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替代固体溶液的组成依赖性晶格常数的通常可靠的模型
固体解决方案已被用来提高隔音材料的性能，改进的范围通常与所得的晶格参数紧密相关。因此，材料设计非常重要地描述了固体溶液（SSS）的组成依赖性晶格常数。但是，现有模型几乎无法再现组成和晶格常数之间通常非线性的关系。在此，我们通过考虑尺寸因子和电子效应，在虚拟晶体近似框架内提出了一个新模型。模型采用的输入与N -COMPONENT SYSTEM的基本亚置和N参照SSS的基本属性参数一样简单，然后可以预测系统中任何组合物的SS的晶格常数。使用从高吞吐量首先计算获得的数据集的系统验证，可用实验确定了我们模型对各种替代SSS的高可靠性和一般适用性。还讨论了模型的应用和局限性以及前景。预计该模型将加深对材料组成与材料特性之间关系的理解。
01-00627-EN分析细菌培养时间的组成蛋白行为
商业液体LB培养基被用作培养基。7培养溶液是通过在37°C摇动并孵育4、8、16、24、32、52和56小时的培养溶液。将培养物以3200 g离心5分钟，然后将上清液倒入并用蒸馏水重悬于。将悬浮液以3200 g离心5分钟，然后将上清液倒入并用蒸馏水重悬于。用分光光度计测量悬浮液的OD600值，以计算细菌的数量。（OD600 = 1的1×108 CFU/ml计算。）然后将悬浮液用α-Cyano-4羟基苯甲酸（CHCA）溶液稀释，以便将生物的数量应用于MALDI-8030的样品板（图1）是10 5。1μl每种稀释的溶液在样品板上发现，干燥并通过MALDI -8030进行分析。分析条件如表1所示。细菌计算计算后的预处理和分析时间约为1小时。
放松器铁电数学中的组成排序
放松剂铁电源形成一类特殊的功能材料，通常由复杂的钙钛矿Pb（Bb'）O 3组成，如Pb所示（Mg 1/3 NB 2 /3）O 3所示，其中Mg和Nb的组合序对其属性至关重要。在这项工作中，使用第一个基于基本的模型进行分析表明，尽管静电相互作用很重要，但可以采用最近的邻居假设（用于金属合金）来理解PB（BB'）O 3中的组成顺序。使用川崎蒙特 - 卡洛方法的数值模拟可以通过最大化B-B'对的数量（或Bethe的参数）来对实验观察到的组成排序进行建模，这是确定排序的重大因素。还讨论了配置能量退化的微妙之处，这解释了这种系统固有存在的部分疾病。
微生物组组成是兔子寿命的潜在预测因子
抽象的背景寿命和韧性是更可持续的牲畜生产的两个基本特征。这些特征密切相关，因为弹性动物往往具有更长的寿命。兔子寿命增加的有趣标准可能基于其肠道微生物组提供的信息。肠道微生物组对于调节健康并在免疫系统的发展中起着至关重要的作用。这项研究的目的是研究具有不同寿命的动物是否具有不同的微生物特征。我们从95的软粪便中测序了16S rRNA基因。首先，我们比较了两条具有不同寿命的母兔线。根据寿命标准建立的标准寿命母系线（A）和母系线（LP）：女性的小型女性为25个奇偶族，平均每平等的平均多产量为9或更多。第二，我们比较了来自LP的两组动物的肠道微生物群，其寿命不同：死亡/被两个或以下的均等（LLP）和超过15个平等（HLP）（HLP）的女性淘汰。在线A和LP之间观察到了α和β多样性的结果差异，而部分最小二平方判别分析（PLS-DA）显示了对动物的高预测准确性（> 91％），以划分为Ver-SUS LP（146 Amplicon序列变体（ASV））。PLS-DA还显示出很高的预测准确性（> 94％）将动物分类为LLP和HLP组（53 ASV）。有趣的是，PLS-DA中确定的一些最重要的分类单元与这两种比较（Akkermansia，Christensenellaceae R-7，未培养的Eubactereae等）共有，据报道与弹性和寿命有关。结论我们的结果表明，第一个平等肠道微生物组的轮廓在两个兔子母系线（A和LP）之间有所不同，并且在较小程度上，在具有不同寿命（LLP和HLP）的LP动物之间有所不同。几个属能够将动物与具有不同寿命不同的两条线和动物区分开，这表明肠道微生物组可以用作寿命的预测因素，也可以用作这些性状的选择标准。
垂直范德华异质结二极管由 3D β-Ga2O3 上的 2D 半导体组成
摘要：宽带隙半导体，例如氧化镓 (Ga 2 O 3 )，因其在下一代高功率电子器件中的应用而备受关注。尽管单晶 Ga 2 O 3 衬底可以常规地从熔体中沿各种取向生长，但关于这些取向的影响的报道却很少。此外，由于缺乏 p 型掺杂，用 Ga 2 O 3 制造整流 pn 二极管一直很困难。在本研究中，我们通过改变以下三个因素在 β-Ga 2 O 3 上制造和优化了 2D/3D 垂直二极管：衬底平面取向、2D 材料选择和金属触点。使用高温相关测量、原子力显微镜 (AFM) 技术和技术计算机辅助设计 (TCAD) 模拟验证了我们的设备的质量。我们的研究结果表明，2D/3D β-Ga 2 O 3 垂直异质结通过基底平面取向（-201）进行优化，结合 2D WS 2 剥离层和 Ti 接触，并显示出记录的整流比（> 10 6 ）同时具有导通电流密度（> 10 3 A cm -2 ），可用于功率整流器。
通过反应喷墨打印控制金属有机骨架的组成和位置
金属有机骨架 (MOF) 是一类多样化的材料，由有机配体与金属离子反应形成由多孔网络组成的晶体配位化合物。MOF 具有高内部表面积和易于调节的化学性质，因此已被用于各种各样的应用，[1] 包括：气体存储和分离、[2] 催化、[3] 传感、[4] 水净化、[5] 药物释放、[6] 和电子学。[7] 然而，MOF 的不溶性使其很难加工成实际应用所需的复杂形状和图案，从而限制了它们在复杂设备中的使用。[8] 因此，人们探索了各种各样的方法来在表面上生长、沉积和图案化 MOF。 [9] 这些技术包括：喷涂、[10] 旋涂、[11] 浸涂、[11,12] 软光刻、[13] 微流体[14] 和 3D 打印、[15] 静电纺丝[16] 和凝胶整体法。[15c,17]
变压器模型产生的噬菌体基因组在组成上与自然序列不同
语言模型在基因组学中的新应用有望对该领域产生重大影响。Megadna模型是创建合成病毒基因组的第一个公开可用的一代模型。评估Megadna概括病毒的非随机基因组组成以及是否可以通过算法检测到合成基因组，4,969个天然噬菌体基因组和1,002 de Novo合成细菌噬菌体的组成指标比较了。变压器生成的序列已通过Genomad分类为变化但现实的基因组长度，而58％的序列分类为病毒。然而，与天然的Bacte-riophage基因组相比，通过秩-SUM测试和原理分析分析，这些序列在各种综合度量中呈现一致的差异。一个简单的神经网络训练，可在全球组成指标上检测变压器生成的序列，其中位灵敏度为93.0％，特异性景观为97.9％（n = 12个独立模型）。总体而言，这些恢复表明，巨型群岛尚未具有逼真的组成偏见，并且基因组组成是检测该模型产生的序列的可靠方法。虽然结果是Megadna模型的特异性，但此处描述的评估框架可以应用于基因组序列的任何生成模型。
面对气候变化：社区组成随岩石潮间带的方面和表面温度而变化
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培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
性和生殖健康与权利：气候和健康反应不可或缺的组成
尽管人权的基本权利，但获得质量，负担得起的SRH服务仍然不平等。这种差异很大程度上是由于歧视和边缘化形式的相交形式，这些形式基于性别，社会经济地位，种族，种族，Sogiesc，sogiesc，残疾和移民地位，创造了结构性障碍。这种相互联系的不公正和不平等制度，包括殖民主义，资本主义和父权制，使健康差异永久存在，并负责并使气候危机造成并加剧了气候危机。虽然受气候影响最大的人对危机的贡献最少，但他们承担了最大的负担。