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World File Search System青色
通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合
图2。夏季每日最大HI（O C）（Abscissa）与EHI（O C）（o c）（a坐标）（a，d，g）la，（b，e，h）fl和（c，f，i）cu的散点图。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。 （d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。 （g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。 未来值基于SSP585方案。 y = x线在青色中显示。 每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。 基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。（d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。（g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。未来值基于SSP585方案。y = x线在青色中显示。每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。
CO2-的反应和振动能量学描述...
(d) (e) (f) (g) 图 2. (a) CO 2 、(b) NH 3 、(c) NH 2 COOH 初始状态 (IS: NH 3 +CO 2 )、(d) NH 2 COOH 过渡态 1 (TS1)、(e) NH 2 COOH 过渡态 2 (TS2)、(f) NH 2 COOH 最终状态 1 (FS1) 和 (g) NH 2 COOH 最终状态 2 (FS2) 的分子表示。原子颜色代码：氢（银色）、碳（青色）、氮（蓝色）和氧（红色）。
Cirrus-Perspective-Plus.pdf
渐进式警报。您是否正在接近正确的跑道？您知道剩余距离吗？那是正确的滑行道吗？当飞机进入并穿过机场环境时，动态增强您在空中和地面的态势感知。文字建议不断更新飞机位置，青色 V 形标记突出显示正确的跑道。最重要的是，“跑道太短”或“检查跑道”等紧急警报为不正确的位置提供了额外的提示。
基于人工智能的老年性黄斑变性结构功能相关性
摘要 灵敏且稳健的视网膜功能结果测量对于老年性黄斑变性 (AMD) 的临床试验至关重要。最近的一项发展是实施人工智能 (AI)，根据多模态成像的结果推断心理物理检查的结果。我们对 PubMed 和 Web of Science 等中引用的当前文献进行了审查，关键词为“人工智能”和“机器学习”，结合“视野测量”、“最佳矫正视力 (BCVA)”、“视网膜功能”和“老年性黄斑变性”。到目前为止，基于 AI 的结构功能相关性已被用于推断常规视野、眼底控制视野和视网膜电图数据，以及 BCVA 和患者报告结果测量 (PROM)。在新生血管性 AMD 中，BCVA 推断（以下称为推断 BCVA）可以估计 BCVA 结果，其均方根误差约为 7 – 11 个字母，与实际视力评估的准确性相当。此外，基于 AI 的结构功能相关性可以成功推断眼底控制视野 (FCP) 结果，包括中间视觉以及暗适应 (DA) 青色和红色测试（以下称为推断灵敏度）。可以通过添加简短的 FCP 检查来增强推断灵敏度的准确性，并且对于中间视觉、DA 青色和 DA 红色测试，平均绝对误差 (MAE) 可达到 ~3 – 5 dB。基于多模态成像的推断 BCVA 和推断视网膜灵敏度可被视为未来介入临床试验的准功能替代终点。
图片和图片补充
(C0) 从脑叶共聚焦延时图像序列中可以看到，一个典型的 NB 分裂个体。NB 以洋红色箭头勾勒（白色虚线），以青色箭头表示后代（GMC）。（C00）培养的 L3 脑的 NB 分裂率图显示，在成像条件下，NB 的分裂率在至少 22 小时内没有显著下降（n = 3 个脑，不显著（ns），p=0.87，单因素方差分析），该数据是通过测量细胞周期长度计算得出的。（D0）完整幼虫脑中的典型 GMC 分裂。第一行面板显示分裂的 NB（洋红色箭头，白色虚线轮廓）产生 GMC（青色箭头）。第二行面板，GMC 在接下来的 6 到 8 小时内被后续的 NB 分裂所取代，位移路径以黄色虚线箭头表示。最后两幅图（10 至 18 分钟）显示 GMC 的分裂（绿色箭头，子代黄色箭头）。（D 00）图表显示体外脑中 GMC 分裂的速率不随培养时间而变化（n = 4 个脑，ns，p=0.34，单向方差分析），该速率是根据 4 小时内 GMC 分裂事件的数量计算得出的。图上的误差线为标准差。比例尺（B）50 毫米；（C），（D）10 毫米。
通过蛋白质结构扩散
图2：在选定情况下不同模型的性能比较以及不同模型之间结构违规的比较。（a）（b）在8D01_L/8DOY_L之间的TM得分和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分散点图。（c）（d）用8D01_L/8DOY_L从UFCONF覆盖了采样结构。青色：8D01_L实验结构；红色：8DOY_L实验结构；绿色：最接近8D01_L的采样结构；洋红色：采样结构最接近8doy_l。（e）（f）8i6o_b/8i6q_b和六个不同模型生成的100个构象之间的TM得分的散点图。（g）（h）用8i6o_b/8i6q_b从UFCONF中采样结构的覆盖。青色：8i6o_b实验结构；红色：8i6q_b实验结构；绿色：最接近8i6o_b的采样结构；洋红色：采样结构最接近8i6q_b。（i）所有产生的构象在20中定义的总违规损失； （J）所有产生的构象的碳氮（C-N）键损失（表明违反C-N键长度的违规）； （k）所有产生的构象之间的残基数（表明残基之间的原子半径限制的侵犯）计数； （l）所有产生的构象中残留物中的冲突计数（表明残基中原子半径限制的侵犯）；
CID-078 是一种首创的口服细胞周期蛋白 A/B-RxL 抑制剂，可在乳腺癌患者异种移植模型中引发抗肿瘤活性
图 6. 在 PDX098 乳腺癌模型中，CID-078 治疗后观察到的肿瘤反应生物标志物调节。用 CID-078 治疗的 PDX098 肿瘤的代表性免疫荧光 (IF) 图像和 IF 结果的量化显示，与使用载体治疗相比，pSeparase (S1126)（青色）（A）和（B）以及 pATM (S1981)（橙色）（C）和（D）的平均荧光强度 (MFI) 显著增加。使用 HaLo 量化 MFI 并归一化为载体治疗的对照。通过 Welch 的双样本 t 检验确定统计显着性。
人类连接组项目寿命衰老和开发研究的动脉自旋标记灌注MRI分析
图4：管道生产的工作台场景，以评估注册和掩盖精度。分别通过细绿色和蓝色线条显示了自由表面的白色和曲面。ASL体积脑面膜轮廓显示在洋红色中。白色盒子表示ASL获取的视野，转变为ASL网格的T1W空间。青色线（在矢状视图中在小脑的底部看到）表示位于视野外的ASL脑面膜的一部分。Greyscale中的基本图像是完整335
水溶性温敏聚合物中氢键序列定向螺旋-球状转变
图 1. a) PPO-4000 在膨胀（4 o C）和塌陷（15 o C）构象下的 MD 模拟快照。碳原子以青色表示，氧以红色表示，氢以白色表示。为清晰起见，未显示水。b) PPO-4000（蓝色圆圈）和 PPO-2000（红色三角形）水溶液的相对热容量 𝛥𝐶 𝑝 与温度的关系。显示曲线作为视觉引导。（插图）分子量为 a. 4000 b. 2000 c. 1000 d. 725 的 PPO 水溶液的实验量热曲线 [28]。
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。