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扩展果蝇工具包，用于双重控制基因表达的Jonathan Zirin 1，*，Barbara Jusiak 2，†，Raphael Lopes 1，†，Ben Ewen-campen 1
扩展果蝇工具包，以双重控制基因表达的乔纳森·齐林1，*，芭芭拉·朱西亚克2，†，拉斐尔·洛佩斯1，†，本·埃文（Ben Ewen）校园1，贾斯汀·A·博斯奇1，贾斯汀·A·博世（Justin A.马萨诸塞州波士顿，哈佛医学院，哈佛医学院2）生理学与生物物理学系，加利福尼亚大学，欧文，加利福尼亚州3）霍华德·休斯医学院，马萨诸塞州波士顿 *相应的作者†这些作者对这项工作的摘要同样贡献了在两种不同的组织中，在同一动物中进行了两种不同的组织，尤其是在同一动物中，尤其是一项阶级。通过结合GAL4/UAS和第二个二元表达系统（例如Lexa-System或QF系统）的技术使这种研究成为可能。在这里，我们描述了一种试剂资源，该试剂促进了在各种果蝇组织中综合使用GAL4/UAS和第二个二元系统。专注于具有良好特征的GAL4表达模式的基因，我们通过CRISPR敲击产生了一组40多个Lexa-Gad和QF2插入，并验证了它们在幼虫中的组织特异性。我们还构建了单个向量中编码QF2和Lexa-GAD转录因子的构造。成功地集成了该构建体中的蝇基因组后，使用FLP/FRT重组来隔离仅表达QF2或Lexa-GAD的飞行线。最后，使用新的兼容shRNA矢量，我们评估了Lexa和QF系统用于体内基因敲低，并正在生成此类RNAi飞行线的库作为社区资源。2007;珀金斯等。 2015）。2007;珀金斯等。2015）。一起，这些Lexa和QF系统向量和飞行线将为需要以同一动物以正交方式激活或抑制两个不同基因的研究人员提供一组新的工具。简介组合二进制系统使用RNAi或CRISPR的功能丧失（LOF）和功能增长（GOF）研究的大多数试剂依赖于GAL4/UAS介导的表达（Brand and Perrimon 1993; Dietzl等人。2015; Zirin等。2020;港口和布特罗斯2022）。但是，一些研究，例如对细胞间或器官间通信的研究，需要同时使用两个独立的二元转录系统。例如，双重表达系统已被用来研究果蝇胰岛素样肽如何与大脑释放以控制器官生长（Colombani等人。2015），分析从嗅觉神经元到血细胞的信号传导（Shim等人2013），独立操纵配体产生和配体接收细胞（Yagi等2010），并可视化组织中克隆细胞种群之间的相互作用（Bosch等人基于需要同时操纵给定组织中不同细胞的集合，Lexa/Lexaop系统（Lai and Lee 2006）和QF/Quas System（Potter等人2010; Potter and Luo 2011）已开发。没有系统的研究比较这两个系统，只有轶事证据支持一个系统。
阿尔及利亚 Echahid Cheikh Larbi Tebessi 大学 (1), 阿尔及利亚 Mostefa Ben Boulaid-Batna 第二大学 (2), 法国艾克斯马赛大学 (3) doi:
阿尔及利亚 Echahid Cheikh Larbi Tebessi 大学 (1)、阿尔及利亚 Mostefa Ben Boulaid-Batna 第二大学 (2)、法国艾克斯马赛大学 (3) doi:10.15199/48.2024.04.31 使用拉曼光谱和遗传算法优化退火后的 SiGe DPSi 异质结构，以增强材料特性和性能 摘要：在我们之前的调查中，我们通过拉曼光谱深入研究了双多孔硅 (DPSi) 上 SiGe 合金的复杂性，揭示了拉曼峰移、应力和多孔材料中 SiGe 合金中 Ge 浓度之间以前未知的联系。这项研究的突出特点在于其独特的方法——使用遗传算法比较结果。该方法对数据进行了全面的分析，增强了我们对其中复杂关系的理解。通过频率法验证，我们的结果为 DPSi 上的外延生长提供了宝贵的见解，为拉曼光谱、应力和合金成分之间错综复杂的相互作用提供了细致入微的视角。这些发现不仅有助于加深对 SiGe 合金的理解，还为 DPSi Streszczenie 等创新基板上的外延生长领域的进一步发展铺平了道路。 W naszym poprzednim badaniu zagłębiliśmy się w zawiłości stopów SiGe na podwójnie porowatym krzemie (DPSi) za pomocą spektroskopii Ramana, odkrywając nieznane wcześniej powiązania między拉玛纳 (Ramana) 和拉玛纳 (Ramana) 的产品均采用了 SiGe 和材料。 Cechą tego badania 开玩笑 odrębność podejścia — porównanie wyników z wykorzystaniem algorytmugenetycznego。方法是通过分析仪器来分析、分析和分析。 Nasze wyniki、potwierdzone methodą częstotliwości、dostarczają cennych informacji na temat wzrostu epitaksjalnego na DPSi、prezentując zniuansowaną perspektywę na skomplikowane wzajemne oddziaływanie między spektroskopią Ramana, naprężeniem i składem stopu。 Odkrycia te nie tylko przyczyniają się do lepszego zrozumienia stopów SiGe, ale także torują drogę do dalszych postępów w dziedzinie wzrostu epitaksjalnego na innowacyjnych podłożach, takich jak DPSi ( Optymalizacja 异质结构 DPSi wyżarzonych SiGe przy użyciu spektroskopii Ramana 和 algorytmu Genetycznego w celu uzyskania lepszej charakterystyki i wydajności materiałów ) 关键词：双多孔硅、拉曼光谱、遗传算法。关键词：多孔硅、光谱仪、算法。1. 简介 最近的技术进步凸显了减小器件尺寸和提高性能的重要性。因此，越来越需要控制结构中的应力并了解其来源。一种新兴且有前景的策略是采用柔性衬底，其中多孔硅 (PSi) 因其公认的灵活性而脱颖而出 [1, 5]。PSi 的柔韧性和柔韧性使其能够熟练地吸收 SiGe 异质外延膜引起的应力变化，这主要归功于其较高的孔密度。它与硅基微电子学的完美契合和高成本效益为将各种超轴系统（如 III-V 或 SiGe）整合到硅衬底上开辟了新的机会 [6, 7]。最近，双多孔硅 (DPSi) 已成为柔性衬底竞争中的突出候选者，特别是用于在 Si 上的异质系统（如 III-V 和 SiGe）的外延生长 [8]。双多孔硅 (DPSi) 结构由具有密封孔的超薄、原子级平坦上层和厚的、高度多孔的下层组成。然而，在该 DPSi 层上实现 SiGe 和 Ge 的低温外延的努力导致了不均匀外延层的形成，其特征是存在扩展缺陷。[9, 10]。然而，对 DPSi 层进行热处理会引起显著的形态变化，将小孔转变为大孔，同时产生拉伸应变，正如我们之前的研究 [1] 所记录的那样。这种伪衬底具有两个显着的特性：它具有高度的柔韧性和可承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统开辟了可能性。本研究深入探索退火 DPSi 作为应力模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层它具有高度的柔韧性，能够承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统提供了可能性。本研究深入探索了退火 DPSi 作为应力源模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层它具有高度的柔韧性，能够承受拉伸应变，这为使用退火 DPSi 在 Si 上有效集成异质系统提供了可能性。本研究深入探索了退火 DPSi 作为应力源模板层，通过分子束外延沉积高质量单晶 SiGe 层
CHAP E4120 Ben O'Shaughnessy 教授 3 分 先决条件：热力学、初等概率论和统计过程、微积分。
课程背景 统计力学解释热力学并能够根据分子计算材料特性。 当热力学刚刚发展起来时，人们并不知道物质是由分子组成的！因此，热力学定律的起源也是未知的。 (1) 热力学并没有告诉我们定义材料的状态函数是什么，E(S,V,N) 还是 F(T,V,N) 还是 G(T,P,N) 还是 H(S,P,N) 等。这些函数是热力学定律的输入数据，必须针对每种材料进行测量。我们不能使用热力学来计算这些函数。 (2) 热力学也没有基本的微观基础——它基于经验假设。第二定律和熵特性的存在基于经验假设，通常是“热量不会自发地从一个物体流向另一个更热的物体。”为什么这是真的？热力学无法回答这个问题。统计力学给出了答案，而且非常简单。1874 年，奥地利物理学家路德维希·玻尔兹曼 (Ludwig Boltzmann) 提出了著名的熵假说，将宏观（热力学）世界与微观世界联系起来：𝑆= 𝑘 𝐵 𝑙𝑛 Γ 。其中 Γ 是可能状态的数量（与约束条件一致），𝑘 𝐵 是玻尔兹曼常数。因此，我们所要做的就是计算分子可能处于多少种状态，这就可以得出熵（从中可以得到所有其他热力学函数，如 F、G、H、Ω ）。因此，如果分子是已知的（因此它们的相互作用也是已知的，等等），那么就可以得到所有的热力学函数，并且可以预测所有材料在不同过程中的性质和行为。第二定律 ΔS 宇宙 > 0 是玻尔兹曼假设的必然结果，也是合乎逻辑的。很明显，这一定律完全是材料分子性质的结果。它解释了时间之箭，这是牛顿和量子力学基本自然定律中缺失的，这些定律表现出 t→-t 不变性（想象一下台球桌上两个球的碰撞——如果你倒着播放这部电影，你不会知道，因为牛顿定律仍然适用）。基于分子的工程设计。因此，统计力学提供了微观和宏观、分子世界和材料世界之间的联系。因此，它为现代分子工程时代打开了大门，这是化学工程的现在和未来的核心。统计力学使我们能够设计分子（甚至构建全新的分子，如聚合物），这些分子将构成具有所需特性的新材料，构建利用分子应用于传感和其他新技术的纳米级设备，或了解活细胞中的分子机制，从而指导疾病的治疗和预防。统计分析的计算技术。当然，统计力学是关于统计学。它是统计分析的科学，其概念和工具旨在分析和理解涉及大量变量的复杂随机过程。当今用于解决涉及大量变量的统计问题的计算方法库主要诞生于统计力学领域。如今，这些方法不仅用于分子系统的研究，还用于从大脑神经回路到人工智能再到数据科学的各种应用。
作者：Jeanna Smialek 和 Ben Casselman 摄影：Demetrius Freeman 2020 年 2 月 7 日 费城 — 一月的一个清爽的早晨，Markus Mitchell 来到
作者：Jeanna Smialek 和 Ben Casselman 摄影：Demetrius Freeman 2020 年 2 月 7 日 费城——一月份一个寒冷的早晨，马库斯·米切尔 (Markus Mitchell) 八点半来到自己的办公桌前，他的电话响了，他甚至还没来得及登录电脑。米切尔所在的大型非营利组织的一名员工被锁定在组织的网络之外，需要这位 24 岁的年轻人的帮助。在做了一年学徒后，米切尔于 10 月成为费城 JEVS Human Services 的正式员工。就在三年前，他在 Chick-fil-A 的厨房工作，年薪 13,000 美元，当时他对自己的未来感到不确定。获得这份年薪 38,000 美元的职位是他快速职业晋升的最新一步，这在一定程度上得益于美国创纪录的经济扩张和低失业率。
Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020) 教育、学习、媒体和技术中人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，45：
人工智能已成为日常生活中司空见惯的存在。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、司机和行人如何驾驶以及公民如何领取福利金，这些都是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然在很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深远社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监控和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标；以及科技公司控制和塑造其所涉足的所有领域和空间的能力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体 (Whittaker et al 2018)。人们已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在 (Greene, Hoffman & Stark 2019)。
专着：杰克逊，蒂姆，加兰特，本和梅尔，西蒙·詹姆斯·奥尔西斯特.org/0000-0001-5143-8668（2023）朝着baumol的成本疾病模型
本工作论文描述了最初由Jackson and Victor（2015）开发的股票流量一致模型的扩展，以测试货币增长势在必行的存在。此处描述的扩展旨在模拟称为鲍莫尔的成本疾病的现象，该现象是由混合经济中的差异劳动生产率造成的。生产率增长较低的部门发现自己的工资成本上升而受到了无法被技术生产力提高所抵消的惩罚。工人的工资率低下，投资者的利润率降低威胁到释放社会和财务上的不可持续性。尽管如此，经济的这一部分，包括护理，手工艺和创造力等活动，对于追求人类的福祉而言至关重要，在过渡到可持续繁荣的过程中至关重要。
引用本文：Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020)：教育、学习、媒体和技术领域人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，DOI：10.1080/17439884.2020.1798995
人工智能已成为日常生活中司空见惯的事情。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、驾驶员和行人如何导航以及公民如何领取福利金，这些只是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深刻社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监视和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标定位；以及科技公司控制和塑造其渗透的所有部门和空间的权力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体（Whittaker 等人，2018 年）。已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在（Greene、Hofferman 和 Stark，2019 年）。目前，人工智能在网络、智能手机、社交媒体和通过互联物体和传感器网络在空间中的实例化的历史比最近一些划时代的说法所暗示的要长得多。人工智能的历史至少可以追溯到 20 世纪 40 年代计算机科学和控制论的诞生。 “人工智能”这一术语本身是在 20 世纪 50 年代中期达特茅斯学院的一个项目和研讨会中提出的。从 20 世纪 60 年代到 90 年代，人工智能经历了一段“寒冬”，其研究和开发首先侧重于对人类推理的编码原理进行模拟，然后侧重于“专家系统”，即基于定义的知识库模拟专家的程序性决策过程。2010 年之后，人工智能逐渐以一种新范式回归，不再是模拟人类智能或可编程专家系统，而是能够通过对大量“大数据”进行分类和关联来学习和做出预测的数据处理系统。计算过程包括数据分析、机器学习、神经网络、深度学习和强化学习是大多数当代人工智能的基础。人工智能可能只是一系列统计、数学、计算和数据科学实践和发展的新的总称，它们各自都有复杂且相互交织的谱系，但它也标志着这些历史脉络的独特联系（Schmidhuber 2019 , 2020 ）。现代人工智能的重点不是创造计算“超级智能”（“强人工智能”），而是理想情况下致力于开发能够从自身经验中学习、适应变化的机器。
Shneiderman, Ben，《以人为本的人工智能：可靠、安全且值得信赖》，arXiv.org（2020 年 2 月 23 日）。https://arxiv.org/abs/2002.04087v1（摘自即将出版的同名书籍）
本文中的 HCAI 框架引导设计师和研究人员提出新的问题并重新思考自动化/自主性的本质。随着设计师不再将计算机视为我们的队友、合作者或合作伙伴，他们更有可能开发出能够利用独特的计算机功能（包括复杂的算法、先进的传感器、信息丰富的显示器和强大的效应器）大幅提高人类绩效的技术。明确人类的责任还可以指导设计师支持人类在知识不完整的情况下在新环境中发明创造性解决方案的能力。HCAI 框架明确指出，设计卓越的目标是促进人类的自我效能、掌握能力和责任感，从而支持管理者和用户寻求的可靠、安全和值得信赖的系统。
Ben Bartlett博士合成时间维度中的确定性光子量子计算：补充
图S1。 一个注释的图形，描绘了主文本中描述的结构以及物理和逻辑电路元素的对应关系。 （a）设备的物理设计，并带有指示物理电路元素实现的量子操作的注释。 （b）原子：ω1的能量结构与空腔模式和光子载体频率共鸣，而ω0却是遥不可及的。 （c）量子电路的栅极图通过散射单元的光子量子置轴的单个通过。 顶部轨道表示光子值的状态，而底部导轨表示原子量子。 光子返回存储环后，将r x（-θ）应用于原子量子，并进行原子态的射击测量。 最终输出状态| ψouted是zπS1。一个注释的图形，描绘了主文本中描述的结构以及物理和逻辑电路元素的对应关系。（a）设备的物理设计，并带有指示物理电路元素实现的量子操作的注释。（b）原子：ω1的能量结构与空腔模式和光子载体频率共鸣，而ω0却是遥不可及的。（c）量子电路的栅极图通过散射单元的光子量子置轴的单个通过。顶部轨道表示光子值的状态，而底部导轨表示原子量子。光子返回存储环后，将r x（-θ）应用于原子量子，并进行原子态的射击测量。最终输出状态| ψouted是zπ
引用本文：Kouidhi S，Zidi O，Belkhiria Z，Rais H，Ayadi A，Ben Ayed F等。肠道微生物群，一个塑造C
现在已经很好地认为，微生物群对人类健康和疾病都有深远的影响。肠道微生物群最近已成为通过多种机制影响癌症的关键元素。微生物组和癌症治疗之间的联系进一步强调了许多临床前和临床证据，这表明这些复杂的相互作用可能因癌症类型，治疗甚至肿瘤期而异。肠道微生物群和癌症疗法之间的悖论关系是，在某些癌症中，肠道菌群可能需要维持治疗效率，而在其他癌症中，肠道微生物群耗竭可显着提高疗效。实际上，越来越多的研究表明，肠道微生物群在调节宿主免疫反应并提高抗癌药物（例如化学疗法和免疫疗法）的疗效中起着至关重要的作用。因此，旨在恢复肠道微生物平衡的肠道微生物群调节是一种可行的预防和治疗技术，鉴于人们对肠道微生物组如何调节治疗反应并有助于致癌的技术不断扩展。本综述将概述肠道微生物群在健康和疾病中的作用，并摘要有关它如何影响各种抗癌药物的有效性并影响癌症的生长的最新研究。此研究将涵盖新开发的微生物群靶向策略，包括益生元，益生菌和粪便微生物群移植（FMT），以提高抗癌治疗的有效性。