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关于丁醇毒性的发现可能使廉价的生物燃料生产
丁醇对产生它的微生物有毒。加州大学加州大学工程与应用科学学院化学与环境工程学院副教授乔纳森·尼克尔（Jonathan Nickels）说，这种毒性限制了发酵过程中可以产生的丁醇的数量，对基于生物的生产提出了挑战。
在MetEx14中找到目标，跳过NSCLC
*蓝色值代表全局估计值，紫色值（在提供数据的情况下）代表亚洲人群的估计。ALK，肿瘤淋巴瘤激酶； BRAF，V-RAF鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B； EGFR，表皮生长因子受体； HER2，人类表皮生长因子2； Kras，Kirsten Rat Sarcoma； Met，间质上皮过渡基因； NSCLC，非小细胞肺癌。1。Malapelle U等。br j癌。2024; 131：212–219; 2。Mahrous M等。cureus。2023; 15：e41992; 3。Chevallier M等。世界J Clin Oncol。2021; 12：217–237; 4。Ahn M-J等。临床肺癌。2022; 23：670–685; 5。Friedlander A等。生物标志物res。2024; 12：https：//doi.org/10.1186/s40364-024-00566-0。
竞争力研究所（IFC）的发现Kumbh Mela 2025
竞争力研究所（IFC）在Kumbh Mela 2025的准备工作中发布了其初步发现，强调了为这一历史性活动采取的大规模计划，基础设施和可持续性倡议。该报告强调了该事件的废物管理策略，卫生工作，节水措施以及对环境可持续性的总体影响。
俄勒冈州能源策略 - 关键模型发现
建模结果表明，要达到州温室气体减少目标，2050年使用的大多数燃料都必须是低碳选择。所有场景显示到2050年的低碳燃料需求增加。从2040年开始，这种需求迅速升高，因为使用的剩余化石燃料被替换为较低的碳替代品。在参考方案中，低碳燃料占2024年消耗的总燃料的10％，在2050年增加到94％。图2显示了对住宅，商业，工业和运输应用的低碳燃料需求。左侧的栏显示了2024年的消费，其余的条显示了2050年需求的模型结果。在2024年，俄勒冈州消耗了大约50万亿BTU II的低碳燃料。到2050年，在所有情况下，消费量预计将增加两倍以上。
生成的AI并找到法律
法律信息科学需要原则和理论。本文规定了六个原则或考虑因素，即对生成AI大语言模型的任何讨论及其在查找法律中的作用。本文得出的结论是，法律图书馆员将越来越多地吸引法律信息科学，并需要新的范式。除了六个原则外，本文还采用生态整体媒体理论来了解法律界的认知权威，机构，技术（技术，媒介和方法），地缘政治因素以及过去和未来的关系，以了解此信息环境中的变化。本文还解释了生成的AI，最后，提出了一些生成AI对各种法律研究问题的响应以及在这种情况下出现的问题的示例。
哮喘中靶组织的遗传调节表达的预测和表征
长卷，也称为SARS-COV-2感染后急性后遗症（PASC），包括一系列症状，持续存在数周或几个月后Covid-19。这些症状影响多个OR-GAN系统，会显着影响生活质量。这项研究采用机器学习方法来识别用于治疗长相互作用的基因靶标。使用数据集GSE275334，GSE270045和GSE157103，应用递归结合特征选择（REFS）来识别与长相关相关的关键基因。该研究强调了靶基因，例如PPP2CB，SOCS3，ARG1，IL6R和ECHS1的治疗潜力。临床试验和药理学干预措施（包括双重抗血小板疗法和抗凝剂）在管理共同19-9相关并发症方面的功效探索。调查结果表明，机器学习可以有效地识别生物标志物和潜在的治疗靶标，从而为长期相互企业的患者提供了有希望的个性化治疗策略的途径。
从硅中到体外：验证生物信息学发现的综合指南
索引术语 - 生物信息学，实验验证，基因表达，蛋白质 - 蛋白质相互作用，CRISPR，下一代测序，人工智能，多摩学，计算预测摘要 - 从了解生物学预测和实验验证在促进生物学的策略方面扮演生物信息信息预测和实验验证的作用。生物信息学工具和方法为预测基因功能，蛋白质相互作用和调节网络提供了有力的手段，但是必须通过实验方法来验证这些预测以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术，包括基因表达分析，蛋白质 - 蛋白质相互作用验证和途径验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境的挑战，并强调了生物启发性和实验研究之间协作的重要性。最后，新兴技术，例如CRISPR基因编辑，下一代测序和人工智能，正在塑造生物信息学验证的未来，并推动更准确，更加精确的生物学发现。
验证生物信息学发现的综合指南
索引术语 - 生物信息学，实验验证，基因表达，蛋白质 - 蛋白质相互作用，CRISPR，下一代测序，人工智能，多摩学，计算预测摘要 - 从了解生物学预测和实验验证在促进生物学的策略方面扮演生物信息信息预测和实验验证的作用。生物信息学工具和方法为预测基因功能，蛋白质相互作用和调节网络提供了有力的手段，但是必须通过实验方法来验证这些预测以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术，包括基因表达分析，蛋白质 - 蛋白质相互作用验证和途径验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境的挑战，并强调了生物启发性和实验研究之间协作的重要性。最后，新兴技术，例如CRISPR基因编辑，下一代测序和人工智能，正在塑造生物信息学验证的未来，并推动更准确，更加精确的生物学发现。
从计算机模拟到体外：验证生物信息学结果的综合指南
索引词——生物信息学、实验验证、基因表达、蛋白质-蛋白质相互作用、CRISPR、下一代测序、人工智能、多组学、计算预测摘要——生物信息学预测和实验验证的结合在推动生物学研究中起着关键作用，从理解分子机制到制定治疗策略。生物信息学工具和方法为预测基因功能、蛋白质相互作用和调控网络提供了强有力的手段，但这些预测必须通过实验方法来验证，以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术，包括基因表达分析、蛋白质-蛋白质相互作用验证和通路验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境所面临的挑战，并强调了生物信息学与实验研究合作的重要性。最后，CRISPR 基因编辑、下一代测序和人工智能等新兴技术正在塑造生物信息学验证的未来，并推动更准确、更高效的生物学发现。