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通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
案例报告：NRAS Q61R/ BRAF D594N突变对Dabrafenib的三重奏，TRAMETINI div>的NRAS Q61R/ BRAF D594N突变的完全反应
肿瘤甲状腺癌，BRAF非V600，NRA，联合免疫疗法和靶向治疗，病例报告。型甲状腺癌（ATC）是一种罕见的甲状腺癌，死亡率接近100％。BRAF V600和NRAS突变是ATC最常见的驱动因素。虽然可以通过BRAF靶向疗法治疗BRAF V600-Mutated ATC的患者，但没有有效的ATC治疗NRAS或非V600 BRAF突变。对于不可遗憾的驾驶员突变患者，免疫疗法提供了另一种治疗选择。在这里，我们提出了一个肿瘤PD-L1阳性（肿瘤比例评分为60％）和NRAS Q61R/ BRAF D594N突变的转移性ATC患者，该突变在PD-1抗体Sintilimab Plus Sintilimab Plus Sintilimab Plus血管生成抑制剂Anlotinib上进展。3类BRAF突变体D594N对MEK抑制剂Trametinib的抑制敏感，其致癌活性也取决于CRAF，BRAF抑制剂Dabrafenib可以抑制这种CRAF。由于这些原因，患者接受了达布拉尼，曲敏替尼和辛蒂利莫比的打捞治疗方案，这导致了完全的病理反应。据我们最大的了解，这是第一份关于与免疫疗法和靶向治疗结合结合的同时NRAS / BRAF非V600突变的ATC患者成功治疗的报告。需要进一步研究以解读dabrafenib/trametinib与PD-1抗体的结合的机制，克服了可能由并发的BRAF和NRAS突变介导的初始免疫疗法抗性。
澳大利亚的经济复杂性和人工智能应用
澳大利亚正处于一个关键的经济关头。本报告通过“经济复杂性”的视角研究了澳大利亚和新加坡的对比战略——经济复杂性是衡量一个国家多样化和复杂生产能力的指标。澳大利亚依赖自然资源，而新加坡则发展了高科技产业和先进服务。我们探讨了人工智能 (AI) 如何改变澳大利亚的经济复杂性。通过分析这些方法和人工智能的作用，我们发现了对澳大利亚未来至关重要的见解。我们的研究结果为政策制定者和商界领袖提供了切实可行的建议，旨在利用人工智能来提高经济复杂性、促进创新并在竞争日益激烈的全球经济中增强韧性。今天的选择将影响澳大利亚几代人的繁荣。
内部研发项目PCSIR实验室综合大楼（KLC）
项目结果W.R.T.国家的社会经济发展：·研究建议在运营过程中没有发出有害的气体，并且使用绿色技术方法，从而消除了臭氧消耗的制冷剂的使用。·，由于设备的成本比传统的制冷和空调设备要小得多，因此当地市场上可用的消费者可以轻松购买。·，由于不需要电力来操作冰箱和空调，因此将免费进行冷却。·，由于在冷却过程中仅消耗LPG，只有高压液化石油气的扩展就会产生冷却效果，因此在吸收周围LPG的热量后，可以将其转化为气态状态，从而可以进一步用于烹饪，汽车燃料或任何其他工业目的。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。