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World File Search System超高
超高动力微生物细胞色素纳米线产生湿度的功率
混合电子离子导体对于各种技术至关重要，包括在耐用，自我维持的，不受位置或环境1,2的不受限制的方式中从湿度中收获能力。已经提出了50年的混合导体3,4。最近，据称Geobacter Sulfurreducens Pili丝是发电5,6的纳米线。在这里，我们表明该功率是由G.硫核的生产的细胞色素OMCZ纳米线产生的，其电子电导率比Pili 7高20,000倍。非常明显的是，由于定向电荷通过无缝堆叠的Hemes和带电的氢键表面，纳米线显示了超高电子和质子迁移率（> 0.25 cm 2 /vs）。AC阻抗光谱和直流电导率测量，使用四个探针范德布尔和背门效率 - 效应 - 横向器设备表明，湿度会使载流子的迁移率提高30,000倍。冷却将激活能量减半，从而加速电荷传输。电化学测量结果确定将纯电子传导转换为发电的混合传导所需的电压和迁移率。高纵横比（1：1000）和亲水性纳米线表面可有效捕获水分以逆转降低氧气，从而产生巨大的电位（> 0.5 V），以维持高功率。我们的研究建立了一类新的生物合成，低成本和高性能的混合导管，并确定了使用高度可调的电子和蛋白质结构来提高功率输出的关键设计原理。
超高性能色谱中多环化合物的定量结构 - 保留关系分析
摘要：进行了比较定量结构 - 保留关系（QSRR）研究，以预测使用分子描述符的多环芳烃（PAHS）的保留时间。分子描述符是由软件龙生成的，并用于构建QSRR模型。还考虑了色谱参数的影响，例如流量，温度和梯度时间。使用人工神经网络（ANN）和部分最小二乘回归（PLS-R）来研究保留时间（以响应为响应）和预测因子之间的相关性。通过遗传算法选择了六个描述符，以开发ANN模型：分子量（MW）；环描述符类型NCIR和NR10;径向分布功能RDF090U和RDF030M;以及3D-MORSE的描述符MOR07U。PLS-R模型中最重要的描述符是MW，RDF110U，MOR20U，MOR26U和MOR30U；边缘邻接Indice SM09_AEA（DM）;基于3D矩阵的描述符spposa_rg;和逍遥布H7U。构建模型用于预测校准集中未包含的三个分析物的保留。考虑到预测集的统计参数RMSE（分别为PLS-R和ANN模型的0.433和0.077），该研究证实了与色谱参数相关的QSRR模型可以通过非线性方法更好地描述。
平面图准备手册，第 2 章，第 2.5 节 布局、剖面图和超高图
当一条路线显示在多张图纸上时，应放置匹配线。匹配线断点应位于车站刻度线的中间（即 +50），并与对齐线垂直。匹配线不应放置在完整的车站处，因为匹配线会遮挡车站注释和车站刻度线。当图纸连续或没有多条匹配线时，无需标注“匹配线”。对相邻图纸的引用（例如“匹配线 (L-5)”）是可选的，但当一张图纸上显示多条匹配线时（例如显示交换区、高速公路到高速公路连接线等的图纸），这可能是可取的。对匹配线“匹配线 +35”处的加号车站的引用也是一个选项，并且仅应在匹配线不在“+50”时使用。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进，并且在命中率和多样性方面表现出色。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导酶设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
超高效率T细胞在多个基因座的带有种子选择的重编程
Ultra-high efficiency T cell reprogramming at multiple loci with SEED-Selection Christopher R. Chang 1,2,3,4 , Vivasvan S. Vykunta 1,2,3,4 , Daniel B. Goodman 1,2,5,13 , Joseph J. Muldoon 1,2 , William A. Nyberg 1,2 , Chang Liu 1,2 , Vincent Allain 1,2,11 , Allison Rothrock 1,2 ，夏洛特·H·王（Charlotte H. Wang）1,2,4，亚历山大·马森（Alexander Marson）1,2,5,6,8,9,10,12，Brian R. Shy 1,7,10和Justin Eyquem 1,2,5,6,8,8,10*
具有光谱光子计数CT的假肢心瓣的超高分辨率和K边缘成像
背景和目的：心脏计算机断层扫描（CT）对假体心脏瓣膜（PHV）综合的检测和表征的贡献仍然受到限制。配备有光子计数检测器（PCD）的计算机断层扫描系统有可能克服这些局限性。因此，该研究的目的是将PHV的图像质量与PCD-CT和双能双层CT（DEDL-CT）进行比较。材料和方法：将两个金属和3个生物PHV放置在一个管子内，该管子内含有稀释的碘对比度，并在DEDL-CT和PCD-CT上以不同的角度反复扫描。两个小病变（厚度约2毫米；分别包含肌肉和脂肪）连接到4个阀的结构上，放置在胸腔幻影内，有和没有一个张力环，然后再次扫描。的采集参数是2个CT系统匹配的，并用于所有扫描。金属阀再次用适合钨k边缘成像的pa-Rameters扫描。对于所有阀门，在常规图像上测量了不同的金属零件，以评估其厚度和开花伪影。此外，还绘制了每个金属阀的6个平行剥离，并且所有密度<3倍对比介质的标准偏差的体体均被记录为条纹伪影的估计值。为主观分析，3位专家读者评估了阀门的常规图像，有和没有病变，以及钨K边缘图像。的阀门不同部分的显着性和清晰度，病变，金属和盛开的伪影的量表以4分制评分。将测量和分数与配对t检验或Wilcoxon检验进行比较。结果：客观分析表明，使用PCD-CT，瓣膜金属结构较薄，并且呈鲜花化的伪影。金属伪影也用PCD-CT（11 [四分位数（IQ）= 6] vs 40 [IQ = 13]％的体素量减少。主观分析允许注意到某些结构是可见的
通过火花放电的锯齿状电极从扭矩电纳米生成器发出的超高功率输出
目的。[1-3]此外，等离子体在包括太空推进和生物医学技术在内的许多领域都起着重要作用。[4-6]阴极管和等离子体的一代需要外部电源设备，但是不幸的是，由于其重量较重，而且体积较大，因此该设备无法便携。因此，高压应用在没有电力供应的太空，战场和偏远地区等严酷的环境中存在严重限制。基于Triboelectrification和静电诱导的工作机制的Triboelectric纳米发育仪（TENGS）[7-11]可以在我们的圆形或人类运动中的机械运动中产生电力，而无需外部电源。[12–16]到目前为止，Teng产生的功率已被用作可植入的医疗设备，发光二极管，液晶显示器，传感器和低功耗电子设备的能源。[11,17–20]考虑到自动高压和便携性，Teng可以被视为高压应用的理想驾驶源。在这项工作中，我们提出了一个基于锯齿的电极的Teng（SE-TENG），该Teng（SE-Teng）基于火花放电来产生超高功率输出，以直接驱动高压操作设备。接触两种不同的摩擦材料，然后
使用易于且易于访问的多线圈垫片改善大脑B0在超高场
抽象对象提高了超高野外系统的光滑功能，并在7 t处添加了可访问的低复杂性B 0用于头部MRI的Shim Array阵列。材料和方法八个频道B 0 Shim Coil阵列的设计是在易于改进和构造复杂性之间进行的权衡，以便可轻松使用Shim阵列，以提供可与标准的7 t Head coil一起使用的Shim阵列。使用开源八通道垫片放大器机架将阵列连接。将全脑和基于切片的光滑的场均匀性改善与标准的二阶光合物进行了比较，并与具有32和48个通道的更复杂的高阶动态垫片和垫片阵列进行了比较。结果八通道垫片阵列可在整个脑部静态弹药中提高12％，并在使用基于切片的垫片时提供了33％的改进。这样，八通道阵列的执行类似于三阶动态垫片（无需高阶涡流补偿）。更复杂的垫片阵列具有32和48个通道的性能更好，但需要专用的RF线圈。讨论设计的八通道Shim阵列提供了一种低复杂性和低成本方法，可改善B 0在超高场系统上的弹跳。在静态和动态杂物中，它在标准弹跳中提供了改进的B 0均匀性。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。