化石内生物记录了过去的大脑特征:大小,形状,脉管系统和回味。需要这些数据以及实验和比较证据,以解决有关大脑能量,认知专业和发展可塑性的问题。通过将跨学科技术应用于化石记录,paleonalology一直领导着重大创新。神经影像揭示了化石脑组织和行为。可以通过基于古代DNA的脑官和转基因模型对灭绝物种大脑发育和生理的推论进行实验研究。系统发育比较方法将跨物种的数据与表型相关联,并将大脑与行为相关联。同时,化石和考古发现不断贡献新的知识。通过合作,科学界可以加速知识获取。共享数字化的博物馆收藏可以提高稀有化石和文物的可用性。可通过在线数据库以及用于测量和分析的工具可获得比较神经解剖学数据。在这些进步的背景下,paleonalologology记录为将来的研究提供了充足的机会。生物医学和生态学科学可以从古术学的方法以及其新颖的研究管道中受益,从而在神经解剖学,基因和行为之间建立联系。
抽象的植物细胞经常遇到正常生长和发育的一部分,或响应诸如洪水等环境压力的一部分。近年来,我们对低氧反应基因表达的多层控制的理解已大大增加。在此更新中,我们对调节对低氧水平的反应的表观遗传,转录,翻译和翻译后机制进行了广泛的看法。我们强调了翻译后修饰(包括磷酸化),次级信使,转录级联反应以及来自线粒体和网状网状(ER)的逆行信号如何如何控制转录因子活性和低氧基因转录的控制。我们讨论了通过专注于主动和抑制性的染色质修饰和DNA甲基化的表观遗传机制,以调节对氧气供应减少的反应。我们还描述了当前对紧密调节mRNA翻译以协调缺氧下有效基因表达的共同和转录机制的知识。最后,我们在该领域提出了一系列杰出的问题,并考虑了如何对低氧触发的监管层次结构的分子起作用的新见解,这可能为开发洪水的作物铺平道路。
摘要:小麦是一种主食,在全球范围内消耗是淀粉和蛋白质的主要来源。近年来,全球小麦的摄入量有所增加,总体而言,小麦被认为是健康食品,尤其是在用全谷物制成产品时。然而,通常通过烘烤和/或烤面包在食用之前几乎总是对小麦进行处理,这可能导致形成有毒加工污染物的形成,包括丙烯酰胺,5-羟基甲基甲基膜(HMF)(HMF)和多环状芳族芳族芳族氢碳酸盐(PAHS)。丙烯酰胺主要由自由(可溶性,非蛋白质)天冬酰胺形成,并在Maillard反应中减少糖(葡萄糖,果糖和麦芽糖),并分类为2A组致癌物(可能与人类的致癌物)。它还具有高剂量的神经毒性和发育作用。HMF也是在Maillard反应中产生的,但也可以通过果糖或焦糖化的脱水来形成。经常在面包,饼干,饼干和蛋糕中发现。其分子结构指向遗传毒性和致癌风险。pah是一大类化合物,其中许多是遗传毒性,诱变,致伤性和致癌性。它们主要是由于有机物的不完全燃烧而在油炸,烘烤和烧烤期间形成的。可以随着食谱和加工参数的变化以及有效的质量控制措施而降低这些加工污染物的生产。但是,在丙烯酰胺和HMF的情况下,它们的形成也高度取决于谷物中前体的浓度。在这里,我们回顾了这些污染物的综合,影响其生产的因素以及可以采取的缓解措施以减少小麦产品中的形成,重点是遗传学和农学的作用。我们还审查了全球食品安全部门通过的风险管理措施。
这次,AI对劳动力市场的影响可以采用肤浅的方法,了解三点:更换重复任务;换句话说,康复和重新锻炼和新的就业机会,换句话说,并意识到这些假设,据了解,AI对劳动力市场的主要影响之一是替换重复且可预测的自动化任务。这可能会特别影响制造,运输和物流等部门的工人,在许多活动中进行自动化。尽管自动化可以消除某些工作,但它也会产生对技术相关技能的需求。因此,工人的要求和重新策划对于确保它们在劳动力市场中保持相关性至关重要。
随着越来越多的研究将牲畜农业与更快的全球变暖,更高的健康成本和更高的土地要求联系起来,通常建议将基于植物的饮食的急剧转变为有效的全能解决方案。隐含地,这一论点是基于以下假设:当前分配给动物生产系统的资源的重新分配将自动导致对人类食用作物的有效培养,而没有负面的环境,健康或社会经济后果。实际上,这种假设的有效性值得仔细检查,因为农场采用新的农业系统的能力是多方面的,并且有背景。通过对文献的跨学科综述,我们在这里讨论了意外后果的例子,这些后果可能是由于草原转化为可耕种的生产,包括对产量稳定性,生物多样性,土壤生育能力以及其他可能产生的不利影响。我们认为,这些问题中的几乎没有被认为是当前粮食安全辩论的一部分,并呼吁对供应方约束进行仔细检查。
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而,缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库,可以根据两个总体分类法进行过滤,并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类,然后进行专家咨询,构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体:人类、人工智能;(2) 意向性:有意、无意;和 (3) 时间:部署前;部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域:(1) 歧视和毒性,(2) 隐私和安全,(3) 错误信息,(4) 恶意行为者和滥用,(5) 人机交互,(6) 社会经济和环境,以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知,人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架,将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
表 3.3 国际会计准则 ................................................................................................ 77
1960年代的绿色革命通过遗传改善,化学肥料,灌溉和机械化而实现了作物产量的显着增加。然而,在气候变化和地缘政治动荡的背景下,目前人口增长的轨迹预测,农业生产将不足以确保未来三十年的全球粮食安全。迫切需要对超出增量收益的农作物的改进。植物生物学近年来还通过开发和应用功能强大的技术(包括基因组测序),“ OMICS技术,精确的基因组编辑以及结构生物学和显微镜的步骤变化”,进行了一场革命。proteostasis-控制细胞蛋白质补体的集体过程,包括合成,修饰,定位和降解 - 是一个从这些进步中受益的领域。本期特刊介绍了这个充满活力的领域的最新研究,特别关注蛋白质降解。在当前文章中,我们强调了植物蛋白质症对农艺特征的多样化和广泛的贡献,提出了机遇和策略,以操纵蛋白质静态机制的不同元素以改善作物,并讨论将这些思想付诸实践所涉及的挑战。
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