Musterantrag umgang

Die Auswirkungen von komplexen ich bypass in einem Multi-Gewebe-Modell. eine schematische Darstellung des Multi-Gewebe-Modells. Drei genomskalamodelle, die Muskelfasern mit hohem mitochondrialem Gehalt (Typ I Fasern, m1), zwischengeschalteter mitochondrialer Gehalt (Typ II Fasern, m2) und peripheren Geweben (m3) entsprechen, wurden durch ein gemeinsames extrazelluläres Fach (b) verbunden, das dem Transport durch den Blutkreislauf ähnelt. Der Fluss durch ETF, CI und CIV wurde in m1 und m2 begrenzt und um eine Konstante skaliert, um Unterschiede in den Enzymkonzentrationen zwischen den Probanden zu ermöglichen. b Es war möglich, das Modell (orange Linie) an experimentell beobachtete VO2- und VCO2-Daten (blaue Kreise) von einem Subjekt anzupassen, das inkrementelle Übungen auf einem Fahrrad durchführt. Die Laktatkonzentrationen im Blut, die für dasselbe Thema bei einem anderen Anlass ermittelt wurden, könnten auch unter der Annahme eines Michaelis-Menten-Verhältnisses zwischen der Konzentration und dem vorhergesagten Laktatfluss angebracht werden. Die Passform für das Modell mit komplexem I Bypass war besser als für ein Modell ohne (graue Linie). Der Sauerstoffverbrauch war in einer Region (mit Grauschattierung angezeigt) zwischen komplex I Bypass und vor der Laktatakkumulation am höchsten, wie durch RER > 1 (gestrichelte Linie) angegeben. c Die relative Substratnutzung in den beiden Muskelfaser-Untermodellen (cmol) zeigte eine Verschiebung von Fettsäuren als Kohlenstoffquelle hin zu Glykogen. Nachdem Komplex IV in m2 gesättigt war, prognostizierte das Modell einen Fluss von Laktat von m2 zu m1 Drücken Sie TAB-Taste, um die typische Tab-Sequenz innerhalb der Silverlight-Anwendung zu durchlaufen.

Stellen Sie sicher, dass allgemeine Bereiche in der Benutzeroberflächenzusammensetzung (“Blöcke”), die die List-Rolle nach dieser Technik melden, umgangen werden können, ohne jeden Bestandteil (die “Elemente/untergeordneten Elemente” der Liste, durchkreuzen zu müssen). Hacker werden immer versuchen, den wirtschaftlichsten Weg zu finden, um ihren Weg zu bekommen. Zurück zu den oben diskutierten Problemen der Vogel- und Menschenklassifizierung — wenn wir verstehen, dass das KI-Modell stark auf der Existenz eines Schnabels und Flügeln beruht, um eine Entscheidung zu treffen, können wir uns ein goofy Vogelkostüm kaufen. Wenn das Modell auf der anderen Seite das Verhältnis von Gehirngewicht zu Körpergewicht betrachtet, brauchen wir einen ganz anderen Trick. Wir fanden auch einige öffentlich zugängliche Informationen über das Innenleben des Produkts aus Patentanmeldungen und öffentlichen Vorträgen. Eine dieser Ressourcen beschreibt das Modul als ein `Ensemble` (das ist eine Gruppe von Modellen) und wir haben eine Klasse namens `EnsembleReader` gefunden. Es wird verwendet, um das Ensemble aus einer Ressource zu laden, die in eine der DLL-Dateien eingebettet ist. Das extrahierte Modell ist verschlüsselt, aber der Algorithmus und der recht originelle Schlüssel sind ziemlich klar: Wir würdigen die Finanzierung durch die Novo Nordisk Foundation, Knut und Alice Wallenberg Foundation, das ERASysAPP-Projekt IMOMESIC, das vom Schwedischen Forschungsrat und dem Regionalrat Västra Götaland finanziert wird, und den Schwedischen Forschungsrat für Sportwissenschaft.

A.N. und E.B. konzipierten und initiierten das Projekt. A.N. konstruierte das Modell, führte die Simulationen durch und analysierte die Modellergebnisse. E.B. unterstützte A.N. bei der Struktur der Modellierungsarbeit und der Analyse der Ergebnisse. A.N.

schrieb das Papier mit Unterstützung von E.B. F.L. und M.F. führte In-vivo-Experimente durch, analysierte die Daten und überprüfte das Papier.

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