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酰基蛋白会改善心力衰竭的心脏功能，并增加心肌细胞的分数缩短，而无需钙动员
在一项随机的安慰剂对照双盲试验中，31例慢性HFREF患者被随机分为合成的人酰基酰基蛋白（0.1 µg/kg/min）或安慰剂在120分钟内静脉内静脉内。主要结果是心输出量的变化（CO）。用酰基酶处理分离的小鼠心肌细胞，并评估了分数缩短和钙瞬变。酰基蛋白但不安慰剂增加了心输出量（酰基血解剂：4.08±1.15至5.23±1.98 L/min;安慰剂：4.26±1.23至4.11±1.99 L/min，p <0.001）。酰基蛋白会在左心室射血分数和节段性纵向菌株和三尖瓣环形平面收缩期偏移中显着增加中风体积和标称性。对血压，心律不齐或缺血没有影响。心率名义上降低（酰基血清素：71±11至67±11 b.p.p.m.;安慰剂69±8至68±10 B.P.）。在心肌细胞中，酰基蛋白会增加分数缩短，不会影响细胞Ca 2+瞬变，而肌钙蛋白I磷酸化降低。通过酰基毒素拮抗剂D-Lys 3。
在微生物 CRISPR 干扰中使用缩短和随机 sgRNA 文库筛选新靶基因
摘要：CRISPR 干扰（CRISPRi）筛选已用于使用单分子向导 RNA（sgRNA）文库识别与特定表型相关的靶基因。在 CRISPRi 筛选中，包含原始靶标识别序列的随机 sgRNA 文库的大小很大（∼ 10 12 ）。在本文中，我们证明 sgRNA 中的靶标识别序列（TRS）的长度可以从原来的 20 个核苷酸（N 20 ）缩短到 9 个核苷酸（N 9 ），这仍然足以使 dCas9 抑制大肠杆菌木糖操纵子中的靶基因，无论其与启动子还是开放阅读框区结合。基于结果，我们构建了 TRS 长度 5′ 缩短的随机 sgRNA 质粒文库，并通过对从 Xyl − 表型细胞中纯化的 sgRNA 质粒进行桑格测序来识别木糖代谢靶基因。接下来，利用随机 sgRNA 文库筛选靶基因，以增强合成大肠杆菌细胞中紫色素的产生。通过分析深紫色菌落中 sgRNA 质粒中的 TRS 冗余度，选择了 17 个靶基因。其中，已知有 7 个基因（tyrR、pykF、cra、ptsG、pykA、sdaA 和 tnaA）可增加细胞内 L-色氨酸池（紫色素的前体）。17 个细胞中每个靶基因有一个缺失，紫色素的产量显著增加。这些结果表明，使用缩短的随机 TRS 文库进行 CRISPRi 可以简单且经济高效地进行基于表型的靶基因筛选。关键词：CRISPR 干扰、失活 Cas9、随机文库、缩短的 sgRNA、靶标识别序列、紫色素、基于表型的靶标筛选■简介
囊性纤维化 (CF) 是白种人中最常见的缩短寿命的遗传性疾病，每 2500 个活产婴儿中就有 1 个患有此病（约
囊性纤维化 (CF) 是白种人中最常见的缩短寿命的遗传性疾病，每 2500 个活产婴儿中约有 1 个患有此病（白种人中这种常染色体隐性遗传病的携带者比例约为 1:25）。在缅因州，目前大约有 250 名儿童和成人患有此病。CF 患者因肺部产生浓稠分泌物而出现肺部并发症。所有分泌物无法从气道中清除，从而导致气体交换受损、细菌感染和疤痕组织形成等并发症。细菌感染会导致病情加重，需要吸入抗生素和静脉注射抗生素治疗。每次病情加重都会对肺组织造成进一步不可逆的损害，进行性肺病目前是大约 85% CF 患者的死亡原因。为了避免这些并发症，患者通常需要每天进行多次积极的气道清除治疗、吸入药物治疗和增加营养支持，所有这些治疗可能需要每天 2-4 小时（病情加重时需要更多时间）。近年来，生物技术已经改变了大多数 CF 患者的治疗和生活。一种称为高效调节剂疗法 (HEMT) 的新型药物现已可供多达 90% 的 CF 患者使用。这些口服药物混合物（通过筛选大型化合物库开发）易于服用，可改善肺功能，减少住院频率并显著改善患者的生活质量。早期指标表明，这些药物也显著提高了预期寿命。
接种疫苗与 SARS-CoV-2 Omicron 变异株患者达到目标周期阈值的时间缩短相关
结果：142名受试者平均年龄为43.1岁，其中53.5%为男性，90.8%在感染前接种过疫苗。接种疫苗患者与未接种疫苗患者相比，患者特征没有差异，但接种疫苗患者的达到目标周期阈值时间（TtCT）更短（接种疫苗vs.未接种疫苗，12.6±3.4天vs.14.8±4.7天，P=0.039）。异源疫苗与同源疫苗接种的TtCT没有差异。在同源疫苗接种的受试者中，43.1%接种了CoronaVac（科兴生命科学），47.2%接种了国药BBIBP-CorV，4.9%接种了国药WIBP，3.3%接种了康希诺生物，1.6%接种了智飞龙康。不同疫苗之间的TtCT无差异。将两剂初免与三剂加强免进行比较，我们也未发现TtCT有差异。
加拿大贝尔公司利用人工智能和机器学习将针对性欺诈检测延迟时间缩短 200%
通信欺诈控制协会 (CFCA) 每两年对电信行业的欺诈行为进行一次调查。其 2019 年报告发现，三分之二的受访者表示，欺诈活动有所增加。该报告还确定了最常见的欺诈类型，包括订阅和付款欺诈；PBX 和 IP-PBX 黑客攻击；Wangiri 回拨计划；滥用网络或设备中的弱点；经销商欺诈；用户和身份欺诈；账户接管；以及内部（员工）欺诈。
基于Zno纳米材料的气体传感器的高工作温度可能会缩短传感器的寿命并增加其功耗。 Enhan
基于Zno纳米材料的气体传感器的高工作温度可能会缩短传感器的寿命并增加其功耗。在气体响应和温度方面，增强ZnO纳米材料的气体传感器的挥发性有机化合物（VOC）感应性能对于它们的实际应用至关重要。将贵金属装饰到纳米结构上是改善其感应特性的有效方法。在此，引入了水热合成的ZnO珊瑚色纳米板，并引入了PD纳米颗粒的装饰，以实现改善的VOC感应性能。研究了合成原始和PD E ZnO珊瑚样纳米板的形态，晶体结构，组成，原子结构以及气体传感特性。结果显示，基于PD E ZnO的传感器的原始ZnO传感器的最佳工作温度从450 C的最佳工作温度显着降低。通过用PD纳米颗粒的表面装饰，在350 C最佳工作温度下对丙酮的响应提高了三倍。PD E ZnO传感器的响应时间和恢复时间比原始ZnO传感器的速度快三倍。PD E ZnO传感器达到了17 ppt的理论检测极限，在350 C时达到3.5 E 2.5 e 2.5 ppm丙酮的灵敏度。传感器的瞬态稳定性在几个开/关开关从空气到气体的开关周期后，揭示了制造设备的有效可重复性。还讨论了多孔PD E ZnO珊瑚样纳米板传感器的合理机制。©2021作者。Elsevier B.V.的出版服务代表河内越南国立大学。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
四种空间推进方法对缩短载人火星任务转移时间的比较
摘要 我们评估了通过研究四种不同的推进方法并将出发时的质量保持在 2 500 吨以下（对于固定架构）来缩短载人火星任务的旅行时间的可能性。我们评估了三种不同的先进技术（化学、核热和电）和一种先进技术“纯电磁推力”（PEMT）概念（由 Rubbia 提出）的代表性系统。假设任务架构主要基于设计参考架构 5.0，以估算影响推进系统性能的质量预算。绘制了任务持续时间和飞行时间与任务质量的帕累托曲线。我们得出结论，离子发动机技术与经典化学发动机相结合，使这种架构的任务时间最短，质量最低，而单独使用化学推进是缩短旅行时间的最佳方法。使用 PEMT 获得的结果表明，它可能是比火星更远的目的地更合适的解决方案。
市场结算期缩短的全球趋势
与澳大利亚和其他地方一样，欧洲电力系统也在不断发展，以整合更多可再生能源、提高灵活性并使消费者发挥更核心的作用。这样做的好处是市场上有更多参与者，包括聚合器、存储和需求响应运营商。随着欧洲市场（传统上由几个不同市场组成）的转型，平衡所有新兴电源以促进电网可靠性、供应安全、能源转型等至关重要。展望未来，欧洲内部市场将以相同的结算期平衡其市场。被称为“不平衡结算期协调”的欧盟成员国将“协调”15 分钟的结算期，这对大多数国家来说意味着更短的结算期。这项工作预计将于 2025 年完成。
缩短发现时间：材料和分子建模、成像、信息学和集成
摘要：材料结构和特性的多尺度和多模态成像为材料理论和设计的蓬勃发展提供了坚实的基础。最近，韩国科学技术研究院宣布了 10 个旗舰研究领域，其中包括韩国科学技术研究院材料革命：材料和分子建模、成像、信息学和集成 (M3I3)。M3I3 计划旨在通过阐明多尺度处理 - 结构 - 属性关系和材料层次结构来缩短材料发现、设计和开发的时间，这些将通过机器学习和科学见解的结合进行量化和理解。在本综述中，我们首先介绍全球相关计划的最新进展，例如材料基因组计划（美国）、材料信息学（美国）、材料计划（美国）、开放量子材料数据库（美国）、材料研究信息整合计划（日本）、新型材料发现（欧盟）、NOMAD 存储库（欧盟）、材料科学数据共享网络（中国）、材料创新之声（德国）和创意材料发现（韩国），并讨论多尺度材料和分子成像与机器学习相结合在实现 M3I3 愿景中的作用。具体而言，我们将重新审视使用光子、电子和物理探针的显微镜，重点关注多尺度结构层次以及结构 - 属性关系。此外，与传统方法相比，文献中的数据挖掘与机器学习相结合将被证明更有效地找到具有改进属性的材料结构的未来方向。我们将回顾和讨论用于能源和信息应用的材料实例。关于 Ni-Co-Mn 阴极材料开发的案例研究说明了 M3I3 创建多尺度结构-属性-处理关系库的方法。最后，我们对 M3I3 领域的最新发展进行了展望。关键词：M3I3、材料和分子建模、材料成像、材料信息学、机器学习、材料集成、锂离子电池、韩国科学技术研究院