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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。
无线棒Lora节点开发套件 - 文档
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基于自动编码器的特征提取到鲁棒的基于SSVEP的BCIS
摘要：对于具有肌萎缩性侧面硬化症（ALS）的受试者，言语和非言语通知受到很大的损害。基于视觉诱发电位（SSVEP）的大脑计算机界面（BCIS）是成功的替代增强通信之一，可帮助ALS与他人或设备进行通信。对于实际应用，噪音的影响大大降低了基于SSVEP的BCI的性能。因此，开发基于SSVEP的强大BCI对于帮助受试者与他人或设备进行交流非常重要。在这项研究中，提出了基于噪声抑制的特征提取和深度神经网络，以开发出强大的基于SSVEP的BCI。为了抑制噪音的影响，提出了一种denoising自动编码器来提取降解功能。为了获得实用应用的可接受识别结果，深层神经网络用于发现基于SSVEP的BCI的决策结果。实验结果表明，所提出的方法可以有效地抑制噪声的影响，并且基于SSVEP的BCI的性能可以大大改善。此外，深神经网络的表现优于其他方法。因此，提出的基于SSVEP的BCI对实际应用非常有用。
生成式人工智能的攻击和鲁棒水印
创建一条关于我即将在卡内基梅隆大学（CMU，匹兹堡）发表的演讲的热门推文，标题为“大型语言模型的水印”。主题包括水印、检测人工智能生成的文本、保护模型的版权。尽量让它风趣幽默。
kp.2基于单价mRNA疫苗可鲁棒增强对SARS-COV-2
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.02.626472 doi：Biorxiv Preprint
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。