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LMDI方法在建筑碳排放分析中的应用和评估：全面审查
摘要：对数平均分区指数（LMDI）方法广泛应用于碳排放，城市能源消耗和建筑部门的研究，对理论研究和评估很有用。该方法对于打击气候变化和鼓励能源转变特别有益。在该方法的开发过程中，有机会开发先进的公式来提高研究的准确性，如过去的研究所表明的那样，这些尚未通过实验进行充分探索。本研究回顾了在碳排放量的背景下对LMDI方法的先前研究，从而对其应用进行了全面的概述。它总结了LMDI方法的技术基础，应用和评估，并分析了过去25年中与LMDI相关领域中使用的主要研究趋势和常见计算方法。此外，它回顾了LMDI在建筑部门，城市能源和碳排放中的使用，并讨论了其他方法，例如广义Divisia指数方法（GDIM），决策试验和评估实验室（DEMATEL）以及解释性结构建模（ISM）技术。这项研究探索并比较了这些方法的优点和缺点及其在建筑部门中的使用与LMDI。最后，本文通过强调LMDI的未来可能性，这表明如何将LMDI与其他模型集成以进行更全面的分析。但是，在当前的研究中，仍然缺乏对低碳城市发展中的驱动因素的广泛研究。先前的相关研究通常集中在单个因素或特定领域，而没有对因素之间相互作用的跨学科理解。此外，传统的分解方法，例如LMDI，在处理大规模数据方面面临挑战，并且高度依赖于数据质量。加上内核密度和空间相关性分析的估计，增强的LMDI方法通过对能量使用和碳排放的驱动因素进行更全面的综述来克服这些缺点。整合机器学习和大数据技术可以增强数据处理能力和分析准确性，为低碳城市开发提供科学政策建议和实用工具。通过特定的案例研究，本文指出了这些方法的有效性，并提出了措施，包括优化建筑物设计，提高能源效率和提炼能量管理程序。这些努力旨在促进智慧城市并实现可持续发展目标。
微观结构和固有应力对粉末床熔合辊压抛光过程中残余应力的影响
使用综合建模框架研究了一种将激光粉末床熔合 (PBF-LB) 与层间打磨相结合的混合金属增材制造 (AM) 工艺，以提供新的见解，说明激光粉末床熔合工艺产生的不均匀微观结构和残余应力如何影响层间打磨过程中产生的诱导残余应力场。研究人员最近研究了类似的混合金属增材工艺导致的微观结构变化，然而，他们只是假设由此产生的微观结构对诱导残余应力有一定影响。此外，研究人员通过数值研究了打磨/滚压工艺参数对诱导应力的影响，但忽略了微观结构的影响，从而做出了均匀、各向同性的假设。这种做法抑制了对不均匀熔合层中可能存在的微观结构驱动的各向异性的预测。本文通过参数化研究了微观结构建模、固有残余应力映射和环境温度对混合金属增材工艺过程中诱导残余应力的影响。所展示的建模框架结合了激光粉末床熔合过程中产生的固有残余应力以及预测的微观结构，在随后的打磨模拟中阐明它们对打磨引起的残余应力的单独和综合影响。研究结果表明，对不均匀的 PBF-LB 微观结构进行建模会沿打磨表面引入塑性应变和残余应力的各向异性分布；沿处理过的表面平面应力分量的周期性与 PBF-LB 扫描线相重合。固有残余应力对打磨引起的残余应力的影响不太显著，但仍然可以观察到。升高的温度不仅会降低引起的压缩残余应力的幅度，而且还会导致沿扫描线和阴影空间预测的残余应力分量幅度变化较小。所提出的框架为微观结构和 PBF-LB 残余应力对打磨引起的应力的解耦影响提供了新的见解，而这些影响是无法通过实验技术区分的。然而，试样深度方向上的平均残余应力趋势以及抛光后的表面硬度值分别与文献中记录的X射线衍射和微压痕测量结果具有良好的一致性。
2025; 16（6）：1987-2000。 doi：10.7150/jca.106190研究论文CKS2沉默影响多发性骨髓瘤的增殖和凋亡。
多发性骨髓瘤（MM）是一种普遍的浆细胞恶性肿瘤，代表了一种威胁生命的血液学疾病，具有明显的临床发病率。尽管对全球健康负担有了公认的影响，但确切的分子发病机理仍未完全阐明。通过RNA测序进行的转录组分析表明，多发性骨髓瘤中细胞周期蛋白依赖性激酶调节亚基2（CKS2）的显着上调。通过对患者衍生标本中CKS2表达的定量分析进行临床验证。选择了两个已建立的MM细胞模型（MM.1S和RPMI-8226）进行功能表征。使用CCK-8代谢分析和EDU DNA掺入分析对细胞增殖动力学进行了定量，并使用流式细胞仪评估来评估凋亡指数。建立了一种异种移植小鼠模型，以研究CKS2介导的体内肿瘤发生，并通过途径相关蛋白表达的蛋白质印迹分析补充。对人基碱数据库的生物信息学询问确定了推定的CKS2相互作用，随后通过共免疫沉淀测定法和共焦免疫荧光显微镜进行了验证。通过AlphaFold2通过AlphaFold2预测的分子相互作用界面的结构建模，通过Pymol渲染实现了三维可视化。在这项研究中，我们证明了MM.1和RPMI-8226细胞系中的CKS2敲低可显着抑制细胞增殖和诱导的凋亡。机械研究表明，CKS2耗尽通过PTEN/AKT/MTOR信号轴调节细胞的增殖和凋亡。相反，CKS2过表达增强了恶性增殖，同时抑制了凋亡过程，并在骨髓瘤发病机理中确立了其功能作用。值得注意的是，共免疫沉淀测定法证明了CKS2和硫氧还蛋白（TXN）之间的直接蛋白质 - 蛋白质相互作用，随后的功能验证表明TXN似乎充当了CKS2稳定性的关键上游调节因子。这些发现将CKS2建立为骨髓瘤细胞稳态的关键调节剂，并将其确定为有前途的治疗靶标，需要进一步的临床前验证。
Mark S Barlow 医学博士简历 2023
Sigma Gamma Tau 国家航空航天荣誉协会，1988 年 Tau Beta Pi 国家工程荣誉协会，1987 年 金钥匙国家荣誉协会，1986 年 美国杰出大学生国家荣誉协会，1986 年 Alpha Lambda Delta 国家新生荣誉协会，1986 年 工程经验 Dynacs Engineering（德克萨斯州休斯顿） 1997 年 2 月 - 2000 年 6 月 职位：结构动力学工程师 国际空间站兼职工程支持，侧重于结构建模和环境预测。编程包括 C、FORTRAN、NASTRAN 和 Matlab。平均每周投入时间 10 小时。 诺斯罗普·格鲁曼公司（德克萨斯州休斯顿） 1994 年 9 月 - 1996 年 6 月 职位：结构动力学工程师 负责 NASTRAN 分析以支持空间站微重力 AIT，包括使用 NASTRAN 进行特征解、瞬态时间模拟为实验室和散热器流体回路的新型流体动力学模拟做出了贡献，以评估它们对微重力要求的影响。 麻省理工学院（马萨诸塞州剑桥）1992 年 9 月 - 1992 年 11 月 职位：工程顾问 负责设计和计算机分析将在 NASA 兰利亚音速风洞中测试的可变几何机翼的组件。使用 ADINA 在 MIT 的 Cray 上执行结构建模。 美国空间服务公司（德克萨斯州休斯顿）1988 年、1989 年夏季 职位：工程实习生、员工工程师 职责包括小型运载火箭的结构分析和车辆开发。由于该公司规模较小，职责多种多样，从推进分析到结构设计。 出版物 Patrick CW、Xheng B、Wu X、Gurtner G、Barlow M、Kountz C、Chang D、Schmidt M、Evans GRD。 “Muristerone A 诱导神经生长因子从基因工程人类真皮成纤维细胞释放用于外周神经组织工程。”Tissue Eng 2001 年 6 月；7(3)：303-311。Orgill DP、Butler C、Regan JF、Barlow MS、Yannas IV、Compton CC。“血管化胶原-糖胺聚糖基质提供真皮基质并改善培养上皮自体移植的吸收。”Plast Reconstr Surg 1998 年 8 月；102(2)：423-9。Orgill DP、Solari MG、Barlow MS、O'Connor NE。“有限元模型预测皮肤接触烧伤的热损伤。”J Burn Car Rehabil 1998 年 5 月-6 月；19(3)：203-9。 Crawley EF、Barlow MS、van Schoor MC、Masters B、Bicos AS。“零重力条件下空间结构模态参数的测量。”AIAA 制导、控制与动力学杂志，1995 年 5 月至 6 月，第 385-394 页。Crawley EF、Barlow MS、van Schoor MC。“空间结构模态参数的变化。”AIAA 航天器与火箭杂志，1994 年。Doebling SW、Hemez FM、Barlow MS、Peterson LD、Farhat C。“通过模型更新选择用于损伤检测的实验模态数据集。”第 34 届 AIAA/ASME/ASCE/AHS 结构会议论文集，结构动力学与材料会议，加州拉霍亚，1993 年 4 月。 Bicos AS、Crawley EF、Barlow MS、van Schoor MC、Masters B。“1g 和 0g 下空间结构的模态参数。”航空航天设计会议论文集，AIAA 93-1115，1993 年 2 月。 Doebling SW、Hemez FM、Barlow MS、Peterson LD、Farhat C。“通过模型更新检测悬挂比例模型桁架中的损伤。”第 11 届国际模态分析会议论文集，佛罗里达州基西米，1993 年 2 月。 Crawley EF、Barlow MS、van Schoor MC。“空间结构模态参数的变化。” AIAA 论文编号 92-2209，发表于第 33 届 AIAA/ASME/ASCE/AHS 结构、结构动力学和材料会议，德克萨斯州达拉斯，1992 年 4 月。Barlow MS、Crawley EF。“零重力下可展开桁架结构的动力学：MODE STA 结果。”空间工程研究中心报告编号 1-92，1992 年 1 月。提交摘要 Barlow MS、Patel K、Snyder N、Zhao J、Heggers JP、Gould LJ、Phillips LG。“冲洗量对污染伤口细菌数量减少的影响。”发表于整形外科研究委员会第 49 届年会，2004 年 6 月。
使用多种方法识别抗寄生虫药物靶点...
摘要背景：随着动物生产的扩大，寄生蠕虫的经济重要性日益增加。然而，由于几种已建立的驱虫剂的特异性较低，它们的应用可能会损害受治疗的宿主和环境。此外，表现出抗性的寄生虫菌株数量正在增加，而几乎没有开发出新的驱虫药。在这里，我们提出了一种生物信息学工作流程，旨在减少开发新的抗寄生虫策略的时间和成本。该工作流程包括定量转录组学和蛋白质组学、3D 结构建模、结合位点预测和虚拟配体筛选。它被证明可用于鱼类养殖中一种新兴害虫——棘头虫 (Acanthocephala)。我们从四种鱼类 (普通鲃鱼、欧洲鳗鱼、薄唇鲻鱼、大头鲻鱼) 中选取了三种棘头虫 (Pomphorhynchus laevis、Neoechinorhynchus agilis、Neoechinorhynchus buttnerae)。结果：该工作流程在棘头鱼中产生了 11 个高度特异性的候选靶标。候选靶标在确定宿主和偶然宿主中表现出恒定且升高的转录丰度，表明其具有组成性表达和功能重要性。因此，相应蛋白质的损伤应该能够特异性和有效地杀死棘头鱼。候选靶标在棘头鱼体壁中也非常丰富，这些无肠寄生虫通过体壁吸收营养。因此，这些候选靶标很可能与口服给鱼的化合物接触。虚拟配体筛选产生了十种化合物，其中五种根据 ADMET、GHS 和 RO5 标准似乎特别有希望：他达拉非、普拉那匹特、吡酮洛芬、海利霉素和杀线虫剂德奎特尔。结论：基因组学、转录组学和蛋白质组学的结合产生了一种广泛适用的程序，可以节省成本和时间地识别寄生虫中的候选靶蛋白。现在可以进一步评估预测结合的配体是否适合控制棘头虫。工作流程已存放在 Galaxy 工作流程服务器中，URL 为 tinyurl.com/yx72rda7 。关键词：寄生虫、驱虫药、靶分子、虚拟配体筛选、活性成分、医学基因组学
提高国产基因组编辑工具“锌指-ND1”的功能性......
修改目标 DNA 的基因组编辑工具是基因和细胞治疗的有力工具。目前主要的基因组编辑工具是CRISPR-Cas，应用最为广泛；其次是TALEN；最后是ZFN，应用最少。其中CRISPR-Cas和TALEN的基本专利将持续到2030年甚至更晚，因此在医疗领域使用需要高额的授权费用。另一方面，ZFN的基本专利已于2020年到期，它是一种可免许可使用的基因组编辑工具。通过将识别DNA的Zinc Finger与切割DNA的FirmCutND1 Nuclease（由广岛大学自主开发）相结合，可以制作出名为“Zinc Finger-ND1”的纯国产基因组编辑工具。然而，构建功能性ZFN并提高其基因组编辑效率极具挑战性。 [研究成果总结] 传统上，创建ZFN的主流方法是从随机重排的ZF中筛选与目标DNA结合的ZF。然而，创建功能性 ZFN 大约需要两个月的时间，这需要大量的时间和精力。另外，人们设计了一种称为“模块化组装”的方法，用于将 ZF 在基因上连接起来，但在制作三指 ZFN（三个 ZF 连接在一起）时，获得功能性 ZFN 的概率约为 5%，由于生产效率低，该方法无法使用。我们假设，手指数量少导致可识别的碱基数量减少，从而导致产生功能性 ZFN 的效率降低。因此，在本研究中，我们采用模块化组装的方式构建了一个6指ZF-ND1（图1），以增加其识别的碱基数量。结果，我们构建的10个ZF-ND1中，有两个被证实具有基因组DNA切割活性，这意味着我们以20%的概率成功获得了功能性ZFN。为了进一步完善ZF-ND1的功能，我们使用结构建模技术（AlphaFold、Rossetta和Coot的分子建模）来模拟ZF和DNA之间的相互作用（图2）。通过与 Zif268（一种与 DNA 结合的天然 3 指 ZF）的 DNA 相互作用模型进行比较，确定了五种候选突变。此外，通过比较与 Zif268 的 DNA 糖磷酸骨架结合的氨基酸，确定了四个突变候选者。当将这九个候选突变逐一引入功能性 ZF-ND1 时，发现其中三个突变（图 3）可提高基因组 DNA 切割活性。 V109K突变使裂解活性提高了5%，并且我们成功在结构建模的基础上增强了ZF-ND1的功能。
AMARETTO 用于网络生物学和医学
通过基于图的多组学、临床、成像和扰动数据融合将疾病、驱动因素、靶点和药物联系起来 我们提出*AMARETTO 作为网络生物学和医学的软件工具箱，旨在开发一个用于癌症诊断、预后和治疗决策的数据驱动平台。*AMARETTO 通过基于网络图的多组学、临床、成像、驱动和药物扰动数据融合，将疾病、驱动因素、靶点和药物联系起来，涵盖癌症的模型系统和患者研究。*AMARETTO 平台采用模块化方法，基于多模态和多尺度网络结构建模整合先前的生物学知识：(1) AMARETTO 算法从功能基因组学或多组学数据中学习调控回路网络（驱动因素和靶基因回路），并将这些回路与每个生物系统（例如模型系统或患者）内的临床、分子和成像衍生的表型相关联； (2) 社区-AMARETTO 算法学习跨多个生物系统（例如模型系统和患者、群组和个体、疾病和病因、体外和体内系统）衍生的网络共享或不同的调节电路子网络；（3）扰动-AMARETTO 算法分别将模型系统中的遗传和化学扰动映射到患者衍生的网络上以进行驱动因素和药物发现，并优先考虑主要驱动因素、目标和药物以进行后续实验验证；（4）成像-AMARETTO 算法将放射学和组织病理学成像数据映射到患者衍生的多组学网络上，以进行非侵入性和组织病理学成像诊断。我们通过 Jupyter Notebook 工作流程展示了 *AMARETTO 在多个用例中的实用性，这些用例整合了多组学、临床、成像以及驱动和药物扰动数据，涵盖了癌症的模型系统和患者研究：（1）一项关于丙型和乙型肝炎病毒诱发的肝细胞癌 (LIHC) 的研究，其中发现驱动因素和药物，用于跨肝细胞癌全病因的化学预防，并在大鼠模型中进行了实验验证；（2）一项关于多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 和低级别胶质瘤 (LGG) 的研究，其中发现与非侵入性成像诊断的成像衍生特征相关的诊断和预后分子亚类的驱动因素；以及（3）一项关于五个 SCC 癌症部位的鳞状细胞癌 (SCC) 的泛癌症研究，特别是肺 (LUSC)、头颈部 (HNSC)、食道 (ESCA)、宫颈 (CESC) 和膀胱 (BLCA)。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
对抗淀粉样型域的研究是跨血液递送的载体 -生物技术工程研究中的博士学位论文基于研究的前药，以提高目标癌症疗法的组织选择性
癌症仍然是全球死亡的主要原因之一，预计约40％的人口将在其一生中接受癌症诊断1。常规治疗，例如手术，化学疗法和放疗对于改善患者预后至关重要。但是，这些方法通常缺乏特异性，部分原因是患者之间和内部肿瘤的固有异质性。精确药物已经通过开发针对肿瘤的特定分子和遗传特征量身定制的疗法来应对这些挑战。有针对性的疗法，尤其是单克隆抗体，在该领域表现出了很大的希望，但是这些疗法面临诸如毒性，组织渗透不良和高生产成本等局限性。本论文的重点是创新前药策略的发展，包括基于Affibody的前药和具有affibody掩盖域的抗体前药，旨在增强组织选择性并降低癌症治疗中的全身毒性。此外，还探索了用于肿瘤相关蛋白酶的底物工程以优化前药激活。通过五篇研究论文，研究了这些策略，以提高下一代癌症治疗剂的潜力。在论文I中，使用肉桂葡萄球菌显示出了表皮生长因子受体（EGFR） - 靶向抗体的掩模域。这项研究筛选了一个Affibody库，以隔离能够有效掩盖EGFR结合活动的域。在论文II中，最初的基于Affibodo的前药进一步优化以改善其体内生物分布。概念验证前药证明，掩盖域可以抑制EGFR结合，并在蛋白水解裂解时恢复活性。关键修改包括引入合适的肿瘤蛋白酶底物和高亲和力的白蛋白结合结构域以延长血液循环时间。优化的前药在肿瘤异种移植小鼠中表现出良好的生物分布，在健康组织中的摄取幅度大大降低，显示体内肿瘤选择性的显着提高。在论文III中，探索了抗eGFR单克隆抗体西妥昔单抗的掩蔽域。使用大肠杆菌显示，选择了affibodies以特异性结合和掩盖cetuximab的寄生虫。西妥昔单抗前药是用affibody掩盖结构域设计的，体外研究表明，西替昔昔单抗的生长抑制作用降低了400倍，直到蛋白水解活化为止。这项研究验证了基于抗体的前药中阿喂掩模域的使用。纸IV旨在通过隔离能够掩盖Nivolumab（一种抗PD-1单克隆抗体）来证明大肠杆菌显示平台的多功能性。筛选鉴定出似乎模仿PD-1并阻止Nivolumab的结合能力的非惯性抗辩分子。结构建模和生物层干涉法证实了裂解时PD-1结合的有效掩盖和恢复，这表明可能会改善免疫检查点抑制，并减少全身性副作用。