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抗原逃脱病毒的进化稳定性
抗原变异是炎症或SARS-COV-2等RNA病毒的主要免疫逃逸机制。高突变率促进了抗原逃逸，但它们也会引起大型突变载荷和降低。目前尚不清楚这种成本 - 拟合权衡如何选择病毒的突变率。使用波动波模型在有限人群中使用病毒和宿主免疫系统的共进化，我们研究免疫如何影响突变率和其他非抗原性状（例如毒力）的进化。我们首先表明波的性质取决于交叉反应性免疫系统的方式，并调和了先前的方法。免疫病毒系统在低交叉反应性下的行为就像Fisher波一样，并且在高交叉反应性下的耐度波。这些制度预测了非抗原性状进化的不同结果。在低跨反应性下，进化稳定的策略是最大化波的速度，这意味着更高的突变速率和增加的毒力。在大型交叉反应性上，我们的估计将H3N2插入式含量，稳定的策略是增加基本的生殖数量，将突变率保持在最低和毒力较低。
Zeb1和TMEJ在调节乳腺癌基因组稳定性
乳腺癌细胞经常在忠实的DNA修复基因中获取突变，例如BRCA降低的效率。此外，不准确的DNA修复途径的过表达也可能是癌症进展过程中遗传不稳定的起源。POLQ表达中的特定增益，编码参与theta介导的末端连接（TMEJ）的易于的DNA聚合酶theta（polθ）与特征突变签名有关。为了深入了解POLQ表达的机械调节，这篇评论介绍了有关Claudin-Low乳腺肿瘤亚型POLQ的调节的最新发现，这些调节特定地表达了参与上皮到 - 质质转变（EMT）（例如Zeb1）和诸如Zeb1和Paimic Abn in paimic abn的上皮性转变（EMT）的转录因子。
紫外线激光的非线性光学晶体在极端压力下保持非常稳定
已经以其非凡的品质而闻名，例如极好的热量散热，暴露于温度变化时的最小不均匀膨胀以及传播紫外线光的能力（一种来自阳光的光和其他特殊灯（如特殊灯）的光线，但它是人眼看不见的），BZBP是一种理想的选择，可用于lasviole deep listav instrang intraviole。这些系统在医学诊断，半导体生产和尖端科学研究等领域至关重要。
智能电力系统中增强电网稳定性和有效能源管理的协同智能控制机制
K. Anusha 1，R J Anandhi 2，Alok Jain 3，Monica Garg 4，Ali Saeed 5，K.D。Bodha 6* 1印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI＆ML部门。2印度班加罗尔新地平线工程学院信息科学工程系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院，地块号 11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。 5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。 摘要。 鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。 ，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。 本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。 本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。 此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院，地块号11，知识公园II，大诺伊达，北方邦201312。5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院，伊拉克6 Galgotias工程技术学院，印度大诺伊达，伊斯兰教大学。摘要。鉴于当代的社会，生态条件和新颖的风险，需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。，鉴于客户对增强功率质量的需求增加了，它针对更安全，更灵活和可靠的系统的开发。本文重点关注新一代智能电网（SG）的特征，重点是高级通信和控制，以创建灵活和自我修复的电源系统。本文研究了功能，例如故障检测，隔离和功率恢复，以及用于批量传输和分布的复杂QoS。此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流（DSOPF）作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。本文扩展了如何将DSOPF添加到增强的DMS功能可以促进这些设计目标并为渐进的集成电网提供基础。
智能计量中的创新将有助于网络稳定性
2025年2月14日，捷克共和国是欧洲最后一个继续安装“智能电表”的国家之一。到2027年，所有消费点每年消耗超过6 MWH（较大的家庭住宅和更高消费的公寓）均应用智能电表代替现有的电表。这些衡量能源消耗的仪表是由电力的分销商拥有和运营的，尤其是Čez在捷克共和国分发，例如，例如，e.gd和Pre Pressute。因此，分销商必须自费进行替换。他们为什么要这样做？它将带来最终消费者的最终作用？功率计的基本智能功能使仪表能够测量和存储消耗历史记录（通常为15分钟的间隔），并且分销商还可以与仪表进行远程通信。除其他外，这无需手动阅读有关消费的信息，以获取计费所需的数据。但是，这不是智能电表的主要原因和好处。越来越多的可再生能源，电池系统和其他重要的电器（例如热泵和电动汽车充电器）逐渐连接到网格。要管理这些网络，分销商不仅需要了解与消费点有关的总消费的信息，而且还需要有关消费历史记录的信息。其他功能包括测量和获取有关电压波形的信息的可能性，可以远程设置消耗限制或远程连接或断开消耗点的能力。此外，智能电表支持“动态关税”，并通过使用继电器切换消耗 - 例如，在加热水（以前称为“夜间电流”）时，阻止了锅炉的电力消耗（“ HDO系统”）。可以看出，智能电表的大多数功能主要为电力分销商服务。他们需要这些功能，以便即使在分散和脱碳的能源系统中也可以安全地管理网络。最终用户的好处是间接的。消费者可以查看自己的消费历史，但是这样的发烧友很少。但是，智能电表是转型能源领域运营的基础：能源市场，具有15分钟的交易期，电力共享，能源社区和灵活性汇总，该公司于去年12月在CZECH RELOSSION的代表众议院批准Lex Oze III批准。具有人工智能的智能电表，全球智能电量表的发展仍在继续，捷克共和国的公司也参与了这些重大的创新。其中一个是技术公司Mycroft Mind，其客户包括捷克共和国的所有主要电力分销商。MyCroft Mind从事智能电网行为的分析和预测。它将人工智能嵌入到电量计中以扩展仪表的功能，以便他们能够预测特定位置的能量的行为，并提供更详细的信息，以使可再生能源更有效地集成到网格中。在分散和脱碳能的环境中可靠，有效地运行的网络根本不是一个小目标。还需要几种类型的技术创新和当前能源部门运营的变化，以实现这一目标。产品开发总监兼Mycroft Mind的联合创始人FilipProcházka
AAV 载体中新型组合 microRNA 结合位点协同减少抗原呈递和转基因免疫，实现高效、稳定的转导
重组腺相关病毒 (rAAV) 平台有望用于体内基因治疗，但抗原呈递细胞 (APC) 的不良转导会削弱其应用前景，而抗原呈递细胞又会引发宿主对 rAAV 表达的转基因产物的免疫。鉴于最近接受高剂量全身 AAV 载体治疗的患者出现的不良事件，推测这些不良事件与宿主的免疫反应有关，开发抑制先天性和适应性免疫的策略势在必行。使用 miRNA 结合位点 (miR-BS) 来赋予内源性 miRNA 介导的调控，使转基因表达脱离 APC，有望降低转基因免疫力。研究表明，将 miR-142BSs 设计到 rAAV1 载体中能够抑制树突状细胞 (DC) 中的共刺激信号、减弱细胞毒性 T 细胞反应并减弱小鼠转导肌细胞的清除，从而允许在肌纤维中持续转基因表达，同时几乎不产生抗转基因 IgG。在本研究中，我们针对 26 种在 APC 中大量表达但在骨骼肌中不表达的 miRNA 筛选了单个和组合 miR-BS 设计。高免疫原性卵清蛋白 (OVA) 转基因被用作外来抗原的替代物。在成肌细胞、小鼠 DC 和巨噬细胞中进行的体外筛选表明，miR-142BS 和 miR-652-5pBS 的组合强烈抑制了 APC 中的转基因表达，但保持了成肌细胞和肌细胞的高表达。重要的是，携带这种新型 miR-142/652-5pBS 盒的 rAAV1 载体在小鼠肌肉注射后比以前的去靶向设计实现了更高的转基因水平。该盒强烈抑制细胞毒性 CTL 激活和
AI驱动的混合太阳能预测网格稳定性和...
1独立研究人员，苏格拉，雅克，班加罗尔摘要：高级太阳预测已成为将可再生能源整合到现代电网中的关键因素。本理论综述研究了一系列AI驱动的混合模型 - 将深度学习体系结构（例如CNN-LSTM）与统计或基于物理的方法相结合，以证明改进的预测如何提高网格可靠性和效率。通过利用各种数据源，例如卫星图像和基于地面的测量，这些方法提供了更准确的短期和长期预测，从而使网格操作员能够更好地平衡供应和需求，最大程度地减少削减，并降低运营成本。本文还讨论了可靠的太阳预测，从鼓励透明和确切的预测到市场机制的监管框架来奖励准确的生成计划。此外，包括能源公司，太阳能经理和系统运营商在内的行业专业人员可以利用先进的预测来优化维护，存储集成和财务计划。未来的研究可以从AI预测技术中融合了气候模型的整合，为能够处理不断发展的天气模式的可扩展和自适应系统铺平了道路，并加速了全球过渡到可再生能源。索引 - 摩尔预测，混合AI模型，网格稳定性，可再生能源整合，能源政策，深度学习，气候变化
三层镍中密度波不稳定性的起源...
在以相互交织的电子订单和超导性为特征的非常规超导体的错综复杂的相图中，了解超导机制的关键步骤是研究超导性通过掺杂或压力出现超导性的母体化合物。在这项研究中，我们采用了光谱和超快反射率测量，以检查三层镍镍4 Ni 3 O 10中的密度波不稳定性，它显示出高达30 K的压力诱导的超导性。我们的光学频谱测量表明，La 4 Ni 3 O 4 ni 3 O 10具有高pLASMA频率的金属。冷却后，我们观察到在光学电导率和泵探针测量中，密度波能隙的明显形成。与双层镍LA 3 Ni 2 O 7相比，间隙特征更为明显。通过将实验确定的等离子体频率与第一原理计算进行比较，我们将LA 4 Ni 3 O 10分类为一种中等电子相关的材料，类似于基于铁的超导体的母体化合物，但与Bielayer NikeLate La 3 Ni 2 O 7相比表现出较弱的相关性。LA 4 Ni 3 O 10中增强的间隙特征和较弱的电子相关性可能解释了其在高压下的较低的超导性过渡温度。这些发现显着提高了我们对三层镍LA 4 Ni 3 O 10中密度波和超导性机制的理解。
评估稳定的ERI蚕菌株（Samia ricini）...
84.21 418 9.84 92 91.37 0.525 3.89 13.50 Y S 89.9 389 10.96 86 90.02 0.69 3.86 17.88 Y Z 91.52 341 9.87 94 87.42 0.605 3.795 15.94 G B P 92.89 421 10.22 87 88.15 0.515 3.415 15.08 g B S 93.11 413 9.29 83 83.16 0.535 3.37 15.88 G B Z 94.56 405 10.44 86 91.13 0.54 3.255 16.59平均94.79 411.1
RISCLESS：一种强化学习策略，用于保证云端临时和稳定资源的 SLA
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本，云提供商 (CP) 可以从常规客户（预订这些资源的客户）回收未使用的资源，然后以较低的价格（转）售给其他客户（我们称之为短暂客户）。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA，CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上，如果应用程序的资源需求增加，易失性资源可能会丢失并返还给其所有者（常规客户）。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源（称为安全边际），以吸收常规客户应用需求的突然增加，从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合，以保证客户的 SLA。尽管如此，它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1，其波动性低于回收的资源。因此，在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为，机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源（稳定资源量需要