XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System转化
心脏病的混合CNN转化器模型...
摘要 - 这项研究提出了卷积神经网络（CNN）的混合模型和用于预测和诊断心脏病的变压器。基于CNN检测本地特征的强度以及变压器在感知全球关系方面的高能力，该模型能够从高维生的生活历史数据中成功检测心脏病的危险因素。实验结果表明，在精度，精度和回忆中，提出的模型胜过传统基准模型，例如支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这表明了其处理多维和非结构化数据的强大能力。为了验证模型的有效性，进行了某些部分的实验，实验的结果表明，同时使用CNN和变压器模块来增强模型很重要。本文还讨论了将来的研究中纳入其他特征和方法，以增强模型的性能并使其能够在不同条件下有效运行。本研究提出了使用机器学习预测心脏病的新颖见解和方法，尤其是在个性化医学和健康管理中。
应对将沼气转化为甲醇的挑战
项目理由沼气是一种具有高甲烷浓度的复杂气体混合物，是通过生物量的厌氧消化获得的可再生资源。尽管可以燃烧产生热量或电力，但它释放了CO 2，并且具有沼气丰富的各种污染物会导致它是一种相当低级的燃料。而不是特别使用沼气的甲烷成分，而是Abime（晚期沼气至甲醇电催化）项目的目标是沼气的化学价值。通过选择性地将其中的甲烷转换为甲醇，可以转化高度有效的温室气体以提供有价值的平台化学物质。将甲烷直接转化为甲醇（M2M）被认为是催化中的圣杯之一，并且已经研究了数十年。通过单氧酶酶的结构澄清刺激了该领域的最新推动，该酶能够将甲烷氧化为甲醇并在其活性位点中含有铁或铜。复制这些酶的活性是立方体项目在催化部分的目的。但是，ABIME项目遵循一种电化学方法，其中氧化速率可以通过所施加的潜力来精心控制。因此，该项目的挑战是生产配备有效催化剂的电极以促进选择性氧化。对于这些催化剂来说，看似微不足道但重要的要求是，它们需要具有导电性才能使电子到达反应物分子。在多种候选材料中，最近出现了具有有意义的电导率的金属有机框架（MOF）用于电催化应用[1-4]。作为迈向电化学沼气氧化的第一步，这个夏季项目的目的是基于三座三苯基接头，综合并表征具有电导率的金属有机框架。
达到非正交跨国的任意极化转化的效率极限
极化转换是光子学和量子光学元件中现代应用的基础。尽管他们的应用兴趣，但仍需要基本的理论和实验努力来利用极化光学的全部潜力。在这里，我们揭示了琼斯矩阵的两个非正交特征态的连贯超级位置可以极大地提高与经典正交极化光学的任意极化变换的效率。通过用堆叠和扭曲的配方利用跨表面，我们实施了一种强大的配置，称为“非正交跨额叶”，并在实验上证明了任意输入输出偏转模式，以达到近乎100％的传输效率，以宽敞的宽带和角度增强范围和角度增强方式。此外，我们提出了一种路由方法，以投射具有四链循环圆极化成分的独立相全息图。我们的结果概述了一个强大的范式，以实现极有效的极化光学元件，以及在微波和光学频率下进行通信和信息加密的极化多路复用。
全职位置乳腺癌转化研究...
位于比利时布鲁塞尔大学伊拉斯河校园（ULB）的伊拉斯河校园的环境，我们的小组是朱尔斯·鲍德特（Jules Bordet）研究所的一部分，这是一家领先的机构，以其在癌症研究方面长期以来的卓越表现而闻名。成功的候选人将加入一个由研究人员，临床医生和生物信息学家组成的热情和跨学科团队，在国际和刺激的环境中在乳腺癌转化研究的最前沿工作。申请申请，包括动机信，全面的学术简历和至少两名裁判员应寄给Christos Sotiriou教授（Christos.sotiriou@hubruxelles.be）和FrançoiseRothé教授（Francoise.Rothe.Rothe@hubruxelles.be）。申请截止日期：24/04/2025
系统审查微生物活性在养分循环和转化的作用中的作用和作物生产力的影响
分析了选定的文章，总结了诸如出版年，地理范围，方法，方法和参考文献诸如所使用的细节。由于目标，科学背景和数据源的变化，因此与本综述的性质相符，理论和方法论方法中的细微细微差别并未得到广泛讨论。随后，根据最近的文献及其对主题的理解，审阅者建立了各个研究领域与可持续发展目标（SDG）之间的逻辑联系。为了在这一过程中，收集的文章通过研究领域进行了分类。重要的是要注意，摘要和支持引用与文献系统综述中包含的文章无直接相关。图1说明了本评论中使用的框架。
基于有向光氧化诱导的生物成像转化率的双色光关注荧光探针
摘要：我们在本文中提出了一个新概念，以基于一种称为有向光氧化诱导的转化（DPIC）的机制产生双色光转换探针。作为对这种机制的支持，含有芳香的单重氧反应性部分（如呋喃和吡咯）的苯乙烯香豆素（SC）已合成。sc是明亮的荧光团，由于ASORM的定向光氧化而导致可见光的光辐射，它会在可见的光照射下进行高营养转化，从而导致共轭破坏。sc-p，带有吡咯部分的黄色发射探针，转换为稳定的蓝色发射香豆素，具有68 nm的偏移，从而使光转换和跟踪活细胞中的脂质液滴跟踪。这种新方法可能会为新一代的光转换染料铺平道路，用于高级生物成像应用。
人工智能和机器学习通过诊断和预测分析转化皮肤病理学
次，允许皮肤病理学家专注于复杂的病例，以解决服务不足地区不断增长的需求。尽管取得了这些进步，但由于不足以多样化的培训数据集，监管障碍以及有关数据培训和模型解释性的道德问题，挑战仍然是算法偏见的形式。解决这些挑战需要开发全面的，可解释的AI系统，并建立透明框架以进行临床整合。AI和ML在皮肤病理学中的变革潜力很明显，这些技术可以通过提供精确的诊断诊断，个性化的护理和提高效率来重新定义该领域，最终将皮肤病理学转化为基于证据的新时代，以证据为基于循证的患者，以患者为中心的药物。
无疤痕去除大型抗性岛可导致抗生素的敏感性和增加的鲍曼尼杆菌的自然转化性
摘要在基因组成方面具有巨大的多样性，包括多种推定的抗生素耐药性基因，阿巴岛是鲍曼尼杆菌杆菌多药的潜在贡献者。但是，ABAR对抗生素耐药性和细菌生理学的有效贡献仍然难以捉摸。为了解决这个问题，我们试图准确删除Abar Islands并恢复其插入站点的完整性。为此，我们设计了一种多功能无疤的基因组编辑策略。我们在最近的两个鲍曼尼菌临床菌株中形成了这种遗传修饰：分别携带19.7 kbp和86.2 kbp的Abar1和Abar1岛的菌株AB5075和菌株AYE。然后，在父母菌株及其固定衍生物之间进行抗生素敏感性。通过该岛的开放阅读框（ORF）的预测功能所预期的，抗抗性的抗抗药性在野生型和ABAR11固定的AB5075菌株之间相同。ABAR1具有25个ORF，预测抗生素类别具有抗性，并且AYE ABAR1固定衍生物显示出对多种类别的抗生素的可疑性。此外，ABARS的固化恢复了高水平的自然转化性。的确，大多数阿巴群岛都被插入与自然转化有关的通讯基因中。我们的数据表明，Abar插入有效地失活，并且还原的通信是功能性的。固化始终导致高度转换，因此很容易遗传诱因。ABAR的修改提供了对Abar获取功能的洞察力的见解。
胰腺癌中 ANGPTL4 过表达的转录组学和功能分析提名逆转化学耐药性的靶点
摘要 胰腺导管腺癌 (PDAC) 是根据五年生存率得出的最致命癌症之一。了解化学耐药性可以制定新的治疗策略来改善患者的预后。肿瘤中高水平的 ANGPTL4 与胰腺癌的不良预后相关。我们发现 ANGPTL4 过表达会导致体外对吉西他滨产生耐药性并缩短患者的生存时间。ANGPTL4 的过表达会诱导肿瘤侵袭和转移、增殖和分化以及抑制细胞凋亡的转录特征。为了更好地了解 ANGPTL4 如何导致耐药性并探索它是否可能成为有用的治疗靶点，我们测量了 ANGPTL4 过表达或敲低的细胞的转录反应。我们还测量了吉西他滨治疗对这些细胞的影响。这些分析揭示了与 ANGPTL4 激活和吉西他滨反应相关的基因的重叠特征。患者 PDAC 组织中该标记基因表达增加与患者生存期缩短显著相关。我们确定了 42 个与 ANGPTL4 共同调控且对吉西他滨治疗有反应的基因。ITGB4 和 APOL1 就是其中之一。在过表达 ANGPTL4 的细胞系中敲低这两个基因可逆转观察到的吉西他滨耐药性并抑制与上皮间质转化 (EMT) 和 ANGPTL4 过表达相关的细胞迁移。这些数据表明 ANGPTL4 促进 EMT 并调节基因 APOL1 和 ITGB4。重要的是，我们表明抑制这两个靶标可逆转化学耐药性并降低迁移潜力。我们的研究结果揭示了调节肿瘤对治疗反应的新途径，并提出了胰腺癌的相关治疗靶点。