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工程微藻：从经验设计到可编程细胞的转变
摘要 驯化微藻有望为人类家庭和工业消费提供可持续的各种生物资源。由于微藻工程技术的限制，其潜力还远未得到充分挖掘。相关技术不如异养微生物、蓝藻和植物的技术那么发达。然而，最近对微藻代谢工程、基因组编辑和合成生物学的研究极大地帮助提高了转化效率，并为该领域带来了新的见解。因此，本文总结了微藻生物技术的最新发展，并探讨了通过代谢工程和合成生物学过程生产特色产品和商品产品的前景。在简要介绍了经验工程方法和载体设计之后，本文重点介绍了定量转化盒设计，详细阐述了目标编辑方法和新兴的藻类细胞代谢数字化设计，以实现高产量的有价值产品。这些进步使得微藻工程方式从单基因和基于酶的代谢工程转变为系统级精确工程，从带有转基因 (GM) 标签的细胞转变为不带转基因标签的细胞，并最终从概念验证转变为切实的工业应用。最后，提出了微藻工程的未来趋势，旨在为特定菌株的特色产品和商品产品在新发现的物种中建立个性化转化系统，同时在模型藻类物种中开发复杂的通用工具包。
慢性粒细胞白血病：从经典的……
慢性粒细胞白血病/CML 占成人白血病病例的 20%。尽管 TKI（酪氨酸激酶抑制剂）时代在疾病发展和预后方面取得了重大进展，但在临床实践中，疾病表现方面仍存在某些特殊性，这些特殊性可能会改变疾病的发展和治疗方法。目的：强调 3 例 CML 病例的诊断和治疗特殊性，从典型的表现形式到罕见的情况——极度淋巴细胞原始细胞危象（胸骨旁皮下肿块）和巨核细胞原始细胞危象。方法：患者 MC，25 岁，表现为白细胞增多、中度贫血和严重肝脾肿大；实验室检查显示慢性期 CML。相比之下，患者 HI，33 岁，表现出相似的临床表现；实验室检查显示慢性期 CML。然而，在临床检查中，患者胸骨旁发现一个小肿块，活检结果显示髓外淋巴细胞原始细胞危象。患者 ZM，50 岁，表现为白细胞增多、轻度贫血和中度血小板增多，此外还有严重的肝脾肿大。额外的实验室检查证实为伴巨核细胞原始细胞危象的 CML。结果：患者采用了不同的治疗方案——TKI、急性淋巴细胞白血病方案和与 TKI 相关的急性髓细胞白血病诱导方案，均获得了良好的治疗效果。结论：罕见的 CML 表现形式不容忽视，因为对于同一疾病，不同的治疗方案会带来很大的差异，对预后和生存产生很大的影响。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
从经济学角度看道德与政治经济学
政治分歧越来越具有道德性质，而非经济性质，这引发了政治经济学和道德心理学领域如何相互关联的问题。虽然这些学科最初紧密交织在一起，但在整个 20 世纪，跨学科交流变得罕见。最近，潮流再次发生了变化——不同背景的社会科学家认识到道德和政治经济结果以丰富的双向方式相互影响。由于心理学家和经济学家拥有独特且互补的技能，这一运动的一部分包括富有成效的“经济帝国主义”——经济学家利用他们的实证工具包在规模上或在野外测试和证实道德心理学的理论。为了说明这一点，我介绍了两个关于道德心理学中突出思想的近期经济学研究案例研究。首先是道德最终具有功能性的理论——它演变为一种“心理和生物警察”的形式，以强制合作，例如在经济生产和交换中。其次是道德结构塑造了政治观点和两极分化，包括税收和再分配等经济问题。我从这些案例研究中得出结论：经济学家可以通过整合更多道德心理学的思想而获益良多，而道德心理学家如果参与经济学研究，将能够提出更有说服力的论据。
绿色中央银行：从经验中学习
尽管确定人类活动的温室气体排放量增加正在触发气候变化，并且温度升高将对国家的经济和金融体系产生相应的影响，但由于因果因素的复杂，系统性和相互联系的性质，这些影响如何表现出的确切途径仍然不确定。衡量气候风险的主要困难之一是，历史数据并未揭示未来，评估未来风险的可预测性仍然很弱。气候风险涉及复杂的动态，这些动力学通过短期，中和长期的不同方面相互作用。1要解决这些风险，许多监管机构已将气候风险情景分析作为评估未来长期风险的选择。在2022年金融稳定委员会（FSB）对53个机构进行的一项调查中，来自36个司法管辖区目前正在进行，或计划进行气候分析练习。调查揭示了机构在气候场景分析的第一阶段中面临的重大挑战，其中许多人面临着几个常见的障碍。例如，气候模型的丰富度使得哪种模型最重要。此外，气候建模非常技术性，难以穿透非专家。由于缺乏将气候情景转化为宏观财务分析的明确方法学框架，这使这变得更加复杂。绿色金融体系（NGFS）的网络一直在努力通过为决策者创建共同的情景途径来应对这些挑战。尽管进步正在稳步发展分析方法，但在国家范围内实施这种练习仍然是一项艰巨的任务，尤其是对于国家一级数据仍然是基本数据的国家而言。满足发展中国家的需求，NDC合作伙伴关系在COP26发起了对绿色中央银行（GCB）倡议的准备就绪。GCB旨在为中央银行和财务主管配备知识，机构能力和系统，以采用预防措施
甲型流感病毒血凝素：从经典融合抑制剂到抗病毒药物研发中以嵌合体为基础的蛋白水解靶向策略
流感病毒糖蛋白血凝素 (HA) 参与病毒颗粒附着到宿主细胞膜受体和膜融合的关键步骤。由于其在甲型流感感染的初期起着至关重要的作用，HA 成为寻找新型类药物候选物的有希望的靶标。鉴于其在甲型流感感染早期的关键作用，过去几十年来，人们一直在大力开展针对 HA 的药物研发工作。药物研发研究主要依赖于阻止球状头部 (GH) 结构域中的受体结合位点识别唾液酸单元，或阻止病毒和细胞膜融合所需的构象重排。本文旨在总结以 HA 为靶点的小分子融合抑制剂的开发进展。为此，我们将主要关注与融合抑制剂结合的 HA 的 X 射线晶体结构分析。此外，本研究还旨在强调利用结构信息与分子建模技术来辨别融合抑制剂的作用机制以及协助设计和解释新型先导化合物的构效关系的努力。最后一部分将致力于阐明从已知小分子抗病毒药物转化为基于蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 的靶向蛋白质降解开始的新型和有前景的抗病毒策略。这些知识将有助于开发经典和新型的基于结构的抗病毒策略，同时更深入地了解作用机制并尽量减少耐药性的影响。
原创研究从经济与政策分析越南太阳能发电的发展
越南已承诺减少 30% 的甲烷排放量、增加可再生能源的利用率并减少以煤炭为基础的电力，目标是到 2050 年实现二氧化碳净零排放。在可再生能源中，太阳能因越南位于赤道附近的优越地理位置而备受关注。本研究旨在评估越南家庭太阳能发电的经济可行性，重点关注北部、中部和南部地区。该研究使用 Ecotect 软件评估了太阳能生产的潜力，同时也研究了该国的太阳能发电政策。通过这种分析，该研究旨在找出当前政策中的任何弱点并提出可能的解决方案，以最大限度地提高太阳能开发的经济效益。本研究的结果有望为越南家庭太阳能发电的经济可行性提供见解，并让政策制定者了解当前太阳能政策的不足之处。最终，这项研究旨在支持越南向可持续和繁荣的未来过渡，符合该国减少碳排放和增加可再生能源利用的长期目标。关键词：Autodesk Ecotect、太阳能热水系统、政府政策、温室气体
从经济增长到福祉经济：...的注释
本问题论文在概念范围和篇幅上与迄今为止发表的其他论文不同。它不是争论优先政策考虑，而是为女权主义外交政策思考提供资源，探讨符合女权主义愿景、人类和地球生存和繁荣所必需的经济、社会和环境成果。它认为，改变基础性和有缺陷的国内生产总值衡量标准，可以改变人们对经济活动目的和实践价值的理解，使其更具女权主义、包容性和可持续性。在考虑国内生产总值的历史、批评和替代衡量标准时，作者总结了女权主义对福祉经济方法的主要特征，这些特征提供了与其他运动建立联系的机会，并为变革创造了政治和政策空间。简介本问题论文探讨了女权主义福祉经济的理念，以及如何衡量这种经济的进展。要理解为什么人们争论一种新的经济概念，一个好的起点是问它打算取代什么。答案是增长驱动型经济。目前，衡量一个国家经济增长的主要方法是其国内生产总值的变化，这是衡量经济规模的单一指标，用 Coyle (2015) i 的话来说，它在制定政策中发挥着核心作用，这些政策决定了人们的生活和生计，主导着政治辩论，可以决定政府的成败。在本文中，我们讨论了 GDP 的含义以及它能衡量什么和不能衡量什么。我们追踪了批评者将 GDP 作为增长衡量标准的一些方式，以及它所体现和推广的增长范式。我们将女权主义的视角带入这些辩论，研究将幸福作为增长的替代方案的举措，既是目标，也是进步的衡量标准，以及衡量它的不同努力。最后，我们加入了国际层面的呼吁，寻找“超越 GDP”的进步衡量标准。
在基于视觉的环境中有效学习对于强化学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到Lear
在基于视觉的环境中有效学习对于加固学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到，从高维观察（例如原始像素）中学习是样本中的样本感知的。对于共同实践，图像输入的RL算法通常使用由CNN组成的编码器来从高维观测值中提取有用的特征。最近的研究表明，CNN对图像样式具有很强的归纳偏见，而不是内容（即代理形状），而内容是RL算法应重点关注的信息。受到这一点的启发，我们建议通过提出对RL的控制网络来减少CNN的固有样式偏差。它可以帮助RL算法有效地关注真正值得注意的信息，例如代理商的特征。我们的方法结合了两个传输网络和功能编码器，并通过对比度学习方法进行了指导RL算法以更有效地学习采样。广泛的实验表明，扩展框架大大提高了现有的无模型方法的性能（即sac），使其能够达到深态控制套件基准的最新性能。关键字：强化学习，对比学习，归纳偏见，样式转移