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DNA语言模型是全基因组变体效应的强大零拍预测指标
全基因组关联研究的扩展目录（GWAS）提供了各种物种的生物学知识，但是识别这些关联背后的因果变异仍然是一个重大挑战。实验验证既是劳动密集型又昂贵的验证，强调了需要准确，可扩展的计算方法来预测整个基因组遗传变异的影响。受到自然语言处理的最新进展的启发，对广泛的蛋白质序列数据库的无监督预训练已被证明是成功地提取与蛋白质有关的复杂信息的成功。这些模型展示了他们使用零拍方法在编码区域学习变异效应的能力。扩展了这一想法，我们在这里介绍了G Innomic P重新训练的N ETWORK（GPN），该模型旨在通过对基因组DNA的无监督预训练来学习全基因组变体效应。我们的模型还成功地学习了基因结构和DNA基序，而无需进行任何关注。为了证明其效用，我们在阿拉巴里亚山脉的不规则参考基因组中训练GPN，在铜管阶内进行了七个相关物种，并测试了其通过利用1001 Genomes genomes Project and Gensensed Datebase和G.Wasbase的拟南芥中遗传变异的功能影响的能力。没有，GPN的表现优于基于流行的保护评分，例如门类和PHASTCON。我们对拟南芥的预测可以可视化为UCSC基因组浏览器（https://genome.ucsc.edu/s/gbenegas/gbenegas/gpn-arabidopsis）中的序列徽标。我们提供代码（https://github.com/songlab-cal/gpn），以训练GPN的任何给定物种，仅使用其DNA序列，从而实现了整个基因组变异效应的零摄影预测。
降低糖尿病风险的挑战和机遇 -
2型糖尿病的Ommon风险因素也与心血管疾病的发展有关（CVD）（Leon和Maddox，2015年）。这些因素包括肥胖，高脂血症和高血压，糖尿病进展和CVD风险增加之间存在明显的相关性（Grant and Cosentino，2019年）。慢性高血糖也是增加CVD风险的促成因素（Leon和Maddox，2015年）。CVD是同时发生2型糖尿病患者死亡约50％的原因，最佳血糖控制是关键（Einarson等，2018）。可以通过改变行为改变方法来预防CVD引起的许多心血管事件（例如心肌梗塞（MI）和中风）（健康改善与差异办公室，2022年）。一般执业护士（GPN）在日常接触期间提供了这种行为改变干预措施的位置。本文将在提供健康促进策略时探索GPN可用的机会，以减少与糖尿病相关的CVD的整体风险。
采购计划（文字部分）
一般信息 国家：卢旺达 银行批准原采购计划日期 2024-06-27 修订计划日期：（逗号分隔，留空 2024-07-14 项目 ID：P180228 GPN 日期： 项目名称：基加利物流平台连通性开发项目 贷款/信贷编号：IDA/75300 执行机构（i 卢旺达交通发展署
采购计划（文字部分）
一般信息 国家：卢旺达 银行批准原采购计划日期 2021-01-05 修订计划日期：（逗号分隔，留空 2024-05-03 项目 ID：P165017 GPN 日期： 项目名称：卢旺达第二城市发展项目 贷款/信贷编号：IDA/67890 执行机构（i 地方行政实体发展署
采购计划（文字部分）
一般信息 国家：塞拉利昂 银行批准原采购计划日期 2022-03-28 修订计划日期：（逗号分隔，留空） 2024-11-18 项目 ID：P177077 GPN 日期： 项目名称：塞拉利昂数字化转型项目 贷款/信贷编号：IDA/V4220、IDA/E1130 执行机构（财政部）
采购计划（文字部分）
一般信息 国家：莫桑比克 银行批准原采购计划日期 2023-03-22 修订计划日期：（逗号分隔，留空 2024-11-16 项目 ID：P178658 GPN 日期： 项目名称：获得融资和经济机会项目 – Mais Oportunidades 贷款/信贷编号：/，IDA/72780 执行机构（i 经济和财政部 - DNT