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HOMA2-B增强了预防参与者试验网途径中1型糖尿病风险的评估
通讯作者：Carmella Evans-Molina，cevansmo@iu.edu。贡献声明CEM，JS和JLF构思和设计了这项研究，参与了数据的获取，分析和解释，并严格修订了手稿。JLF设计了这项研究，参与了数据的分析和解释并撰写了手稿。MW和DC参与了数据的分析和解释，写了一部分手稿并编辑了最终手稿。JMW参与了数据的分析和解释，并严格修订了手稿。KL和FM帮助进行了数据分析，编写了手稿的一部分并编辑了最终手稿。所有作者都阅读并批准了最终手稿，并同意对工作的各个方面负责。CEM是这项工作的保证人。作者的关系和活动作者宣称，没有关系或活动可能会偏见或认为对他们的工作有偏见。
电网接入及其技术问题
关于区域和全球能源互联网 (RGEI) 倡议 RGEI 倡议于 2018 年 5 月在哥本哈根/马尔默举行的第 9 届清洁能源部长会议上成立。 RGEI 的目标是： * 讨论有关区域和全球电力系统整合的有利政策和监管框架 * 就通过增加可再生能源在能源消费中的比例和加强电网互联来促进能源转型达成共识 * 鼓励 CEM 成员国参与 RGEI 进程并抓住合作机会 CEM 成员：中国、智利、芬兰、韩国、南非、阿拉伯联合酋长国。 RGEI 与电力系统整合领域的其他区域和国家技术组织合作，包括中国国家电网公司、韩国电力公司等。 运营代理：全球能源互联网发展合作组织 (GEIDCO)
长度咨询委员会 (CCL)
成员：D.G.Abdelsalam Ibrahim (NIS)、M. Aksoulou (UME)、A. Arce Criado (CEM)、M. Ashar (UME)、F. Assi (METAS)、A. Baker (NMIA)、P. Balling (CMI)、A. Balsamo (INRIM)、Y. Bitou (NMIJ/AIST)、H. Bosse (J.C.C.C.C.)、C. L. Carzo (CPTC)、CIPM)、T. Coveney (NPL)、P. Cox (NMIA)、M. Motta de Souza (INMETRO)、R. Dixson (NIST)、B. Eves (NRC)、R. Fira (SMU)、R. França (INMETRO)、S. Gagné (NRC)、A. Hirai (NMIJ/AIST)、Y. Hung (FgNIM)、Hunt (N.M.S.B.)、Hung (N.M.S.B.)。 Kang（KRISS）、N. Kononova（VNIIM）、R. Koops（VSL）、P. Křen（CMI）、O. Kruger（NMISA）、A. Küng（METAS）、A. Lassila（MIKES）、R. Le Targat（LNE-SYRTE）、I.D.Leroux (NRC)、A. Lewis (NPL)、C. Lisdat (PTB)、M. Matus (BEV)、M.J.T.Milton（BIPM 主任）、A. Moskalev（VNIIM）、J.J.帕克（KRISS），医学博士Pérez Hernandez (CEM)、M. Pisani (INRIM)、J.-A.Saldago（LNE）、O. Sato（NMIJ/AIST）、D. Sawyer（NIST）、Y. Shi（NIM）、J.R. Stoup（NIST），M.R.Viliesid Alsonso（CENAM）、S. Wang（NMC、A*STAR）、J. Wu（NIM）、D. Xu（NMC、A*STAR）、A. Yacoot（NPL）、S. Yu（NMC、A*STAR）、G. Zechner（BEV）、M. Zucco（INRIM）。
通过基于文本的人工智能引擎与计算图形静力学相结合来增强结构形态查找
摘要 本文介绍了基于机器学习的设计框架 Text2Form3D，旨在探索结构形式的嵌入式描述性表示。Text2Form3D 依赖于深度神经网络算法，该算法将词嵌入（一种自然语言处理 (NLP) 技术）与组合平衡模型 (CEM)（一种基于图形静力学的形式查找方法）结合在一起。Text2Form3D 使用包含通过 CEM 生成的结构设计选项的数据集进行训练，并使用从建筑和结构竞赛报告中获得的词汇进行标记。对于标记过程，使用无监督聚类算法自组织映射 (SOM) 根据定量标准对机器生成的设计选项进行聚类。然后，设计师使用描述性文本标记这些聚类。经过训练后，Text2From3D 可以从用户定义的描述性查询中自主生成新的静态平衡结构解决方案。可以通过各种定量和定性标准进一步评估生成的结构解决方案，以将设计空间限制为适合设计师偏好的解决方案。
2021 年世界能源投资 - NET
国际能源署作为本次活动的组织者，通过 CEM 投资和融资倡议 (IF 倡议) 来推动，该倡议属于国际能源署的新兴经济体清洁能源转型计划，该计划已获得欧盟地平线 2020 研究和创新计划的资助，资助协议编号为 952363
严重而持久的神经性厌食症
基因表达可以使用CRISPR -CAS9系统激活或抑制。然而，缺乏无需使用外源转录调节蛋白的基因表达激活的剂量依赖性激活的工具。在这里，我们描述了化学表观遗传学修饰剂（CEMS），旨在通过募集内源性染色质激活机械的合并来激活靶基因的表达，从而消除了对外源转录激活器的需求。该系统有两个部分：与FK506结合蛋白（FKBP）复合的催化无活性CAS9（DCAS9）和由与细胞表观遗传机械相互作用的分子相关的FK506的CEM。我们表明，根据基因，CEM在目标内源性基因座的基因表达上调高达20倍或更多。我们还证明了对转录激活的剂量依赖性控制，跨多种基因的功能，CEM活性的可逆性以及我们在整个基因组中最佳一流CEM的特异性。真核基因组被组织并包装成不同程度的压实，这有助于基因表达的调节。蛋白质 - 蛋白质和蛋白质-DNA相互作用的网络调节基因表达的适当水平。对该法规网络的破坏驱动了许多人类疾病，包括癌症1、2。雕刻染色质景观的重要因素是翻译后组蛋白尾巴修饰。赖氨酸乙酰化是一种具有生物物理和间接蛋白质摄取效应的修饰。受这些研究的启发，我们试图开发一种能够作家（组蛋白乙酰转移酶（帽子）），橡皮擦（组蛋白脱乙酰基酶（HDACS））和读取器（例如，溴结构域和染色体域）的蛋白质家族均匀控制基因表达3，4。几个小组已经证明了募集外来染色质修饰机械的能力，以一种以基因特异性方式控制扩张水平的一种方式5 - 11。随着CAS9和DCAS9技术的重大进展，精确诱导表达变化的能力迅速发展。Liszczak及其同事的开创性工作证明了使用DCAS9系统结合染色质调节蛋白的抑制剂12募集内源性机械的能力。ANSARI及其同事的其他工作使用了可编程的DNA结合配体，并结合了溴结构域抑制剂来调节转录13。
利用人工智能进行卫生经济学：提高效率......
• 情景分析：卫生经济学决策的关键方面之一涉及情景分析，它通常用于 CEM 的开发和应用。AI 可以通过快速运行多个场景、分析结果和提供数据驱动的见解来自动化和增强此过程。这可以帮助卫生经济学家了解不同决策和策略的潜在影响，从而做出更明智和有效的决策。