57 research outputs found
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
ClassificaçÔes de signos de C.S.Peirce: de âOn the Logic of Scienceâ ao âSyllabus of Certain Topics of Logicâ
Tilintarkastusharjoittelijan pÀivÀkirja
TÀmÀ on pÀivÀkirjamuotoinen oppinÀytetyö, jossa tekijÀ dokumentoi kahdeksan viikon tilintarkastusharjoittelujakson työtehtÀviÀ tunnetussa "Big Four" -tilintarkastusyhteisössÀ kiirekaudella helmi-huhtikuussa 2023. Johdanto-luvussa esitellÀÀn lyhyesti yritys, toimenkuva, tarvittava osaaminen sekÀ ammatilliset kehitystavoitteet ja rajaukset.
Toisessa luvussa tekijÀ esittÀÀ analyysin nykyisestÀ työstÀÀn. SiinÀ kÀydÀÀn lÀpi konkreettiset työtehtÀvÀt, kuvaillen niiden luonteen ja vaatimukset. MÀÀritellÀÀn, millaista tietoja ja taitoja tarvitaan työtehtÀvien suorittamiseen. Arvioidaan, miten tarvittava osaaminen on hankittu tÀhÀn mennessÀ ja missÀ vaiheessa ammatillinen kehittyminen on. Pohditaan, mihin tulisi jatkossa tekijÀn panostaa ja mitÀ tulisi vielÀ oppia. Toisessa luvussa myös esitellÀÀn kaikki tekijÀn työhön liittyvÀt sidosryhmÀt ja luokitellaan ne sisÀisiin ja ulkoisiin sidosryhmiin. SidosryhmÀt kuvataan visuaalisesti, samalla pohditaan niiden intressejÀ työn kannalta. LisÀksi toisessa luvussa kÀsitellÀÀn tekijÀn työn vuorovaikutustilanteita, kuvaillen perustellen vuorovaikutusta työtovereiden, asiakkaiden ja muiden sidosryhmien kanssa. Tuodaan esille nÀissÀ tilanteissa esiintyvÀt haasteet ja pohditaan vuorovaikutustaitojen kehittymistarpeita.
Kolmannessa luvussa tekijÀ esittÀÀ kahdeksan viikon pÀivÀkirjaraportointia, joka koostuu pÀivittÀisistÀ ja viikoittaisista merkinnöistÀ. PÀivittÀisissÀ merkinnöissÀ keskitytÀÀn pÀivÀn tavoitteisiin, niiden suunnitteluun ja niiden yhteyteen valittuihin osaamisen kehittÀmisen teemoihin. TyöpÀivÀn lopussa arvioidaan tavoitteiden toteutumista ja osaamisen kehittymistÀ. Viikkoanalyysit kÀsittÀvÀt viikon aikana esiin tulleet ongelmat, selvitettyjen asioiden esittelyn, tietoperustaan perustuvan yhteenvedon osaamisen kehittymisestÀ ja havaittujen hyvien toimintamallien esittelyn. Viikkoanalyysit kattavat myös yhteenvedot tekijÀn osaamisen kehittymisestÀ sekÀ työtehtÀvien kuvaukset, jotka on laadittu sekÀ painettuja ettÀ sÀhköisiÀ lÀhteitÀ hyödyntÀen.
NeljÀnnessÀ luvussa tekijÀ arvioi omaa ammatillista kehittymistÀÀn, vertaillen pÀivÀkirjaraportoinnin tuottamaa analyysiÀ ja aiempaa nykytilanteen kuvausta. Luvussa kÀsitellÀÀn saavutettua kehitystÀ, uusia työskentelyratkaisuja, pÀivÀkirjamuotoisen opinnÀytetyön opetuksia, huomioita opinnÀytetyön aikana ja niiden hyötyÀ tulevaisuudessa. TekijÀ reflektoi myös, miten on hyödyntÀnyt työn analysointia ja miten aikoo jatkossa kehittÀÀ 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
- âŠ