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World File Search System特别关注
感染和疫苗接种与急性和慢性荨麻疹有何关联：特别关注 COVID-19
1 柏林慈善大学变态反应学研究所，柏林自由大学和柏林洪堡大学企业成员，12203 柏林，德国 2 变态反应学和免疫学，弗劳恩霍夫转化医学和药理学研究所 ITMP，12203 柏林，德国； daniel.elieh-ali-komi@charite.de (DE-A.-K.) 3 土耳其伊斯坦布尔 34010，科奇大学医学院皮肤病学系 4 巴西圣安德烈亚斯大学医学院皮肤病学系，邮编 09060-870 5 开普敦大学 Groote Schuur 医院过敏和临床免疫学科肺脏研究所，邮编 7925，南非 6 土耳其伊斯坦布尔 34070，巴赫切塞希尔大学皮肤病学系； pulkumen@gmail.com 7 汉诺威医学院综合过敏中心皮肤病学和过敏学系，30625 汉诺威，德国 8 伦敦过敏和免疫学中心，伦敦 W1G 9QD，英国 9 大卫·特维尔迪亚尼医科大学过敏和免疫学中心，第比利斯 0159，格鲁吉亚 10 圣保罗联邦大学儿科系过敏、临床免疫学和风湿病学分部，圣保罗 01308-000，巴西 11 盖伊医院，圣约翰皮肤病研究所，伦敦 SE1 7EP，英国 * 通讯地址：marcus.maurer@charite.de
Holoparasitichydnoraceae中的结构性质体演变，特别关注倒置和直接重复
在适应异构生活方式的过程中，质体凝结通常是充分理解的，并且已经得出了与谱系无关的模型。然而，了解最小质体的尖端上相对旧的异养谱系的进化轨迹对于补充和扩大当前知识至关重要。我们研究了羟基科，这是最古老且研究最少的寄生虫谱系之一。质体比较基因组学使用了八个已知物种的hydnora属和三种prosopanche，揭示了高度的结构相似性和共享基因含量。与重复含量的差异（倒转和直接重复序列（DRS））相反。我们确定了不同的重复内容和位置的变化，可能是由于多个独立的审查事件以及Prosopanche的DR增益而产生的。考虑了不同的进化轨迹，并基于完全分辨和支持的物种级的系统发育假说，我们描述了三种可能的，不同的模型来解释脑质系质质体状态。出于比较目的，我们还报告了密切相关的自养生属乳糖（乳酸菌科）和Thottea（Aristolochiaceae）的第一个质体基因组。
COVID-19候选疫苗在开发中，特别关注mRNA和病毒矢量平台
DNA需要进入细胞内，然后进入细胞核内。DNA需要首先转录到mRNA中，然后翻译成蛋白质抗原，以引起细胞和体液免疫反应。DNA需要越过两个膜可能需要专门的技术才能进入核（即：电穿孔）。
西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰
药物发现AI数据集和基准传统上不包括单细胞分析生物标志物。虽然单细胞分析中的基准努力最近发布了单细胞任务的集合，但他们尚未全面释放数据集，模型和基准测试，这些数据集，模型和基准分析以细胞类型的特异性生物标志物进行整体的各种治疗性发现任务。Therapeutics Commons（TDC-2）介绍了将特定于细胞类型的上下文特征与跨治疗剂的ML任务相结合的数据集，工具，模型和基准。我们介绍了单细胞分辨率的上下文学习的四个任务：药物目标提名，遗传扰动反应预测，化学扰动响应预测和蛋白质肽相互作用预测。我们为这四个任务介绍数据集，模型和台上标记。最后，我们详细介绍了驱动TDC-2实施的机器学习和生物学的进步和挑战，以及如何在其体系结构，数据集和基准和基础模型工具中反映它们。
原创文章 埃塞俄比亚可再生能源的前景与挑战：特别关注趋势与实践
本研究旨在探索埃塞俄比亚可再生能源的前景和挑战，特别关注趋势和实践。该研究采用定性方法，全面了解该主题的潜在问题。研究对象包括水利和能源部、埃塞俄比亚能源局、埃塞俄比亚水技术研究所和埃塞俄比亚太阳能发展协会，这些机构负责领导该国的可再生能源部门。采用有目的的抽样技术，通过深入访谈、焦点小组讨论 (FGD) 以及可再生能源政策和战略以及能源政策文件的文档分析，从具有丰富经验和了解埃塞俄比亚可再生能源部门实践和趋势的样本受访者那里收集数据。使用主题方法分析数据。研究结果表明，埃塞俄比亚的可再生能源受到基础设施和可再生能源项目投资不足、开发可再生能源技术的技术和资金限制、监管和政策障碍、融资渠道有限、某些可再生能源的间歇性以及电网整合和稳定性的挑战等影响。缺乏强大而坚定的领导也是支持该行业的核心问题。基于这些发现，研究人员建议，埃塞俄比亚可再生能源领域的领导层需要致力于实施支持该行业可持续发展的政策和监管框架。通过制定明确的支持性政策，政府寻求为可再生能源部署创造有利环境，吸引投资，并确保可再生能源项目的长期可行性。总体而言，为了与政府在国家更广泛发展目标方面推进可再生能源的承诺保持一致，并强调清洁能源在推动埃塞俄比亚可持续增长和繁荣方面的变革潜力；该国领导层对可再生能源的看法需要反映出一种全面而多方面的方法，包括能源获取、环境可持续性、经济发展、技术创新、区域合作、可负担性和政策支持。
研究AI和ML在气候变化中的应用，特别关注法律和道德问题
简介：本研究调查了人工智能和机器学习在理解各种气候变化时的利用，强调了法律和道德考虑的相关使用。气候变化的这种不断升级的影响需要创新的方法以及AI/ML提供分析和预测工具的潜力。目标：这里的主要目的是评估AI/ML在不同气候模式的解密和预测未来趋势中的有效性。同时，本研究旨在识别和分析这些技术在气候研究和政策中可能引起的法律和道德挑战。方法：在这里，文献综述构成了了解与气候科学相关的各种AI/ML应用程序的基础。本研究采用各种案例分析来检查现有模型，以评估预测的准确性和效率。法律框架和道德原则需要通过对相关政策和准则的定性分析进行审查。结果：这项广泛的研究揭示了AI/ML在增强气候建模精度和极端事件预测方面的重要贡献。然而，法律和道德考虑因素（例如数据隐私，问责制和透明度）也出现为需要仔细注意的关键挑战。结论：尽管AI/ML在气候研究的发展方面具有巨大的潜力，但必须进行平衡的方法来应对相关的法律和道德问题。达到这种平衡将是确保这些技术负责和有效部署这些技术的关键，以追求最佳理解和减轻各种气候变化。
COVID-19 疫苗安全监测中特别关注的不良事件发生率背景
对于所分析的 17 个 AESI，发病率在不同人口阶层、亚群和数据源之间随时间变化。2017 年至 2019 年，大多数 AESI 的发病率保持稳定，但有些 AESI 的发病率随时间不断增加或下降。2020 年 3 月至 5 月期间，几乎所有 AESI 和所有阴性对照事件的发病率均出现大幅下降，这段时间正好是美国出现第一波 COVID-19 病例的时期。到 2020 年 10 月，大多数 AESI 的发病率恢复到历史水平，但有些 AESI 的发病率仍然较低，而其他 AESI 在 2020 年底出现了异常高的增长。大多数 AESI 发病率在老年人口中最高，在儿科人群中最低，并且在不同人口阶层（包括性别、种族、年龄和疗养院状况）之间差异很大。此外，与一般人群相比，接种流感疫苗的亚群的发病率通常相似或更高。
评估旋转记忆中包含的关键金属，特别关注PT替代以改善可持续性
由于其独特的属性组合：非挥发性，速度，密度和写入耐力，称为自旋转移磁性磁性随机接入记忆（STT-MRAM）的自旋记忆有望在物联网（IoT）的未来发展中起重要作用（IOT），并且在信息和通信技术中更笼统地发挥作用。这种类型的自旋装置通常是由材料制成的，其中一些可以归类为关键。最近的研究评估了磁随机访问记忆中包含的关键材料[1，2]。但是，在那些情况下，分析的记忆类型属于2000年代初期开发的第一代MRAM。如今，存储器设备被垂直于层平面磁化，并包含合成反铁磁铁（SAF）（SAF），该抗fiferromagnet（SAF）可为STT-MRAM参考层具有较低的流浪场提供高温。此SAF通常由钴（CO）和铂（PT）多层制成，抗铁磁性在薄扁桃（RU）层上耦合。由于铂金属（PGMS）的高体能量引起的，评估这些材料的普遍关注点是与其生产相关的环境风险。在这里首先报道对使用此类多层的环境和经济风险的评估，然后对其供应风险进行讨论。用CO/NI多层替换CO/PT多层替代可以导致与使用这些多层人士使用相关的能量需求或全球变暖潜力（GWP）的3-4个数量级。尽管如此，与PGMS相关的高供应风险仍然是提高意识的原因。基于垂直形状各向异性（PSA）的替代概念也可以在这些量中减少1-2个数量级。然而，对于Stt-Mram的情况，与硅晶片的质量相比，使用了少量的PGM层，这些硅晶片生长了这些类型的设备。因此，发现硅晶片制造的环境和经济影响要比STT-MRAM堆栈中纳入的PGM材料高得多。一个探索的可能性是基于Co/ni多层的SAF结构，其性能相似。还基于上述PSA概念提出了更具挑战性的选择。最后，我们解决了欧洲委员会确定的其他几种金属的案例，这些金属在MRAM（例如W或TA）中使用，最近都包括在2021年1月发布的欧盟冲突矿产法规中[3]。
缩回：优化SGRNA来改善CRISPR/CAS9敲除效率：特别关注人类和动物细胞
近年来，在各种情况下（医疗，工业等）中非侵入性脑界面（BCI）设备的扩展和应用的扩展为标志。这项技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外围运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入性BCI范式与人类自愿行动的神经科学模型保持远距离。值得注意的是，在BCI实验中，动作和感知之间的双向联系不断忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的BCI范式，该范式直接受到意识运动原则的启发，该原则假定自愿行动是由即将到来的感知效应的预期代表所驱动的。我们认为（1）适应BCI范式可以允许简单的动作效应结合和因此作用效应预测，并且（2）使用这些动作效应预测的神经基础作为AI方法中感兴趣的特征，可能导致更准确和自然主义的BCI BCI介导的动作。