噬菌体负担决定了CRISPR对生态相关时间表的有效性。
工程病毒样颗粒用于体内瞬时递送主要编辑器核糖核蛋白复合物
Prime 编辑能够在生物系统中精确安装基因组替换、插入和删除。然而，在体外和体内高效递送 Prime 编辑组件仍然是一个挑战。我们在此报告了 Prime 编辑改造的病毒样颗粒 (PE-eVLP)，它们将 Prime 编辑蛋白、Prime 编辑向导 RNA 和切口单向导 RNA 作为瞬时核糖核蛋白复合物递送。我们系统地设计了 v3 和 v3b PE-eVLP，与基于我们之前报告的碱基编辑器 eVLP 架构的 PE-eVLP 构建体相比，其在人类细胞中的编辑效率提高了 65 到 170 倍。在两种遗传性失明的小鼠模型中，单次注射 v3 PE-eVLP 可在视网膜中产生治疗相关的 Prime 编辑水平、蛋白质表达恢复和部分视觉功能挽救。优化的 PE-eVLP 支持 Prime 编辑核糖核蛋白的瞬时体内递送，通过减少脱靶编辑和消除致癌转基因整合的可能性来提高 Prime 编辑的潜在安全性。
瞬时语音合成神经假体
6 神经技术和神经康复中心，神经病学系，麻省总医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿 * 共同资深作者 通讯作者：Maitreyee Wairagkar (mwairagkar@ucdavis.edu) David Brandman (dmbrandman@ucdavis.edu) Sergey Stavisky (sstavisky@ucdavis.edu) 摘要：脑机接口 (BCI) 有可能恢复因神经疾病或受伤而失去说话能力的人的交流。BCI 已被用于将试图说话的神经相关性转化为文本 1–3 。然而，文本通信无法捕捉人类语音的细微差别，例如韵律、语调和立即听到自己的声音。在这里，我们展示了一种“脑转语音”神经假体，它通过解码植入在患有肌萎缩侧索硬化症和严重构音障碍的男子腹侧中央前回的 256 个微电极的神经活动，瞬间合成具有闭环音频反馈的语音。我们克服了缺乏用于训练神经解码器的真实语音的挑战，并能够准确地合成他的声音。除了音素内容，我们还能够从皮层内活动中解码副语言特征，使参与者能够实时调节他的 BCI 合成语音以改变语调、强调单词和唱短旋律。这些结果证明了通过 BCI 让瘫痪者清晰而富有表现力地说话的可行性。简介：说话是人类的一项基本能力，失去说话能力对患有神经系统疾病和受伤的人来说是毁灭性的。脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的治疗方法，它通过解码神经活动 4 来绕过神经系统受损的部分，从而恢复语言能力。BCI 的最新演示主要集中在将神经活动解码为屏幕上的文本 2,3 ，并且具有高精度 1 。虽然这些方法提供了恢复交流的中间解决方案，但仅靠文本交流无法提供具有闭环音频反馈的数字替代发声装置，也无法恢复人类语音的关键细微差别，包括韵律。
瞬时流动分析受驱动蛋白和tropomyosin Motor的失调影响的收缩细胞骨架结构
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年7月22日。; https：//doi.org/10.1101/2024.06.28.601275 doi：biorxiv Preprint
valproik astkullanımındanadir bir yan etki：Ödem Kanser Tedavisinde BakteriDestekliİlaçtaşıyıcıSistemler 使用MCDM在供应链网络中选择供应商... 电动汽车的定期维护和维修方法 葡萄糖co-Transporter 2抑制剂对脂质的影响... 不同电压和频率对电阻率的影响 引用该文档Gulcemal，Tuba（2020）。人类发展指数对发展中国家GDP的影响：小组数据Anaysis。 Econo杂志 纳米技术，社会和国家安全 药物发现中的药效团建模 Covid-19对法国经济的影响 研究文章基于FPGA的电池管理系统，用于实时监控和瞬时SOC预测
丙戊酸治疗是由16岁的儿童神经病学专家开始的。尽管在随访中缺乏癫痫发作重复，但由于脑电图评估中癫痫发射的延续，丙戊酸处理仍继续进行。在过去的5年中，10 mg/kg/day剂量（过去两年）使用了500 mg/天丙戊酸钠的患者，一周前在睾丸中突然始于几天内两条腿的肿胀。疼痛，发红，温度伴随肿胀没有增加。没有火灾和泌尿系统投诉。没有感染的故事。步行很困难，疲劳，腿部寒冷，苍白没有带来。以前从未有过类似的投诉。家庭中没有已知的肾脏或肝病。
新型双特异性降解剂 BHV-1300 在包括非人类灵长类动物在内的临床前模型中实现了快速、稳健、选择性和瞬时 IgG 降解
• 在服用 BHV-1300 12 小时后，Humira® 的 PK 没有变化 • 支持同一天服用 BHV-1300 和含 Fc 的生物制剂 (mAb) • FcRn 抑制剂会降低含 Fc 的生物制剂的有效性，因此不应一起使用
在瞬时硬约束下进行安全加固学习的近乎最佳算法
决策问题通常被建模为马尔可夫决策过程（MDP），在线学习者依次与未知环境进行互动以获得大量的预期累积奖励。在文献中提出了许多没有任何约束（因此允许自由探索任何州行动对）的RL算法（因此可以自由探索任何州行动对）（Azar et al。，2017年； Jin等。，2018年； Agarwal等。，2019年； Jin等。，2020年； Jia等。，2020年；周等人。，2021b;他等人。，2022）。以外，现有的“安全” RL算法通常是在需要预期累积的约束下设计的，2019年； Brantley等。，2020年；丁等。，2021; Pa-Ternain等。，2022）（请参阅第1.2节中的更多相关工作）。因此，必须避免在每个时间/步骤中避免不安全状态和动作的实际情况。
使用瞬时约束的安全加固学习
引言增强学习（RL）在改善各种应用程序中的在线决策方面表现出了很大的成功（包括游戏）（Silver等人2017），机器人控制（Andrychowicz等人。2020）等。但是，在许多实际情况下，必须考虑不仅仅是最大化奖励。安全性，道德考虑和对预定义约束的影响是至关重要的方面，特别是在机器人，财务和医疗保健等关键领域中。rl具有瞬时约束，通过引入代理必须在学习过程中的每个时间步骤中遵守的约束来解决这一需求。与对整个轨迹或情节施加的共同存在不同（Wei，Liu和Ying 2022a，B; Ghosh，Zhou和Shroff 2022; Ding等人2021;刘等。2021a; Bura等。2021; Wei等人。2023;辛格（Singh），古普塔（Gupta）和史罗夫（Shroff）2020；丁等。2021; Chen，Jain，