Expression of Ixodes scapularis Antifreeze Glycoprotein Enhances Cold Tolerance in Drosophila melanogaster

Drosophila melanogaster experience cold shock injury and die when exposed to low non-freezing temperatures. In this study, we generated transgenic D. melanogaster that express putative Ixodes scapularis antifreeze glycoprotein (IAFGP) and show that the presence of IAFGP increases the ability of flies to survive in the cold. Male and female adult iafgp-expressing D. melanogaster exhibited higher survival rates compared with controls when placed at non-freezing temperatures. Increased hatching rates were evident in embryos expressing IAFGP when exposed to the cold. The TUNEL assay showed that flight muscles from iafgp-expressing female adult flies exhibited less apoptotic damage upon exposure to non-freezing temperatures in comparison to control flies. Collectively, these data suggest that expression of iafgp increases cold tolerance in flies by preventing apoptosis. This study defines a molecular basis for the role of an antifreeze protein in cryoprotection of flies

Tilintarkastusharjoittelijan päiväkirja

Tämä on päiväkirjamuotoinen oppinäytetyö, jossa tekijä dokumentoi kahdeksan viikon tilintarkastusharjoittelujakson työtehtäviä tunnetussa "Big Four" -tilintarkastusyhteisössä kiirekaudella helmi-huhtikuussa 2023. Johdanto-luvussa esitellään lyhyesti yritys, toimenkuva, tarvittava osaaminen sekä ammatilliset kehitystavoitteet ja rajaukset. Toisessa luvussa tekijä esittää analyysin nykyisestä työstään. Siinä käydään läpi konkreettiset työtehtävät, kuvaillen niiden luonteen ja vaatimukset. Määritellään, millaista tietoja ja taitoja tarvitaan työtehtävien suorittamiseen. Arvioidaan, miten tarvittava osaaminen on hankittu tähän mennessä ja missä vaiheessa ammatillinen kehittyminen on. Pohditaan, mihin tulisi jatkossa tekijän panostaa ja mitä tulisi vielä oppia. Toisessa luvussa myös esitellään kaikki tekijän työhön liittyvät sidosryhmät ja luokitellaan ne sisäisiin ja ulkoisiin sidosryhmiin. Sidosryhmät kuvataan visuaalisesti, samalla pohditaan niiden intressejä työn kannalta. Lisäksi toisessa luvussa käsitellään tekijän työn vuorovaikutustilanteita, kuvaillen perustellen vuorovaikutusta työtovereiden, asiakkaiden ja muiden sidosryhmien kanssa. Tuodaan esille näissä tilanteissa esiintyvät haasteet ja pohditaan vuorovaikutustaitojen kehittymistarpeita. Kolmannessa luvussa tekijä esittää kahdeksan viikon päiväkirjaraportointia, joka koostuu päivittäisistä ja viikoittaisista merkinnöistä. Päivittäisissä merkinnöissä keskitytään päivän tavoitteisiin, niiden suunnitteluun ja niiden yhteyteen valittuihin osaamisen kehittämisen teemoihin. Työpäivän lopussa arvioidaan tavoitteiden toteutumista ja osaamisen kehittymistä. Viikkoanalyysit käsittävät viikon aikana esiin tulleet ongelmat, selvitettyjen asioiden esittelyn, tietoperustaan perustuvan yhteenvedon osaamisen kehittymisestä ja havaittujen hyvien toimintamallien esittelyn. Viikkoanalyysit kattavat myös yhteenvedot tekijän osaamisen kehittymisestä sekä työtehtävien kuvaukset, jotka on laadittu sekä painettuja että sähköisiä lähteitä hyödyntäen. Neljännessä luvussa tekijä arvioi omaa ammatillista kehittymistään, vertaillen päiväkirjaraportoinnin tuottamaa analyysiä ja aiempaa nykytilanteen kuvausta. Luvussa käsitellään saavutettua kehitystä, uusia työskentelyratkaisuja, päiväkirjamuotoisen opinnäytetyön opetuksia, huomioita opinnäytetyön aikana ja niiden hyötyä tulevaisuudessa. Tekijä reflektoi myös, miten on hyödyntänyt työn analysointia ja miten aikoo jatkossa kehittää osaamistaan

Nietzsche's View of Science and Art

162 p.Thesis (Ph.D.)--University of Illinois at Urbana-Champaign, 1964.U of I OnlyRestricted to the U of I community idenfinitely during batch ingest of legacy ETD

Dynamic Scene Novel View Synthesis via Deferred Spatio-temporal Consistency

Accompanying video: https://youtu.be/RXK2iv980nUInternational audienceStructure from motion (SfM) enables us to reconstruct a scene via casual capture from cameras at different viewpoints, and novel view synthesis (NVS) allows us to render a captured scene from a new viewpoint. Both are hard with casual capture and dynamic scenes: SfM produces noisy and spatio-temporally sparse reconstructed point clouds, resulting in NVS with spatio-temporally inconsistent effects. We consider SfM and NVS parts together to ease the challenge. First, for SfM, we recover stable camera poses, then we defer the requirement for temporally-consistent points across the scene and reconstruct only a sparse point cloud per timestep that is noisy in space-time. Second, for NVS, we present a variational diffusion formulation on depths and colors that lets us robustly cope with the noise by enforcing spatio-temporal consistency via per-pixel reprojection weights derived from the input views. Together, this deferred approach generates novel views for dynamic scenes without requiring challenging spatio-temporally consistent reconstructions nor training complex models on large datasets. We demonstrate our algorithm on real-world dynamic scenes against classic and more recent learning-based baseline approaches

Few-camera Dynamic Scene Variational Novel-view Synthesis

National audienceFew-camera videos Structure from motion Novel depth and RGB Relaxed point reconstruction without temporal consistency Efficient pose estimation robust to dynamic objects Sparse noisy point clouds Camera poses Virtual camera path Variational optimization with temporal consistency Figure 1: Given a set of video sequences from a few cameras only, our method computes camera poses and sparse points, then optimizes those points into a novel video sequence following a user-defined camera path. Our space-time SfM relaxes temporal consistency for points on dynamic objects and instead robustly adds consistency during the novel view synthesis via our variational formulation

Few-camera Dynamic Scene Variational Novel-view Synthesis

National audienceFew-camera videos Structure from motion Novel depth and RGB Relaxed point reconstruction without temporal consistency Efficient pose estimation robust to dynamic objects Sparse noisy point clouds Camera poses Virtual camera path Variational optimization with temporal consistency Figure 1: Given a set of video sequences from a few cameras only, our method computes camera poses and sparse points, then optimizes those points into a novel video sequence following a user-defined camera path. Our space-time SfM relaxes temporal consistency for points on dynamic objects and instead robustly adds consistency during the novel view synthesis via our variational formulation