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World File Search System胡罗娃
T20 工作组 2 | 可持续气候行动和包容性公平能源转型
奥古斯丁·托罗巴；帕特里夏·奥迪；塞莱斯蒂娜·布雷内斯·波拉斯 (Celestina Brenes Porras)；豪尔赫·费约；艾达·洛伦佐；胡里奥·塞萨尔·阿罗约；路易斯·费尔南多·萨拉查；罗道夫·罗西；费德里科·泽尔博尼；作者是西班牙美术学院（AFP）成员。马西米利亚诺·科西；卡洛斯·卡斯特罗·塞隆；胡里奥·塞萨尔·米内利；卡罗莱纳·罗哈斯·海耶斯；古斯塔沃·伊迪戈拉斯；马里奥·阿马多尔；罗德里戈·卡德纳尔；帕特里克·迈克尔·亚当；伊万诺娃·安切塔；维克多·卡斯特罗；卡洛斯·阿尔贝托·马修斯；朱利安·马丁内斯·基哈诺；克里斯蒂娜·泰尔
神经退行性疾病相关淀粉样蛋白的液-液相分离罗韵怡1,2
神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病，包括阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD），杏仁核外侧硬化症（ALS）以及额叶摄取症状（FTD）和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解，目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状，并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制，这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来，成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而，最近的研究表明，这些蛋白可能会经历另一个聚集过程，即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中，生物分子浓度高度富集，并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用（例如静电，π相关，氢键和疏水相互作用）介导的。对于特定分子，它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是，生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为，以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域（IDR）或本质上无序的蛋白质（IDP）。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构，并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构，IDR/IDP具有更高的动力和灵活性，因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来，研究人员表明，许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离，这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里，我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究，包括Aβ，TAU，α-突触核蛋白，TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白，并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明，它们也具有相分离的特性，这可能与病理聚集体的形成相关。因此，我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究，这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解，并激发疾病治疗的新思想。
胡德堡
Section 5 Compatibility Tools 5.1 Federal Programs.....................................................................................................................................................99 5.2 State Programs.......................................................................................................................................................103 5.3 Regional Programs.................................................................................................................................................106 5.4 Texas Land Use Statutes........................................................................................................................................108 5.5 Local Government Plans and Ordinances.........................................................................................................124 5.6 Civic/Business Interests..........................................................................................................................................143
890602 乌瓦罗娃.indd
摘要 — 目前，已通过全基因组关联研究确定了遗传多态性与各种疾病之间的众多关联。大多数具有临床意义的多态性位于基因组的非编码区域。虽然现代生物信息学资源可以预测解释非编码多态性对基因表达影响的分子机制，但这些假设需要实验验证。本综述讨论了阐明疾病发病机制依赖于非编码序列内特定遗传变异的分子机制的方法。特别关注的是识别转录因子的方法，其结合效率取决于多态性变异。尽管生物信息学资源取得了显着进展，可以预测多态性对疾病发病机制的影响，但仍然需要实验方法来研究这一问题。
安娜·伊万诺娃
2022 多样性、公平、包容和正义影响奖，获得者 麻省理工学院 BCS 2021 惠特克健康科学基金奖学金，获得者（一年的博士学位资助） 麻省理工学院 2019 帕特里克·麦戈文学生旅行奖，获得者 麦戈文研究所 2019 安格斯·麦克唐纳本科教学卓越奖，获得者 麻省理工学院 BCS 2018 “麻省理工学院能说话”演讲比赛，获胜者 麻省理工学院 2017 IEEE 波士顿脑数据库竞赛，获胜团队 马萨诸塞州剑桥 2015 路易斯·波普本科神经科学暑期研究奖学金，获得者 迈阿密大学 2015 Phi Beta Kappa，迈阿密大学成员 2014 超越书本奖学金，获得者（暑期研究资助） 迈阿密大学 2013 艾萨克·巴什维斯·辛格奖学金，获得者（4 年全额学费） 迈阿密大学 2012 全俄高中生生物奥林匹克竞赛，获胜者（第五名）俄罗斯 2011 全俄高中生生物奥林匹克竞赛，获胜者（第一名）俄罗斯 2011 创始人奖学金获得者（两年学费的 50%）EF 学院
创新经济下工业企业的数字化转型
斯维努霍夫 VG– 哲学博士、教授，FGBOU VO «REU 他们。G.W.普列汉诺娃»。伊兹麦洛娃 (Izmailova)、玛丽娜·阿列克谢耶芙娜 (Marina Alekseevna)；莫罗佐夫，米哈伊尔·阿纳托利耶维奇；莫罗佐娃，纳塔利娅·斯捷潘诺芙娜；莫罗佐夫，米哈伊尔·米哈伊洛维奇；鲍勃里舍夫，阿瑟·德米特里耶维奇；克拉斯尼扬斯卡娅，奥尔加·弗拉基米罗芙娜；鲍里索娃，奥尔加·尼古拉耶芙娜；马克西姆·安德烈耶维奇·西多罗夫；维谢洛夫斯基，米哈伊尔·雅科夫列维奇；巴科夫斯卡娅，维多利亚·叶夫根涅夫娜；戈卢别夫，谢尔盖·谢尔盖耶维奇；帕先科，丹尼斯·斯维亚托斯拉沃维奇；科马罗夫，尼古拉·米哈伊洛维奇；亚历山大·弗拉德列诺维奇·费多托夫；马斯洛娃，弗拉达·维亚切斯拉沃娜；阿列克萨基娜，维拉·格里戈里耶芙娜；格里什娜，维拉·吉洪诺芙娜；邦达连科，奥克萨娜·格里戈里耶芙娜；涅菲季耶夫，维亚切斯拉夫·弗拉基米罗维奇；马特维耶娃，奥尔加·扎哈罗芙娜；帕尔费诺娃，叶夫根尼娅·瓦莱列夫娜；埃琳娜·维克托罗芙娜·多库金娜；亚历山大·维克托罗维奇·特卡琴科；库兹涅佐夫，阿纳斯塔西娅·亚历山大罗芙娜；尼科诺罗娃，阿拉·弗拉基米罗芙娜；娜塔莉亚·谢尔盖耶芙娜·霍罗沙维娜
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深度学习时代通过利用广泛传感器产生的大数据和不断增长的计算能力，为无处不在的机器人应用提供了巨大的机会。而对自然人机交互 (HRI) 的日益增长的需求以及对能源效率、实时性能和数据安全的关注，则推动了新的解决方案的产生。在本文中，我们提出了一种基于大脑启发式脉冲神经网络 (SNN) 的人机听觉接口，即 HuRAI。HuRAI 将语音活动检测、说话人定位和语音命令识别系统集成到一个统一的框架中，该框架可以在新兴的低功耗神经形态计算 (NC) 设备上实现。我们的实验结果证明了 SNN 的卓越建模能力，可以对每个任务实现准确而快速的预测。此外，能源效率分析揭示了一个引人注目的前景，与在最先进的 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 上运行的等效人工神经网络相比，其能源节省高达三个数量级。因此，将大规模 SNN 模型的算法能力与 NC 设备的能源效率相结合，为实时、低功耗机器人应用提供了一种有吸引力的解决方案。2021 Elsevier BV 保留所有权利。
博士拉胡尔 M.R.
➢ 学院协调员、研究与开发（行政） (2023-24) ➢ M Tech 课程协调员 (2020-2023) ➢ 学院图书馆咨询委员会成员 (2022-2023) ➢ DPGC 成员 (2023-2024) ➢ 教师选拔委员会 (AP) 成员 (2023-2024) ➢ 部门申诉处理委员会 (DGRC) 成员 (2024-至今) ➢ 部门时间表协调员 (2024-至今)