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生物通
13 小时
上海交大义理林课题组基于可学的数字信号处理技术为光纤通信系统 ...
光纤通信技术的迅速发展为现代信息社会提供了强大的技术支持。随着数据传输需求的不断增加,如何在现有光纤通信系统中实现更高的传输容量,成为了研究人员关注的重点。然而,光纤通信系统中的各种线性和非线性效应严重限制了信号的传输质量。传统的数字信号处理(DSP ...
生物通
13 小时
环境学院刘明旭、宋宇和朱彤揭示“减污降碳”政策中大幅降低活性 ...
我国计划在2060年前实现碳中和目标,并提出“减污降碳”政策以达到改善空气质量和缓解气候变化的双赢。其间,将大幅减少人类化石燃烧排放的氮氧化物和养殖业与种植业排放的氨等活性氮物质。这将减少大气氮沉降,进而对陆地生态系统碳汇产生调控作用,并影响碳中和目 ...
生物通
13 小时
王鹏飞团队鉴定血管内皮生长因子受体2为肠道病毒感染的潜在宿主因子
研究人员前期利用横纹肌肉瘤(RD)细胞和二维肠道肠道类器官(2D intestinal organoids)筛选激酶数据库,研究发现血管内皮生长因子受体(Vascular endothelial growth factor ...
生物通
13 小时
上海交大王侃团队发表可穿戴传感器供能方案相关综述
近日,上海交通大学电子信息与电气工程学院感知科学与工程学院王侃副研究员团队的综述论文“Ambient energy harvesters in wearable electronics: fundamentals, methodologies, ...
生物通
19 小时
Nature Machine Intelligence:去中心化高效多智体强化学习方法
近日,北京大学人工智能研究院助理教授杨耀东课题组及合作团队在人工智能顶级学术期刊Nature Machine Intelligence上发表题为“Efficient and scalable reinforcement learning for ...
生物通
3 小时
神经分析方案革新:无标记自动化高通量活细胞神经生长动力学评价
安捷伦 BioTek 近期推出了全新神经细胞分析软件模块,搭载经典的 Cytation&BioSpa8 高通量活细胞成像平台,可轻松帮助研究者获得 Label Free 的神经突生长动力学分析结果。 体外神经突生长分析是神经科学研究领域非常重要的实验方法,主要用于评估神经元的结构和 ...
生物通
4 小时
Science:靶向13种KRAS突变的蛋白水解靶向嵌合体(PROTAC)设计
KRAS基因突变是癌症发展和转移生长的驱动因素之一。来自勃林格殷格翰和英国邓迪大学的研究人员在新一期的《Science》上介绍了一种可以降解多种KRAS突变的蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC)的设计,可让17种最常见的KRAS突变中的13种失活 ...
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3 小时
德克萨斯大学西南医学中心华人科学家陈志坚教授获得拉斯克奖基础 ...
德克萨斯大学西南医学中心是美国首屈一指的学术医学中心之一,将开创性的生物医学研究与卓越的临床护理和教育相结合。该机构的教职员工曾获得6项诺贝尔奖,其中包括25名美国国家科学院院士、22名美国国家医学院院士和14名霍华德休斯医学研究所研究员。3200多名全职教师负责突破性的医学进步,并致力于将科学驱动的研究迅速转化为新的临床治疗。西南大学的医生为超过12万名住院患者提供80多个专业的护理,超过36万 ...
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12 小时
生物工程的革命:细菌助力DNA-蛋白质杂交分子的大规模合成
由于一个偶然的发现和大量艰苦的工作,科学家们现在可以构建生物杂交分子,将DNA的归巢能力与蛋白质的广泛功能结合起来。研究人员在一项新研究中报告说,不需要一个一个地合成它们。利用自然发生的过程,实验室可以利用细菌现有的分子构建能力来产生大量潜在治疗性DNA-蛋白质杂交分子库。
生物通
12 小时
《自然通讯》:当血清素使“光线”变暗时
受体介导神经细胞之间的信息传递。血清素的释放会改变整个大脑的神经细胞活动。至少有14种血清素受体可以被区分。“情况特别棘手,因为这些受体既可以抑制也可以激活,”Dirk Jancke说。“此外,它们在不同的细胞类型中表达,这反过来又对整个网络产生相互抑制或兴奋作用。” ...
生物通
12 小时
《Cell》细胞内捕获的埃博拉病毒核衣壳组装
感染细胞内埃博拉病毒核衣壳的第一张详细图像已经获得。拉霍亚免疫学研究所的研究人员使用转染病毒蛋白并感染埃博拉病毒模型的细胞的低温电子断层扫描来阐明组装中间体。这一突破可能会加速针对这种病毒结构的抗病毒药物的开发,以同时对抗包括马尔堡病毒在内的几种丝状病毒。
生物通
12 小时
Nature最新发现全脑决策动力学
神经科学家已经揭示了感觉输入如何在小鼠的多个大脑区域转化为运动动作。这项由伦敦大学学院塞恩斯伯里威康中心进行的研究表明,决策是一个通过学习协调的、横跨大脑的全球性过程。这些发现可以通过提供如何设计更多分布式神经网络的见解来帮助人工智能研究。
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