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磁共振引导的集中超声的当前进展，以促进跨脑屏障的药物输送
血脑屏障（BBB）是血管与脑实质之间的半渗透屏障，包括内皮细胞和外排转运蛋白之间的紧密连接，可主动从中枢神经系统中清除物质。离子和小于400 da）（DA）的小脂溶性分子通常能够通过BBB，但是较大的分子无法获得[1]。虽然对于维持中枢神经系统组成和免疫特你的环境至关重要，但BBB还阻碍了潜在的转化疗法到达大脑中的预期靶标[2，3]。正在研究BBB通透性的许多策略。从广义上讲，这些策略可以归类为跨细胞和细胞细胞[4]。在经跨细胞a的抗体中，可以使分子更具亲脂性来促进跨BBB的通道，或者可以增强载体介导的转运，以绕过BBB完全绕过BBB [5]。跨细胞方法可以受到与这些类型的释放兼容的药物限制。细胞细胞的方法涉及紧密连接的破坏，这可以通过化学或物理手段进行。BBB透化的化学细胞细胞机制通常依赖于血管活性剂，高质量化合物（例如甘露醇）或对Claudin蛋白家族的抗体（与紧密
在整个鼠标脑图像数据集中用于3D细胞检测的深度学习算法
了解神经系统的功能需要绘制其由功能，解剖学或基因表达定义的其组成细胞的空间分布。最近，组织制备和显微镜的发展使整个啮齿动物大脑都可以成像细胞种群。但是，手动映射这些神经元很容易偏见，并且通常不切实际。在这里，我们提出了一种开源算法，用于使用标准台式计算机硬件在鼠标全脑显微镜图像中完全自动化的3D检测神经元somata。我们通过绘制通过通过逆行反式突触病毒感染表达的细胞质荧光蛋白标记的大型细胞的大脑范围来证明我们方法的适用性和功能。
在整个鼠标脑图像数据集中用于3D细胞检测的深度学习算法
了解神经系统的功能需要绘制其由功能，解剖或基因表达定义的其组成细胞的空间分布。最近，组织制备和显微镜的发展使整个啮齿动物大脑都可以成像细胞弹出。但是，手动映射这些神经元很容易出现偏见，并且通常不切实际地消耗。在这里，我们提出了一种使用stan-dard台式计算机硬件的鼠标全脑显微镜图像中完全自动化的3D检测神经元somata的开放源算法。我们通过绘制大脑范围的位置来证明方法的应用和力量，这些位置的大脑种群用逆行跨突触性VI-RAL感染表达的细胞质泛流蛋白标记。
GAO-23-105396，联邦研究与开发：自 2012 年以来，资金不断增加，并集中在少数机构
自 2012 年以来，联邦研发 (R&D) 资金有所增加——最近一次增加是因为新冠疫情刺激资金。五个机构承担了大部分联邦研发资金，其中国防部 (DOD) 和卫生与公众服务部 (HHS) 在 2021 财年占近 80%（见图）。HHS 主要资助研究，而 DOD 主要资助开发。然而，由于新冠疫情刺激资金，HHS 近年来已成为开发的主要资助者。截至 2019 财年，HHS 的平均开发资金不到 1%，但报告称，2021 财年其 37% 的研发义务用于开发。在 2021 财年估计的 1795 亿美元联邦研发义务中，约有三分之二流向了联邦政府以外的组织。在 2021 财年，工业界、大学和学院获得了这些外部研发义务的大部分——近 900 亿美元。
补充表 1. DNA 损伤反应 (DDR) 基因集中包含的基因列表
基因 p HR 基因 p HR ABCB11 0.00000 18.2 CREBBP 0.93 1.05 ABL1 0.00004 10.5 KIF21A 0.50 1.53 ARHGEF16 0.00000 14.2 KMT2E 0.65 1.32 C5orf42 0.00023 17.7 MKI67 0.04 3.18 CCDC88C 0.00028 8.65 OTOG 0.66 0.746 CEP350 0.00003 11.2 POLQ 0.57 1.48 CHD4 0.00029 10.6 SEMA5A 0.22 0.291 CREBBP 0.004 7.22 SON 0.10 3.91e−09 CTAGE1 0.00039 8.38 SPEF2 0.87 1.12 DHX9 0.00007 10.4 STAB2 0.75 0.822 DMD 0.00021 8.93 TCHH 0.03 3.18 DNAH6 0.00022 11 TPR 0.003 4.89 FAM124A 0.00028 8.65 UNC13C 0.94 1.05 FBN1 0.00078 7.62 USH2A 0.73 0.82 GREB1L 0.00025 10.9 ZNF236 0.17 2.2 KIAA1109 0.00237 1.68E+09 KIF21A 0.002 8.24 KMT2E 0.003 7.56 MKI67 0.003 7.66 NBAS 0.00001 15 NWD2 0.00068 7.93 OTOG 0.002 8.24 PARP14 0.00045 9.92 POLQ 0.00073 7.75 SDE2 0.00001 11.8 SEMA5A 0.00030 8.74 SH3TC2 0.00000 17.1
光伏系统与储能技术对集中发电影响的数值模拟分析：以澳大利亚为例
摘要 为应对气候变化，大多数工业化国家近年来承诺增加可再生能源的份额，以减少温室气体排放。因此，小型光伏 (PV) 系统（主要在住宅应用中）的快速部署开始占据可用发电量的相当大一部分，因此，这些系统的随机性和间歇性影响着集中式发电 (CG) 资源的运行。由于场景复杂性不断提高，越来越多的利益相关者在网络中发挥着积极作用，网络运营商不断改变其短期和长期预测活动的方法。越来越多的客户必须被视为产消者，而不仅仅是消费者。在这种情况下，存储技术被认为是合适的解决方案。这些技术对于解决和填补可再生分布式能源给网络基础设施管理带来的问题是必不可少的。这项工作的目的是创建一个模型，以评估考虑到澳大利亚光伏系统的发电影响，以及一个使用 MATLAB 模拟电池储能系统 (BESS) 和电动汽车未来贡献的模型。用于开发这些模型的方法是基于有关已安装光伏系统和当前存储技术的可用详细信息的统计假设。结果表明，在所有分析的情景中，未来屋顶光伏板的采用和对 CG 的影响都远高于储能系统的使用。因此，对需求的影响将由光伏系统的行为决定。只有在假设的情景中，即 BESS 的安装将达到与光伏系统相当的水平，才有可能更好地管理集中资源。
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹 Ayan S. Mandal 1,2,3 , Lena Dorfschmidt 2,3,4 , Jenna M. Schabdach 2,3 , Margaret Gardner 2,3 , Benjamin E. Yerys 2.5.6 , Richard AI Bethlehem 7 , Susan Sotardi 8 , M. Katherine Henry 8,9,10 , Joanne N. Wood 9,10 , Barbara H. Chaiyachati 3,9,10 , Aaron Alexander-Bloch 2,3,11 *, Jakob Seidlitz 2,3,11 * * 与资深作者贡献相同 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城，美国 2 儿童和青少年精神病学和行为科学系，费城儿童医院，美国宾夕法尼亚州费城。3 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院终身脑研究所 4 英国剑桥大学精神病学系 5 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院自闭症研究中心 6 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院成人成功过渡与学习推进中心 7 英国剑桥大学心理学系 8 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院放射学系 9 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院儿科系 10 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院临床未来 11 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学系
知识共同创建计划（集团和地区为集中）通过加速创新来开发和促进新行业
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 背景促进创新对新行业（例如生命科学，医疗保健和高科技制造）的重要性更为重要。除了基本理论外，该计划还试图通过看到具体的例子和公司现场访问来返回国家，并与公司和商业组织进行讨论，并与公司和商业组织进行讨论，从而促进他们的倡议，并与公司和商业组织进行讨论，从而通过创新来促进新行业的创建和发展，特别是专注于脱碳和生命科学。- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ”
可控负载弹性微电网集中共享储能系统的规模确定：双层优化方法
为提高微电网灵活资源利用率，满足不同场景下微电网的储能需求，提出一种基于双层优化的微电网集中式共享储能容量优化配置模型。首先，分析弹性微电网中共享储能与可控负荷的响应特性，设计满足多场景调节需求的集中式共享储能运行模式。然后，以集中式共享储能净收益最大为上层，以微电网内负荷支付成本最小为下层，构建双层优化配置模型。进一步采用多目标鲸鱼优化算法对双层优化模型进行求解。结果表明：通过协调微电网内可转移负荷与可削减负荷，提高共享储能利用率，共享储能可以共同满足多场景调节需求。
信息请求：基于二氧化碳的超临界涡轮机械，用于集中太阳能电厂的日期：2023年12月20日子
说明此信息请求（RFI）旨在为美国能源部（DOE）太阳能技术办公室（SETO）提供有关具体研究，开发和演示机会，以实现基于二氧化碳（SCO 2）的近期部署，以使基于二氧化碳（SCO 2）的涡轮机械用于集中型号的太阳能发电厂。背景是建立清洁，公平的能源经济并解决气候危机，Seto投资于创新的研究，开发和演示（RD＆D）项目，这些项目致力于降低太阳能技术的成本并开发准备商业化的下一代产品。此RFI寻求信息来帮助促进到2035年到达无碳污染的目标，并“提供公平，清洁的能源未来，并使美国陷入实现2050年不迟于2050年的经济范围内实现零排放的道路。” 1 DOE致力于通过研究，开发，演示和部署（RDD＆D）来推动科学和工程的前沿，促进清洁能源的工作，并确保环境正义以及服务不足的社区的包容。浓缩太阳能功率（CSP）是可再生能源的独特之处，可以耦合到长时间持续时间的热储能（TES）以驱动高效率的功率周期。由于需要较长的能量存储时间来启用清洁电网，因此CSP值的案例更强。要成功填补这一角色，CSP的成本必须继续通过世代的技术转变而下降。SETO的目标是CSP升级的电力成本（LCOE）为5¢/kWh的部分功率，该电力周期比当今的蒸汽兰金周期更高效，更便宜。将超临界二氧化碳（SCO 2）用作涡轮机械中的工作流体，用于布雷顿电力周期，这可能是实现SETO的LCOE目标的最佳机会。SCO 2技术也与集中太阳能技术共生，因为它可以随着温度提高其电能转化效率。