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使用SNAP标签靶向香豆素的荧光记者
线粒体是细胞内活性氧（ROS）产生的主要部位。ROS是重要的sig nalling分子，但产生过多会导致细胞损伤和功能障碍。因此，准确确定线粒体内产生ROS的何时，方式和地点至关重要。以前，ROS检测涉及各种化学探针和荧光蛋白。这些仅由于分子在线粒体基质中的积累而有局限性，或者需要为每个不同物种表达新蛋白质。我们报告动态H 2 O 2在所有线粒体子室内具有惊人空间分辨率的变化。我们将自标记蛋白的特定靶向与新型H 2 O 2-反应性探针相结合。该方法是宽范围且灵活的，具有相同的表达蛋白质可加载带有不同染料和传感器的蛋白质。它为其他化学物种（除了ROS之外的其他化学物种）提供了一个框架，其在线粒体内的DY NAMICS尚不清楚，而无需设计新蛋白质。
香豆素磺酰胺杂种及其药理活动：评论
香豆素药物团是一种六元的芳族杂环，在许多天然产物和合成分子香豆素中都存在，是广泛丰富的天然杂环化合物，在产生各种生物学上有效的物质时广泛使用。香豆素磺酰胺杂种是具有药理学多种应用的优质化合物。例如抗炎，抗氧化剂，抗病毒，抗真菌，抗菌和抗癌特性。概述了香豆素磺酰胺核周围的许多取代，并通过提供广泛的药理学潜力，吸引了许多试图利用香豆素磺胺酰胺在药物设计中的研究人员的兴趣，并引起了新药物化合物的创造。通过基于香豆素磺胺酰胺的化合物的合成和药物化学的进步，可以使多种药物，尤其是在肿瘤学和碳酸酐酶抑制剂领域，使其成为可能。几种香豆素衍生物的生产和特殊生物学作用是这项综述研究的主要主题。要找到并创建可以帮助结构活动关系（SAR）研究的新的合成策略，还提到了某些创新的研究方法。香豆素的抗癌潜力最近引起了研究人员的关注，因为它们的生物学强大和低毒性。香豆素经常用于治疗白血病，前列腺癌和肾细胞癌。它们也可以用来减少放射治疗的负面影响。由于其在癌症治疗和光学化学疗法方面的治疗潜力，天然和合成的香豆素衍生物都引起了好奇心。
瞬时受体电位香草酸 1 在急性疼痛中的作用
TRPV1 在结构上被描述为同型四聚体通道。四个亚基中的每一个都含有六个跨膜结构域（S1-S6；图 2）。每个单体链总共由 838 个氨基酸组成，氨基酸残基 433–684 形成跨膜结构域。跨膜区由六个螺旋（S1-S6）组成，这些螺旋形成电压传感器样结构域（S1-S4）和内孔区（S5-S6）。跨膜结构域 5 和 6 由疏水 S4S5 连接环连接，并参与通道孔的形成。离子通道孔由选择性过滤器和孔螺旋形成。来自螺旋 S6 底部的残基充当激活门。不同的 TRPV 亚型具有不同的孔半径，可调节通道选择性。激活配体的结合导致两个门 8 的顺序和变构耦合打开。
消息传递基于贝叶斯的贝叶斯对推车系统的控制
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器，这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质，我们通过（1）假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识，并且（2）在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而，贝叶斯框架，尤其是专用推理框架，可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中，整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程，以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制，解决了诸如非线性因素，有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明，随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率，贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
内侧颞叶（边缘系统）
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分，医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来，他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切，他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话，但如果你离开房间片刻，当你回来时，他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
使用Chrysomelidae（叶甲虫）
结果：数据库包括73342个条形码，分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱（物种代理）。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半，而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家，哥斯达黎加，加拿大，南非，德国和西班牙，尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系，但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度，因为一个国家添加了更多的物种多样性，并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而，在物种层面，即使在最激烈的采样国家中，库存仍然不完整，并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
