Cosic’s Resonance Recognition Model for Protein Sequences and Photon Emission Differentiates Lethal and Non-Lethal Ebola Strains: Implications for Treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Cosic Resonance Recognition Model (RRM) for amino acid sequences was applied to the classes of proteins displayed by four strains (Sudan, Zaire, Reston, Ivory Coast) of Ebola virus that produced either high or minimal numbers of human fatalities. The results clearly differentiated highly lethal and non-lethal strains. Solutions for the two lethal strains exhibited near ultraviolet (~230 nm) photon values while the two asymptomatic forms displayed near infrared (~1000 nm) values. Cross-correlations of spectral densities of the RRM values of the different classes of proteins associated with the genome of the viruses supported this dichotomy. The strongest coefficient occurred only between Sudan-Zaire strains but not for any of the other pairs of strains for sGP, the small glycoprotein that intercalated with the plasma cell membrane to promote insertion of viral contents into cellular space. A surprising, statistically significant cross-spectral correlation occurred between the “spike” glycoprotein component (GP1) of the virus that associated the anchoring of the virus to the mammalian cell plasma membrane and the Schumann resonance of the earth whose intensities were determined by the incidence of equatorial thunderstorms. Previous applications of the RRM to shifting photon wavelengths emitted by melanoma cells adapting to reduced ambient temperature have validated Cosic’s model and have demonstrated very narrowwave-length (about 10 nm) specificity. One possible ancillary and non-invasive treatment of people within which the fatal Ebola strains are residing would be whole body application of narrow band near-infrared light pulsed as specific physiologically-patterned sequences with sufficient radiant flux density to perfuse the entire body volume.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle