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Mattila，Jaakko，Viitanen，Arto，Fabris，Gaia，Strutynska，Tetiana，Tetiana，Korzelius，Jerome和Hietakangas，Ville（2024）干细胞MTOR MTOR信号指导R
成年肠是一个区域化器官，其大小和细胞组成是根据营养状态调整的。这涉及肠道干细胞（ISC）增殖和分化的动态调节。Nu-Trient信号如何控制细胞命运决策以驱动细胞类型组成的区域变化尚不清楚。在这里，我们表明肠道营养适应涉及细胞大小，细胞数和分化的区域特异性控制。我们发现MTOR复合物1（MTORC1）的激活以特定于区域的方式增加了ISC的大小。mTORC1活性促进了三角洲表达，将细胞命运引导到吸收性肠细胞谱系，同时抑制分泌的肠肠分离细胞分化。在老化的苍蝇中，ISC MTORC1信号被解剖，组成型高且对饮食无反应，可以通过终身间歇性禁食来缓解这种饮食。总而言之，MTORC1信号传导有助于ISC命运决策，从而使肠道细胞分化的区域控制对营养。
年终报告-Biogaia
营业利润下降了4％，至4.234亿瑞典克朗（443.1），其工作利润率为30％（34％）。调整后的营业利润增长了8％，达到47760万瑞典克朗（444.2），对应于调整后的营业利润率为34％（34％）。影响可比性的项目主要包括归因于获得5120万瑞典克朗的代谢机的损害损失。此外，影响可比性的项目还包括与意大利分配协议终止210万纳入分配协议有关的诉讼费用。税后的利润为3.514亿瑞典克朗（365.4），下降了4％。每股收益在稀释1之前和之后的每股收益为3.48（3.62）。现金流量为SEK -33060万（66.6）。现金流量包括6.968亿瑞典克朗的股息（292.8）。董事会提议，即将在2025年5月7日举行的年度股东大会根据每股1.95（1.90）的政策批准了普通的股息，加上额外的股息4.95（5.00）每股股息，每股股息总额为SEK 6.90（6.90）的总股利，以相对应，以对应于SEK 698.00万（698.00万）。抗生素耐药性为50万瑞典克朗（4.4）。在1月16日第四季度第四季度结束后，Biogaia宣布与其在法国合作伙伴终止了分销合同，以直接进行业务。
R82 GAIA管理指南 Quantum Spark 1575 /1595设备入门指南< / div> 在检查点设备中安装和删除风扇 量子力9000电器入门指南 Quantum Smart-1云管理指南 量子力19000和29000设备 R82远程访问VPN管理指南 和谐SASE管理指南 Quantum Smart-1 600-S设备入门指南 3000个电器入门指南 R82 Harmony端点服务器管理指南 R81.20 Gaia管理指南
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R81.10 Gaia管理指南
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Jan Schoenke、Nils Aschenbruck、Roberto Interdonato、Rushed Kanawati、Ann-Christin Meisener 等人。Gaia-AgStream：用于挖掘农业复杂数据流的可解释 AI 平台。2021 年 6 月，法国，在线，国际智能和可持续农业会议。第 71-83 页。hal-03636208
摘要。我们提出了一份关于农业领域人工智能 (AI) 和数据流平台概念的立场文件。我们项目的目标是通过提供一个名为 Gaia-AgStream 的人工智能和数据流平台，在碳农业和生物多样性保护方面支持农业生态学，该平台加速了人工智能在农业中的应用，可供农民和农业公司直接使用。我们提出的技术创新侧重于智能传感器网络、统一不确定性管理、可解释的人工智能、根本原因分析和混合人工智能方法。我们的人工智能和数据流平台概念为欧洲开放数据基础设施项目 Gaia-X 做出了贡献，包括数据和人工智能模型的互操作性以及数据主权和人工智能基础设施。我们设想的平台和为碳农业和生物多样性开发的人工智能组件将使农民能够采用可持续和有弹性的生产方法，同时通过将碳封存和人工智能就绪数据流货币化来建立新的和多样化的收入来源。开放和联合的平台概念允许将研究、工业、农业初创企业和农民聚集在一起，以形成可持续的创新网络。我们在这些背景下描述了我们提出的方法的核心概念和架构，概述了我们平台的实际用例，并最终概述了挑战和未来前景。
helsinki的Gaia-X峰会
在他们的演讲中，他们强调，欧洲已经进行了许多数据空间项目，证明了数据的价值以及对数字主权，互操作性和国际化的需求。他们强调，作为全球愿景的一部分，欧洲必须继续开发数据空间。应进一步完善业务模型，以将数据的好处清楚地传达给行业利益相关者。合作是取得进步的关键，但是必须促进投资以减轻从研究到推出的过渡。在云计算领域，必须为开发独特的欧洲解决方案奠定基础。在云边缘连续体（IPCEI-CIS）中诸如8RA计划之类的倡议预计将在创建稳定的未来基础架构中发挥至关重要的作用。
Gaia：微生物蛋白的上下文感知序列搜索和发现工具
蛋白质序列相似性搜索是基因组学研究的基础，但是当前方法通常无法考虑可以指示蛋白质功能的关键基因组环境信息，尤其是在微生物系统中。在这里，我们提出了Gaia（基因组AI注释器），这是一个序列注释平台，可在基因组数据集跨基因组数据集进行快速，上下文感知的蛋白质序列搜索。Gaia利用GLM2是一种在氨基酸序列及其基因组邻域训练的混合模式基因组语言模型，以生成整合序列结构 - 膜片信息的嵌入。这种方法允许识别在保守的地理环境中发现的功能相关基因，仅传统序列或基于结构的搜索可能会错过。GAIA可以实时搜索来自131,744个微生物基因组的超过8500万蛋白簇（定义为90％序列身份）的策划数据库。我们将基于GLM2嵌入的搜索的序列，结构和上下文灵敏度与MMSEQS2和FOLDSEEK等现有工具的序列，上下文灵敏度进行了比较。我们展示了噬菌体尾蛋白和铁载体合成基因座的基本发现，这些发现以前很难用传统工具注释。Gaia搜索可在https://gaia.tatta.bio上免费获得。
R80.40 Gaia管理指南
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