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感谢您有机会对美国国家标准与技术研究所 (NIST) 就响应 NIST 行政命令 14110（第 4.1、4.5 和 11 节）下的任务的草案文件征求意见，特别是 NIST AI 6001，人工智能风险管理框架：生成人工智能概况 提供意见。此处表达的意见反映了约翰霍普金斯大学健康安全中心的想法，并不一定反映约翰霍普金斯大学的观点。
我们请 NIST 参阅《国际先进人工智能安全科学报告：中期报告》（中期报告）第 4.1.4 节“双重用途科学风险”，其中描述了双重用途科学风险所带来的当前和未来能力，我们认为这很好地反映了生物风险的威胁形势 2，以及我们对当前语言仅限于“CBRN 信息”的担忧。当前的能力不仅限于“增加获取信息的渠道”，因为 NIST 已在 AI 6001 中限制了 CBRN 风险，还扩展到“增加获取实践专业知识的渠道”和“增加能力上限”。3 未来的能力还可能包括模型能力的进步、通用人工智能系统与狭义人工智能工具的集成以及通用人工智能与自动化实验室设备的集成。这些都可能比仅仅“简化信息获取”更令人担忧，我们担心 NIST AI 6001 尚未描述可能从 GAI 工具中出现的生物威胁的性质和规模。关注信息风险很重要但还不够，本文件和 NIST 其他文件的重点应包括 GAI 未来可能产生的一系列 CBRN 能力风险。
全基因组关联研究和3D表观基因组特征的综合分析揭示了约克郡猪中脊柱深度的BMP2基因
位于猪染色体17上的五个单核苷酸多态性（SNP）与约克郡猪的LMD显着相关。通过整合链接差异和链接分析（LDLA）和高通量染色体构象捕获（HI-C）分析，将10 KB的定量性状基因座（QTL）鉴定为候选功能基因组区域。基于GWAS，HI-C荟萃分析和顺式调节元件数据的综合结果，BMP2基因被鉴定为LMD的候选基因。通过目标区域测序进一步验证了已鉴定的QTL区域。进一步，通过使用双 - 荧光素酶测定和电泳迁移率分析（EMSA），两个SNP，包括位于增强剂区域的SNP RS3218466600，以及位于启动子区域中的SNP RS1111440035，将其确定为候选者的SNP，是与LMD功能相关的候选SNP。