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化学合成生物学的研究进展
[1] Switzer C，Moroney SE，Benner SA。将新碱基对酶促掺入DNA和RNA中。J Am Chem Soc，1989，111：8322-3 [2] Wang L，Brock A，Herberich B.扩大大肠杆菌的遗传密码。Science，2001，292：498-500 [3] Pinheiro VB，HolligerP。XNA世界：朝着复制和演变的进步合成遗传聚合物。Curr Opin Chem Biol，2012，16：245-52 [4] De Graaf AJ，Kooijman M，Hennink WE等。非天然氨基酸用于特定位点特异性蛋白质结合。Bioconjug Chem，2009，20：1281-95 [5] Schmidt M. Xenobiology：一种新的生活形式，作为最终的生物安全工具。Bioessays，2010，32：322-31 [6] Noren CJ，Anthony-Cahill SJ，Griffith MC等。一种将非天然氨基酸特异性掺入蛋白质中的一般方法。Science，1989，244：182-8 [7] Bain J，Switzer C，Chamberlin R等。 核糖体介导的非标准氨基酸通过遗传密码扩展到肽中。 自然，1992，356：537-9 [8] Matray TJ，Kool等。 DNA中无碱性损伤的特定伴侣。 自然，1999，399：704-8 [9] Hirao I，Kimoto M，Mitsui T等。 一种不自然的疏水基碱对系统：将核苷酸类似物特异性掺入到DNA和RNA中。 NAT方法，2006，3：729-35 [10] Wang W，Takimoto JK，Louie GV等。 遗传编码非天然氨基酸进行细胞和神经元研究。 nat Neurosci，2007，10：1063-72 [11] Leconte AM，Hwang GT，Matsuda S等。 J am Chem Soc，2008，130：2336-43Science，1989，244：182-8 [7] Bain J，Switzer C，Chamberlin R等。核糖体介导的非标准氨基酸通过遗传密码扩展到肽中。自然，1992，356：537-9 [8] Matray TJ，Kool等。DNA中无碱性损伤的特定伴侣。自然，1999，399：704-8 [9] Hirao I，Kimoto M，Mitsui T等。一种不自然的疏水基碱对系统：将核苷酸类似物特异性掺入到DNA和RNA中。NAT方法，2006，3：729-35 [10] Wang W，Takimoto JK，Louie GV等。遗传编码非天然氨基酸进行细胞和神经元研究。nat Neurosci，2007，10：1063-72 [11] Leconte AM，Hwang GT，Matsuda S等。J am Chem Soc，2008，130：2336-43发现，表征和优化不自然的碱基对，用于扩展遗传字母。
用于高温可充电锂金属电池的无溶剂电解质
在锂负极上形成疏锂无机固体电解质界面 (SEI) 并在正极上形成正极电解质界面 (CEI) 对高压锂金属电池是有益的。然而，在大多数液体电解质中，有机溶剂的分解不可避免地会在 SEI 和 CEI 中形成有机成分。此外，有机溶剂由于其高挥发性和易燃性，通常会带来很大的安全风险。本文报道了一种基于低熔点碱性全氟磺酰亚胺盐的无有机溶剂共晶电解质。锂负极表面的独特阴离子还原产生了一种无机的、富含 LiF 的 SEI 膜，该膜具有很强的抑制锂枝晶的能力，这一点可以从 0.5 mA cm −2 和 1.0 mAh cm −2 时 99.4% 的高锂电镀/剥离 CE 以及 80°C 下全 LiNi 0.8 Co 0.15 Al 0.05 O 2 (2.0 mAh cm −2 ) || Li (20 μ m) 电池的 200 次循环寿命看出。所提出的共晶电解质有望用于超安全和高能锂金属电池。
公共利益披露程序2023
50。在收到披露后的可行性后，授权官员必须评估使用这些程序附录6上包含的信息进行报复的风险。作为进行风险评估的一部分，授权官员可能需要从参与披露者工作场所的其他人那里获取信息。51。如果某人通过行为或疏忽而造成对他人的任何损害，则会发生报复，因为他们相信或怀疑该人已经做出的，可能做出的，提议制造或可能制造PID。报复还包括对报复行动的威胁。52。授权官员应评估披露者的报复风险，以及任何其他可能被怀疑已或可能做出披露的人（包括证人和工作人员）。53。如果评估报复风险大于低的风险，则授权官员将制定一项策略，以减轻对披露者采取的报复行动的风险。4 54。作为风险评估过程的一部分，授权官员应考虑是否需要采取这些程序第7部分中规定的任何措施。55。在需要的情况下，一旦PID分配了风险评估。56。授权官员可以咨询或将准备风险评估的任务咨询到PM＆C的另一个领域，并具有适当的技能和经验，以完成风险评估（例如，人民分支机构）。如果发生这种情况，则必须根据这些程序进行风险评估。
马匹疫苗接种
• 狂犬病：我们好奇的马可能会在马厩或牧场接触野生动物。狂犬病毒通过唾液传播，在威斯康星州最常见的是蝙蝠和臭鼬。其他哺乳动物也可能携带狂犬病毒。这种疫苗可以很好地预防致命疾病。一旦感染，症状出现的时间各不相同，可能长达数月。症状可能包括绞痛、动作不协调、唾液分泌过多、抑郁、自残或攻击性。一旦出现症状，它们会迅速发展直至死亡。疑似患有狂犬病的马会被人道地安乐死，并在死后进行检测。这种疫苗每年肌肉注射一次。不需要加强疫苗接种。• 莱姆病：伯氏疏螺旋体威斯康星州大量黑腿蜱或“鹿”蜱携带导致莱姆病的细菌。目前市场上没有用于预防马莱姆病的疫苗。研究表明，使用犬疫苗可以保护马群免受莱姆病的侵害。症状可能包括轻度跛行、关节痛、皮肤/肌肉压痛、不适和一般行为不当。这种疾病的长期影响尚不清楚。这种疫苗每 6 个月进行一次肌肉注射。首次接种时，需要在初始剂量后 4-6 周注射第二剂加强剂。
研究基因表达、生物标志物和多分析物测试
代码 编号 描述 CPT 0006M 肿瘤学（肝脏），利用新鲜肝细胞癌肿瘤组织，测定 161 个基因的 mRNA 表达水平，包括甲胎蛋白水平，以算法报告风险分类器 0007M 肿瘤学（胃肠道神经内分泌肿瘤），利用全外周血对 51 个基因进行实时 PCR 表达分析，以算法报告肿瘤疾病指数的列线图 0019M 心血管疾病，血浆，通过基于适体的微阵列分析蛋白质生物标志物，以算法报告高危人群中 4 年发生冠状动脉事件的可能性 0041U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 5 个重组蛋白组抗体，IgM 0042U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 12 个重组蛋白组抗体，IgG 0063U 神经病学（自闭症），通过 LCMS/MS 检测 32 个胺，使用血浆，算法报告为与自闭症谱系障碍相关的代谢特征 0108U 胃肠病学（巴雷特食管），全幻灯片数字成像，包括形态分析、9 种蛋白质生物标志物（p16、AMACR、p53、CD68、COX-2、CD45RO、HIF1a、HER- 2、K20）的计算机辅助定量免疫标记和形态学、福尔马林固定石蜡包埋组织，算法报告为进展为高度发育不良或癌症的风险 0170U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），RNA，下一代测序，唾液，算法分析，结果报告为 ASD 诊断的预测概率 0258U 自身免疫（牛皮癣），mRNA，下一代测序，50-100 个基因的基因表达谱，使用粘性贴片进行皮肤表面收集，算法报告为对牛皮癣生物制剂的反应可能性0263U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），16 种中心碳代谢物（即 α 酮戊二酸、丙氨酸、乳酸、苯丙氨酸、丙酮酸、琥珀酸、肉碱、柠檬酸、富马酸、次黄嘌呤、肌苷、苹果酸、S-磺基半胱氨酸、牛磺酸、尿酸和黄嘌呤）的定量测量，液相色谱串联质谱法 (LC-MS/MS)，血浆，算法分析，结果报告为阴性或阳性（针对 ASD 的代谢亚型）0288U 肿瘤学（肺），mRNA，11 个基因（BAG1、BRCA1、CDC6、CDK2AP1、ERBB3、FUT3、IL11、LCK、RND3、SH3BGR、WNT3A）和 3 个参考基因（ESD、TBP、YAP1）的定量 PCR 分析，福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 肿瘤组织，算法解释报告为复发风险评分 0289U 神经病学（阿尔茨海默病），mRNA，通过 24 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分 0290U 疼痛管理，mRNA，通过 36 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分
培养基，各种NAA和蔗糖浓度对Gerbera Jamesonii的体外繁殖的影响
Gerbera Jamesonii Bolus是全球最受欢迎的观赏植物之一，其微疏力允许在短时间内生产大量的True，以质量良好。在体外繁殖Gerbera需要培养培养基，并补充特定浓度的矿物质，有机补充剂和能源。这项研究的目的是确定合适的培养基，并评估不同浓度的蔗糖和含含乙酸的含量（NAA），以便在体外发育Gerbera Epplants。在四种不同的培养基上培养了两个Gerbera品种（艺术家和光彩）的微芽，以及各种蔗糖（20和30 G L -1）以及MGSO 4 .7H 2 O和CACL 2 O和CaCl 2 .2H 2 O（0.5x，1x和1.5x）对In Vitro Expagation的影响。MS培养基提供了更好的芽发育和较低浓度的蔗糖的应用，提高了Gerbera微繁殖的效率。在艺术家品种中，通过使用20 g l -1的蔗糖以及有或没有NAA应用（每个Epplant的9.08微型芽）获得了最多的芽。相比之下，光彩通过使用20 g l -1的蔗糖和0.1 mg l -1的NaA（每位外植体7.4微型芽）产生了最高的芽。此外，MGSO 4 .7H 2 O和CaCl 2 .2H 2 O的增加或减少没有改变传播效率。结果可能有助于优化生物反应器系统以进行大规模生产。
服务费清单 - Fraport AG
1. 法兰克福机场集团法兰克福机场全球服务附加服务条款 1.1. 定义 本服务费清单中提到的附加服务是指法兰克福机场集团在现有地面服务合同之外提供的所有服务。 1.2. 法兰克福机场集团的义务 订购附加服务并不构成对法兰克福机场集团执行此类服务的索赔。即使在接受订单并在提供此类附加服务的过程中，法兰克福机场集团保留处置其人员、设备、工具和设施的权利。 1.3. 责任 法兰克福机场集团对在执行或与执行所要求的服务有关或与租赁法兰克福机场集团设备、工具和设施有关的过程中造成的任何人身伤害或物品损坏概不负责 - 即使这些在执行此类服务时由法兰克福机场集团负责 - 除非伤害或损坏是法兰克福机场集团或其授权人员故意造成的。对于非商人，Fraport AG 应对因 Fraport AG 和 Fraport AG 人员严重疏忽而造成的任何伤害或损害负责。对于与飞机处理直接相关的服务（地面处理服务），应适用相应地面处理协议的责任条款。承包商免除 Fraport AG 因履行合同而可能产生的所有第三方索赔
发现新型药物类抗结核病靶向药物...
图 2 ：(A) DZT 与 Dr DXPS 晶体结构（PDBID：2O1X）的顶级对接姿势。通过直接去除共结晶的 ThDP 制备 38 ApoDr DXPS，并在 Mg 2+ 存在下进行对接（本文其他对接操作相同）。（B）DZT 对 Dr DXPS 的抑制模式研究以及 DZT 对 Mt DXPS 和 H304A 突变体的剂量反应曲线。颜色代码：参考条件：紫色；变化的 [ThDP]：绿色；变化的 [PYR]：蓝色；变化的 [ D -GAP]：红色。（C）ThDP 和 DZT 的药效团视图。颜色代码：C 骨架：DZT：浅蓝色；ThDP：洋红色；His304（Dr DXPS）：灰色；His296（Mt DXPS）：棕色。表面：疏水位点：绿色；亲水位点：红色。（D）Dr DXPS (WT)、Dr DXPS (H304A) 和 Mt DXPS 的动力学表征（见图 S1 中的曲线）。（E）化合物 1 与 Dr DXPS 与 His304 相互作用的顶级对接姿势。（F）化合物 2 与 Dr DXPS 与 H304 相互作用的顶级对接姿势。本文中的所有对接研究均使用软件 LeadIT 44 进行；图 2C 使用 MOE 45 生成；图 2A、2E 和 2F 使用 Poseview 生成。46
生态标签及其经济影响的回顾
Marchi 等人（2016）酸奶美国 HCE USDA 有机 + Carbon Trust + Van Loo 等人（2015）咖啡美国 HCE USDA 有机 + 雨林 + 公平贸易 + 碳足迹 NS Van Loo 等人（2014）鸡肉比利时 HCE EU 有机 + 比利时有机 + EU AW + CF - 20% + CF - 30% + 散养声明 + Caputo 等人（2013a）西红柿美国 HCE USDA 有机 + Nkm + CO 2 排放 + Michaud 等人（2013）玫瑰法国 RCE FFFP + 碳足迹 + Schmit 等人（2013）葡萄酒美国 HCE 疏枝 + 去叶 + STLR + Sörqvist 等人（2013）咖啡瑞典 SPLE ef + Disdier & Marette （2012）虾法国 SPLE EF + Xu 等（2012）海鲜中国 CV 生态标签 + 绿色标签 + Aprile 等（2012）橄榄油意大利 HCE PDO + PGI + 有机农业 + Olesen 等（2010）鲑鱼挪威 RCE Freedom Food + 有机 + Tranter 等（2009）胡萝卜 5 EU CV CG + 有机 + 鸡肉 5 EU CV CG + 有机 + Bougherara & Combris （2009）橙汁法国 BDM ATCEP + Scarpa 等（2008）胡萝卜意大利 HCE 有机 + BD + IPM + Lusk 等（2007）猪肉美国 HCE EC + AWB + 无抗生素 +
人工智能聊天GPT探索预测
过去几十年的自然语言处理创新使得以各种方式合成和理解连贯文本成为可能，将理论技术转化为实际实现。报告总结软件和内容作者等行业都受到了大型语言模型的重大影响。然而，根据观察，大型语言模型可能会显示出社会偏见的证据，从而因疏忽而产生道德和环境危害。因此，有必要为负责任的 LLM（大型语言模型）制定全面的指导方针。尽管许多实证研究表明复杂的大型语言模型几乎没有道德问题，但目前尚未对使用大型语言模型的合法性进行彻底的调查和消费者研究。我们使用定性研究方法对 OpenAI 的 ChatGPT3 进行研究，以解决当前大型语言模型中现实的道德风险，从而进一步指导负责任地构建道德大型语言模型的持续努力。我们从偏见和稳健性的四个角度仔细审查了 ChatGPT3。根据我们所陈述的意见，我们客观地在多个样本数据集上对 ChatGPT3 进行了基准测试。在这项工作中，我们发现当前基准测试无法解决相当一部分原则性问题；因此，提供了新的案例来支持这一点。此外，还讨论了有关 ChatGPT3 的 AI 伦理的发现的重要性、未来的潜在问题以及对大型语言模型的有用设计考虑。这项研究可能为未来调查和减轻大型语言模型应用中技术带来的道德风险提供一些指导。