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在没有错配修复的情况下，主要编辑的效率和保真度会得到增强
Prime 编辑 (PE) 是一种强大的基因组工程方法，能够将碱基替换、插入和删除引入任何给定的基因组位点。然而，PE 的效率差异很大，不仅取决于目标基因组区域，还取决于编辑细胞的遗传背景。在这里，为了确定哪些细胞因素会影响 PE 效率，我们针对 32 个 DNA 修复因子进行了有针对性的遗传筛选，涵盖了所有已报道的修复途径。我们表明，根据细胞系和编辑类型，错配修复 (MMR) 的消融可使 PE 效率提高 2-17 倍，涵盖多种人类细胞系、编辑类型和基因组位点。关键 MMR 因子 MLH1 和 MSH2 在 PE 位点的积累表明 MMR 直接参与 PE 控制。我们的研究结果为 PE 机制提供了新的见解，并提出了如何优化其效率。
一种用于评估基于Web的行为干预措施中设计保真度的新方法。
目标：交付是评估行为干预措施忠诚度的最常见方法之一。但是，缺乏有关干预协议如何反映其提出的理论原理（设计保真）的研究报告。本研究提出了一种用于评估设计保真度的系统方法，并将其应用于针对体育锻炼和抑郁症的基于情感的干预措施。方法：情绪干预包括13个基于网络的模块，该模块是根据基础干预图设计的。具有行为变化专业知识的独立评估者编码了情感内容中的存在或不存在行为变化技术（BCT）。编码结果与干预设计师的先验可靠性规范进行了比较。结果：在讨论之后，独立评估者和干预设计师在与行为激活有关的BCT（AC1 0.91）的存在上具有很高的一致性，并具有“行为的证明”和“监测情绪后果”，具有最低的一致性（AC1 0.4）。与具有最低一致性（AC1 0.4）的“行为演示”和“对情绪后果的监测”（AC1 0.4）的“行为演示”和“监测情绪后果”的存在也有很高的一致性（AC1 0.88）。然后对情绪描述进行了修改，以使互判协议保持一致。结论：本研究提出了一种评估设计保真度的新方法。鼓励行为（和其他多组分）干预措施的开发人员开发和完善这种方法，并评估未来干预措施中的设计保真度，以确保BCT按预期运行。
保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。
CRISPR-CAS9变体保真度的动力学机制
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月29日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.27.634389 doi：Biorxiv Preprint
DNA 序列和染色质结构背景下的基因组编辑保真度
基因组编辑对于医学和研究目的都具有重要价值。未来的医学应用包括纠正与疾病相关的突变、破坏致病基因，甚至引入新基因（例如，使免疫系统对肿瘤细胞敏感）。研究应用范围从在细胞系或生物体中创建敲除/敲除，和/或引入突变，以研究特定蛋白质、通路或过程的作用，到创建人源化疾病模型。鉴于实际应用的诱人范围，人们在开发基因组编辑方法方面付出了相当大的努力也就不足为奇了。引入基因组变化的传统方式是使用自发重组，要么引入 DNA 突变，要么插入允许进一步使用重组酶（如 Cre）切除基因的序列 [参见 Sauer (2002) 的评论]。随后，锌指核酸酶 (ZFN) 和转录激活因子样效应物核酸酶 (TALEN) 的发现，使得该领域取得了长足的进步，因为它们可以在所需的基因组位置而不是随机的位置引入 DNA 断裂 [参见 Gaj 等人 (2013) 的综述]。尽管如此，基因组编辑领域最大的进步是最近发现的成簇的规律间隔回文重复 (CRISPR) 相关 (Cas) 系统 (Ishino 等人，1987 年；Jansen 等人，2002 年；Jinek 等人，2012 年；Cong 等人，2013 年；Mali 等人，2013 年)。
李叶荣、刘毅人、黄云。 2018.VicSim：通过情感和语言保真度增强受害者模拟。诉讼中
场景 用户担心楼上传来的巨响，他们认为那是他们大楼的二楼。用户提供的位置是“庭院公寓”，并分享了有关噪音的详细信息，包括噪音来自他们上方，并且发生在夜间和下午。用户还提到他们是加州大学洛杉矶分校的学生，他们没有向大学报告噪音。调度员派了一名警官到该地点，用户与警官 Jane 进行了交谈。警官确认噪音来自楼上，他们会进一步调查。序数：第二次时间：夜间时间：下午头衔：学生组织：加州大学洛杉矶分校人员：Jane
周细胞需要生理氧张力以维持表型保真度。
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年8月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.28.606682 doi：biorxiv preprint
大型语言模型可以估计公众对全球变暖的看法吗？算法保真度和偏见的经验评估
大型语言模型（LLM）可用于估计人类的态度和行为，包括公众舆论的衡量标准，这一概念称为算法忠诚度。本研究评估了LLMS在估计有关全球变暖的公众舆论时的算法忠诚度和偏见。llms是根据人口统计和/或心理协变量来进行调查反应的条件。的调查结果表明，LLM可以有效地再现总统投票行为，而不是全球变暖意见，除非包括相关的协变量。在以人口统计和协变量为条件的情况下，GPT-4表现出改善的准确性，在预测对全球变暖的信念和态度方面，范围从53％到91％。此外，我们发现了一种算法偏见，低估了黑人美国人的全球变暖意见。在强调LLMS有助于社会科学研究的潜力时，这些结果强调了调节，模型选择，调查问题格式和偏见评估的重要性。