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OPA DCP 跟踪系统：如何生成 CIPP 计划跟踪表
综合综合初级预防 (CIPP) 计划系统维护注册数据，并将社区 CIPP 计划存储在国防气候门户 (DCP) 中。人员分析办公室 (OPA) 开发了 OPA 国防气候门户 (DCP) 跟踪系统，使用户能够一目了然地生成有关多个注册的摘要信息，并确保其单位和组织遵守 DoDI 6400.11。本指南为用户提供有关如何访问和使用 CIPP 计划注册跟踪系统的信息。
utrgan：学习生成5'UTR序列以优化翻译效率和基因表达
摘要。mRNA的5'未翻译区域（5'UTR）对于该分子的可翻译性和稳定性至关重要，这对于设计合成生物学回路至关重要。几个UTR序列已获得专利，并广泛用于实验室。本文介绍了乌特甘（Utrgan），这是一种生成对抗网络（GAN）的模型，用于生成5'UTR序列，并与优化程序相结合，以确保目标基因序列或高核糖体负载和翻译效率的高表达。该模型生成模仿天然UTR的各种特性的序列，并优化它们以实现目标基因上的平均表达高达5倍，（ii）与初始UTR序列相比，平均核糖体负载高达2倍，（iii）提高平均平均翻译效率34倍。utrgan生成的序列在诸如内部核糖体进入位点，上游开放式阅读框架，G Quadruplexes以及Kozak和Initiation Start Start Codoon区域中，与已知的调节基序相似。体外实验表明，与人类beta Globin 5'UTR相比，UTRGAN设计的UTR序列导致人类TNF-α蛋白的翻译速率更高，这是一个具有较高生产能力的UTR。
在 COVID-19 大流行期间使用人工智能对时空数据产生见解：综述
Gihan Jayatilaka a,b,1、Jameel Hassan a,c,1、Umar Marikkar a,d、Rumali Perera a、Suren Sritharan e,f、Harshana Weligampola e,a、Mevan Ekanayake e,g、Roshan Godaliyadda a 、 Parakrama Ekanayake a、 Vijitha Herath a、 G M Dilshan Godaliyadda h、 Anuruddhika Rathnayake i、 Samath D. Dharmaratne a,j、 Janaka Ekanayake a,k
在 COVID-19 大流行期间利用人工智能对时空数据进行洞察：综述
Gihan Jayatilaka a,1、Jameel Hassan a,1、Umar Marikkar a、Rumali Perera b、Suren Sritharan c、Harshana Weligampola c、Mevan Ekanayake d、Roshan Godaliyadda a、Parakrama Ekanayake a、Vijitha Herath a、GM Dilshan Godaliyadda e、Anuruddhika Rathnayake f、Samath D. Dharmaratne g,h、Janaka Ekanayake a,i
在 COVID-19 大流行期间使用人工智能对时空数据产生洞察：评论
Gihan Jayatilaka a,1, ∗ , Jameel Hassan a,1 , Umar Marikkar a , Rumali Perera b , Suren Sritharan c , Harshana Weligampola c , Mevan Ekanayake d , Roshan Godaliyadda a , Parakrama Ekanayake a , Vijitha Herath a , G M Dilshan Godaliyadda e、Anuruddhika Rathnayake f、Samath D. Dharmaratne g,h、Janaka Ekanayake a,i
€效力生成鞋：转换脚步的实验研究，作为产生电力的能源
探索继续寻找利用能源的方法，例如太阳能，风能，水力发电，地热和海洋能量，它们自然会在不耗尽的情况下自然地自给自足。这项研究旨在开发一种创新的能量产生鞋，将人类的步骤转化为电力。通过TRIZ方法以及研究中概述的数据收集技术，利用实验研究设计进行了这项研究，从而得出了有关鞋子发电有效性的牢固结论。使用线性回归或研究原型对数据进行了分析，因为它可以探索两个变量之间的相关性：产生的能量和单个预测指标，例如步行速度或施加力。结果表明，相关分析的值为0.70，表明稳健的正相关，表明脚步数与产生的伏特之间存在牢固的关系。具有0.30的显着F值超过了0.05的p值，有足够的证据断言，回归模型比缺乏自变量的模型更适合数据。可以得出的结论是，发电鞋在试验期间产生了值得注意的电压。该研究受到研究人员进行的实验室测试数量有限的限制。建议将来的研究来进行研究，这些研究将重点放在原型的多个实验室试验中。
CHO 生产的 RBD-Fc 亚单位疫苗与替代佐剂一起产生针对 SARS-CoV-2 的免疫反应
1 泰国曼谷朱拉隆功大学药学院生物化学与微生物学系，2 泰国曼谷朱拉隆功大学医学院疫苗研究与开发卓越中心（Chula 疫苗研究中心，Chula VRC），3 泰国曼谷朱拉隆功大学医学院实验室医学系，4 泰国曼谷朱拉隆功大学新兴疾病综合前沿生物技术，5 泰国暖武里府公共卫生部医学科学系生物制品研究所，6 泰国巴吞他尼府国家科学技术发展署国家遗传工程与生物技术中心功能蛋白质组学技术实验室，7 泰国曼谷政府制药组织研究与开发研究所生物制剂研究组病毒疫苗部门，8 泰国曼谷朱拉隆功大学药学院食品与药物化学系，9 泰国曼谷癌症细胞与分子生物学卓越中心泰国曼谷朱拉隆功大学药学系
rnagen：一种基于生成对抗网络的模型，可生成靶蛋白的合成RNA序列
摘要。RNA-蛋白结合在通过影响定位和稳定性来调节蛋白活性中起重要作用。虽然蛋白质通常是通过小分子或其他蛋白质靶向的，但易于设计和合成小RNA是一个相当未开发和有希望的场所。问题是缺乏产生与某些蛋白质可能结合的RNA分子的方法。在此，我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的方法，该方法学会生成具有天然RNA样性能（例如二级结构和自由能）的短RNA序列。使用优化技术，我们对这些序列进行调整以使它们与靶蛋白结合。我们使用文献中的RNA-蛋白结合预测模型来指导模型。我们表明，即使没有针对靶蛋白进行特定训练的可用指南模型，我们也可以使用针对类似蛋白质的训练的模型，例如来自同一家族的蛋白质，可以成功地生成与靶蛋白的结合RNA分子。使用这种方法，我们使用了针对其相对的模型（SOX15，SOX14和SOX7）训练以结合SOX2蛋白的PIRNA，并在体外进行了实验验证，以至于我们生成的Top-2分子我们特异性地生成了与Sox2结合。
在 COVID-19 大流行期间利用人工智能对时空数据进行洞察：综述
Gihan Jayatilaka a,1, ∗ 、Jameel Hassan a,1 、Umar Marikkar a 、Rumali Perera b 、Suren Sritharan c 、Harshana Weligampola c 、Mevan Ekanayake d 、Roshan Godaliyadda a 、Parakrama Ekanayake a 、Vijitha Herath a 、GM Dilshan Godaliyadda e 、Anuruddhika Rathnayake f 、Samath D. Dharmaratne g,h 、Janaka Ekanayake a,i
在 COVID-19 大流行期间使用人工智能对时空数据产生见解：综述
Gihan Jayatilaka a,b,1、Jameel Hassan a,c,1、Umar Marikkar a,d、Rumali Perera a、Suren Sritharan e,f、Harshana Weligampola e,a、Mevan Ekanayake e,g、Roshan Godaliyadda a 、 Parakrama Ekanayake a、 Vijitha Herath a、 G M Dilshan Godaliyadda h、 Anuruddhika Rathnayake i、 Samath D. Dharmaratne a,j、 Janaka Ekanayake a,k