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利用农作物生物多样性和基因组学协助 -
农业创新对于扩大农作物的遗传多样性至关重要，专注于提高产量，对生物和非生物应力因素的耐受性营养价值以及对新环境的适应性，尤其是在响应气候变化方面。利用各种遗传资源，包括在包括局部陆地等基因库中维持的农场多样性和种质，以及次级基因库，也必须变得势在必行。传统品种，陆地和其他未充分利用的种系很少被育种者使用，主要是由于不必要的联系。基因组学工具可以有效地处理这一问题。例如，大米中的“ SD1基因与干旱耐受性QTL之间的遗传联系”是一个显着的繁殖挑战，最近通过标记辅助育种克服了。另一个例子是“ Cimmyt-发现的种子（种子）”计划，该计划使用基因组学工具来大量使用小麦种质库。先进的基因组学工具和技术通过知识丰富为制定育种计划的知识发展提供了有希望的途径。通过识别和融合新等位基因来整合未充分利用的遗传多样性和解锁遗传多样性，可以扩大培养品种的遗传基础。这种方法称为“基因组学辅助杂种”，包括多样性分析，功能基因组学和结构基因组学，以及用于作物改善所需的先进统计工具。拥抱“基因组辅助 - 预育”对于满足全球粮食，燃料和鱼的需求而言至关重要。
建议：利用人工智能促进科学进步
随着人工智能的不断发展，其推动科学发现的能力无疑将不断扩大，从而开辟新的研究领域，并帮助解决人类面临的一些最紧迫的挑战。然而，成功利用人工智能促进科学进步可能具有挑战性。存在经济障碍，例如计算资源有限和资金匮乏。（即使对于大型机构而言，构建和利用人工智能模型的成本也高得令人望而却步。）7 此外，缺乏相关数据集，尤其是包容性且无偏见的数据集，可能会阻止研究人员在某些领域利用人工智能，而使用低质量数据集可能会导致在这些数据集上训练的人工智能模型出现不准确且可能具有歧视性的行为。跨学科研究人员的稀缺也会抑制人工智能在科学上的潜力。此外，还存在技术障碍，例如某些人工智能模型难以扩展以及它们分析某些大型数据集的能力有限。在目前的状态下，人工智能系统无法完全理解 DNA 或重力等基本概念。8
利用潮汐平硅的力量打击气候变化
韩国仁川根特大学全球校园环境与能源研究中心； b比利时奥斯达德蓝桥，根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系； C BIO环境科学技术（最佳）实验室，根特大学全球校园，韩国仁川；布鲁塞尔应用科学与艺术大学，比利时布鲁塞尔；比利时根特的植物系统生物学中心； f藻类（SAG）的实验性植物学和培养物收集，哥廷根大学，德国哥廷根； G比利时根特大学生物学系生物学和水生生态学实验室； H Waddenacademie，Huis Voor de Wadden，Leeuwarden，荷兰； I荷兰Yerseke皇家尼奥斯和乌得勒支大学河口和三角洲系统系； J根特大学绿色化学技术系，比利时根特； K韩国仁川根特大学全球校园生物系统与生物技术数据科学中心； l印度Bareilly的MJP Rohilkhand University植物科学系； M Life Sciences，生命科学学院与生物工程学院，仁川国立大学，韩国仁川
利用辅助诱导的表观遗传调节，以增强疫苗和癌症治疗的免疫力
佐剂在疫苗和癌症疗法中至关重要，通过各种机制增强了治疗效率。在疫苗中，佐剂传统上是值得放大免疫反应的价值，从而确保了对病原体的强大和持久的保护。在癌症治疗中，佐剂可以通过靶向肿瘤抗原来提高化学疗法或免疫疗法的有效性，从而使癌细胞更容易受到治疗。最近的研究发现了佐剂的新分子水平效应，主要是通过表观遗传机制。表观遗传学包括基因表达中的可遗传修饰，这些修饰不会改变DNA序列，影响诸如DNA甲基化，组蛋白修饰和非编码RNA表达等过程。这些表观遗传变化在调节基因活性，影响免疫途径以及调节免疫反应的强度和持续时间方面起着关键作用。在疫苗或癌症治疗中，了解佐剂与表观遗传调节剂的相互作用如何为在各种医疗领域开发更精确的细胞靶向疗法提供显着潜力。本综述深入研究了佐剂的不断发展的作用及其与表观遗传机制的相互作用。还研究了利用表观遗传变化以增强辅助效率的潜力，并探讨了在治疗环境中表观遗传抑制剂作为辅助剂的新颖使用。
利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
利用肿瘤微环境进行妇科癌症治疗
对妇科癌和宿主免疫力之间的复杂串扰进行了广泛的研究，揭示了对肿瘤发育的迷人见解。包括各种非肿瘤细胞和可溶性介体的肿瘤微环境（TME）在支持妇科癌症发展中起着关键作用（1，2）。在这些元素中，肿瘤 - 纤维化淋巴细胞（TILS）成为捍卫者，配备了识别和消除癌细胞。此外，TME包括与癌症相关的纤维细胞（CAF），内皮细胞，趋化因子，细胞因子，生长因子和抗体，共同调节癌症的启动，进步，甚至治疗反应（3-5）。癌细胞和其他TME成分释放了许多可以抑制或激活免疫细胞功能的免疫调节信号，从而有效地塑造了免疫反应（6-11）。因此，根据其组成，TME有可能将免疫系统从抗肿瘤模式转换为肿瘤状态（图1）。令人鼓舞的是，针对TME成分的治疗方法，包括髓样衍生的抑制细胞（MDSC），与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM）和调节性T细胞（Tregs）（Tregs），并在临床前和临床研究中都表现出了令人鼓舞的抗肿瘤活性（12-18）。因此，探索TME的预测和治疗价值是推进妇科癌症治疗的明显希望。在这里，我们发表了一篇研究主题，介绍了六篇文章，重点介绍了针对妇科癌症的TME靶向治疗策略。Yu等人的评论。强调了血管生成在癌症免疫疗法的效率中的关键作用，特别是在卵巢癌的背景下。概述了血管生成，新血管的形成，不仅支持肿瘤的生长和转移，而且显着影响TME，从而影响了免疫疗法（例如免疫检查点抑制剂（ICIS））的成功。通过通过异常肿瘤脉管系统促进血液灌注不足，缺氧和免疫逃避，血管生成为有效的免疫疗法带来了艰巨的障碍。抗血管生成疗法被贝伐单抗等药物示例，其针对这些血管异常，不仅破坏了肿瘤血液供应，而且可以潜在地重塑TME，从而增强了抗肿瘤免疫力。临床和临床前研究表明
利用可持续农业的作物生物装修
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利用生成式人工智能获取经济洞察*
我们使用生成式人工智能从超过 120,000 份企业电话会议记录中提取管理层对其经济前景的预期。总体衡量标准人工智能经济评分可以稳健地预测短期和未来 10 个季度的未来经济指标，例如 GDP 增长、生产和就业。这种预测能力是现有衡量标准（包括调查预测）的增量。此外，行业和公司层面的衡量标准提供了有关特定行业和个别公司活动的宝贵信息。整合管理层对公司、行业和宏观经济状况的预期的构成衡量标准进一步显著提高了对国家和部门 GDP 增长的预测能力和预测范围。我们的研究结果表明，管理层预期对经济活动具有独特的见解，对宏观经济和微观经济决策都有影响。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。