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扩大连接组学研究规模 - Wellcome Trust
Lucy Collinson 博士是一名电子显微镜专家，拥有微生物学和细胞生物学背景。她拥有医学微生物学学位和博士学位，并在医学研究委员会 (MRC) 分子细胞生物学实验室 (UCL) 和伦敦帝国理工学院与 Colin Hopkins 教授一起进行博士后研究，研究哺乳动物细胞中溶酶体相关细胞器的膜运输途径，使用光学和电子显微镜作为关键技术。自 2004 年以来，她先后在伦敦大学学院和英国癌症研究中心伦敦研究所管理一系列生物电子显微镜设施，该研究所于 2015 年成为新弗朗西斯克里克研究所的一部分。她与一支电子显微镜专家和物理学家团队一起，负责监督克里克研究所内 60 多个研究小组的 100 多个研究项目，对从蛋白质到整个生物体的多个尺度进行成像。她在显微镜和技术开发方面的兴趣包括体积电子显微镜、相关成像技术、低温显微镜、X 射线显微镜、图像分析以及显微镜设计和原型设计。她的团队正在利用公民科学收集数十万个电子显微镜图像注释，以训练深度机器学习算法，通过 Zooniverse 平台上的 Etch a Cell 项目自动识别电子显微镜图像中的细胞器。她与他人合作撰写了 100 多篇研究和评论论文，发表了 70 多场受邀和主题演讲，并担任 30 多个高级成像国际顾问委员会、小组和委员会成员。
基于光频率梳的具有量子多模资源的复杂量子网络模拟 Valentina Parigi J. Nokkala、F. Arzani、F.
使用基于光频率梳的量子多模资源模拟复杂量子网络 Valentina Parigi J. Nokkala、F. Arzani、F. Galve、R. Zambrini、S. Maniscalco、J. Piilo、C. Fabre、N. Treps，我们目前正在开发一个多功能实验光子平台，用于模拟复杂的量子网络。该平台由基于光频率梳泵浦的参数过程的内在多模系统组成。这些激光器的光谱由数十万个频率成分构成。非线性晶体中的参数过程将所有这些光频率耦合起来，并产生非平凡的多模高斯量子态 [1]。这些也可以同样描述为一组不同的光的光谱-时间模式，可以单独寻址并同时被压缩真空占据。这种资源可以被描绘成一个网络，其中每个节点都是一个电磁场模式，连接是涉及场正交的纠缠关系。网络结构将通过在参数化过程中塑造泵和多模同差测量来控制。该策略已部分用于在基于测量的量子计算场景中实现集群状态 [2,3]。多模状态的 Bloch-Messah 简化（对于纯态）将资源描述为单模压缩器和多端口干涉仪的集合，这是我将介绍的建立资源与复杂网络之间映射的方法的核心 [4]。我们将研究复杂结构中量子信息协议的优化，并模拟复杂有限量子环境的动态 [5]。最后，允许波长和时间多路复用的参数化过程的特定实现将模拟表现出社区结构的网络。
心血管疾病的见解
基于测序的空间转录组学（ST）的主要挑战是分辨率限制。组织切片分为数十万个斑点，每个斑点总是包含多种细胞类型的混合物。已经开发出将混合转录信号反应到其成分中的方法。尽管ST对于药物发现至关重要，尤其是在心脏代谢疾病中，但迄今为止，尚未对这些类型的组织和疾病进行反卷积基准测试。然而，以前已显示出在脑组织和模拟数据中表现出色的三种方法：Cell2Location，RCTD和SpatialLDWLS。在这里，我们比较这些方法在使用来自不同病理状态的患者的心血管疾病（CVD）和慢性肾脏疾病（CKD）的人类数据时评估最佳性能，并使用专家注释进行了评估。在这项研究中，我们发现所有三种方法在反价vol的可染色细胞类型中的表现相当好，包括平滑肌细胞和血管样品中的巨噬细胞和肾脏样品中的足细胞。RCTD显示了CVD样品中最佳的性能精度得分，而Cell2Location平均达到了所有测试实验的最高性能。尽管这三种方法具有相似的精度，但是Cell2Location需要更少的参考数据才能以更高的计算强度为代价。最后，我们还报告RCTD具有最快的计算时间和最简单的工作流量，需要更少的计算依赖性。总而言之，我们发现每种方法都有特殊的优势，最佳选择取决于用例。
循环经济：矿山土地潜力
CCSI 的《循环经济：矿山土地潜力图》旨在供公司、研究人员、学者、民间社会和政府官员用作采矿后土地利用潜力的一般指南和可视化工具。创新的土地利用可以将历史上一直是负债的矿山土地变成资产，创造经济机会，促进可持续发展，并推动实现净零经济，同时避免对关键自然资源和栖息地造成有害破坏。可视化工具中的每个概念下都有一个超链接，指向一项研究、文章、视频、播客或其他示例，证明采矿后土地利用实践的可行性。从线性经济转向循环经济（涉及保存、共享、扩展、租赁、修复、再利用和回收现有材料，同时重新构想材料使用方法和实践及其生命周期）对于实现可持续发展和脱碳至关重要。采矿业实施循环原则的核心阶段之一是采矿后关闭，确保以前的矿区土地能够重新利用，为所在社区和国家提供可持续发展效益，同时避免景观遭到破坏。全球采矿占地 57,277 平方公里，数十万个这样的采矿点已被废弃。特别是，受污染的矿区土地是重大环境和健康风险的根源。一半的金属开采发生在距离受保护土地不到 20 公里的地方，在美国，采矿业被认为是该国最大的有毒污染源。酸性矿井排水是一种硫化物从矿井中渗入附近水源并产生硫酸的过程，这种过程尤其有害，因为它可以无限期地发生。如今，一旦大规模发生渗出，就没有完全缓解酸性矿井排水的例子。此外，鉴于全球脱碳对土地的密集程度，全球脱碳增加了土地压力
船舶制造业的重大变革：数字化集成与自动化...
说到造船，数字令人震惊：一艘航空母舰上有数亿个零件。最新的 NDAA 提议为海军舰队发展投入数十亿美元。仅在美国就为私营部门创造了数十万个工作岗位。例如，2015 年 MARAD 报告估计该行业对经济的总体影响为 400,000 个工作岗位、250 亿美元的劳动收入和 370 亿美元的 GDP（基于 2013 年的数据）。如果加上全球造船业的融资、就业、技术发展和供应链贸易，对全球经济的影响是惊人的。澳大利亚、印度、中国、韩国、英国以及美国本土都已开始实施划时代的国家主导型造船计划，这些计划必将重塑该行业，并将技术进步推向人类知识的极限。全球动态推动历史性变革 美国历来是全球商业和军用造船业的领导者，现在压力很大。日益增长的国际威胁、复苏的经济和持续增长的全球贸易共同推动了建造新船的需求不断增长——而且建造速度要更快。现有船舶需要升级，以纳入最新的国防和自动化技术，并保持最佳维修状态，以延长使用寿命和效率。隐身、多任务能力、电子导航、更清洁的排放、能源效率和模块化船舶设计增强是世界各地海军的首要任务。船舶即将淘汰、竞争对手船队扩张和不可预测的威胁正在汇聚在一起，刺激船舶建造，刺激全球市场扩张。随着国际竞争的加剧，大幅提高生产力和技术复杂度的动力也愈演愈烈，而就在几十年前，国际竞争还不是一个重要因素。这给该行业带来了巨大的挑战和机遇。
从大型研究中学到的关于生理相关性的经验教训......
脑类器官是体外培养的三维 (3D) 聚集体和模型，它使我们能够深入研究不为人知的早期人类大脑发育和人类特有的神经系统疾病特征。在过去的几年中，科学界一直致力于建立生成代表整个大脑或特定大脑区域（包括皮质、中脑、丘脑、下丘脑、内侧神经节隆起、脉络丛、脑干和小脑）的脑类器官的方案 [ 1 ]。此外，通常无法通过常规方案分化的非外胚层细胞类型，如小胶质细胞和血管内皮细胞，也可通过转基因或共培养方法成功地引入脑类器官 [ 1 – 3 ]。尽管近年来 3D 培养系统取得了快速发展，但脑类器官如何接近模拟人体原始组织生理学仍然是一个“热门”话题。由于脑类器官由多种细胞类型组成，单细胞转录组分析通常用于研究细胞类型的组成和脑类器官中每个细胞的分子特征。公共存储库（如 NCBI 基因表达综合数据库 (GEO)）中单细胞转录组数据的数量不断增加，引发了各种二次合成分析，这些分析解决了方案间差异以及脑类器官与原始人脑的相似性和差异性。早期研究使用了来自脑类器官和人类胎儿脑样本的数十万个细胞，并证明了细胞应激的升高、实验验证和脑类器官区域身份的指定 [4-7]。Werner 和 Gillis 领导的一项新发表的元研究表明，原始发育中的人类大脑和脑类器官之间存在共表达网络
常见问题解答 - 风险评估 - 研究伦理办公室
1。传染病或疑似传染病的致病性，包括疾病的发病率和严重程度（即轻度发病率与高死亡率，急性与慢性病）。潜在疾病越严重，风险越高。2。传播途径 - 例如，肠胃外，空降或注射。这可能不是针对新隔离的代理而确定的。微生物和生物医学实验室（BMBL）的生物安全指南表明，当信息不完整并且需要主观判断时，通常建议使用保守的方法并实施普遍的预防措施。代理人对人员的风险更高，因为它们引起了许多有记录的实验室感染。注意：如果没有确定的信息，IBC通常会使用更保守的方法。3。代理稳定性 - 代理在环境中随着时间的推移生存的能力。应考虑诸如传输途径，温度，湿度，紫外线和化学消毒剂等因素。4。感染剂量 - 感染剂量的剂量可以从1到数十万个单位不等。5。浓度 - 单位体积的传染性生物的数量。要处理的集中材料的体积也很重要。6。起源 - 指地理位置（例如，国内或外国）；宿主（例如，感染或未感染的人或动物）；或来源的性质（潜在的人畜共患病或疾病暴发有关）。7。从另一个角度来看，这种考虑可以包括代理商对危害美国牲畜和家禽的潜力。重组或合成核酸分子 - 应使用野生型生物体风险评估中使用的相同因素。涉及重组或合成核酸分子（NIH指南）的NIH研究指南是评估风险并建立适当的生物安全水平的关键指南。8。有效预防或治疗干预的可用性。预防的最常见形式是用有效的疫苗免疫。暴露后预防可能包括给予疫苗，免疫球蛋白，抗生素或抗病毒药物。
2024 年 1 月
历史告诉我们一个强有力的信息：当美国拥有适当的资源和政治意愿时，它可以克服任何技术挑战。回顾 63 年前，美国着手将人类送上月球，不仅是为了登陆月球表面，也是为了明确地宣称自己在技术上的领先地位，与苏联抗衡。1 为了实现这一目标，联邦政府在 13 年内花费了 2570 亿美元（以今天的美元计算），开展基础研究并开发以前不存在的技术。2 除了展示美国的技术实力外，最初的登月计划还展示了美国对科学进步、技术创新的承诺，或许最重要的是，它团结全国，共同努力突破人类成就的界限。最近，美国面对着一个无国界、无面孔的对手——新冠肺炎，并迅速组织起来，研发一种新型疫苗。仅在疫苗开发上，“曲速行动”就花费了近 15 亿美元，这是过去五十年来联邦政府在研发 (R&D) 上支出的最大年度增幅。 3 这些联邦投资不仅带来了拯救生命的疗法或“人类的一大步”，还带来了各种衍生产品、数十万个工作岗位以及科学和技术可能性的新边界。4 展望未来，在机遇无限但挑战艰巨的新科学时代，美国将继续面临不同类型的技术竞争。人工智能 (AI) 本身正在迅速发展，导致生成式人工智能的繁荣，并最终导致更通用的人工智能形式。5 人工智能还与其他科学和技术领域融合，加快了发现和发展的步伐。在一个日益互联互通和数字化的世界中，这种人工智能创新将是分散的、易于获取的，并在地缘政治对手之间展开激烈竞争。此时的技术领导地位将落到最容易发明、采用和适应技术的国家，这些技术将继续以前所未有的速度从这个创新“飞轮”中旋转出来。6
比较基因组学揭示了大规模混乱基因组的进化起源
摘要 纤毛虫是经历广泛程序性基因组重排的微生物真核生物，这是一种自然的基因组编辑过程，可将较长的生殖系染色体转换为较小的富含基因的体细胞染色体。三种研究较为深入的纤毛虫包括 Oxytricha trifallax 、 Tetrahymena thermophila 和 Paramecium tetraurelia ，但只有 Oxytricha 谱系具有大量乱序基因组，其在发育过程中的组装需要数十万个精确编程的 DNA 连接事件，代表了已知生物中最复杂的基因组动态。在这里，我们通过检查 Oxytricha 谱系中不连续和乱序基因的起源和进化来研究这种复杂基因组的出现。本研究比较了来自三个物种的六个基因组，即 Euplotes woodruffi、Tetmemena sp. 和模型纤毛虫 O. trifallax 的生殖系和体细胞基因组。我们对 E. woodruffi 的生殖系和体细胞基因组（它是一个外群）以及 Tetmemena sp 的生殖系基因组进行了测序、组装和注释。我们发现 Tetmemena 的生殖系基因组与 Oxytricha 的一样具有严重的杂乱和中断：13.6％的基因位点需要程序性易位和/或倒位，一些基因在发育过程中需要数百个精确的基因编辑事件。这项研究表明，早期分化的螺旋藻 E. woodruffi 也有一个杂乱的基因组，但只有大约一半的基因位点（7.3％）是杂乱的。此外，它的杂乱基因不太复杂，共同支持了 Euplotes 作为此谱系中可能的进化中间体的地位，处于积累复杂的进化基因组重排的过程中，所有这些都需要大量修复来组装功能性编码区。比较分析还表明，混乱的基因座通常与局部重复有关，支持了通过许多小的 DNA 重复和衰减事件来产生复杂的、混乱的基因组的渐进模型。
Flex Logix和空军研究实验室签署了广泛的...
可重新配置无牌照费用山景，2021年5月3日 - 嵌入式FPGA（EFPGA）IP（EFPGA）IP，建筑和软件的领先供应商Flex logixom Technologies，Inc。今天宣布，它已与Air Force Research Logix（Afr/ry eff）签署了广泛的许可证，该公司已与Flex®EFF签署了广泛的许可。在任何美国政府计划和活动中。这项新协议大大降低了利用EFPGA在政府赞助计划中的重新配置，成本和市场上的收益的成本障碍。“ Flex Logix已将EFLX IP许可为国防工业基础的许多公司，并且看到一些项目通过许可最新技术，因为高级节点的总IP成本超过了计划预算，” Geoff Tate，首席执行官兼Flex Logix的联合创始人Geoff Tate说。“通过与AFRL合作，我们能够减少这些障碍，从而使在所有美国政府计划中使用EFLX，甚至预算较小和研究的障碍。” AFRL传感器局正在领导着未来的信任和保证微电子能力的研究和开发，促进了采用创新的下一代解决方案，以建立一个有弹性的供应链，以实现高级，安全和可靠的微电子学。“美国政府是FPGA的第三大用户。使用Flex logix的许可证为通过制造链增加半导体信任和保证的机会开辟了很多机会，并为ASICS提供了终身计划的升级性。”使用Flex Logix的EFLX，CHIP开发人员可以实现EFPGA，从数千名LUT到数十万个LUTS，其性能和密度为每平方毫米，类似于同一流程生成中领先的FPGA公司。eflx efpga是模块化的，因此可以在整个芯片中散布阵列；可以具有全逻辑或重型DSP；并可以将RAM集成到许多类型的数组中。