XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发和
动物疫苗“ Ajubant”系统开发和商业化
全球动物疫苗市场正在不断增长，预计动物疫苗“ Ajubant”市场每年也将从2024年的4亿美元增长到2033年的6亿美元。截至2023年，该公司占韩国所有动物疫苗的72％，占国内市场份额的28％。
高通量百日咳生长抑制试验的开发和标准化
百日咳的主要病原体百日咳是一种重新出现的病原体，最近中国爆发了疫苗耐药菌株，并出现了大环内酯类耐药菌株，这对该疾病的控制提出了新的担忧。因此需要新的疫苗和潜在的新抗生素。百日咳博德特氏菌培养繁琐，需要几天的生长时间才能在琼脂培养基上计数分离的菌落，这使得大规模筛选新的抗百日咳博德特氏菌化合物或对大量免疫血清进行功能评估变得困难。在此，我们开发了一种可扩展、快速、高通量的基于发光的百日咳博德特氏菌生长抑制测定法 (BGIA)，以量化用抗百日咳博德特氏菌化合物处理后存活的细菌。发现发光和菌落形成单位之间存在很强的相关性 (r2 = 0.9345, p < 0.0001)，并且 BGIA 表现出高灵敏度和重现性。我们在此证明，BGIA 可用于以易于操作和快速的方式量化百日咳博德特氏菌对抗生素的耐药性、对补体和对人血清的敏感性。我们优化了该检测方法，并测试了不同百日咳博德特氏菌菌株和生长条件对血清和补体敏感性的影响。我们还发现了补体独立的抗体介导的百日咳博德特氏菌生长抑制。因此，BGIA 可有效地用于大规模血清研究，以进一步在功能水平上研究抗百日咳博德特氏菌免疫反应，以及用于筛选百日咳博德特氏菌菌株对抗生素或补体的耐药性，以及用于新型抗百日咳博德特氏菌化合物的高通量筛选。
初级保健中触发工具的开发和验证
氨基酰基-TRNA和GTP结合的翻译伸长因子EF-TU识别核糖体的A位点密码子取决于多肽（P）和出口（E）密码子位点中存在的密码子和TRNA物种。为了了解密码子环境如何影响tRNA结合的EF-TU识别密码子识别的效率，开发了一个遗传系统，可以通过慢速翻译密码子组合选择快速翻译。选择通过慢速翻译的UCA-UAC对，两侧是Histi Dine密码子，从而在必需的TRNA Leuz的D-STEM中分离了A25G碱基取代突变体，该突变体识别UUA和UUG亮氨酸密码子。Leuz（A25G）替换允许通过包括UCA密码子在内的所有密码子对进行更快的翻译。插入。这项工作是根据trpt tRNA中的Hirsh UGA非理性抑制剂G24a突变所做的，它提供了遗传证据，即通过伸长因子TU进行的GTP后水解校对校验拟合步骤可以通过TRNA物种铰链区域中的结构相互作用来控制。我们的结果支持一个模型，在该模型中，mRNA翻译中的tRNA弯曲成分允许EF TU时间增强其区分cognate和接近同名mRNA密码子之间的tRNA相互作用的能力。
Stellantis和Mistral AI加强战略合作伙伴关系，以增强客户体验，车辆开发和制造
Stellantis N.V.（NYSE：STLA / EURONEXT MILAN：STLAM / EURONEXT PARIS：STLAP）是全球领先的汽车制造商之一，旨在为所有人提供清洁，安全和负担得起的机动自由。它以其标志性和创新品牌的独特投资组合而闻名，包括Abarth，Alfa Romeo，Chrysler，Citroën，Dodge，DS Automobiles，Fiat，Fiat，Jeep®，Lancia，Maserati，Maserati，Maserati，Opel，Peemot，Peemot，Peemot，Peemot，Peemot，Ram，Vauxhall，Free2Move和Leasys和Leasys和Leasys和Leasys。Stellantis正在执行其Dare Forward 2030，这是一项大胆的战略计划，为实现雄心勃勃的目标铺平了道路，即到2038年成为一家碳净零移动技术公司，并对剩余的排放量的单位数赔偿，同时为所有利益相关者创造附加值。有关更多信息，请访问www.stellantis.com
技能开发和就业中心在大坝地区
基于共同特征（概况，目标等）组织组会议的可能性也是预见的，目的是交换经验和观点，以最大程度地利用与JDT领域的利益相关者（例如，商会，地方当局，地方当局，雇主组织，雇主组织，专业联合会，专业联邦，劳动中心和其他关联行动和启动行动的代表，）。
神经病学诊所中的多模式数字行为表型分析：Neurobooth 平台的开发和前两年的数据收集
定量分析人类行为对于客观描述神经系统表型、早期发现神经退行性疾病以及开发更敏感的疾病进展测量方法以支持临床试验和将新疗法转化为临床实践至关重要。复杂的计算建模可以支持这些目标，但需要大量信息丰富的数据集。这项工作引入了 Neurobooth，这是一个可定制的平台，用于时间同步的多模态人类行为捕获。在两年的时间里，集成到临床环境中的 Neurobooth 实施促进了从 470 名个人（82 名对照者和 388 名患有神经系统疾病的人）的多个行为领域收集数据，这些个人参加了总共 782 次会议。多模态时间序列数据的可视化表明，在一系列疾病中都存在丰富的表型体征。这些数据和开源平台为增进我们对神经系统疾病的理解和促进治疗方法的发展提供了潜力，并且可能是研究人类行为的相关领域的宝贵资源。
癌症精密医学试验中的儿科衍生患者衍生的 - Xenroft模型的生物库，用于复发和难治性肿瘤
玛丽亚·埃格尼亚·马奎特（MariaEugéniaMarquet 3.23.24玛丽亚·埃格尼亚·马奎特（MariaEugéniaMarquet 3.23.24
加速液体活检的开发和验证，用于早期癌症筛查和治疗定制
1 European Alliance of Personalized Medicine, 1040 Brussels, Belgium 2 Department of Molecular and Cellular Engineering, Jacob Institute of Biotechnology and Bioengineering, Faculty of Engineering and Technology, Sam Higginbottom of Agriculture, Technology and Science NCOLOGY-PATHOLOGY, Karolinska Institute, 171 64 Stockholm, Sweden 5 Soft Tissue/Bone Sarcoma and Melanoma, Maria Sklodowska-Curie National Institute of Oncology (MSCI), 02781 Warsaw, Poland 6 Department of Biochemistry and Medical Hematology, Faculty of Pharmacy and Biochemistry, University of Zagreb, 1, 10000 Zagreb, Croatia 7 I3S-Investigation and Innovation Research in SA, University of Porto, Alfredo Allen 208, 4200-135 Porto, Portugal 8 INEB-Biom Engineering is Tip, University of Porto, Rua Alfredo Allen 208, 4200-135 Porto, Portugal 9 Institute for Public Health, Cell Biology, Grow School of Development Oncology and Biology, Faculty of Health, Medicine and Life Sciences, University of Maastricht, 6211 LK MASTRICHT, Netherlands 10 Department of Molecular Medicine, RCSI University of Medicine and Health Sciences, Beaumont Hospital, SMURFI BUILDING, D09 Dublin, Irish 11 Department of Pediatric and Medical Genetics, Medical University, 4,000 Bulgaria 12 Zeca, 1800 Concord Pike, Wilmington, 19803, uses 13 Department of Public Health, University of Naples Federico II, 80137 Naples, Italy 14 Institute of Human Genetics, Diagnostic and Research Center for Molecular Biomedicine, Medical University of Graz, 8036 Graz, Austria 15 Laboratory of Clinical and Experimental Pathology, U Teur Hospital, University C O TE D'AZUR, CEDEX 01, 06001 NICE, FRANCE 16 RARE HUMAN CURRENT CELL LABORATORY (LCCRH), MONTPELLIER UNIVERSITY MEDICAL CENTER, 641 AVENU DOYEN GASEN GIRAUD, CEDEX 5, 34093 MONTPELLIER, FRANCE: DENISHORGAN@EUAPM.EU
太棒了！开发和使用瑞士军刀......
tadah！代码提供了一个多功能平台，用于开发和优化机器学习间的原子质潜力（MLIP）。通过集成综合描述符，它允许对系统交互的细微表示，并具有独特的截止函数和交互距离。tadah！支持贝叶斯线性回归（BLR）和内核脊回归（KRR），以增强模型的准确性和不确定性管理。关键特征是其超参数优化周期，迭代精炼模型体系结构以提高可传递性。这种方法结合了构图的限制，将预测与实验和理论数据保持一致。tadah！提供了一个用于LAMMP的接口，从而使MLIP在分子动力学模拟中的部署。它专为广泛的可及性而设计，支持桌面和HPC系统上的并行计算。tadah！利用模块化的C ++代码库，利用编译时间和运行时多态性来灵活性和效率。神经网络支持和预定义的粘结方案是潜在的未来发展，以及塔达！仍然对社区驱动的功能扩展开放。综合文档和命令行工具进一步简化了MLIP的开发和应用。