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使用基于保守模型的优化设计细胞类型的启动子序列
基因疗法有可能通过将治疗性遗传货物传递给疾病相关细胞来治疗疾病。对其广泛使用的一种局限性是缺乏较短的调节序列或启动子，该序列会差异地诱导靶细胞中传递的遗传货物的表达，从而最大程度地减少其他细胞类型的副作用。这种细胞类型特异性的启动子很难使用现有方法发现，需要手动策划或访问来自靶向和未靶向细胞的启动子驱动表达的大型数据集。基于模型的优化（MBO）已成为一种以自动化方式设计生物学序列的有效方法，最近已用于启动子设计方法。但是，这些方法仅使用昂贵的大型培训数据集进行了测试，并专注于为明显不同的细胞类型设计启动子，从而忽略了与与具有相似调节特征的紧密相关细胞类型设计启动子相关的复杂性。因此，我们引入了一个综合框架，用于利用MBO以数据有效的方式设计启动子，重点是发现类似细胞类型的启动子。我们将保守的目标模型（COM）用于MBO，并突出显示了实际的考虑因素，例如改善序列多样性，估算模型不确定性的最佳实践，并选择用于实验验证的最佳序列集。使用三种相对相似的血液癌细胞系（Jurkat，K562和THP1），我们表明我们的方法在实验验证了设计的序列后发现了许多新型细胞型特异性启动子。对于K562细胞，我们发现了一个启动子，该启动子的细胞类型特异性比最初用于训练模型的最初数据集高75.85％。
军队运作方式：高级领导参考手册
CoE：卓越中心 COTS：商用现货 CPA：主席计划评估 CPG：应急计划指导 CPR：主席计划建议 CTA：通用津贴表 CRA：主席风险评估 DAGO：陆军部一般命令 DARPL：动态陆军资源优先列表 DAS：国防采购系统 DCR：条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施和政策变更建议 DICR：条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施和政策综合变更建议 DI：文档集成器 DOC DEV：文档开发人员 DODD：国防部指令 DODI：国防部指令 DOPMA：国防军官人事管理法 DOTMLPF-P：条令、组织、培训、物资、领导和教育、人员、设施和政策 DPG：国防规划指导 DST：决策支持工具 EDAS：士兵分配和分配系统 EDTM：士兵分配目标模型 EG：士兵等级 eMILPO：电子军事人事办公室 ES：士兵专业 FAA：功能领域分析 FDU：部队设计更新 FIFA：部队整合功能领域 FMS：部队管理系统 FMSWeb：部队管理系统网络 FNA：功能需求分析 FOC：全面作战能力 FRP：全速率生产 FSA：功能解决方案分析 FUE：第一装备单位 GFEBS：普通基金企业业务系统 GFM：全球部队管理 GFMAP：GFM 分配计划 GFMIG：GFM 实施指南 HQDA：陆军部总部 HSI：人力系统整合 IA：个人帐户 ICD：初始能力文件 ILS：综合后勤支援 IOC：初始作战能力 IOTE：初始作战测试与评估 ITAEDP：综合全陆军装备分配计划 ITAPDB：综合全陆军人员数据库 ITP：个人训练计划 JCIDS：联合能力整合与发展系统
欢迎参加 Trimble 2024 投资者日
本演讲和随后的问答环节中的某些陈述属于《1934 年证券交易法》第 21E 条及其修订版所界定的前瞻性陈述，且依据《1995 年证券诉讼改革法》的安全港规定做出。这些陈述包括对我们未来财务和运营业绩的预期，包括我们的业务战略和计划、为扩大利润和复合增长而设计的长期目标模型、我们的潜在市场、前景和机会、我们的收购战略、标准和相关回报、我们的资本配置、我们在轻资产模式下实现长期盈利增长的能力以及我们继续向股东返还自由现金流并创造不断增长的股东价值的能力。这些前瞻性陈述可能会发生变化，实际结果可能会因某些风险和不确定性而产生重大差异。如果公司无法营销、生产和运输新产品，无法获得新客户，无法利用市场机会和渗透力，无法有效执行或整合新的收购或及时完成资产剥离，或者无法从收购、合资和合作（包括与 AGCO 和 Platform Science 的合作）中获得预期的收益，则公司的业绩可能受到不利影响。美国和全球宏观经济前景的疲软和恶化也将对本公司业绩产生负面影响，包括经济增长放缓、通胀压力和利率上升，这可能会影响对我们产品和服务的需求并增加我们的成本，对我们的收入和盈利能力产生不利影响，供应链短缺和中断，我们的经销商处理库存的速度，我们的分销渠道的变化，不利的地缘政治发展以及政治和经济环境波动和冲突的潜在影响，包括中东和俄罗斯与乌克兰之间的冲突及其对我们业务的直接和间接影响，外汇波动，我们向订阅模式转型的速度，对国际贸易壁垒的实施，收购或资产剥离的影响，以及我们维持有效的财务报告内部控制的能力，包括我们补救财务报告内部控制重大缺陷的能力。任何未能实现预期结果的情况都可能对公司的收入、经营现金流和其他财务结果产生负面影响。公司的财务业绩还取决于向美国证券交易委员会提交的报告中不时详述的许多其他因素和风险，包括其 10-Q 表季度报告和 10-K 表年度报告。不应过分依赖本文包含的任何前瞻性陈述。这些声明反映了截至本报告发布之日公司的立场。公司明确否认承诺公开发布任何声明的更新或修订，以反映公司预期的任何变化或此类声明所依据的事件、条件或情况的任何变化。
生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。