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输电网络资产的经济寿命
一家网络公司在回应 Ofgem 的 SSMC 和我们的信息请求时，对目前被排除在计算之外的 IT 资产和被包括在内的 OHL 塔的处理方式提出了疑问。该公司还表示，Ofgem 在计算折旧时应该对每种资产类型使用不同的平均资产寿命，而不是单一的加权平均资产寿命。IT 支出的大部分归因于运营支出 (opex)，通常这种支出类别不资本化，即不添加到 RAV 中并折旧。在资产寿命的背景下讨论 IT 资产等较短寿命资产时，需要进一步考虑这一点。这个问题超出了本报告的范围，本报告的重点是更新 2010 年的分析，而不是改变计算的范围或方法。
ICMR标准治疗工作流（STW）白内障
*如果视力无法通过折射来改善，则必须进行临床评估，以评估这纯粹是由于白内障或眼科疾病，例如角膜病理学，青光眼，视网膜疾病，视神经病理学或弱视。必须根据历史和临床特征做出决定，并在必要时进一步推荐给更高中心。•任何患有视力障碍的白内障患者和BCVA <6/12的患者应受到视力障碍，应进行手术。•白内障患者和BCVA≥6/12的患者也可以根据症状和视觉需求进行手术。**根据历史记录评估的风险评估，并审查可能可传播疾病的任何风险因素，例如HIV/HBSAG/HCV，如果确定任何危险因素，则可以进行血清学测试。通常，在所有情况下，必须采取标准通用预防措施。
清洁能源联盟通过开创性的债券计划融资实现 3.61 亿美元可再生能源成本节约
预付债券计划如何运作 CPA 的预付债券计划使用长期融资以较低成本购买可再生能源。作为一家非营利性公共组织，CPA 可以发行免税债券，以预付太阳能、风能、地热能和水力发电等可再生能源的费用，以换取能源供应商提供的大幅折扣——历史上折扣在 8% 到 12% 之间。这些节省的成本通过较低、稳定的电价转嫁给客户。CPA 还将节省的成本投资于客户计划、劳动力发展和技能培训以及关键的社区能源基础设施项目。债券计划是 CPA 战略的核心，旨在提供价格具有竞争力的可靠清洁能源，同时增强社区的恢复力。
越冬的东部盒海龟（Terrapene carolina carolina）的热环境
摘要：在美国马里兰州的三个冬季，使用21个东部盒海龟（Terrapene carolina carolina（L.，1758））的混合效应模型，我们证明了越冬的温度主要与空气温度有关。在控制空气温度后，年之间的变化占7％，折段之间的变化占3％，并且由于年龄级别的变化占越冬地点温度总变化的1％。海龟表现出越冬的忠诚度，越冬地点的位置不取决于性别或年龄。根据开发功能，假设其他环境因素没有变化，则必须在越冬期间提高空气温度3 8 C，以将越冬地点的温度提高约1 8 C。根据一般气候循环模型，直到2070 - 2090年才能阐明这种变暖水平。
一条链：一种简化的DNA折纸方法
就像单个多肽链可以自变成复杂的3D结构一样，单个DNA可以自折入DNA折纸。大多数DNA折纸结构（即支架堆盖和DNA瓷砖系统）都使用数百个短单链DNA。因此，这些结构带来了分子间结构固有的挑战。如果折纸结构是由一个DNA链构造的，涉及分子间相互作用的许多组装挑战可以解决，在一个DNA链中构建，折叠与浓度无关，折叠结构对核酸酶降解具有更耐药性，并且可以在成本千分之一的情况下以工业尺度以一千分之一的范围实现合成。本评论讨论了单链DNA折纸中采用的设计原理和考虑因素及其潜在的好处和缺点。
审查经济月度
据报道，全球经济在2023年的预期超出了预期，尽管各个国家的增长效果都有不同。但是，与前一年相比，增长的折败较低。世界银行估计，2022年的3.3％，IMF（3.5％的3.1％）和经合组织（从3.3％的2.9％）估计增长率为2.6％。撒哈拉以南非洲估计已从4％增长了3.3％。柔和的增长归因于地缘政治张力，货币政策收紧周期和经济不确定性。在2024年，预计全球经济的表现将保持在与2023年的水平相同的水平。国际货币基金组织预测经济增长3.1％，世界银行为2.4％，经合组织预测增长率为2.7％。撒哈拉以南非洲地区预计将增长3.8％。增长预测的主要风险包括地缘政治张力和货币政策方向。
细胞核中染色质的物理性质
基因组信息编码在长链 DNA 上，DNA 折叠成染色质并储存在微小的细胞核中。核染色质是一种带负电荷的聚合物，由 DNA、组蛋白和各种非组蛋白组成。由于其高电荷性质，染色质结构随周围环境（例如阳离子、分子拥挤等）而变化很大。过去 10 年，已经开发出捕获活细胞中染色质的新技术。我们对染色质组织的看法已从规则和静态转变为更加多变和动态。染色质形成许多紧凑的动态区域，它们充当高等真核细胞中基因组的功能单位，局部呈现液体状。通过改变 DNA 的可及性，这些区域可以控制各种功能。基于来自多功能基因组学和先进成像研究的新证据，我们讨论了拥挤的核环境中染色质的物理性质及其调控方式。
通过显式能量景观优化进行蛋白质序列设计
摘要蛋白质设计问题是确定折叠成所需结构的氨基酸序列。鉴于安芬森的折叠热力学假设，这可以改写为找到一个氨基酸序列，其中最低能量构象是该结构。由于这种计算不仅涉及所有可能的氨基酸序列，还涉及所有可能的结构，因此大多数当前方法都侧重于更易处理的问题，即为所需结构找到最低能量的氨基酸序列，通常在第二步通过蛋白质结构预测检查所需结构确实是设计序列的最低能量构象，并丢弃在许多情况下并非如此的大部分设计序列。这里我们表明，通过将梯度通过 trRosetta 结构预测网络从所需结构反向传播到输入氨基酸序列，我们可以直接优化所有可能的氨基酸序列和所有可能的结构，并在一次计算中明确设计预测折叠成所需结构而不是任何其他结构的氨基酸序列。我们发现，考虑了完整构象景观的 trRosetta 计算比 Rosetta 单点能量估计更能有效地预测从头设计蛋白质的折叠和稳定性。我们将通过景观优化进行的序列设计与 Rosetta 中的标准固定骨架序列设计方法进行了比较，并表明前者的结果对竞争低位状态的存在很敏感，而后者则不然。我们进一步表明，通过结合这两种方法的优势，可以设计出更具漏斗形的能量景观：低分辨率 trRosetta 模型用于排除替代状态，高分辨率 Rosetta 模型用于在设计目标结构处创建深度能量最小值。意义计算蛋白质设计主要侧重于寻找在目标设计结构中能量非常低的序列。然而，在折叠过程中最相关的不是折叠状态的绝对能量，而是折叠状态与最低位替代状态之间的能量差。我们描述了一种可以捕捉整个折叠景观的深度学习方法，并表明它可以增强当前的蛋白质设计方法。
已接受文章
摘要 ：大多数抗菌肽 (AMP) 和抗癌肽 (ACP) 折叠成膜破坏性阳离子两亲性 α 螺旋，但其中许多也具有不可预测的溶血性和毒性。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 区分活性与非活性、非溶血与溶血 AMP 和 ACP 的能力，以发现新的非溶血性 ACP。我们的发现流程包括：1) 使用生成 RNN 或遗传算法生成序列，2) RNN 分类活性和溶血，3) 选择序列新颖性、螺旋性和两亲性，以及 4) 合成和测试。对 33 种肽的实验评估产生了 11 种活性 ACP，其中 4 种不溶血，其特性类似于天然 ACP lasioglossin III。这些实验展示了机器学习直接指导发现非溶血性 ACP 的第一个例子。
应对运营动荡
此量化基于自下而上的计算，利用行业认可的数据库，例如 IATA、Cirium、Flightstats、Eurocontrol 和国家民航局。我们的团队还采访了航空业的领先高管，以确定挑战的优先次序，并形成对其影响和数字解决方案价值的基线假设。我们通过客户案例研究将这些输入与技术解决方案提供商的主张进行了三角测量。我们适当地折算了相关结果，以避免任何偏见并确保定义的结果是现实的。然后，将这些好处推广到全球航空业整整一年（2018 年）。它有助于平衡由于航空公司业务模式、规模或地区而产生的任何差异。由于许多航空公司长期以来一直在应用数据和分析来做出运营决策，因此我们将正在进行的数字计划的好处排除在我们的建模之外。因此，本报告中的数字展示了数字技术带来的增量价值，超出了已在进行的举措。