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利用靶向RNA的药物发现的计算方法
RNA分子由于细胞在细胞中的功能和调节作用而导致了有希望的治疗靶标。靶向RNA的药物发现中的计算建模为加快新型小分子化合物的发现提供了重要的机会。然而，与蛋白质靶向药物设计相比，该领域遇到了独特的挑战，这主要是由于实验数据的有限和当前模型无法充分解决RNA在配体识别过程中的构象灵活性。尽管存在这些挑战，但使用基于结构的方法或定量结构 - 活性关系（QSAR）模型成功地鉴定了涉及RNA的活跃化合物。本综述概述了建模RNA-MALL分子相互作用的最新进步，强调了计算方法在RNA靶向药物发现中的实际应用。此外，我们调查了现有的数据库，以分类核酸 - 小分子相互作用。随着对RNA-MALL分子相互作用的兴趣会增长并策划数据库扩大，该领域预计快速发展。新颖的计算模型有助于增强有效和选择性的小分子调节剂的识别，以满足治疗需求。
利用CRISPR-CAS9用于精确肿瘤学...
德里大学人类学系摘要CRISPR-CAS9以无与伦比的精度和效率为基因工程世界带来了巨大变化。这篇评论对CRISPR CAS9对精度肿瘤学的变革性影响进行了关键。这种基因工程工具为肿瘤学提供了与传统方法有益的新干预方法。crispr在寻找致癌突变，创建肿瘤模型以及使研究人员能够在个性化的治疗筛查中表现出色。本文还引起了CRISPR增强免疫疗法的进步，例如改善的CAR-T细胞功效。1。引言CRISPR-CAS9，通常称为CRISPR（群集定期间隔短的单位粒子重复序列）是一种前卫基因编辑技术，可以在修改基因组中获得无与伦比的精度。它具有广泛的基因组应用，已在各种细胞类型和生物中使用，从而使用SGRNA（单个指导RNA）（单个指导RNA）进行特定识别，从而编辑单个或多个靶基因，最终导致校正遗传缺陷或修饰植物和农作物。本质上是一种自适应免疫系统，由可编程的RNA分子和相关的DNA核酸内切酶Cas9组成，其RNA将Cas9核酸内切酶引导至特定的DNA序列，以切割双链DNA位点。在肿瘤学领域，对CRISPR-CAS9进行了广泛的研究，以达到新型的癌症治疗方法，旨在纠正启动癌性生长的遗传突变。但是，治疗方案通常是概括的。由于癌症源于许多遗传/表观遗传畸变，因此预计遗传矫正将在其轨道中阻止癌症并防止其再生。当前的癌症治疗方法具有侵入性，并具有严重的副作用。在治疗任何疾病时，在很早的阶段进行诊断是有益的，并且随着诊断区域（例如成像）的进步，可以在相对较早的阶段检测到癌症。在癌症治疗中的双刃剑，化学疗法是一种众所周知的癌症治疗方法，但除了引起肿瘤微环境（TME）的生理变化外，它还针对其他快速分裂的细胞，例如人体中的头发和肠道细胞并产生极端副作用。全部化学疗法目前是最有效的癌症治疗方法，但不幸的是，它在根除癌症方面并没有太多有效。这样的“一件尺寸适合所有”治疗可能会对人体造成很大的伤害，并且通常不够特异，无法长期成功治疗癌症。这正是精确的肿瘤学干预所在的地方。虽然还有另外两种主流基因组编辑工具，锌指核酸酶（ZFN）和转录激活剂样效应子核酸酶（Talens），但CRISPR-CAS9在这方面表现出了令人鼓舞的结果，由于易于理解，易于实现的设计，较低的成本，高效率，高效率，良好的效率，良好的效率，良好的效率，良好的效率，良好的效率，良好。通过在分子水平进行基因手术，可以靶向引起癌症的突变和
AI驱动的零售：利用当前功能和...
人工智能（AI）正在推动在线零售业的变革性变化。通过处理庞大的数据集并产生及时的见解，AI正在重塑客户参与度，优化供应链流程并以显着的精确度改善定价策略（Ning等，2009）。在线零售中的AI系统简化并改进流程，以使公司在当今无处不在的电子商务时代使公司友好。它还使用自动化和个性化来大大增强客户体验（Syam＆Sharma，2018）。人工智能据说是在达特茅斯会议期间起源的。这个词首先是约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年使用的。这些人工智能（AI）技术已经发展为多家在线零售业务的基础。它使能够像动态定价这样的复杂功能成为可能。虚拟客户支持代理和个人推荐系统（Shankar，2018年）。
AI驱动的零售：利用当前功能和...
人工智能（AI）正在推动在线零售业的变革性变化。通过处理庞大的数据集并产生及时的见解，AI正在重塑客户参与度，优化供应链流程并以显着的精确度改善定价策略（Ning等，2009）。在线零售中的AI系统简化并改进流程，以使公司在当今无处不在的电子商务时代使公司友好。它还使用自动化和个性化来大大增强客户体验（Syam＆Sharma，2018）。人工智能据说是在达特茅斯会议期间起源的。这个词首先是约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1956年使用的。这些人工智能（AI）技术已经发展为多家在线零售业务的基础。它使能够像动态定价这样的复杂功能成为可能。虚拟客户支持代理和个人推荐系统（Shankar，2018年）。
利用AI和机器学习革新干细胞培养和分化
人工智能（AI）和机器学习（ML）的使用正在迅速改变生物医学研究的各个领域，而干细胞生物学也不例外。将干细胞培养和区分为特定谱系需要精确控制各种变量，包括细胞密度，养分浓度，温度和生长因子。手动优化这些条件是耗时，劳动力密集的，并且通常依赖于反复试验。但是，AI和ML具有通过确定干细胞培养和分化的最佳条件来加速这一过程的潜力，从而导致更有效，更一致的结果。高级计算技术和干细胞生物学的交集有望简化研究，降低成本并提高基于干细胞的疗法的质量。
将人工智能（AI）利用大地数据的景观：方法，挑战，机遇，未来方向
摘要：大地球数据与人工智能（AI）的整合通过在分析大型遥感数据集时提供了提高的准确性，效率和可扩展性，从而彻底改变了地质和矿物图。这项研究评估了先进的AI技术的应用，包括机器学习和深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN），用于多光谱和高光谱数据，以识别和分类地质地层和矿物质。手稿对AI的能力进行了批判性分析，强调了其当前的意义和潜力，如NASA这样的组织在管理复杂的地理空间数据集中所证明的。对选定的AI方法，案例选择的标准以及道德和社会影响的详细检查丰富了讨论，解决了AI在地球科学中负责任应用中的差距。这些发现突出了检测复杂的空间模式和微妙的光谱特征的显着改善，从而推进了精确的地质图的产生。定量分析将AI驱动的方法与传统技术进行比较，强调了它们在诸如准确性和计算效率之类的性能指标上的优势。该研究还提出了解决诸如数据质量，模型透明度和计算需求之类的挑战的解决方案。通过整合增强的视觉辅助工具和实际案例研究，该研究强调了其在算法突破和地理空间数据整合中的创新。这些贡献提高了大地数据和地球科学中知识的不断增长，为AI在地质和矿物映射中的负责，公平且有影响力的未来应用奠定了基础。
利用关键矿物的潜力促进可持续发展
关键矿物价值链包括勘探、开采、加工、精炼、制造、回收和处置（见图 4）。关键矿物的开采与传统矿物的开采有几个共同的特点。2 例如，两者都是资本密集型的，在为矿业公司创造收入之前需要很长的准备时间。大多数矿业公司都是价格接受者，这使得它们容易受到价格剧烈波动、全球经济状况快速变化和影响需求的政策变化以及供应调整缓慢的影响（Daly 等人，2022 年）。与传统采矿类似，关键矿物的开采和加工对当地有重大影响，包括社会和社区混乱，以及土壤侵蚀、水污染和生态系统破坏等环境后果。
BeefBot：利用先进的 LLM 和 RAG 技术为牛肉生产商提供科学技术解决方案
我们提出了 BeefBot，这是一款专为牛肉生产商设计的由 LLM 驱动的聊天机器人。它检索最新的农业技术 (AgTech)、实践和科学见解，以提供快速、特定领域的建议，帮助有效应对农场挑战。虽然像 ChatGPT 这样的通用大型语言模型 (LLM) 对于信息检索很有用，但它们往往会产生幻觉，无法根据牛肉生产商的特定需求提供定制的解决方案，包括特定品种的策略、操作实践和区域适应。在 LLM 应用程序中合并领域特定数据有两种常用方法：检索增强生成 (RAG) 和微调。然而，它们各自的优点和缺点还不太清楚。因此，我们实现了一个流程，使用 BeefBot 中的开源 LLM 应用 RAG 和微调，并评估权衡。通过这样做，我们能够选择最佳组合作为 BeefBot 的后端，提供可操作的建议，提高牛肉生产商的生产力和可持续性，同时减少幻觉。BeefBot 的主要优势包括其作为与任何浏览器兼容的基于 Web 的平台的可访问性、通过 RAG 不断更新知识、通过本地部署实现机密保证以及通过交互式网站提供的用户友好体验。BeefBot 的演示可在 https://www.youtube. com/watch?v=r7mde1EOG4o 上访问。
利用生成人工智能支持基于自然的解决方案
景观建筑杂志，14(2)，6-19。 https://doi.org/ 10. 1080/ 18626 033. 2019. 1673562 Albert, C., Brillinger, M., Guerrero, P., Gottwald, S., Henze, J., Schmidt, S., Ott, E., 和 Schröter, B. (2021)。规划基于自然的解决方案：原则、步骤和见解。 Ambio，50（8），1446–1461。 https://doi.org/10.1007/s1328 0-020-01365-1 Amano, T.、Berdejo-Espinola, V.、Christie, AP、Willott, K.、Akasaka, M.、Baldi, A.、Berthinussen, A.、Bertolino, S.、Bladon, AJ、Chen, M.、Choi, C.-. Y.、Bou Dagher Kharrat, M.、de Oliveira, LG、Farhat, P.、Golivets, M.、Hidalgo Aranzamendi, N.、Jantke, K.、Kajzer-Bonk, J.、Kemahlı Aytekin, M. Ç., ... Sutherland, WJ (2021)。利用非英语科学保护全球生物多样性。 PLoS Biology，19(10)，e3001296。 https://doi.org/10.1371/ journ al.pbio.3001296 Au Yeung, J., Kraljevic, Z., Luintel, A., Balston, A., Idowu, E., Dobson, R. J., & Teo, J. T. (2023)。人工智能聊天机器人尚未准备好用于临床。数字健康前沿，5，60。https://doi.org/10.3389/FDGTH.2023.1161098 Ausseil, AGE、Daigneault, AJ、Frame, B. 和 Teixeira, EI (2019)。对新西兰气候和社会经济变化的影响和影响进行综合评估。环境建模和软件，119，1-20。 https://doi.org/10.1016/j.envso ft. 2019. 05.009 Babi Almenar, J.、Elliot, T.、Rugani, B.、Philippe, B.、Navarrete Gutierrez, T.、Sonnemann, G. 和 Geneletti, D. (2021)。基于自然的解决方案、生态系统服务和城市挑战之间的联系。土地使用政策，100，104898。Berdejo-Espinola，V.，& Amano，T.（2023）。人工智能工具可以提高科学的公平性。科学，379 (6636)，991。https://doi.org/10.1126/sciencece.adg9714 Birner, R.，Daum, T.，& Pray, C. (2021)。谁推动了农业数字化革命？回顾供给侧趋势、参与者和挑战。应用经济观点与政策，43(4)，1260–1285。 https://doi.org/10.1002/AEPP.13145 Borgesius, FJZ 和 Zuiderveen Borgesius, FJ (2020)。通过算法和人工智能加强对歧视的法律保护。 http://dx.doi.org/10.1080/13642987.2020.1743976 Brendel, A.、Mirbaie, M.、Lembcke, T.-B. 和 Hofeditz, L. (2021)。人工智能的道德管理。 http://doi.org/10.3390/su130 41974 Brower, AL、Sprague, R.、Vernotte, M. 和 Mcnair, H. (2018)。麦肯齐盆地的农业集约化、所有权和景观变化。新西兰草原杂志，80，47-54。 Brugger，J.，和Crimmins，M.（2015）。设计支持地方气候变化适应的机构：从美国合作推广系统案例研究中获得的见解。天气、气候与社会，7(1)，18-38。 https://doi.org/ 10. 1175/ WCAS-D-13-00036. 1 Budhwar，P.、Chowdhury，S.、Wood，G.、Aguinis，H.、Bamber，GJ、Beltran，JR、Boselie，P.、Lee Cooke，F.、Decker，S.、DeNisi，A.、Dey，PK、Guest，D.、K noblich，AJ、Malik，A.、Paauwe，J.、Papagiannidis，S.、Patel，C.、Pereira，V.、Ren，S.、...... Varma，A. (2023)。生成人工智能时代的人力资源管理：ChatGPT 的观点和研究方向。人力资源管理杂志，33（3），606-659。 https://doi.org/10.1111/1748- 8583. 12524 Calliari, E., Staccione, A., 和 Mysiak, J. (2019)。基于自然的气候防护解决方案的评估框架。整体环境科学，656，691-700。 https://doi.org/ 10. 1016/j.scito tenv.2018.11.341 Chausson, A., Turner, B., Seddon, D., Chabaneix, N., Girardin, CAJ, Kapos, V., Key, I., Roe, D., Smith, S., & Seddon, N. (2020)。)。绘制基于自然的解决方案的有效性