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World File Search System一百万倍
SFDR 主要不利影响 (PAI) 指标 – 2024 财年
我们发现，只有一处场所位于生物多样性风险区域，即我们在南非乌姆兰加租赁的一间小型办公室（280 平方米），该办公室位于生物多样性关键区域。我们的运营不依赖生物多样性，也不会对生物多样性造成任何风险。水 8 水排放量 被投资公司每投资一百万欧元产生的水排放量（吨数），以加权平均值表示 Experian 不公布水排放量数据，因为这对我们的业务并不重要。废物 9 危险废物比例 被投资公司每投资一百万欧元产生的危险废物（吨数），以加权平均值表示 Experian 不公布危险废物数据，因为这对我们的业务并不重要。
通过模拟 CRISPR-Cas 序列来设计高功能基因组编辑器
基因编辑有可能解决农业、生物技术和人类健康领域的基本挑战。源自微生物的基于 CRISPR 的基因编辑器虽然功能强大，但在移植到非原生环境（例如人类细胞）时通常会表现出显著的功能权衡。人工智能 (AI) 支持的设计提供了一种强大的替代方案，有可能绕过进化限制并生成具有最佳属性的编辑器。在这里，使用在大规模生物多样性上训练的大型语言模型 (LLM)，我们展示了首次使用 AI 设计的可编程基因编辑器成功精确编辑人类基因组。为了实现这一目标，我们通过系统地挖掘 26 兆碱基的组装基因组和元基因组，整理了超过一百万个 CRISPR 操纵子的数据集。我们通过生成自然界中发现的 CRISPR-Cas 家族中 4.8 倍的蛋白质簇数量并为 Cas9 样效应蛋白定制单向导 RNA 序列来展示我们模型的能力。生成的几个基因编辑器与 SpCas9（典型的基因编辑效应器）相比，表现出相当或更好的活性和特异性，同时在序列上相差 400 个突变。最后，我们展示了一个 AI 生成的基因编辑器，称为 OpenCRISPR-1，它表现出与碱基编辑的兼容性。我们公开发布 OpenCRISPR-1，以促进在研究和商业应用中广泛、合乎道德的使用。
temstapro：使用蛋白质语言模型的序列表示蛋白质热稳定性预测
结果：我们应用了转移学习的原理，以使用输入蛋白序列从蛋白质语言模型（PLM）产生的嵌入来预测蛋白质的热稳定性。我们使用了在数亿个已知序列上进行训练的大PLM。使用此类模型的嵌入使我们能够使用超过一百万个序列序列训练和验证高性能的预测方法，我们从具有注释的生长温度的生物体中收集了超过一百万个序列。我们的方法Temstapro（蛋白质的稳定温度）用于预测CRISPR-CAS II类效应蛋白（C2EPS）的热稳定性。预测表明，在热稳定性方面，C2EP组之间的差异很大，并且很大程度上与先前发表，并且我们新获得的实验数据。
下一代高能效 AI 加速器 (DRP-AI3)：自主系统高级 AI 中 10 倍更快的嵌入式处理
随着出生率下降和老龄化人口比例增加导致劳动人口减少，工厂、物流、医疗、城市服务机器人、安防摄像头等社会各个领域都需要先进的人工智能 (AI) 处理，例如识别周围环境、做出行动决定和控制动作。系统需要在各种程序中实时处理先进的人工智能 (AI) 处理。特别是，系统必须嵌入到设备中，以便快速响应不断变化的环境。AI 芯片在嵌入式设备中执行先进的 AI 处理时功耗更低，并且严格限制发热量。
四倍体中国樱桃（Prunus pseudocerasus）的单倍型解析基因组组装为果实硬度提供了见解
中国樱桃（Prunus pseudocerasus）是中国主要的核果作物之一，具有十分重要的意义。然而，由于缺乏高质量的基因组资源，人工改良其性状和遗传分析具有挑战性，这主要归因于难以解析其四倍体和高度杂合的基因组。在此，我们使用 PacBio HiFi、Oxford Nanopore 和 Hi-C 组装了品种‘诸暨短柄饼’的染色体水平、单倍型解析基因组，包含 993.69 Mb，组装成 32 条假染色体。单倍型内比较分析揭示了广泛的基因组内序列和表达一致性。系统发育和比较基因组分析表明，P. pseudocerasus 是一个稳定的同源四倍体物种，与野生的 P. pusilliflora 密切相关，两者大约在 1834 万年前分化。与其他李属植物类似，樱桃也经历了一次常见的全基因组复制事件，该事件发生在大约 1.3996 亿年前。由于果实硬度低，樱桃不适合长距离运输，从而限制了其在中国的快速发展。在成熟果实阶段，樱桃品种‘诸暨短柄梨’的硬度明显低于樱桃品种‘黑珍珠’。硬度的差异归因于果胶、纤维素和半纤维素含量变化的程度。此外，比较转录组分析发现了两个参与果胶生物合成的基因 GalAK-like 和 Stv1，这可能是造成‘诸暨短柄梨’和‘黑珍珠’果实硬度差异的原因。PpsGalAK-like 和 PpsStv1 的瞬时转化会增加原果胶含量，从而提高果实硬度。我们的研究为中国樱桃功能基因组学研究和重要园艺性状的提升奠定了坚实的基础。
代谢成像和人工智能可以为非侵入性非整倍性评估提供新的途径吗？一定的临床需求
通过胚胎活检对非整倍性（PGT-A）的植入前基因检测有助于通过评估胚胎倍性来进行胚胎选择。然而，临床实践需要考虑胚胎活检，潜在的镶嵌和不准确的整个胚胎的侵入性。这产生了对不损害胚胎或提高治疗成本的改进诊断实践的重要临床需求。因此，越来越重视开发非侵入性技术以增强胚胎的选择。这些创新包括非侵入性PGT-A，人工智能（AI）算法和非侵入性代谢成像。后者通过代谢辅助因子的自动荧光来测量细胞代谢。值得注意的是，高光谱显微镜和荧光寿命成像显微镜（FLIM）揭示了非整倍性胚胎和人类纤维细胞中独特的代谢活性特征。这些方法表明在区分多倍体和非整倍体胚胎方面已经表现出很高的精度。因此，本综述讨论了与PGT-A相关的临床挑战，并强调了对新颖溶液（例如代谢成像）的需求。此外，它探讨了针对细胞行为和新陈代谢的影响，在这项研究领域中为未来的研究方向提供了观点。
Apostle MiniEnrich® DNA 纯化珠
图 3. Bioanalyzer 2100 DNA 12000 右侧尺寸选择日期。A1：通过右侧去除步骤去除的 DNA 片段 – 0.5 倍。B1：通过右侧去除步骤去除的 DNA 片段 – 0.6 倍。C1：通过右侧去除步骤去除的 DNA 片段 – 0.7 倍。D1：通过右侧去除步骤去除的 DNA 片段 – 0.8 倍。E1：通过右侧去除步骤去除的 DNA 片段 – 1.0 倍。F1：通过右侧去除步骤去除的 DNA 片段 – 1.4 倍。A2：右侧尺寸选择后回收的 DNA 片段 – 0.5 倍/2.0 倍。B2：右侧尺寸选择后回收的 DNA 片段 – 0.6 倍/1.9 倍。C2：右侧尺寸选择后回收的 DNA 片段 – 0.7 倍/1.8 倍。 D2：右侧尺寸选择后回收的 DNA 片段 — 0.8×/1.7×。E2：右侧尺寸选择后回收的 DNA 片段 — 1.0×/1.5×。F2：右侧尺寸选择后回收的 DNA 片段 — 1.4×/1.1×。