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从果蝇Melanogaster制备基因组DNA
从果蝇中的基因组DNA制备该方案可以从40-100 mg的成年蝇（蝇重约1 mg）中分离出高度纯的基因组DNA。首先，在核保持完整的条件下，蝇是在缓冲液中磨碎的，然后使用SDS将DNA从断裂的组织中释放出来。接下来，进行常规的苯酚提取（去除蛋白质）和氯仿提取（去除苯酚），并用乙醇沉淀核酸。离心后（去除脂质和小细胞分子），将核酸沉淀溶解并用rnasea（降解RNA）和蛋白酶K（降解rNASEA和其他蛋白质）串行消化。其他苯酚/氯仿沉淀和乙醇沉淀产生高度纯化的基因组DNA。我们的目标是完整的基因组DNA - 避免通过过度的移液和涡旋剪切DNA。1。将50个成年果蝇放入装有微型植物的1.5 mL微管中，并在500 µl的缓冲液中彻底磨碎A。用500 µl的缓冲液B冲洗杵，将冲洗液加入匀浆中；通过反转微管轻轻混合。在37°C下孵育1小时2。切断P1000微量移动尖端的尖端，然后使用它将匀浆（500 µL）的一半转移到第二个微管中。苯酚通过在每个管，帽和混合物中添加相等的体积（500 µL）Te饱和苯酚来提取样品。离心5分钟。3。使用截止P200尖端将透明顶层（水相）绘制为两个新的微管（每个微管）。避免绘制接口材料。离心5分钟。4。5。通过在每个管，帽和混合物中添加等体积（500 µl）苯酚的苯酚来重新提取样品。使用截止P200尖端将透明顶层（水相）绘制为两个新的微管（每个微管）。避免绘制接口材料。氯仿通过在每个管，帽和混合物中添加等体积（500 µl）的氯仿提取样品。离心1分钟。使用截止尖端将透明顶层（水相）绘制为两个新的微管（每个微管）。将NaCl添加到0.1m的最终浓度。乙醇通过在每个微管中添加2卷（〜850 µl）的EtOH来沉淀您的样品；轻轻混合。观察核酸的沉淀。将微管放在-20°C过夜以鼓励沉淀。6。离心10分钟。丢弃上清液；短暂地干燥SpeedVac中的颗粒（将显示使用）。7。如下，将样品组合到单个微管中。然后，使用截止P200尖端将500 µl TE缓冲液加到一个管中
国家麻疹指南2024年7月
麻疹具有高度感染性，是通过呼吸道传播的所有疾病中最感染性的。麻疹可能很严重，尤其是在免疫抑制的个体和婴儿中。它在怀孕时也更为严重，并增加了流产，死产或早产的风险（1）。控制麻疹的最有效方法是实现2剂麻疹，腮腺炎和风疹（MMR）疫苗的高摄取。高持续的覆盖范围是消除流行病的关键，这是世界卫生组织（WHO）定义的，因为在一个具有高质量的监视系统的国家，至少12个月缺乏特有麻疹循环（2）。最近在英格兰（2021年至2022年）对MMR的摄入量低于2岁时的首次剂量，在5岁时2剂的2剂量为86％，远低于目标的≥95％。由英国卫生安全局（UKHSA）（以前是英格兰公共卫生（PHE））进行的分析强调，英国的人口免疫水平远低于中断许多出生队列中麻疹传播所需的人口免疫力（3）。年轻人在1998年至2004年之间（2023年的19至25岁）是最容易受到影响的。伦敦仍然是最脆弱的地区，其免疫目标无法实现许多出生队列，包括小学和中学时代的年龄较小的孩子（3）。因种族，剥夺和地理的疫苗吸收疫苗的吸收不平等，麻疹负担在接种疫苗的社区（例如Charedi东正教犹太社区，旅行者社区，Steiner（Anthroposophic）社区和最近的移民（4至6）（4至6）之下，造成了麻疹负担。在2016年和2017年短暂地消除了流行病之后，到2018年，在整个欧洲都经历了大型流行病的时候，英国已经重新建立了麻疹病毒的传播。由于实施了广泛的社会和旅行限制，因此在共同19-19大流行期间大大降低了活动。在2023年英国（反映了2022年的监视数据），这种中断的传播在技术上导致了麻疹消除状态。然而，在2023年，英格兰的发生率再次增加，因为它在全球范围内，目前在南亚和非洲的多个国家正在进行大规模爆发，因此这不太可能得到维持。为了维持麻疹消除状态的麻疹，需要高度敏感以检测零星病例并根据完全流行病学和病毒序列信息将病例归类为流行或进口/进口相关的情况。丢弃一定比例的可疑病例是监视系统敏感性的重要指标，是WHO对麻疹消除的要求（2）。确定已确认病例之间的流行病学和病毒学联系对于检测暴发也至关重要。爆发很清楚疫苗接种覆盖范围较低的易感社区，从而为有针对性的疫苗接种活动提供了信息。近年来，发生了几次此类爆发，尤其是在Charedi东正教中
2021 年 2 月 24 日 6:42 AIW-sub 人工智能战争，1950 年
从 1950 年图灵发表《计算机器和智能》到 1990 年代人工智能寒冬逐渐消融，四场针对人工智能基础的独特哲学争论相继出现，短暂地引起了广泛关注，随后逐渐平息。第一场“人工智能战争”始于卢卡斯 [1961]，质疑人工智能的逻辑合理性。第二场战争可以追溯到明斯基和帕普特 [1969]，涉及不同架构支持者之间的争论。第三场战争由德雷福斯 [1972] 发起，但在塞尔 [1980] 之后最为激烈；它攻击了人工智能系统具有语义的可能性。第四场战争在很多方面都是最微妙的，始于麦卡锡和海斯 [1969]，涉及框架问题的含义和影响。这一时期的人工智能战争影响了 20 世纪 60 年代初荒唐的过度乐观主义、20 世纪 70 年代的 Lighthill [1973] 报告和其他灾难、20 世纪 80 年代对专家系统的热情以及 20 世纪 90 年代向人工神经网络 (ANN) 和应用机器人的逐渐过渡，同时也受到了这些影响。到 21 世纪初，人工智能前 50 年的哲学冲突基本结束。它们没有以任何一方的胜利而告终，而是陷入了僵局。取而代之的是，关于意识的本质、人工智能的伦理以及人工智能系统本身是否符合伦理的可能性的新争论出现了。图灵 [1950] 预见到了这两种发展，尽管他不认为它们与他所定义的“智能”有任何关系。在这里，我们要问为什么会发生这种情况，以及它如何影响人工智能和哲学。人工智能战争触及了形而上学、认识论以及心灵、语言和科学哲学等基本问题，在那些参与其中的人看来，它正在重构哲学本身。例如，斯洛曼[1978]自信地预测，“几年之内，如果还有哲学家不熟悉人工智能的一些主要发展，那么指责他们专业无能是公平的”，对人工智能系统的考虑将渗透到学术哲学的教学中。这显然没有发生：许多（如果不是大多数的话）哲学家仍然对人工智能一无所知，大多数哲学教学从未提及它。我们的新书《对人工智能的伟大哲学反对：人工智能战争的历史和遗产》（Bloomsbury，2021）试图纠正这种情况。我们在此总结了其主要论点，同时添加了一些更深入的分析，以便同行研究人员更容易理解。自 2000 年以来，关于人工智能意识和伦理的争论涉及神经科学家、律师和经济学家等，以及人工智能研究人员和哲学家。与 1950-2000 年的“经典”人工智能战争一样，这些新冲突是始于科学革命的普遍文化冲突的一部分。他们的紧迫感部分源于人们日益意识到后工业经济正在迅速转变为人工智能经济，部分源于人们担心后冷战地缘政治体系可能成为人工智能驱动的政治体系。这些辩论挑战了在冷战时期看似自然的假设。
知识管理作为战略和竞争优势：对成功的强大影响（对不同的知识管理案例研究的调查
知识管理作为战略和竞争优势：对成功的强大影响（对不同组织的知识管理案例研究的调查）穆罕默德·阿扎姆（Muhammad Azam）助理教授，政府艾默生学院，波桑路，巴基斯坦艾哈迈德·艾哈迈德·艾哈迈德·比拉尔·吉拉尔·吉拉尔·吉拉尔·吉勒吉·米菲尔·米菲尔·米菲尔商业管理和讲师，商业，政府学院，巴基斯坦法萨拉巴德摘要，在商业世界中，人们对信息和知识管理可以成为组织中的重要工具。知识管理可以证明任何组织的竞争优势。这项探索性研究的基本原理是通过使用知识作为完全优势来研究知识管理系统与技术和组织成功之间的联系。这是一项定性研究，对使用知识管理作为不同组织的竞争优势的不同案例研究导致成功。总共研究了8个不同的组织，结果提出，通过将知识管理作为战略和竞争优势，这些组织获得了高利润。，它对成功具有很大的影响。还讨论了含义和指示，并限制和建议以供将来的研究。关键字：知识管理，组织，默契知识，明确的知识，KMS，KM策略，KM技术，生产力，竞争优势1。员工的兴趣和参与度在客户满意度中起着非常重要的作用。对组织的简介，最重要的优先级是客户满意度以评估组织绩效和成功。现在，现在，公司中基于知识的系统可以对此发挥至关重要的作用。本文是对不同业务不同公司知识管理系统案例研究的调查。我们发现了研究文献中此类知识管理系统的许多描述，但是其中大多数处理技术问题，很少有人在处理这些系统如何在组织中工作，而且很少有人在如何开发有影响力的知识管理系统以及如何在组织中正确流通。这是一种尝试在研究文献中可以找到知识管理系统的已发表的案例研究，并分析1）这些公司在使用哪些系统，以及2）此类系统对组织成功的影响是什么？和3）知识管理如何成为成功的竞争优势和关键因素？首先，我们将短暂地激励在不同公司中使用知识管理系统，研究常见问题，对KM系统的需求以及建议的改进行动。然后，我们继续定义“知识”和“知识管理”的含义。接下来，出现并讨论文献中发现的八个案例研究。在商业环境中，从数据到信息以及从信息到知识的发展在塑造组织如何制定未来的策略和计划方面发挥了领导作用。在当前的业务情况下，每个组织中的每个员工都被视为学习者，并且为每个人提供了学习机会，以增强他们的学习能力和知识；预计学习者将成为自主和终身学习者，批判性思想家和知识创造者。每个组织都应成为以知识为中心的组织，并应向员工提供学习和发展，并采用知识管理（KM）系统以提高绩效。这将增强组织的学习动机和学习能力，并鼓励他们分享和传播知识并进行知识管理。有很少的研究将知识管理作为工商管理每个领域的竞争优势。有很多人不知道如何正确，系统地使用知识，以及直到今天才能成为我们的竞争优势。先前的工作主要研究了信息技术，软件开发，知识管理过程和策略。