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开展 CHO DG44 全基因组 KO 筛选，揭示基因组学与快速生长表型之间的联系
中国仓鼠卵巢 (CHO) 细胞系广泛应用于生物制药生产。细胞系生成的改进加快了最终生产克隆的速度，但开发新型生物分子、生产力限制和市场需求方面的挑战使得细胞系开发 (CLD) 必须不断改进。虽然细胞生长在 CLD 期间显示出明显的瓶颈，但对 CHO 细胞系生长表型的研究有限。最近的一项研究成功地分离并永生化了一种源自原代肺细胞的新型中国仓鼠细胞系，该细胞系表现出更快的生长速度、稳定的生产力和高水平的生物制药蛋白质生产 1 。值得注意的是，CHL-YN 细胞系的倍增时间缩短至 10.7 小时，而 CHO 细胞系的倍增时间通常为 18.0 至 22.0 小时。在这里，我们旨在进行全面的全基因组敲除 (KO) 筛选，以确定加速 CHO 细胞生长的遗传靶点和途径，揭示与 CHO 细胞生长相关的基本遗传机制。我们建立了一个强大的 CRISPR 能力的 CHO DG44 细胞系，能够在单向导 RNA (sgRNA) 存在的情况下以可预测的方式产生插入/删除 (InDel) 事件。此外，我们测试了使用小型 140 sgRNA 微型文库生成和培养转导文库的方法。我们优化的设置能够实现约 80% 的单拷贝整合，这比最近文献中的过去工作有所改进 2 。此外，我们为影响生长的基因靶标的 CRISPR 核酸酶表达依赖性富集和消耗效率提供了证据。
结构引导的胆小微生物的分泌物分析提供见解1实用培养基制剂，用于快速生长乳杆菌和其他阴道细菌结直肠癌干细胞亚型编排不同的肿瘤微环境
总结几个分类系统已开发出来定义结直肠癌（CRC）中的肿瘤亚型。一个系统提出，肿瘤异质性部分源自不同的癌症干细胞种群，这些癌细胞群体与比例不同的混合物共存。然而，缺乏单细胞分辨率已禁止对这些类型的干细胞的明确识别，因此对每种干细胞如何影响肿瘤表型。这里报告了从SW480 CRC细胞系中两个癌症干细胞亚型的分离和表征。我们发现这些癌症干细胞是正常隐窝底座（CBC）的致癌版本和肠道隐窝的再生干细胞（RSC）群体，其基因特征与“混合物”和其他CRC分类系统一致。使用CRC患者的公开可用的单细胞RNA测序（SCRNASEQ）数据，我们确定RSC和CBC癌干细胞通常在人CRC中共同呈现。为了表征对肿瘤微环境的影响，我们开发了亚型特异性异种移植模型，并通过SCRNASEQ在高分辨率下定义了它们的肿瘤微环境。RSC会产生分化的，炎症，生长缓慢的肿瘤。CBC会产生增生，未分化的侵入性肿瘤。通过这种增强的分辨率，我们将当前的CRC患者分类模式与TME表型和组织统一。
通过光谱扩散快速生成-CUHK CSE
摘要 - 生成的图形结构数据是一个具有挑战性的问题，需要学习图形的基础分布。已经提出了各种模型，例如图VAE，图形和图扩散模型，以生成卑鄙且可靠的图形，其中扩散模型已实现了最先进的性能。在本文中，我们认为在整个图邻接矩阵空间上运行全级扩散SDE会阻碍从学习图拓扑生成中扩散模型，因此显着减少了生成图数据的质量。为了解决此限制，我们提出了一个有效但有效的图形光谱扩散模型（GSDM），该模型由图形光谱空间上的低级别扩散SDE驱动。我们的光谱扩散模型得到了进一步的证明，比标准扩散模型具有更强的理论保证。各种数据集的广泛实验表明，我们提出的GSDM被证明是SOTA模型，通过表现出比基线相比，同时表现出明显更高的生成质量和计算消耗少得多。
通过无监督的机器学习快速生成储层模型，这与地震，井和地层概念一致
评估地下储层连接的方案对于整个项目生命周期的现场耗竭计划，生产历史匹配和现场管理至关重要。连通性场景受到地质特征（例如挡板和高渗透率条纹）的存在挑战，这些条纹低于地震成像的分辨率。在这里，我们提出了一种新颖的，综合的和快速的无监督的机器学习方法，用于构建具有地震分辨率的一套储层模型，这些模型与地震数据，井原木和地层概念一致。首先，我们使用称为方向扩散的良好计算机图形方法将井的日志（垂直或横向）与地震倒的Vclay和孔隙率集成在一起。我们使用无监督的机器学习方法（称为扩散概率建模（DPM））对机器学习模型进行训练。一旦受过训练，该方法就会生成一套允许的地质场景（模型），具有替代分辨率的特征，这些特征是由基于地层概念的输入训练图像指导的，并且与地震和良好的日志数据一致。以后，我们将推断的方案采样到储层模型中，该场景允许以显着改善分辨率的流量模拟。对生产模型集的储层模拟在其动态性能上显示出显着差异，尽管如此，与地震和井原木等地面真相数据保持一致。这种方法的结果通过空间有限的数据分辨率对地下储层表征产生更广泛的影响，尤其是通过添加亚观察地质特征来加速和整合储层模型的过程。
通过激活变革来加速生成式人工智能的成功
本文所含信息属于一般性质，并非旨在解决任何特定个人或实体的情况。尽管我们努力提供准确及时的信息，但不能保证此类信息在收到之日是准确的，或将来会继续准确。任何人都不应在未对具体情况进行彻底检查后获得适当的专业建议的情况下根据此类信息采取行动。本文表达的观点和意见是受访者和调查受访者的观点和意见，并不一定代表毕马威会计师事务所的观点和意见。MGT 9059-D 2023 年 10 月
快速生成高维点云
在这项研究中，使用了JETNET [21]数据集。每个数据集都包含Pythia [22]的射流，其能量约为1 TEV，每个射流包含多达30或150个成分（此处：30）。数据集在喷气发射的parton中。在这里，研究了顶级夸克，轻夸克和Gluon发射的喷气机的数据集[23，24]。每个数据集包含约170k个单独的喷气机分为110K / 10K / 50K用于培训 /测试 /验证，其中验证数据集用于我们的结果。射流成分，颗粒，用r = 0的圆锥半径聚类。8。这些颗粒被认为是无质量的，因此可以用它们的3-momenta或横向动量p t，伪t，伪质η和方位角角度描述。在JetNet数据集中，这些变量相对于喷气动量给出：ηrel Ibηi -ηi -η射流，ϕ rel i b ϕ i-（ϕ射流mod2π）和p rel t，i b p p t，i b p t，i / p t，i / p t，i / p t，jet，jet，i在喷气机中im ime im impoy im im ot a Jet中的粒子。计算这些相对数量的不变质量，例如，对于喷气质量，意味着m rel = m jet / p t，jet。Jetnet库[25]提供了本研究中使用的几个指标。此外，作者还提供了一个称为MPGAN [26]的基线模型。该数据集已在粒子物理社区中广受欢迎，作为基于PC的生成模型的基准[15-17，27-34]。
风险和合规性如何加速生成式 AI 的采用
AI 风险管理的核心挑战在于每个 AI 应用程序的动态特性，这些应用程序都有自己的业务流程、影响和风险。但是，可信 AI 框架可以成为适用于任何生成式 AI 应用程序的坚实基础。定义框架只是一个开始；风险职能部门还应确保该框架在整个组织中得到操作和采用。采用和操作取决于一个不太理论化且不会给业务带来过多负担的框架。例如，毕马威使用市售软件产品来为自己及其客户自动化 AI 风险管理和治理的各个方面。
在快速生长素反应中TIR1/AFB生长素受体的鸟苷酸环化酶活性
类似的小分子CGMP是GC活性的产物，是动物中的另一个关键第二信使（16）。通过审查的序列分析，我们发现了一个相对保守的GC基序（17），与先前表征的AC基序（15）相邻，在TIR1/AFB的C末端区域（图1a）。为了测试TIR1/AFB生长素受体的潜在GC活性，我们使用了从SF9昆虫细胞中纯化的HIS-GFP-FLAG-TIR1，GST-AFB1以及GST-AFB5蛋白纯化了30
未来太空运输工具设计的快速生命周期评估软件 - 评估和比较工具
与性能、成本、安全性和计划指标相反，直到最近，对地球或太空环境的影响才成为太空系统和任务设计的驱动因素。由于思维方式的转变、与太空垃圾相关的风险不断增加以及需要预测可能适用于太空行业的法规，这种情况正在发生变化。新的评估和比较工具 (ACT) 软件旨在创建太空运输工具 (STV) 的配置，并根据用户已知的数据和假设快速执行其生命周期评估 (LCA)。用户可以输入高级系统值并选择用于计算该系统环境影响的相关 LCA 数据集。该工具将在早期设计阶段或其他决策过程中用作支持，以确定未来 STV 设计的关键技术、生命周期步骤或组件，以便对其进行调整以减轻相关的环境影响，同时注意潜在的权衡和热点转移。目前，ACT 专注于发射阶段，根据专用的 ESA 空间 LCA 手册 [19] 设置系统边界。自 2022 年以来，由瑞士实体联盟（EPFL 太空中心 (eSpace)、保罗谢尔研究所 (PSI) 和 Ateleris GmbH）在与 ESA 未来发射器准备计划 (FLPP) 合作的项目中开发 ACT。该项目遵循了 eSpace 之前进行的研究，重点是空间物流建模和空间可持续性。生命周期影响评估 (LCIA) 分数来自环境足迹 v3.1 方法。除了这些常见的 LCA 指标之外，还使用空间碎片指数分数来评估对空间环境的影响，并将发射期间的大气排放的初步估计计算为质量流量。事实上，已经确定了 STV 的 LCA 的科学空白，包括发射期间高空排放的影响以及重返大气层期间产生的颗粒和气体。在这个充满活力和快速变化的能源系统、工业流程和物流的世界中，ACT 使其用户能够主动出击，并根据未来场景调整背景数据库。因此，ACT 有助于确保未来的 STV 能够最大限度地减少全球变暖或资源限制等环境影响，这些影响预计将成为未来几十年的主要驱动因素。该工具专为演进而设计。它嵌入了一个模块化数据结构，允许随着科学研究的进展而扩展范围并实施更新的计算方法。除了科学差距之外，还可以从计算的影响和使用生态设计流程减轻部分影响的意图中突出技术差距。本文介绍了评估和比较工具，并详细介绍了正在进行和需要的研究，以填补空间系统 LCA 的知识空白。使用 ACT 评估想象中的未来太空运输工具的测试案例，以介绍其功能和能力。在探讨该工具未来可能的发展之前，先讨论可重复使用性、新发射架构的运载工具以及新推进剂或材料对环境的影响。
印度-美国国防加速生态系统 (INDUS-X)
今天，美国国防部 (DoD) 和印度国防部 (MoD) 启动了印度-美国国防加速生态系统 (INDUS-X)，以扩大我们政府、企业和学术机构之间的战略技术伙伴关系和国防工业合作。该计划以美国和印度国家安全顾问于 2023 年 1 月做出的承诺为基础，该承诺将启动一座“创新桥”，以连接美国和印度的国防初创企业，作为美印关键和新兴技术 (iCET) 计划的一部分。印度国防卓越创新 (iDEX) 和国防部长办公室 (OSD) 分别领导国防部和国防部的 INDUS-X 活动。在我们政府的支持下，我们私营部门和研究机构之间的更紧密合作将催化我们国防工业基础内的创新。通过 INDUS-X，我们将加强国防工业生态系统之间的联系，使其更具创新性、可访问性和弹性。在美国商会美印商务委员会主办的为期两天的催化剂活动中，来自我们政府、学术和研究组织、投资者、国防公司、技术孵化器、行业协会和其他初创企业推动者的国防创新利益相关者齐聚一堂，制定了雄心勃勃的计划，以推动 INDUS-X 向前发展。以下合作议程概述了 INDUS-X 利益相关者为推动美国和印度之间的国防创新而采取的预期行动。该议程提供了时间表和指标，以衡量实施 INDUS-X 设想的合作计划的进展情况。INDUS-X 利益相关者打算通过以下努力推进这一合作议程：双边合作机制