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跨多个模拟引擎验证生物模型
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型，其中大多数是在系统生物学标记语言（SBML）中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型，但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此，仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言（SED-ML）提供了一个解决方案：一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的，并且在内容和接受方面，这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此，生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件，这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外，几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误，使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复，我们在此处报告了工作更新，纠正和提供新的SED-ML文件，以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外，由于SED-ML是无关实现的，因此可以用于验证，证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里，我们使用包装器体系结构来解释SED-ML，并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。
子生物项目：开发和测试方法以监测KARST中的地下生物多样性
1。卢布尔雅那大学，地下生物学实验室（Subbiolab）生物学系，生物技术学院，Kongresni TRG 12，1000，卢布尔雅那，斯洛文尼亚2。埃及洛兰大学（EötvösLorándUniversity）的系统动物学和生态学系，Egyetem Square 1-3，H-1053 Budapest，匈牙利3。“埃米尔·拉西维¸科学学院，生物生物学，进化生物学与生态学，大街F.D. Libre de Bruxelles大学Roo-Sevelt 50，1050，布鲁塞尔，比利时5。生物学与地质学院分类学和生态学系，贝贝斯 - 布洛伊大学，临床5-7，克鲁吉·纳波卡，400006，罗马尼亚6。MuséeNationalD'Histoire Naturelle Luxembourg，Rue Munster 25，2160 Luxembourg，卢森堡7。生活，健康与环境科学系，大学dell'aquilaUniversitádell'aquila
2024 年 BioMAN 人工智能峰会将在...举行 - CDN
人工智能 (AI)；包括机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和自然语言处理 (NLP) 等技术；有可能改变生物药物的生产方式。FDA 报告称，仅在 2021 年，就有超过 100 份新药和生物制剂许可申请包含 AI 和 ML 的使用，AI/ML 应用领域涵盖整个产品开发流程，从药物开发到上市后监测。虽然 FDA 继续制定在生物制造中使用 AI 的监管框架，但行业本身必须做好准备，以利用这些新工具带来的机遇。随着 AI 应用在生物药物制造中变得越来越普遍，确保这项新技术由训练有素的员工正确应用也将至关重要，尤其是在用于新适应症时。
应用生物医学的科学硕士 - 新加坡
•PNG Chin Wen（PCW）：Micpcw @nus.ate.sg•Chin Wei Xin（CWX）：micchwx@nus.ate。 Benoit（Bonotit）：Ommalerat @ nus.adu.sg•Tang Wei（TW）：Wig Rukie.dealwis @ sits。
采用 UPM BioMotion™ 可再生功能填料
木材由三种主要有机聚合物组成：纤维素、木质素和半纤维素。纤维素约占木材干重的 50%。它是木材中的主要强化材料，提供结构支撑。木质素约占木材干重的 25%。它使树木具有刚性，充当天然粘合剂，同时也使树木具有防水和抗降解性。半纤维素占木材干重的 25%，具有两种独特的作用。首先，它有助于将纤维素和木质素结合在一起。其次，它含有大量的水分吸附位点，因此有助于在细胞壁中储存更多的水。
Biomamba：一种利用Mamba
摘要在生物学中的自然语言处理（NLP）的进步取决于模型解释复杂的生物医学文献的能力。传统模型通常在该领域的复杂和特定领域的语言中挣扎。在本文中，我们提出了Biomamba，这是一种专门为生物医学文本挖掘设计的预培训模型。Biomamba建立在Mamba的建筑上，并在生物医学文学的典型语料库中进行了预培训。我们的实证研究表明，在各种生物医学任务上，Biomamba显着优于Biobert和General Domain Mamba等模型。，对于Intance，Biomamba可实现100倍的困惑性，而Bioasq上的跨透明镜损失减少了4倍[29]测试集。我们提供了模型体系结构，预训练过程和微调技术的概述。此外，我们发布了代码和经过训练的Model 1，以促进进一步的研究。
NASA BLISS和BIOMFG：使用微生物进行太空探索
气体，植物的生产效率，废水的纯化。fu，y。; Yi，Z。; du，y。 Liu，H。； Xie，b。; Liu，H。建立一个封闭的人工生态系统，以确保人类在月球上的长期生存。Biorxiv（冷泉港实验室）2021。https://doi.org/10.1101/2021.01.12.426282。https://doi.org/10.1101/2021.01.12.426282。