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购买主导了研究实验室的碳足迹
尽管对高等教育机构的碳足迹的兴趣越来越多，但对与研究活动相关的碳足迹知之甚少。航空旅行和出席会议集中于最新数据和辩论，但购买几乎没有引起关注。在这里，我们开发了一种混合方法来估计与研究购买相关的温室气体排放（GHG）。为此，我们结合了宏观经济数据基础，以研究为中心的公司足迹和生命周期评估来构建用于研究购买的货币排放因素（EF）的公共数据库。我们将其应用于法国一百个研究实验室的排放，属于Labos 1Point5 Network，并从所有学科中收集了20000多名员工。我们发现，购买占主导地位的实验室排放，占排放量的50％以上，中位数为2.7 t CO 2 E/PER，这是旅行，通勤和供暖的单独贡献的3至4倍。在我们的实验室数据集中，使用低碳电力在我们的实验室数据集中，中位电排放量低5倍，但它们对于高碳电力混合物（3.5 T CO 2 E/Pers）而变得占优势。购买排放量在实验室之间是非常异构的，并且与预算有线性相关，平均碳强度为0.31±0.07 kg CO 2 E/€，研究域之间的差异。最后，我们量化了一系列需求驱动的缓解策略的影响，该策略在总排放量中获得了多达-20％的效果（购买排放量为 - 40％），这表明有效地减少了研究活动的碳足迹，要求对系统变化进行碳足迹。
社论：青春期：神经和生理发展
青春期的特征是童年的终点和青春期的开始。所有生理和神经系统变化代表了人类发展的关键阶段，从童年到成年。在此阶段，随着它们成熟的各种人类系统，它们之间存在着重要而重要的生物学相互作用。通过激素，物理和神经过程对不同生物系统的和谐功能对于人类发展的这一阶段至关重要。这些生物系统的功能取决于个人的遗传遗产和他们作为青少年的社会生活（例如，家庭支持，社会经济地位和健康的行为）（1-4）。在女孩中，青春期的发作开始于11岁左右，而在男孩中，它发生在12岁左右。在这段时间里，发生了第一次解剖转化，例如女孩的乳腺发育和男孩的睾丸体积增加（4）。下丘脑 - 垂体 - 基达轴在青春期期间经历了显着的激活和成熟，导致性激素分泌，包括睾丸激素和雌激素。这些激素变化影响了继发性特征，生殖器官以及整体身体生长和成熟的发展（5）。在青春期，下丘脑是大脑的一个区域，开始释放促性腺激素释放激素（GNRH），该激素（GNRH）刺激了垂体以释放两种重要的激素：叶酸激素（LH）和刺激性激素（fsh）（fsh）（6）。早期的青春期这些激素作用于雌性或雄性睾丸的卵巢作用，从而触发性激素的产生 - 雌性的雌激素和男性的睾丸激素（6）。青春期时期取决于遗传学和社会因素，例如营养，社会经济地位和心理特征（4，5）。这一时期是由激素浮动和遗传因素驱动的，有助于在青春期观察到的认知和行为转化，通常发生在性腺后2 - 4年后（4，7）。大脑中的结构和功能重组会影响负责情绪调节，社会认知和决策的领域。
简单和复杂生物的拓扑演变
摘要本研究旨在完善我们对进化过程的理解，尤其是使用基于图形的模拟方法适用于复杂的生物。我们对10代的简单（5节点环）和复合物（20节点密集的随机图）的拓扑演变进行建模，并应用不同的突变速率以反映生物学现实。我们的结果为简单生物与复杂生物体中潜在的不同进化动力学提供了有趣的见解。简单的生物具有高拓扑的灵活性和快速适应性，与经典的进化模型保持一致，但复杂的生物具有令人惊讶的结构稳定性。即使在突变率下，这种稳定性仍然存在，通常会导致更简单的系统变化。模拟突出了一个重要的考虑：复杂生物体的复杂，相互依存的网络特征可能会产生一种进化缓冲的形式。这种缓冲可以调节随机突变和自然选择的影响 - 这是进化论的基石。我们的发现表明，高级生命形式的高度复杂性可能需要对进化过程如何在不同级别的生物组织中运作更加细微差别。此外，简单生物体中新的结构基序的出现与复杂拓扑中的相对保守形成对比，表明在生物复杂性光谱中，进化机制的表现可能不同。该观察结果邀请了对进化原理如何适用于各种生命形式的更详细的探索。这些结果有助于进化论的持续完善，尤其是在其对复杂生物体的应用中。他们建议其他机制，例如受约束的突变，表观遗传变化或高阶组织原理，可能在复杂生命形式的演变中起着重要作用以及随机突变和自然选择。
SAM – 初步系统安全评估
前言 本指导材料旨在支持实施初步系统安全评估 (PSSA)，这是欧洲空中导航安全组织安全评估方法 (SAM) 三个阶段之一，是风险评估和缓解监管要求的可接受合规手段之一。本文件取自欧洲空中导航安全组织，涵盖了 PSSA 的 5 个步骤，所有相应的指导材料均由欧洲空中导航安全组织提供。本指导材料是一组文件的一部分，旨在支持空中导航服务提供商 (ANSP) 在针对 ATM 系统变化进行风险评估和缓解时充分有效地应用 SAM 方法。这组文件包括四份有关 SAM 的指导材料：一份介绍 SAM 基本概念的介绍材料，即 CAAK TP-12；三份补充指导材料，分别涉及 SAM 的三个阶段（FHA、PSSA 和 SSA），即 CAAK TP-13、TP-14 和 TP-15。CAAK 认为，向科索沃共和国的 ANSP 提供这些材料将有助于科索沃共和国的空中交通安全，确保 ANSP 获得所有必要的支持和指导，以正确处理 ATM 系统的安全相关变化。本指导材料的应用应考虑到 SAM 可用的补充指导材料以及 ANSP 自己的安全管理手册。此外，本指导材料的内容广泛涉及与风险评估和缓解相关的主题，因此空中导航服务提供商在使用本材料时应谨慎行事，因为他们有责任确定源自通用要求的确切要求，而不仅仅是参考本出版物中提供的指导。空中导航服务提供商还必须确保在使用时，本指导材料必须适当适应特定变化。Dritan Gjonbalaj 民航局局长
利用多源数据和数字技术支持湄公河地区局部水体变化监测
摘要：针对受天气异常影响的干旱现象和水动态的高分辨率监测系统有限，这在多方面阻碍了政策决策。本文介绍了高分辨率水监测系统 (WMS) 的可用性，该系统由复杂的多光谱卫星图像、分析和数据科学以及云计算相结合开发而成，用于监测局部尺度上的水位变化和植被水分胁迫。WMS 在 2021 年 1 月至 2021 年 4 月（旱季）期间在湄公河下游地区 (LMR) 案例流域泰国的 Chi River 流域进行了测试。VHI、VCI、TCI 和 NDVI 干旱模拟结果的总体质量与水库和大坝水量数据呈现统计上的正 Pearson 相关性（介于 0.399 和 0.575 之间），但与地下水位数据呈现强烈的负相关性（介于 -0.355 和 -0.504 之间）。应考虑进一步研究和更详细地分析与地下水位变化相关的不同物理环境条件的影响，以增加科学知识和从当地视角了解当地系统变化性质的理解，并在数据贫乏地区使用干旱指数。我们的结果表明，WMS 可以提供局部和情境化地表水变化的定量时空变化作为初步分析。WMS 结果可以为寻找适合当地条件的更好的较小单元管理提供指导，例如水资源管理、灾害风险减少措施（即干旱和洪水）、灌溉实践、土地利用规划和作物管理。现有的 WMS 面向水和农业发展的早期预警、可持续发展目标的进展、数字创新的利用以及提高决策者更早、更准确地监测和预测极端天气事件的能力。
循环经济路线图，以提供零废物的英国
我们欢迎政府对循环经济路线图的承诺，这是在2050年之前迈出零废物经济的重要一步。终身废物管理和回收改进一直是最近政策制定的主要重点，但是这些解决方案有助于维持现状，并且无法实现可持续经济所需的整个系统变化。当前的政策思维已严重依靠“污染者付费”环境法律原则。但是，“源头预防和纠正”法律原则对于环境保护至关重要，但是与推动循环经济有关的任何程度尚未在任何程度上利用这些原则。本文概述了政府循环经济路线图的三个建议，以确保其实现到2050年提供零废物经济的目标，并为整个系统变更创建基础设施。它提供了部门分析，并概述了当前政策必须进一步发展的地方（请参见附件1和2）。我们建议对农业系统进行进一步的分析。仅通过建立明确的旅行方向，政府才能为企业建立一致，稳定的监管框架，以在英国提供可持续的经济增长。此过程将需要在利益相关者之间进行更大的协作和妥协，但最终可能会导致更快，更有效的循环经济措施。英国人均材料消耗从2020年的13.9吨增加到2021年的16.5吨，但建议将其限制为每年6至8吨。连词工作将英国的材料足迹减半，英国消耗的消耗量超过其公平的行星资源，而大多数负面环境和社会影响是由于资源提取和处理通常不公平地偏离了世界较贫穷地区。
Zen Energy对AEMC国家电力的反应...
Anna Collyer女士主席澳大利亚能源市场委员会邮政信箱A2449 Sydney South NSW 1235以电子方式提交。 亲爱的Collyer女士，回复：ERC0384国家电力修正案（缩短定居周期）规则2024咨询纸Zen Energy（ZEN）欢迎有机会向澳大利亚能源市场委员会（该委员会）提交此提交给《全球能源规则变更国家电力修改》（缩短和解量）2024 div> Zen强烈支持Globird起草的规则更改，并将其视为相称且适当的变化，在这种情况下，收益将大大超过澳大利亚能源市场运营商（AEMO）和市场参与者需要进行的程序和系统变更的较小成本和系统变更。 拟议的10个工作日结算长度为所有市场参与者提供了最佳的平衡，对于所有各方，尤其是AEMO实施的最不重要的余额。 缩短NEM和解周期的估计成本和收益，此变更向零售商的成本将是最小的，而Zen与Globird一致，因为在市场上将进行相同数量的资金，因此影响AEMO的主要实施和系统变化将主要是程序性的（例如，对和解列表进行了更改）。 随着智能电表的越来越多的流行率和数据更准确，20至10个工作日和解周期之间的信息和数据差距可以忽略不计，并且有限的理由可以维持更长的和解周期。 在过去的两年中，小Anna Collyer女士主席澳大利亚能源市场委员会邮政信箱A2449 Sydney South NSW 1235以电子方式提交。亲爱的Collyer女士，回复：ERC0384国家电力修正案（缩短定居周期）规则2024咨询纸Zen Energy（ZEN）欢迎有机会向澳大利亚能源市场委员会（该委员会）提交此提交给《全球能源规则变更国家电力修改》（缩短和解量）2024 div>Zen强烈支持Globird起草的规则更改，并将其视为相称且适当的变化，在这种情况下，收益将大大超过澳大利亚能源市场运营商（AEMO）和市场参与者需要进行的程序和系统变更的较小成本和系统变更。拟议的10个工作日结算长度为所有市场参与者提供了最佳的平衡，对于所有各方，尤其是AEMO实施的最不重要的余额。缩短NEM和解周期的估计成本和收益，此变更向零售商的成本将是最小的，而Zen与Globird一致，因为在市场上将进行相同数量的资金，因此影响AEMO的主要实施和系统变化将主要是程序性的（例如，对和解列表进行了更改）。随着智能电表的越来越多的流行率和数据更准确，20至10个工作日和解周期之间的信息和数据差距可以忽略不计，并且有限的理由可以维持更长的和解周期。在过去的两年中，小尽管可能会产生与AEMO的重新增加有关的影响（因为定居点的数量增加将导致重新填充工作的自然增加），这仅是一个较小的风险，因为由于智能电表的销量已经解决了智能计算机的范围，而在2030年将在2030年击中了智能仪表型智能仪表仪，但由于定居数据而引起的重新调解数据已经解决。到此为止，似乎很自然，随着我们转移到数字化的市场结构，定居周期将缩短以更好地反映出信息速度和解决的准确性的提高。较小的能源零售商在能源市场中起着至关重要的作用，从而鼓励创新和竞争并降低消费者价格。
制造系统改进离散事件...
Erik Gerdin 和 Rebecca Rifve 由于全球制造业竞争力的提高，各公司都在努力提高其制造系统的效率。新工业革命，工业 4.0，是帮助创建改进的制造系统的必然结果。工业 4.0 中的一个常用工具是模拟，人们可以模拟现实世界系统的虚拟表示中的变化。离散事件模拟 (DES) 是一种在行业内广泛采用的工具，用于在实际实施制造系统变化之前对其进行虚拟测试。然而，需要发现模拟建模在工业中应用的优势、劣势和障碍，以及如何通过使用该技术来展示其价值。全球制造公司 Atlas Copco 位于瑞典 Tierp 的工厂进行了一项案例研究，目的是使用 DES 帮助制造厂改进手动制造系统，以及如何将当前的方法发展为更长期、更可持续的方法。在进行仿真建模之前，已经使用流程映射来促进对系统的更好理解，因为事实证明，手动系统很难以其他方式进行映射。这项研究的结果表明，模拟可以提供以下优势：关于实施系统改进的决策可以有更好的基础；模拟可用于虚拟测试系统更改以防止最终的实施问题；模拟可用作生成长期解决方案的工具。然而，缺点和障碍被确定为管理层的阻力，难以说服人们使用模拟的价值；需要广泛的建模能力；缺乏正确的先决条件使得模拟建模实施更加困难。进一步的研究应侧重于揭示在工业中实施仿真建模的困难和障碍，因为现有文献中尚未广泛讨论这一点。关键词：流程映射、仿真、DES、手动制造系统、装配、改进
MLSEQ：RNA-Seq数据的机器学习接口
MLSEQ是用于应用机器学习算法在下一代RNA-sequecting（RNA-SEQ）数据中应用的综合软件包。研究人员出于各种目的呼吁MLSEQ，其中包括疾病结果的预测，最佳特征子集（基因，转录本，其他同工型）的识别以及根据其预测重要性对特征进行分类。使用此软件包，研究人员可以上传其原始的RNA-seq计数数据，预处理数据并执行各种机器学习算法。预处理方法包括DESEQ平均值（TMM）归一化方法的DESEQ中值和修剪平均值，以及每毫米读取计数的对数（log-CPM），方差稳定转换（VST），正规化对数转换（RLOG）和方差模型在观察级别（voy）级别（voy）变换（voy）。归一化方法可用于纠正系统变化。转换方法可用于使离散的RNA-seq数据在层次上更接近微阵列，并进行基于微阵列的层化算法。当前，MLSEQ软件包包含90多个基于微阵列的分类器，包括最近开发的基于VOOM的判别分析分类器。除了这些分类器外，MLSEQ软件包还包括基于离散的分类器，例如Poisson线性判别分析（PLDA）和负二项式线性判别分析（NBLDA）。在预处理数据上，研究人员可以构建分类模型，对这些模型进行参数优化，评估模型性能并比较不同分类模型的性能。此外，可以通过构建模型预测测试样本的类标签。MLSEQ是用户友好，简单，目前是文献中针对RNA-Seq分类开发的最全面的软件包。要开始使用此软件包，用户需要上传其计数数据，其中包含每个样本映射到每个成绩单的读数数。可以从RNA-SEQ实验中获得此类计数数据，也可以从其他测序实验（例如芯片测序或元基因组测序）中获得。提出了此小插图，以指导研究人员如何使用此软件包。
Vitae课程，2024年10月20日
•2023-2025：PRIN项目，“骄傲 - 流行病中的扩散，抵抗和感染动态”，意大利大学；首席研究员（整个项目的协调员）。•2021-2023：Horizon 2020项目，“ Poshbee - 泛欧评估，监测和缓解压力源对蜜蜂健康的压力”，欧洲委员会；参与者是第三方撰稿人。•2021-2022：Covid-199战略大学项目，“摩西 - 有关疾病传播的推理模型”，特伦托大学；与马可·罗维利（Marco Roveri）的竞赛。•2020-2025：NWO跨界计划，“与农业高科技的新型和资源有效增长的系统变化”，荷兰研究委员会（Nederlandse Organisatie Organisatie Voor Wetenschappelijk Onderzoek）；跨学科财团内的任务负责人。•2019-2022：NWO人才计划Veni Grant，“ NISSA - 非线性lnternected Systems：一种结构方法”，VI.VENI.192.035，荷兰研究委员会（Nederlandse Organisatie angerisisatie voor weetenschappelijk onderzoek Onderderzoek）;首席调查员（个人赠款）。•2018-2023：代尔夫特的代尔夫特技术奖学金赠款；首席调查员（个人赠款）。•2018年：“设计稳定性？动态代谢模型的结构分析”，Delft生物工程研究所；•2018年：该项目的Biodate赠款“对改善癌症护理的合并化学放射治疗的最佳控制”，代尔夫特生物工程研究所； PI与ZoltánPerkó。•2018年：代尔夫特理工大学3ME教师阿斯巴萨·格兰特（Aspasia Grant）；个人赠款。•2017年：代尔夫特理工大学3ME教师阿斯帕斯亚·格兰特（Aspasia Grant）；个人赠款。•2016年：旅行赠款，knut och爱丽丝·沃伦伯格基金会；个人赠款。