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nelisa：高通量，高质量平台可实现秘密对象的定量分析
摘要我们介绍了Nelisa，这是一个微型，高通量和高保真蛋白质分析平台。DNA寡核苷酸用于在光谱编码的微粒上预启动抗体对，并执行位移介导的检测，同时确保在非同源抗体对之间的空间分离。使用流式细胞术在高通量上进行成本效益，并在高通量上进行。我们组装了一个由191个目标组成的炎症面板，这些炎症面板多重地多路复用，而没有交叉反应性或对性能与1 plex信号的影响，其灵敏度低至0.1pg/ml，并且在平台上的测量值跨越8个幅度。然后，我们进行了一个大规模的PBMC分泌组筛选，具有细胞因子为肌扰动物和读出，测量了7,392个样品，一周不到一周的时间生成约1.5m蛋白质数据标记，与其他高度多重的免疫仪相比，吞吐量的显着进展。我们发现了447个显着的细胞因子反应，包括多个推测的细胞因子反应，这些反应在供体中保守和刺激条件。我们还验证了其在表型筛查中的用途，并提出了Nelisa在药物发现中的应用。
CDP资本市场请求
CDP认识到气候变化，生物多样性，塑料与所有与自然有关的问题之间的互连性。因此，除了中小企业和公共当局外，所有对CDP完整的公司问卷做出响应的公司都将介绍气候变化数据点，以及基本的生物多样性和塑料数据点。Companies that operate or plan to operate mines, or are in the process of closing mines and have one of the following CDP-ACS activities will be presented with a set of biodiversity-focused questions on their mining projects: Coal extraction & processing, Other non-ferrous metals, Iron & steel, Precious metals, Aluminum, Metal processing, Copper, Iron ore mining, Precious metals & minerals mining, Bauxite mining,其他非矿石开采，其他非金属矿物。从2024年开始，塑料活动的标识将从生产/商业化扩展到提供废物和/或水管理活动，以及提供与塑料相关的活动的金融产品/服务。这将允许将来扩展与塑料相关的指标，以捕获全面的活动链。
调查问卷VSME征求意见稿...
本次调查的结构如下：A）第 1 部分：VSME ED – 一般关键问题（关键，请考虑回答所有问题）（如果您只希望完成第 3 部分，请翻阅问卷至该部分）B）第 2 部分：VSME ED – 关于 3 个模块中的原则和数据点的详细问题（附加，请尽可能回答第 2 部分以补充您在第 1 部分的答案）（如果您不想完成此部分，请翻阅至价值链上限的第 3 部分或相关的提交页面）C）第 3 部分：价值链上限（关于 VSME 和 LSME 在涓滴效应中的作用的单独部分）由 ESRS LSME 确定的价值链上限）（请注意，此处要求您选择是简要回答此主题还是更详细地回答。请注意，此处关于价值链上限的问题与 A2 部分中的 LSME 问卷中的问题相同，如果您同时回答这两个问题问卷调查，您无需重复回答。）您可以选择单独回答任何部分，也可以与其他部分组合回答。调查说明
ESG季度报告€
来源：JHI，根据MSCI分析计算。ESG得分是使用基于MSCI方法的加权平均计算来计算的。由于MSCI收到的职位数据的时间滞后，本报告的信件评级可能与MSCI网站有所不同。评级分配将不会汇总为100％，因为现金，现金相应。贡献分数代表发行人最近报告或估计的ESG分数（包括现金），其中显示了安全性ESG分数对总体ESG分数的贡献。覆盖范围少于60-70％的数据点可能较少了解产品风险和机会。覆盖分母仅包括每个给定度量的合格资产。它不包括安全性类型不适用于。提交给单个证券的参考并不构成购买，出售或持有任何安全性，投资策略或市场部门的建议，不应被认为是有利可图的。Janus Henderson投资者，其附属顾问或其雇员可能在提到的证券中具有职位。
CDP气候变化评分基本标准2024
每年，CDP都会增加其披露框架的野心，认识到已成为主流的做法，因此，在环境披露和绩效方面，可以被视为“领导力”的标准改变了标准。在过去的几年中，CDP仅在评分中应用基本标准。在2024年，CDP引入了跨评分水平的气候变化的额外的基本标准，对于响应全面的公司问卷的组织，必须满足气候变化以将其得分提高到一个新水平的组织。这将在每个CDP的分数级别上设定一致的报告基准，以确保组织包括关键数据点，这些数据点对了解他们如何评估和响应环境问题至关重要。还确保了高分公司以最一致，最全面的方式披露，并阐明了组织必须披露的关键数据点，以充分证明在环境管理方面的进步。凭借在所有气候变化评分水平上应用的基本标准，CDP确保填补所有组织达到合适披露基线所需的关键差距。
ESG季度报告€
来源：JHI，根据MSCI分析计算。ESG得分是使用基于MSCI方法的加权平均计算来计算的。由于MSCI收到的职位数据的时间滞后，本报告的信件评级可能与MSCI网站有所不同。评级分配将不会汇总为100％，因为现金，现金相应。贡献分数代表发行人最近报告或估计的ESG分数（包括现金），其中显示了安全性ESG分数对总体ESG分数的贡献。覆盖范围少于60-70％的数据点可能较少了解产品风险和机会。覆盖分母仅包括每个给定度量的合格资产。它不包括安全性类型不适用于。提交给单个证券的参考并不构成购买，出售或持有任何安全性，投资策略或市场部门的建议，不应被认为是有利可图的。Janus Henderson投资者，其附属顾问或其雇员可能在提到的证券中具有职位。
小麦酵母菌效应分子阵列抑制植物免疫反应
图 1 Zymospetoria tritici 的各种效应物持续抑制 flg22 诱导的活性氧 (ROS) 爆发。候选效应物在本氏烟中用农杆菌瞬时表达。每片叶子的一半表达阴性对照 (sHF)，另一半表达效应物。渗入后 72 小时，用 flg22 处理叶子每一侧的叶盘。通过将表达效应物的叶盘的总发光度与阴性对照 (sHF) 进行比较，测量每次 ROS 爆发测定中所有叶盘的平均总相对发光 (RLU)。单独的实验进行了五次，每个图中有五个数据点表示。对于 Zt_2_242，有一个不符合要求的数据点。为了确认这是一个异常值，又进行了三次重复（即总共八个数据点）。与 sHF 对照相比，五种效应物被鉴定为 flg22 诱导的 ROS 爆发的显著抑制剂（Wilcoxon 检验：* p < 0.05，** p < 0.01）。
碱基编辑作为脊髓性肌萎缩症的基因治疗方法
图 1. 开发腺嘌呤碱基编辑来纠正 SMN2 外显子 7 C6T。a、未受影响个体和脊髓性肌萎缩症 (SMA) 患者的 SMN1 和 SMN2 示意图。SMN1 中的突变会导致 SMA，因为 SMN 蛋白会消耗，而这可以通过编辑 SMN2 来恢复。b、与 SMN1 相比，SMN2 外显子 7 C 到 T (C6T) 多态性的示意图，其中有碱基编辑器 gRNA 靶位及其估计的编辑窗口。cd、当使用由腺嘌呤脱氨酶结构域 ABEmax 33,38、ABE8.20m 35 和 ABE8e 36 与野生型 SpCas9（面板 c）或 SpRY 37（面板 d）融合的 ABE 时，对 SMN2 C6T 靶向腺嘌呤和其他旁观者碱基进行 A-to-G 编辑，通过靶向测序进行评估。 e，使用 SpRY 或其他宽松 SpCas9 PAM 变体 43 对 SMN2 外显子 7 中的腺嘌呤进行 A 到 G 编辑，通过靶向测序进行评估。图 ce 中的数据来自 HEK 293T 细胞中的实验；n = 3 个独立生物学重复的平均值、sem 和单个数据点。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
对高级...
线性模型，例如线性和逻辑回归，在当前的数据科学和数据分析工作中都是ubiq的。它们的简单结构使他们能够快速训练，并在简单问题上很好地概括。此外，可以轻松解释它们以了解模型决策，这在医学和金融等受监管领域至关重要。例如，线性回归已被用来预测未来的消费者，公司资源需求和房价[1]，[2]。逻辑回归已用于疾病预测和欺诈检测[3]，[4]。在低维度中，数据集的数据集比功能多得多，线性模型通常可以很好地发电，而无需进行大量调整。从信息理论的角度来看，这是因为该模型具有足够的数据来了解数据集中的主要趋势，这应该是将来的实例。这就是为什么线性模型通常在简单的大数据集中最有效的原因[5]。但是，许多现代数据集具有高维度，其功能比数据点更多。这在地理学或金融中很常见，其中许多资产的许多基因或价格的表达超过了个人观察。在这种情况下，线性模型可以超越数据，从而使对未来输入的概括不佳[6]。对此问题的一种常见解决方案使用正则化，这限制了这些模型的权重向量。