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ddPCR 策略检测携带单个变异点的基因编辑植物：技术可行性和解释问题
在欧洲市场上销售的基因编辑生物及其衍生食品和饲料产品属于 2001/18/EC 指令的范围。因此，专门检测和量化它们的可能性已成为优先事项。为此，基于 PCR 的方法（例如实时 PCR 和数字液滴 PCR）有望适用于基因编辑生物携带的单个变异点，即使在技术层面上可能具有挑战性。但是，还可能遇到与结果解释相关的其他问题。事实上，考虑到它可能通过自然或育种计划传播，这种单一变异的存在并不能自动证明基因编辑生物的存在。为了克服这一关键问题，我们提出了一个通用工作流程来开发和验证一种针对基因编辑生物的 PCR 方法，以针对其单个变异点。首先，基于计算机模拟分析，评估技术设计基于 PCR 的方法以及使用其单个变异点区分基因编辑生物的可能性。如果确认了这些参数，则将根据转基因检测的最低性能要求测试所开发的 PCR 方法的性能。通过开发一种专门针对携带单核苷酸插入的基因编辑大米的 2 重数字液滴 PCR 方法，成功地说明了所提出的一般工作流程的使用。因此，所提出的工作流程被视为支持主管部门进行食品和饲料可追溯性的关键工具。
C-ESG 风险圆桌会议抵押品工作流报告
银行和监管机构都认识到环境因素可能成为金融风险的一个来源，因此必须加大力度确保正确识别、理解、衡量、管理和监督此类风险。为实现这一目标，银行正在重新审视其内部系统、模型和流程，特别是与数据收集、风险管理和信贷审批流程相关的系统、模型和流程。由于银行投资组合的风险状况反映了其客户的风险状况，因此，为了降低风险，银行也在迅速加深与客户的接触，以了解他们的过渡计划并协助他们进行必要的业务转型。然而，尽管银行取得了切实的进步，但它们仍面临着众多运营和实施挑战，其中许多挑战既不是银行业本身的产物，也不是银行业固有的。虽然有些问题需要在单个组织层面解决，但其他问题将受益于银行、监管机构和监督者之间的协作方法和集体解决方案和讨论。
用于吞吐量瓶颈分析的人工智能
识别并最终消除吞吐量瓶颈是提高生产系统吞吐量和生产率的关键手段。然而，在现实世界中，消除吞吐量瓶颈是一项挑战。这是由于工厂动态环境复杂，数百台机器同时运行。学术研究人员试图开发工具来帮助识别和消除吞吐量瓶颈。从历史上看，研究工作一直集中在开发分析和离散事件模拟建模方法来识别生产系统中的吞吐量瓶颈。然而，随着工业数字化和人工智能 (AI) 的兴起，学术研究人员基于大量数字车间数据，探索了使用 AI 消除吞吐量瓶颈的不同方法。通过进行系统的文献综述，本文旨在介绍使用 AI 进行吞吐量瓶颈分析的最新研究成果。为了让学术界的 AI 解决方案更容易为实践者所接受，研究工作分为四类：（1）识别、（2）诊断、（3）预测和（4）开处方。这是受到现实世界吞吐量瓶颈管理实践的启发。识别和诊断类别侧重于分析历史吞吐量瓶颈，而预测和开处方侧重于分析未来的吞吐量瓶颈。本文还提供了未来的研究主题和实用建议，可能有助于进一步突破 AI 在吞吐量瓶颈分析中的理论和实际应用的界限。
PVT1 与多梳抑制复合物 2 相互作用，抑制多发性骨髓瘤中具有促凋亡和肿瘤抑制功能的基因组区域
多发性骨髓瘤是一种异质性血液病，起源于骨髓，以恶性浆细胞单克隆扩增为特征。尽管已有新的治疗方法，但多发性骨髓瘤在临床上仍然具有挑战性。预后不良患者的一个共同特征是表观遗传沉默子EZH2（PRC2的催化亚基）活性增强。值得注意的是，PRC2的募集缺乏序列特异性，迄今为止，确定哪些基因组位点是PRC2介导沉默的分子机制仍不清楚。EZH2上存在一个长链非编码RNA (lncRNA)结合口袋，这表明lncRNA可能介导PRC2募集到特定的基因组区域。本文，我们结合RNA免疫沉淀测序、RNA测序和染色质免疫沉淀测序分析了人类多发性骨髓瘤原代细胞和细胞系，以鉴定EZH2的潜在lncRNA伴侣。我们发现lncRNA浆细胞瘤变异易位1 (PVT1) 直接与EZH2相互作用，并且在预后不良的患者中过表达。此外，预测为PVT1靶标的基因表现出H3K27me3富集，并与促凋亡和抑癌功能相关。事实上，PVT1抑制独立地促进了PRC2靶基因ZBTB7C、RNF144A和CCDC136的表达。总而言之，我们的研究表明，PVT1是PRC2介导的多发性骨髓瘤中抑癌基因和促凋亡基因沉默的相互作用伙伴，使其成为一个极具吸引力的潜在治疗靶点。
氢存储的最新进展
经济发展与可持续性[1 E 4]。可再生能源的效率和技术使我们能够提供丰富，可靠，清洁，安全且独立于燃油价格的低碳能量。作为一种环保和可疑的能源，氢是化石燃料的绝佳替代品。汽油或其他化石燃料等燃料的能量密度比氢之类的燃料低七倍。氢的能量密度增加使其成为更理想的燃料。氢的运输和存储所需的安全性和特殊表达对氢的应用和广泛使用产生了重大影响。目前，运输主要是由石油燃料燃料燃料的[5 E 7]。石油燃料正变得越来越昂贵且难以获得。氢可以完美地填充这个利基市场。要将这种燃料用作运输燃料，但是，必须首先开发高密度存储通道[8 E 10]。氢可以以多种方式存储，包括具有高容量的高重储罐（350 E 700 bar）。尽管有压力，但与常规能源相比仍然很低。为了使储罐保持高压条件，应通过固体和轻质材料来构建它们。未来车辆的氢燃料储存策略是原子氢的低温液化。由于环境热量的转移，氢的除湿氢是一个严重的chal子。材料的一般结构能由其特异性重力确定。内部存储压力增加并导致燃料损失的主要原因，例如煮沸。由于氢可以通过解离在金属固体（例如LI，Mg或Al）中吸收，因此，化学储存固体化合物比液化化合物更安全，更有效。在温度和压力的环境条件下，可以使用这种方法在大规模上恢复氢。高
在实验性创伤性脑损伤模型中，经颅直流电流刺激对运动和认知功能障碍的影响
脑损伤（TBI）被定义为直接和间接力引起的大脑损害。从体外对大脑的打击会引起暂时或永久的神经功能障碍。此外，重复的头部创伤可能导致慢性创伤性脑病（15）。，特别是在拳击职业盟友几年的人中，人们已经观察到情绪，记忆和行为的变化。最近，人们已经承认，在各种运动中的专业球员中反复进行TBI会导致越来越严重的后果（17）。大多数TBI案件都是在武术中遇到的，与武术相似的情况可以在专业曲棍球，足球和战争中遇到（15）。由于这种情况，可能会发生永久损害并影响人们的生活。有必要开发具有神经保护作用的治疗方案，也可以预防性地应用于患有TBI的高风险。这可以最大程度地减少出现重复头部创伤风险的个人在运动或职业生活中会遇到的损害。TBI是全球残疾的主要原因。由于大脑是身体最脆弱，最复杂的器官，因此TBI会以多种方式影响人的生活。这会导致身体，认知和行为损失。头部创伤是一种致命的，疾病的病理，需要长期治疗和护理，从统计学上讲，在死亡原因中排名第四（3,6）。除非提早治疗TBI，否则死亡率很高（3,6）。尽管这是一个普遍且严重的健康问题，但进行诊断并预测预后仍然是Chal Lenging（3）。在临床上，TBI可能会导致认知特征的变化，例如记忆力丧失，感知困难，分心和逻辑思维，以及身体问题，例如部分或完全瘫痪，平衡障碍，SWAL降低困难和言语障碍。
Scholarly Commons 引用 Scholarly Commons 引用 Leroy, G. L.; N'Guyen; Perrais, M.; 和 Loiseau, H.，“协和式飞机和维拉斯飞机的热地面测试或法国测试方法和设施的改进”（1971 年）。太空大会® 论文集。 2. https://commons.erau.edu/space-congress-proceedings/proceedings-1971-8th/session-7/2
“尽管计算机科学的应用使得应力分析能力取得了巨大进步，但最终评估新结构概念和材料系统的基本工具和最强大的工具仍然是通过结构测试进行实验评估。评估先进飞行器概念的结构测试设施要求面临的挑战涉及双重问题：（a）定义测试计划范围和测试件的大小，同时（b）考虑到设施开发和运营成本几乎呈指数级增长，因为提供越来越苛刻的环境模拟来代表飞行环境中结构上重要的条件。上述两个相互依赖的结构测试方面必须得到满足，以使结构设计师对其新配置和材料选择有足够的信心，并愿意将此设计用于载人飞行器。”例如，“未来航空飞行器推力和功率大幅增加的趋势将对声学领域的开发测试设施提出独特的要求。各种声学问题需要实验室能够模拟声学引起的结构和声音传输问题、模拟空气动力学产生的噪声，并允许进行发动机噪声抑制的全尺寸实验。目前正在运行或即将完工的设施将能够满足近期的许多要求。必须扩展此模拟能力或建造新的更大的设施，以应对 1970 年至 1960 年代期间的全尺寸测试问题。”
一种 3D-CNNs 方法对用户表情进行分类
最近的研究表明，社交辅助机器人 (SAR) 可用于各种操作环境，在这些环境中，促进人机交互和建立融洽关系取决于引发积极感觉。不同的人以不同的方式表达和感受情绪，这一事实造成了巨大的偏见，即使借助人工智能技术，也很难识别和区分情绪。这是最大的挑战之一。使用客观指标而非主观指标（如生物信号）作为情绪特征鉴别器可以缩小这一差距。先前的研究调查了使用 EEG 测量对 HRI 中的情绪进行分类，方法是查看一系列分类方法，例如使用 MLP 模型和全局优化算法应用于支持向量机、随机森林、决策树、K 最近邻和深度神经网络等方法，应用于原始和派生信号特征（例如，效价、唤醒、PSD 等）。本文介绍了一种新方法，该方法采用 3D 卷积神经网络 (3D-CNN) 来处理从 EEG 获得的地形图。据我们所知，该方法尚未在该领域进行研究。所提出的模型实现了令人印象深刻的 99.2% 的分类准确率，成功区分了积极和消极情绪，并表明将 EEG 数据转换为图像可能是一种可行的解决方案，因为它允许使用更准确的分类模型。所提出的模型的结果与最佳的最先进的模型一致。
CEP 罕见病孤儿药研发
尽管研究取得了重大进展，为了解罕见病的分子基础提供了必要的工具，而且立法提供了监管和经济激励措施以加快特定疗法的开发，但大多数罕见病（孤儿病）仍然缺乏获批的治疗选择。解决这一转化差距是一项多方面的挑战，其中一个关键方面是选择最佳治疗方式，将罕见病知识的进展转化为潜在的药物（即孤儿药）。开发罕见遗传病孤儿药的策略有多种，包括蛋白质替代疗法、小分子疗法（例如底物减少、化学伴侣、辅因子、表达修饰和通读疗法）、单克隆抗体、反义寡核苷酸、小干扰 RNA 或外显子跳跃疗法、基因替换和直接基因组编辑疗法、mRNA 疗法、细胞疗法和药物再利用。每种策略在孤儿药开发中都有自己的优势和局限性。此外，由于患者招募困难、分子生理学未知、疾病自然史、儿科患者的伦理问题以及监管挑战，罕见遗传病临床试验面临诸多障碍。为了解决这些障碍，罕见遗传病界（包括学术机构、行业、患者权益组织、基金会、付款人以及政府监管和研究组织）必须参与讨论这些问题。
数据导向教育：人工智能在教育领域的未来
国家科学基金会融合加速器计划提出了数据导向教育的资金轨道，将在三年内将基础教育研究转化为实践，并将带来切实的社会效益。当前的教育研究范式倾向于分离该领域的线索，而没有体验这些线索可能创造的完整结构。与其他领域（例如通信、运输）相比，该领域仍然发展缓慢、规模较小且数据匮乏。拟议的融合加速器数据导向教育轨道将使研究人员能够同时思考和访问多种教学方法，从而促进和加速不同观点、技术、理论和策略的融合。例如，该领域需要研究当众多学习/教学平台和工具相互作用时会发生什么。本轨道将解决国家级教育挑战，并生产互联、开放、可访问的产品，涉及人工智能、学习科学、社会科学、教学理论和心理学等多个领域（图1）。