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World File Search System宝库
博物馆基因组学
自然历史藏品是宝贵的生物信息宝库，为地球生物多样性提供了无与伦比的记录。博物馆基因组学——利用传统博物馆和低温藏品以及支持这些研究的基础设施进行的基因组学研究——特别促进了生态学和进化生物学、灭绝生物研究以及人类活动对生物多样性的影响的研究。然而，在生物藏品中利用基因组学也暴露出一些挑战，例如数字化、整合和共享藏品数据；更新实践以确保从现有和新藏品中提取最佳数据；以及现代化藏品实践、基础设施和政策，以确保日益多样化的利益相关者公平、可持续地、基因组多样化地使用博物馆藏品。博物馆基因组学收藏已准备好应对这些挑战，并且随着基因组学方法的日益敏感，将通过整合博物馆和基因组科学，催化未来可重复性、创新性和洞察力的时代。
在他的著作《战士领导力：成功的步骤》中
在他的著作《勇士领导力：基层领导者的成功之路》中，JB Spisso 提供了关于领导力的真实而真挚的课程，使其成为每位领导者的必读书籍。他在前言中指出，书中的所有内容都归结为“努力工作、保持积极态度，领导力是一个学习过程”，他在每一页都清楚地阐述了这些线索。他接着说，每个人都是“勇士”，将“勇士”定义为“努力做到最好，并以荣誉、个人勇气和品格去做”的人。与最近许多退伍军人撰写的书籍不同，Spisso 将自己的军事经历与无数职业运动员、企业高管和各行各业领导者的经历无缝融合；你会发现自己会从书架上拿出那本破旧不堪、写满文字的书，在面对挑战和努力实现持续成长时不断回顾。他通过易于理解的结构、出色的示例和可操作的经验教训实现了这一点。这本书是一本关于如何成为一名“战士”的易于理解的宝库。
模型详细项目报告
国家_位于印度东北部，是自然美景，生物多样性和文化遗产的宝库，使其成为冒险旅游业的有前途的目的地。该州的各种地理位置，包括婆罗门河，郁郁葱葱的茶园，起伏的山丘和茂密的森林，为各种冒险活动提供了完美的背景。_正在成为冒险旅游业的重要目的地，在旅游者和活动中都有显着增长。在2022-23的旅游季节，该州欢迎981.2万国内游客和18,946名外国游客，这标志着散落的显着增加。受欢迎的活动包括婆罗门河上的河流巡游，在哈夫朗山上徒步旅行，在婆罗门普特拉（Brahmaputra）具有挑战性的急流中漂流，以及卡齐兰加（Kaziranga）和马纳斯国家公园（Manas National Parks）的野生动物野生动物园。此外，_在Jorhat和Dibrugarh等地区拥有21个高尔夫球场，将休闲与冒险经历融合在一起。
在瑞典实施欧洲健康数据空间
2022 年 5 月 3 日，欧盟委员会公布了欧洲健康数据空间 (EHDS) 1 计划，这是一个新框架，旨在让个人、医生、研究人员和监管机构更轻松地访问和使用有关整个欧盟数百万公民健康的信息。该网络需要欧盟和国家层面的行动，旨在按照欧盟的高数据保护标准，为电子健康记录 (EHR) 系统（欧盟欧洲卫生联盟的重要支柱）创建一个真正的单一市场。卫生和食品安全专员 Stella Kyriakides 在计划启动的声明中表示：“EHDS 是欧盟医疗保健数字化转型的根本性变革。它以公民为中心，使他们能够完全控制自己的数据，从而在整个欧盟获得更好的医疗保健。在强有力的安全和隐私保障下访问的这些数据也将成为致力于下一个救命疗法的科学家、研究人员、创新者和政策制定者的宝库。欧盟正在向欧盟数字化医疗迈出真正历史性的一步。”
揭开基因组的奥秘：生命蓝图之旅。
基因组通常被描述为生命的蓝图，它蕴含着定义地球上每个生物体的复杂代码。这个由 DNA（脱氧核糖核酸）组成的分子奇迹是一本全面的说明书，规定了每个生物体的发育、功能和独特性。基因组研究彻底改变了生物学、医学和我们对进化的理解，为生命形式的统一性和多样性提供了深刻的见解。基因组的核心是由一系列核苷酸碱基组成——腺嘌呤 (A)、胞嘧啶 (C)、鸟嘌呤 (G) 和胸腺嘧啶 (T)——以双螺旋结构排列。这种结构由詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克于 1953 年阐明，不仅阐明了遗传的物理基础，还强调了其相对简单的结构中编码的惊人复杂性。人类基因组计划 (HGP) 是一项具有里程碑意义的国际努力，于 2003 年完成，标志着基因组研究的一个分水岭。通过绘制和测序整个人类基因组，科学家们解锁了大量的信息宝库。[1,2]
在瑞典实施欧洲健康数据空间
2022 年 5 月 3 日，欧盟委员会公布了欧洲健康数据空间 (EHDS) 1 计划，这是一个新框架，旨在让个人、医生、研究人员和监管机构更轻松地访问和使用有关整个欧盟数百万公民健康的信息。该网络需要欧盟和国家层面的行动，旨在按照欧盟的高数据保护标准，为电子健康记录 (EHR) 系统（欧盟欧洲卫生联盟的重要支柱）创建一个真正的单一市场。卫生和食品安全专员 Stella Kyriakides 在计划启动的声明中表示：“EHDS 是欧盟医疗保健数字化转型的根本性变革。它以公民为中心，使他们能够完全控制自己的数据，从而在整个欧盟获得更好的医疗保健。在强有力的安全和隐私保障下访问的这些数据也将成为致力于下一个救命疗法的科学家、研究人员、创新者和政策制定者的宝库。欧盟正在向欧盟数字化医疗迈出真正历史性的一步。”
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天然产物（NPs）是大自然的宝库，其结构和功能多样性远远超出了目前化学合成的能力，如今，它们已被证明是大自然赐予人类最美妙的礼物。数千年来，许多天然产物已被成功用作药物，也是药物先导物、食品添加剂和许多工业相关产品的最重要来源。最值得注意的是，目前使用的抗生素和抗癌药物中有一半以上是天然产物或源自天然产物。然而，在 20 世纪 50 年代至 60 年代的黄金时代收获了“低垂的果实”之后，基于 NP 的药物发现的速度和产出急剧放缓。随着近年来科学的进步，结合了代谢科学和技术、多组学、大数据、组合生物合成、合成生物学、基因组编辑技术（如 CRISPR）、人工智能（AI）和 3D 打印，“高垂的果实”变得越来越容易获得，而且成本更低。我们现在越来越相信，天然产物发现的新时代即将到来。
2022 – 2030 年全球战略
我们生活在同一个世界。这个世界由错综复杂的社会、历史、愿景、环境以及地方、国家和区域层面的诸多现实组成。在这个世界里，我们社会面临的许多挑战不分国界。仅举一例：我们需要过渡到一个与地球行星边界相兼容的系统。因此，国际合作对于我们共同的未来至关重要。全球大学具有独特的优势，可以成为积极变革的主要参与者。它们是过去经验的宝库。它们的研究创造了更好地理解现在的知识，推动了基于证据的政策制定并塑造了明天。它们教育后代并培养变革者。它们以社会责任为指导。未来的大学需要具有渗透性，并消除机构内部和外部、组织和国家边界、不同群体和社区、技术和学科之间互动的障碍。一个互联互通的世界需要互联互通的思维和行动。作为一所综合性全球性大学，苏黎世大学意识到自己的责任，并将在地方、国家和国际层面致力于我们共同拥有的世界。
通过药物再利用突破癌症治疗瓶颈
发现用于癌症治疗的新药的障碍一直存在，这促使人们开发药物再利用的替代策略，即将旧药开发用于新的治疗目的。这种具有成本效益的策略为治疗人类肿瘤疾病提供了难得的机会，有助于快速实现临床转化。随着对癌症特征的了解不断加深以及各种数据驱动方法的发展，药物再利用进一步促进了药物发现的整体生产力，并合理地关注靶向抗肿瘤化合物。非肿瘤药物的“宝库”不容忽视，因为它们不仅可以针对已知的癌症弱点，还可以针对迄今为止未知的癌症弱点。事实上，与靶向药物不同，这些通常用于多靶点策略的旧仿制药可能会给患者带来好处。在这篇综述中，为了展示药物再利用的全部潜力，我们介绍了各种有前途的用于临床癌症管理的再利用非肿瘤药物，并将这些候选药物分类为单药或联合治疗。我们还总结了药物重新利用的方法并讨论了其应用的主要障碍。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。