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与GBA1连接的帕金森氏病AAV基因治疗
帕金森氏病（PD）是一种慢性，进行性，神经退行性疾病，其特征是α-突触核蛋白积累，Lewy身体形成和质体nigra Pars Compacta（SNPC）中多巴胺能神经元的丧失，控制运动和配位。非运动症状包括认知能力下降，睡眠障碍和精神病症状。GBA1中编码溶酶体酶葡萄糖脑苷酶（GCASE）的突变与Gaucher病（GD）有关，Gaucher病（GD）是最常见的溶酶体储存疾病之一。在这一人群中，大约9.1％的患者可能在80岁之前发展PD，而更广泛的人群为3-4％。杂合GBA1 GD突变携带者和许多非Gaucher PD相关的GBA1突变具有相似的发展PD风险。5-15％的PD患者在GBA1中携带突变，导致功能失调的酶和溶酶体1。
Prismi Plus工具包应用于与网格连接的地中海岛
摘要：由于其地理特征及其土地用途，岛屿是一个受到限制的环境，尤其是在旅游地点，一年中的巨大可变性。因此，可变的可再生能源需要满足能量需求的变化会导致一个复杂的问题。这项研究旨在调查用于Procida岛的Prismi Plus方法，以推动向低碳和高可再生能源系统的过渡。工具包涉及分析当地可再生能源潜力，其潜在的能源需求匹配以及技术解决方案的优先级，以实现能源计划策略设定的脱碳目标。考虑到系统中可再生能源的低，中和高渗透的三种情况，结果表明，在可再生能源场景的低，中和高渗透中的功率产量分别为0.18、14.5、34.57 GWH/年。环境和景观约束导致一组限制的可用解决方案。由于可用的本地太阳资源以及其他部门的电力，即通过使用热泵和使用电动汽车运输来加热。
气候模型和观察结果中全球连接的多年代变化
参考文献：Deser，C。和A. Philips，2017年：观察性记录中十年级海面温度变化的概述。过去的全球变化杂志。Ghil，M。和合着者，2002年：气候时间序列的高级光谱方法。修订版地球。Kravtsov，S.，C。Grimm和S. Gu，2018年。最先进的气候模型中缺少的全球尺度多年代变异性。NPJ气候大气。SCI。 Wills，R.C.J.，D.S。 Battisti，K.C。 Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。 模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。 J. 气候SCI。Wills，R.C.J.，D.S。Battisti，K.C。 Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。 模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。 J. 气候Battisti，K.C。Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。J.气候
完全连接的三用户量子超牢房网络
抽象利用量子力学的奇妙特征，量子力学的奇妙特征，一个以多种自由（DOF）编码的超室内量子网络，例如极化和轨道角动量DOF，可以为许多戏剧性应用编码每个传输光子和O效率的更多Qubits。在这里，我们通过使用密集波长的多路复用和纠缠传输技术演示了具有完全连接的网络体系结构的超牢固的多源网络。在极化和时间能量DOF中的三个超牢固状态多路复用到三种单个模式纤维，以形成完全连接的网络体系结构。然后，使用三个干涉量子门用于将量子纠缠从时间能量转移到轨道角动量DOF。实验结果揭示了构建网络的高质量高质量，其纠缠状态的限制高于96％。我们的方法可以提供一种新颖的方式来构建一个大规模的超置网络，该网络可以支持各种量子任务，例如超密集编码和传送。
基于电网连接的混合可再生能源系统，用于优化能源管理
过去几年，与电网系统集成的混合可再生能源系统 (HRES) 的需求显著增加。这种集成提供了更好的可靠性、持续供应和改进的系统性能。本文提出了与电网连接的 HRES 的最佳规模 (额定值)。蚁狮优化 (ALO) 算法用于优化。对于 ALO 算法，决策变量是光伏电池板 (N PV ) 和风力涡轮机 (N WT ) 的数量。优化考虑基于限制的特定优先级，以满足与光伏阵列、风力涡轮机以及最终电网相关的混合系统负载需求。此外，还研究了将太阳能光伏和风能与单个目标函数独立结合的影响。使用 ALO 最小化作为目标函数的总净现值 (TNPC) 和可靠性指数 (IR)。提出了两种不同的方案。运行优化算法后，在 TNPC 和 IR 方面对两种提出的方案进行了比较。因此，这决定了构建 HRES 所需的光伏和风力涡轮机的数量。关键词：混合可再生能源 (HRES)、负载需求、电网、Ant-Lion 优化器、
机器学习评估长期认知负荷下功能连接的变化
在使用机器学习模型分析高维神经影像数据时，必须意识到黑箱问题。这是由于缺乏对内部算法或输入特征的理解，尽管大多数模型在分类、模式识别和预测方面表现出色，但大多数模型仍基于这些输入特征做出决策。在这里，我们通过选择和解释最相关的输入特征来解决基于功能连接对认知大脑状态进行分类的根本高维问题。具体来说，我们考虑了长期认知负荷下皮质同步的变化。我们的研究强调了这种机器学习方法在构建稳健的分类模型和感知相关的刺激前连接变化方面相对于传统的试验平均统计分析的进步。
基于碳电极的单分子连接的结构转变动力学
监测单个分子的结构转变具有重要意义，因为它有助于深入探索分子的性质，并为分子在化学、生物和材料科学领域的应用提供多样化的可能性。本综述总结了利用单分子电学方法在单分子水平上实时研究分子结构转变的策略。具体而言，通过利用稳定的单分子装置进行实时电监测，可以研究单个分子结构转变的过程，从而有助于探索化学和生物系统中分子的性质。特别是，该检测方法已经扩展到对生物大分子的研究，用于监测不同系统中核苷酸链的构象变化，例如双螺旋DNA、适体和DNA酶。最后，我们讨论了探测单分子结构转变的未来挑战，并为该领域的进一步突破提供了前景。
设计优化网格连接的PV - 氢用于能量伪造者
将基于氢的扇形耦合技术集成到基于氢的混合可再生能源系统（HRES）是一种创造能量生产商的有前途的方法，尽管在这个很大程度上没有开发的领域中进行的研究很少。在本文中，开发了一种行业耦合策略（建筑物和运输）并应用于网格连接的PV/Battery/H 2 HRES，以最大程度地提高大学校园的自给自足，并产生电力和H 2用于在阿尔及利亚Ouargla驾驶电车。使用ε-constraint方法将多个客观大小优化问题作为单个目标问题解决，其中能量成本（COE）被定义为要最小化的主要目标函数，而电源供应概率（LPSP）和非可再生用法（NRU）的损失都定义为约束。粒子群优化和本垒打软件用于模拟和优化目的。在本文研究的两种情况下，进行了敏感性研究，以确定电车和NRU对h 2需求的影响对拟议系统的技术经济可行性的影响，然后在优化中引入了新的可靠性因素，即H 2供应概率的损失（LHSP）。第一种情况的结果表明，通过设置NRU Max = 100％，没有H 2的系统提供了最佳的解决方案，COE的COE为0.016 $/kWh，达到网格奇偶校验，并具有13％的NRU。但是，通过设置NRU最大值= 1％，获得了由网格/PV/PV/Electrolyzer/燃料电池/储罐组成的优化配置，该配置的0％NRU和COE为0.1 $/kWh。在第二种情况下，观察到增加电车数量（即增加H 2的需求）导致LHSP，COE，NRU和CO 2排放量显着降低。得出的结论是，在考虑经济方面时，网格/PV组合是研究系统的最佳选择。但是，考虑到未来能源系统的不断增长的要求，与H 2相连的PV将是最好的解决方案，尤其是与运输系统结合时。
靶向N连接的糖基化来治疗侵袭性淋巴瘤
使用大型B细胞淋巴瘤（DLBCL）是最常见的非霍奇金淋巴瘤。基因表达培养揭示了两种主要的生物亚型，即活化的B细胞（ABC）和生发中心B细胞样（GCB）DLCBL。ABC肿瘤依赖于自我抗原诱导的B细胞受体（BCR）的聚类，将慢性活性信号转导向NF-KB和/或PI3激酶途径，并需要干扰素调节因子4（IRF4）的存活率。IRF4是BCR信号传导和NF-KB靶基因的强大指标。
网格连接的可再生能源系统灵活性在挪威群岛的脱碳
近几十年来，投资可再生和环保能源技术（例如更换清洁能源系统而不是传统能源系统和设备管理）是所有领域的有趣而实用的主题。这项研究分析了水力植物，风力涡轮机和光伏（PV）面板的优化，并仔细检查了挪威欣诺亚地区的三种情况。考虑了该地区的三种消费方案iOS，包括工业/家庭负载方案，运输负荷和家庭负荷。荷马软件用于模拟和分析太阳能电池板/风力涡轮机/网格/电池和转换器的技术经济性能。这项研究的结果表明，根据该地区的潜力，使用可再生和环保系统会导致发电成本较低。COE产量至少比电网的正常销售价格低50％。电网交换的使用会导致晚上的能量修饰。使用陆上风力涡轮机的潜力不仅仅是近海涡轮机。结果还表明，在家庭场中使用可再生系统可以将COE降低近70％（0.0296€ /kWh），并且在其他能源场（运输和工业）中，COE可以将COE降低近50％（0.055欧元 /千瓦时）。因此，增加了使用可再生和环保能源系统的百分比会导致减少温室气体（GHG）的排放（尤其是二氧化碳）。