凭借 MiSeq i100 系列,Illumina 继续树立最高标准。系统设计、测序化学和数据分析方面的进步提供了最简单、最快的台式测序和经过验证的准确性。MiSeq i100 系列适用于所有级别的用户,并简化了 NGS 工作流程——从文库准备到数据分析。MiSeq i100 系列可在当天获得各种应用的结果,包括小型全基因组测序 (WGS)、靶向基因测序和基因表达分析,使实验室能够解决传染病、微生物学、肿瘤学等领域的复杂基因组学问题。
扩散模型最近表现出令人印象深刻的以无监督方式解决反问题的能力。现有方法主要集中于修改后层过程,但正向程序的潜力仍然在很大程度上没有探索。在这项工作中,我们提出了扩散的快捷方式采样(SSD),这是一种以零拍的方式解决反问题的新方法。,而不是从random噪声中启动,而是找到一个特定的过渡状态,该状态桥接了微观的图像y和已恢复的图像x。通过利用“输入 - 过渡状态 - 输出”的快捷路径,SSD可以通过更少的步骤实现精确的修复。在实验上,我们将SSD对多个代表性的IR任务的有效性进行了影响。我们的方法与最先进的零射击方法(100 NFE)相比,只有30个NFE实现了竞争性,并在某些任务中以100个NFE的优于它们。代码可在https://github.com/gongyeliu/ssd上使用。
对于大多数人蛋白质,没有已知的分子可以化学结合它们(所谓的“配体”)。配体通常代表了药物开发的重要起点,但是这种知识差距严重阻碍了新型药物的发展。CEMM的研究人员与辉瑞公司合作,现在已经利用并缩放了一种测量数百个小分子与数千种人类蛋白质的结合活性的方法。 这项大规模研究表明,现在可以探索成千上万种配体 - 蛋白质相互作用,以开发化学工具和治疗剂。 此外,由机器学习和人工智能提供支持,可以公正地预测小分子如何与活体细胞中存在的所有蛋白质相互作用。 这些开创性结果已发表在《科学》杂志(doi:10.1126/science.adk5864)上,并且所有生成的数据和模型均可免费使用。 所有药物中的大多数是影响蛋白质活性的小分子。 这些小分子(如果有充分的理解)也是表征蛋白质行为并进行基本生物学研究的宝贵工具。 鉴于这些基本作用,令人惊讶的是,对于所有蛋白质中,超过80%的蛋白质中,迄今为止尚未鉴定出小分子粘合剂。 这阻碍了新型药物和治疗策略的发展,但同样可以阻止对健康和疾病的新生物学见解。 “我们惊讶地看到人工智能和机器学习如何提高我们对人类细胞中小分子行为的理解CEMM的研究人员与辉瑞公司合作,现在已经利用并缩放了一种测量数百个小分子与数千种人类蛋白质的结合活性的方法。这项大规模研究表明,现在可以探索成千上万种配体 - 蛋白质相互作用,以开发化学工具和治疗剂。由机器学习和人工智能提供支持,可以公正地预测小分子如何与活体细胞中存在的所有蛋白质相互作用。这些开创性结果已发表在《科学》杂志(doi:10.1126/science.adk5864)上,并且所有生成的数据和模型均可免费使用。所有药物中的大多数是影响蛋白质活性的小分子。这些小分子(如果有充分的理解)也是表征蛋白质行为并进行基本生物学研究的宝贵工具。鉴于这些基本作用,令人惊讶的是,对于所有蛋白质中,超过80%的蛋白质中,迄今为止尚未鉴定出小分子粘合剂。这阻碍了新型药物和治疗策略的发展,但同样可以阻止对健康和疾病的新生物学见解。“我们惊讶地看到人工智能和机器学习如何提高我们对人类细胞中小分子行为的理解为了缩小与辉瑞公司合作的CEMM的研究人员扩展并扩展了一个实验平台,使他们能够测量数百个具有各种化学结构的小分子与活细胞中所有表达的蛋白质相互作用。这产生了数万个配体 - 蛋白质相互作用的丰富目录,而现在可以进一步优化,以代表进一步的治疗性发育的起点。在他们的研究中,由CEMM Pi Georg Winter领导的团队通过开发细胞转运蛋白的小分子粘合剂,细胞降解机制的成分以及参与细胞信号转导的渗透蛋白的成分来说明这一点。此外,开发了利用大型数据集,机器学习和人工智能模型,可以预测其他小分子如何与活体细胞中表达的蛋白质相互作用。我们希望我们的小分子 - 蛋白质相互作用和相关的
摘要 简介 在初级保健中,家庭医生和全科医生的门诊就诊中几乎有 75% 涉及继续或开始药物治疗。由于门诊患者在无人监控的情况下使用了大量药物,因此由于用药或处方错误而导致不良事件的潜在风险远高于医院环境。人工智能 (AI) 应用可以通过改进错误检测、患者分层和药物管理来帮助医疗保健专业人员负责患者安全。目的是研究 AI 算法对初级保健环境中药物管理的影响,并将 AI 或算法与标准临床实践进行比较,以确定技术支持可以带来更好结果的药物领域。方法与分析 从开始到 2021 年 12 月,将通过查询 PubMed、Cochrane 和 ISI Web of Science 进行文献的系统评价和荟萃分析。主要结果是通过 AI 应用减少用药错误。搜索策略和研究选择将根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目以及人群、干预、比较和结果框架进行。将采用非随机对照试验的观察队列和横断面研究的质量评估工具以及美国国立卫生研究院的随机对照试验的对照干预研究的质量评估来评估纳入研究的质量。道德与传播 由于不涉及人类,因此不需要正式的伦理批准。结果将通过同行评审的出版物广泛传播。
来自 a 加拿大多伦多大学职业科学与职业治疗系;b 加拿大多伦多大学健康网络多伦多康复研究所 KITE;c 密歇根州大急流城大峡谷州立大学物理治疗系;d 加拿大多伦多大学护理学院 Lawrence S Bloomberg;e 加拿大温哥华不列颠哥伦比亚大学职业科学与职业治疗系;f 加拿大温哥华 GF Strong 康复中心康复研究项目;g 加拿大滑铁卢大学系统设计工程系;h 加拿大多伦多 Braze Mobility;i 加拿大温哥华不列颠哥伦比亚大学医学系神经病学分部;j 加拿大圣约翰纪念大学电气与计算机工程系/急诊医学学科。
正如英国首相的“绿色工业革命十点计划”所述,基础设施投资对于到 2050 年实现净零排放至关重要。英国政府将释放私营部门投资,以加速现有技术的部署,例如改造英国的建筑存量和汽车电气化,同时推进碳捕获和低碳氢等新技术。英国政府的做法将创造就业机会,支持从新冠疫情中复苏,并通过确保关键工业领域成为净零排放转型的核心来支持政府的升级议程。英国的脱碳速度已经快于其他任何 G20 国家。作为明年联合国气候变化大会 COP 26 的东道主,英国将进一步宣传低碳基础设施的重要性,并履行其对《巴黎协定》的承诺。主要措施包括:
2020 年 3 月 2 日 尊敬的 Kathleen A. Theoharides,秘书 能源和环境事务执行办公室 收件人:MEPA 办公室 100 Cambridge Street, Suite 900, Boston, Massachusetts 02114 事由:弗雷明翰洛根快线扩建项目,马萨诸塞州弗雷明翰 尊敬的 Theoharides 秘书和 Kim 主任: 我谨代表马萨诸塞州港务局 (Massport) 提交一份关于扩建现有弗雷明翰洛根快线设施的扩展环境通知表 (EENF) 供您审阅。正如我们在最近的洛根机场环境状况和规划报告 (ESPR, EEA #3247) 中概述的那样,Massport 的洛根快线网络是我们高乘载车辆 (HOV) 战略的核心,用于乘客和员工进出洛根机场的地面通道。洛根快线目前是联邦第七大交通系统,对减少整个市场区域的出行、拥堵和排放至关重要。弗雷明翰洛根快线站点在服务 MetroWest 地区方面非常有效,估计每年可减少弗雷明翰地区与洛根机场之间交通高度拥堵的马萨诸塞州收费公路 (I-90) 沿线 450,000 多次出行。在未来十年内,我们预计每年可减少的出行次数将超过 100 万次。这只有在弗雷明翰增加停车位,并在新停车位开放后将特快巴士的每小时班次从 2 班增加到 3 班的情况下才能实现。该位置的原始洛根快线设施建于 1995 年;该设施于 2015 年被目前的综合航站楼和车库结构所取代,共计 1,082 个停车位。新车库设施一经开放,在交通高峰期就几乎满负荷运行,该位置的停车需求继续呈现强劲增长,无论是航空乘客还是洛根机场员工。Massport 目前的计划是将车库在现有占地面积内扩建至其最大结构容量七 (7) 层。此次扩建是在 2014 年 MEPA 审查过程 (EEA #15144) 中设想的,其中描述了地基是为未来的水平而设计的。在现有的占地面积和结构容量内,总共可以添加 998 个额外的停车位。即使有了这些新的停车位,Massport 预计仍将继续运营 Flutie Pass 沿线的相邻卫星溢流停车场,该停车场可容纳 565 个停车位。通过建造这个设施并增加 Massport 系统范围内的 Logan Express HOV 容量,我们估计 Logan Express 的使用率将能够从 2019 年的每年近 200 万用户增加一倍,达到每年超过 400 万用户。这意味着区域车辆行驶里程 (VMT) 和相关车辆排放量将显著减少。温室气体 (GHG) 分析表明,扩建车库以提供额外的 998 个停车位和扩展服务,该项目将减少温室气体排放