该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型,即Chatgpt 4.0,Google Gemini,Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示:一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题,另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处,副驾驶和困惑提供了来源,也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果,所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明,由于不准确和幻觉,大型语言模型(LLM)尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是,它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
摘要:营养不良是本世纪最大的公共卫生挑战之一,在全球范围内受到了约20亿人的影响。生物强化是将微量营养素特征繁殖为主食食品作物的过程,这是可以生物利用的,可以对每天吃这种订书钉的人群产生积极的衡量影响。这是现有市场干预措施本质上具有成本效益,可持续的战略和补充。铁珍珠小米,铁豆,维生素A木薯和橙色红薯可以为增加亚洲和非洲的家庭营养做出贡献。多年来,合作伙伴在农作物育种,营养研究和分娩经验中收集的证据将有助于建立基础,以进一步扩展到达到最需要的数百万。
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型,即Chatgpt 4.0,Google Gemini,Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示:一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题,另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处,副驾驶和困惑提供了来源,也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果,所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明,由于不准确和幻觉,大型语言模型(LLM)尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是,它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
对被忽视和未充分利用的农作物(NUC)的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限,是打击营养不良和提高粮食安全的关键,尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物,主要是构成了小农户农业区,是营养丰富,气候缓解且局部适应性的(Li and Siddique,2020; Mudau等,2022)。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全,并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿(Dansi等,2012; Ojuederie等,2015; Joy and Siddhuraju,2017年)。至关重要的是,我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究,展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全:前景和隐藏的潜力”令人印象深刻,涵盖了这些农作物的各个方面,从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成:6篇原始研究文章和3条评论,重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善,保护和利用。柑橘grandis(L.)Osbeck,通常称为Pomelo,是一种未充分利用的柑橘类水果,其潜力作为豆酮,苯酚和抗氧化剂的来源,被忽略了。
1 Aniti, Lori 和 Smith, Susanna。2023 年 10 月 30 日。加州的太阳能和风能发电量削减正在增加。美国能源信息署。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=60822 2 Gill, Liz、Gutierrez, Aleecia 和 Weeks, Terra。2021 年。2021 年 SB 100 联合机构报告,在加州实现 100% 清洁电力:初步评估。加州能源委员会。https://www.en- ergy.ca.gov/publications/2021/2021-sb-100-joint-agency-report-achieving-100-percent-clean-electricity 3 加州能源委员会。2023 年 10 月 24 日。加州能源存储实现前所未有的增长,这是该州清洁能源转型的关键组成部分。https://www.energy.ca.gov/news/2023-10/california-sees- impossible-growth-energy-storage-key-component-states-clean
本报告题为“已认证和可能认证的弱势企业 (DBE) 和历史上未充分利用的企业的可用性目录”,是通过项目 980“弱势企业能力研究”提交的六份系列报告中的第三份。这项研究是应德克萨斯州交通部的要求进行的,以响应其根据参议院第 352 号法案、第 72 届德克萨斯州立法机构(德克萨斯州修订法规,第 6669C 条)的义务,开展一项事实调查研究,以支持由少数族裔和女性拥有的企业的国家资金承包和采购计划。本报告包含两个在德克萨斯州运营的少数族裔和女性拥有的企业的可用性目录。这些目录已定制,以将覆盖范围限制为提供高速公路建设、维护和 TxDOT 定期采购的其他服务的公司。第一个目录称为 DBE 可用性和外展目录,专门关注提供高速公路建设及相关商品和服务的公司。第二个目录称为 HUB 可用性和外展目录,专门关注通过其设备和采购部门定期采购其他服务的公司。合并后,这些目录包含 40 多个业务类别中的 4,000 多个不同条目。
摘要:过去几十年来,分子技术的发展(例如高通量 DNA 标记基因分型)提供了更强大的植物育种方法,包括标记辅助选择和基因组选择。同时,以全基因组测序为首的对植物遗传学和基因组学的大量投资使人们对植物基因组中的基因和遗传途径有了更深入的了解。然而,正向遗传学方法(从表型开始绘制突变位点或 QTL,目的是克隆致病基因)与反向遗传学方法(从大规模序列数据开始,然后追溯基因功能)之间仍然存在差距。最近建立的基于 CRISPR-Cas 的高效基因编辑有望弥补这一差距,并提供一种快速方法来验证通过自然变异研究确定的基因和等位基因的功能。CRISPR-Cas 技术可用于敲除单个或多个基因、通过碱基编辑和主要编辑精确修改基因以及替换等位基因。此外,原生质体分离、植物体内转化和发育调控基因的使用等技术有望实现高通量基因编辑,从而加速作物改良。
摘要 在症状出现后 5 天内给轻度至中度疾病患者服用抗病毒药物可降低进展为严重 COVID-19 的速度。尽管建议因年龄或慢性病而有发展为严重 COVID-19 高风险的患者使用抗病毒药物,但据报道,一般成年人口中的抗病毒使用率≤35%。为了确定未使用抗病毒药物预防严重 COVID-19 的原因并提出相应的干预措施,对 110 名退伍军人健康管理局患者进行了详细审查,这些患者感染程度为轻度至中度,由于潜在疾病(器官移植或血液系统恶性肿瘤)而具有高进展风险,但未接受抗病毒药物治疗。在这 110 名患者中,所有患者都接种了 COVID-19 疫苗,其中 22 名 (20.0%) 接受了治疗但拒绝了,88 名 (80.0%) 未接受治疗。在 88 名未接受治疗的患者中,提供者给出的原因包括症状持续时间 >5 天 (22.7%)、担心可能的药物相互作用 (5.7%) 或无症状 (22.7%);然而,在这些患者中,近一半 (88 名中的 43 名;48.9%) 除了症状轻微外没有给出其他原因。在这 43 名患者中,有 24 名 (55.8%) 的随访仅限于电话报告检测结果和询问症状演变情况,没有提供治疗记录。这些发现表明,对患者、提供者和负责随访电话的医务人员进行教育,并在检测结果呈阳性时提前做好计划,可能会提高推荐的抗病毒药物的使用率,以预防严重的 COVID-19 相关疾病,包括死亡。
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力,同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面,我们实现了一种界面调节算法,该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节,这些张量标记每个残基(a,顶部和左侧)的二级结构(蓝色)以及这些二级结构块的邻接关系(a,黄色中心)。用户指定的参数指定了以下信息:结合剂界面二级结构块(在本例中为 β 链)、该块的长度(b,结合剂张量 L 中的青色块)以及结合剂块相邻的靶位残基(b,靶位张量 T 中的青色块)。根据这些预定义参数,该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置,同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系(绿色)。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前,RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基,以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能,使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出,支持用户指定 β 链界面类型的设计。
到 2036 年,工业用地需求量介于 4 公顷(工业就业吸收量低,工业工作密度高)和 13.4 公顷(代表就业吸收量高,工业工作密度低)之间。中位数估计约为 7 公顷。 到 2036 年,商业用地需求量介于 4 公顷(商业就业吸收量低,商业工作密度高)和 10.1 公顷(代表商业就业吸收量高,商业工作密度低)之间。中位数估计约为 6 公顷。 有 32 公顷的 M2 分区土地未得到充分利用。总共有大约 41 公顷的工业用地未得到充分利用,其中 12.39 公顷为空置工业用地。 有 8.8 公顷 C2 分区土地未得到充分利用,还有 8.67 公顷 C4“商业休闲”土地未得到充分利用。总共有大约 22 公顷未得到充分利用的商业用地以及 7.2 公顷的闲置商业用地。 预计不会出现工业或商业用地短缺,因为工业和商业用地库存表明,根据“中值情景”预测,到 2036 年,闲置就业用地将超过总保证需求。此外,还有大量就业用地地块,其活动水平有限,被视为“未得到充分利用”。随着市场条件的需要,这些地块在未来几年可能会加剧。尽管如此,顾问估计,到 2036 年,闲置就业用地的供应将完全耗尽。 增长行业将是医疗保健、仓储和批发贸易、电影、旅游和娱乐。 短期租赁约占租赁住房存量的 3-5%,或总住房存量的 1-2%。它们很可能对租金和价格的上涨做出微小贡献。