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1 CRISPR屏幕和凝集素微阵列标识小说...
聚糖在细胞信号传导和功能中起关键作用。与蛋白质不同，聚糖结构不是从基因模板中，而是许多基因的一致活性，使它们在历史上挑战研究。在这里，我们提出了一种利用合并的CRISPR屏幕和凝集素微阵列来揭示和表征细胞表面糖基化调节剂的策略。我们应用了这种方法来研究高甘露糖糖的调节 - 所有天冬酰胺（n）连接 - 聚糖的起始结构。我们使用CRISPR屏幕揭示了控制高甘露糖表面水平的基因的扩展网络，然后是凝集素微阵列，以完全测量精选调节剂对全球糖基化的复杂作用。通过此，我们阐明了两个新型的高甘露糖调节剂-TM9SF3和CCC复合物如何通过调节高尔基形态和功能来控制复合物N-糖基化。值得注意的是，这种方法使我们能够深入审问高尔基功能，并揭示与高尔基形态的类似破坏可以导致巨大不同的糖基化结果。总的来说，这项工作展示了一种可系统地剖析糖基化的调节网络的可推广方法。
药物重新利用以识别一种协同的高度...- Infoscience
1瑞士CMU-RUE米歇尔服务1号药物学院，瑞士CH-1211 Geneva； magdalena.rausch@unige.ch（M.R.）; adriano.rutz@unige.ch（A.R.）; Pierre-marie.allard@unige.ch（P.-M.A.）; jean-luc.wolfender@unige.ch（J.-L.W.）2瑞士西部的药学科学研究所，日内瓦大学，CMU-RUE MICHEL-SERVET 1，CH-1211 GNEVA，瑞士CH-1211，3瑞士的转化研究中心，CH-1211 Geneva，瑞士，瑞士，瑞士4 GE3 GE3基因组平台，GE3 GENOMICS，CH-1211 GENEVE，瑞典，瑞典，瑞典，Genland，瑞典，GENITAN，瑞典，GENITAN，GENITANANAND，SWITITAN，GENITANAND，SWITITAN，GENITALANAND; celine.delucinge@unige.ch（c.d.-v.）; mylene.docquier@unige.ch（M.D。） 5遗传学与进化学系，日内瓦大学，CH-1211日内瓦，瑞士6.洛桑大学医院和洛桑大学的内脏手术系和瑞士洛桑1015； olivier.dormond@chuv.ch. 7化学科学与工程研究所，Ecole Polytechniquefédédéraledéralede Lausanne（EPFL），瑞士洛桑1015； paul.dyson@ep ch *通信：patrycja.nowak-sliwinska@unige.ch;电话。 ： +41-22-379-33522瑞士西部的药学科学研究所，日内瓦大学，CMU-RUE MICHEL-SERVET 1，CH-1211 GNEVA，瑞士CH-1211，3瑞士的转化研究中心，CH-1211 Geneva，瑞士，瑞士，瑞士4 GE3 GE3基因组平台，GE3 GENOMICS，CH-1211 GENEVE，瑞典，瑞典，瑞典，Genland，瑞典，GENITAN，瑞典，GENITAN，GENITANANAND，SWITITAN，GENITANAND，SWITITAN，GENITALANAND; celine.delucinge@unige.ch（c.d.-v.）; mylene.docquier@unige.ch（M.D。）5遗传学与进化学系，日内瓦大学，CH-1211日内瓦，瑞士6.洛桑大学医院和洛桑大学的内脏手术系和瑞士洛桑1015； olivier.dormond@chuv.ch. 7化学科学与工程研究所，Ecole Polytechniquefédédéraledéralede Lausanne（EPFL），瑞士洛桑1015； paul.dyson@ep ch *通信：patrycja.nowak-sliwinska@unige.ch;电话。： +41-22-379-3352
激励无碳经济：一种识别免费的方法......
摘要 尽管大多数国家都认识到缓解气候变化的紧迫性并签署了各种有助于减少排放的协议，但自上而下减少全球二氧化碳排放的方法迄今为止收效甚微。本文并不否认这种“自上而下”的协议对于制定合理战略以实现总排放量下降的重要性，但本文建议采取一种补充方法，鼓励立即“自下而上”地实现气候目标，而不必等待全球合作。本文建立了一个框架，使用三个易于衡量的国家经济参数来识别国家之间的搭便车行为：碳强度、碳强度变化率和人均 GDP。然后，本文提出了一个简单的公式来计算对搭便车国家的贸易制裁，该公式可用于激励碳排放减少的双边行动。本文认为，商品价值、进口国和出口国之间的碳强度差异以及碳去除成本可用于计算搭便车国家的不公平贸易优势。通过三个案例研究测试了所提出的框架的动态性，重点介绍了当前的搭便车行为——基于 1991-2012 年期间的历史排放量；另一种假设情景，即一部分国家采取激进的碳减排措施；以及 450 ppm 稳定情景。关键词：气候政策、碳定价、搭便车、排放交易、气候变化。JEL：Q38、Q41、Q56、Q54。
利用 CRISPR 识别蝴蝶基因的功能
医学短片展示了如何使用 CRISPR 和其他生物技术工具来治疗遗传疾病。 • 为了尽量减少课堂时间的使用，学生可以将部分活动作为家庭作业（例如，第 3 部分末尾的 Click & Learn 问题或可选扩展部分）。 • “蝴蝶照片” PDF 包含“学生讲义”中图 2-6 的放大版本。这些图像应以彩色形式展示给学生。如果没有彩色打印，可以将图像投影到屏幕上。另一种选择是在线共享图像。 • 使用 CRISPR 进行基因失活利用了非同源末端连接 (NHEJ)，这是细胞修复双链 DNA 断裂的主要修复过程。学生可能想了解更多关于 CRISPR 如何利用此过程引起突变的信息。在 NHEJ 期间，DNA 的断裂末端被连接在一起并重新连接。这个过程很容易出错，因为有时核苷酸会从断裂的末端丢失并被细胞的修复机制错误地重新添加。如果 DNA 序列被 NHEJ 正确修复，Cas9 将使用向导 RNA 结合到该序列上并再次切割 DNA。尽管细胞可以继续修复 DNA，但 Cas9 将继续切割它，直到细胞最终添加错误的核苷酸，这通常会导致基因失去功能。一旦 DNA 序列出现错误的核苷酸，Cas9 将不再再次切割它，因为向导 RNA 将不再匹配并结合到 DNA 上。
Sanjay Kumar教授生物材料平台以识别...
摘要胶质母细胞瘤（GBM）是最常见的原发性颅内肿瘤，中位生存时间不到两年。GBM的部分定义是通过广泛的细胞浸润到大脑的三维组织，破坏关键的大脑结构并使完全消除肿瘤的完全消除。对限制侵袭的治疗的搜索受到了缺乏培养范例的限制，这些培养范式概括了脑基质的重要方面，同时允许对侵入性细胞的高分辨率表征。我将描述我们团队介绍和利用此类模型的努力，包括我们使用三维透明质酸基质在体外种植肿瘤，分离侵袭性肿瘤细胞，并识别驱动侵袭的可靶向病变。这些方法的一个重要优势是能够对患者的现场指导活检进行基准发现，以确保最大的临床相关性。
基于区块链的零信任供应链安全性与深入强化学习集成了库存优化
缩写：EGFR，估计的肾小球过滤率； HbA1c，糖化血红蛋白； HDL，高密度脂蛋白；人力资源，危险比； LDL，低密度脂蛋白； SE，标准错误。基于胰岛素的使用：胰岛素不接受的患者被分为三组（基线时胰岛素）；仅基础；和基底螺栓（包括预混合或仅推注）。基础分类未被确定为低血糖的预测指标，也不影响风险评分。估计值是指每个预测变量的1个单位变化。对于连续变量，估计值与预测变量的增加相关。灰色框突出显示了数据驱动模型中包括相同的预测因子和低血糖风险评分模型。使用数据驱动模型研究了试验期间收集的所有基线信息（包括基线人口统计学，特征和处理）。仅选择了数据驱动模型确定的前10个预测因素，并完善了用于低血糖风险评分模型。有关在试验期间收集的基线信息的完整列表，请参阅Marso等。Am Heart j。 2016; 179：175 - 183和Marso等。 n Engl J Med。 2017; 377：723 - 732。Am Heart j。2016; 179：175 - 183和Marso等。 n Engl J Med。 2017; 377：723 - 732。2016; 179：175 - 183和Marso等。n Engl J Med。2017; 377：723 - 732。
人工智能识别视网膜眼底图像，...
目的：评估深度学习算法在视网膜眼底图像中执行不同任务的性能：（1）检测视网膜眼底图像与光学相干断层扫描 (OCT) 或其他图像，（2）评估优质视网膜眼底图像，（3）区分右眼 (OD) 和左眼 (OS) 视网膜眼底图像，（4）检测老年性黄斑变性 (AMD) 和 (5) 检测可转诊的青光眼性视神经病变 (GON)。患者和方法：设计了五种算法。从包含 306,302 张图像的数据库（Optretina 的标记数据集）进行回顾性研究。三位不同的眼科医生（均为视网膜专家）对所有图像进行分类。数据集按患者分为训练（80%）和测试（20%）两部分。采用了三种不同的 CNN 架构，其中两种是定制设计的，以最小化参数数量，同时对其准确性的影响最小。主要结果测量是曲线下面积 (AUC)，包括准确度、灵敏度和特异性。结果：视网膜眼底图像的测定 AUC 为 0.979，准确度为 96%（灵敏度 97.7%，特异性 92.4%）。高质量视网膜眼底图像的测定 AUC 为 0.947，准确度为 91.8%（灵敏度 96.9%，特异性 81.8%）。OD/OS 算法的 AUC 为 0.989，准确度为 97.4%。AMD 的 AUC 为 0.936，准确度为 86.3%（灵敏度 90.2%，特异性 82.5%），GON 的 AUC 为 0.863，准确度为 80.2%（灵敏度 76.8%，特异性 83.8%）。结论：深度学习算法可以将视网膜眼底图像与其他图像区分开来。算法可以评估图像的质量，区分右眼和左眼，并以高水平的准确度、灵敏度和特异性检测 AMD 和 GON 的存在。关键词：人工智能、视网膜疾病、筛查、视网膜眼底图像
大型语言模型可以识别作者身份吗？
准确识别作者身份的能力对于验证内容真实性和缓解错误信息至关重要。大语言模型（LLMS）已证明推理和解决问题的能力。但是，它们在作者分析中的潜力仍然不足。传统研究取决于手工制作的风格特征，而最先进的方法可以利用预先训练的语言模型的文本嵌入。这些方法通常需要对标记数据进行微调，通常会在跨域应用中遭受性能降解，并提供有限的解释性。这项工作旨在解决三个研究问题：（1）LLM可以有效地进行零射击，端到端的作者身份验证吗？（2）LLM是否能够在多个候选人作者（例如10和20）中准确地归因于作者？（3）LLM可以在作者分析中提供解释，特别是通过语言特征的作用？此外，我们研究了明确的语言特征的集成，以指导LLMS在其推理过程中。我们的评估证明了LLM在这两个任务中的熟练程度，而无需特定领域的微调，从而通过对语言特征的详细分析为他们的决策提供了解释。这为基于LLM的作者资格分析的未来研究建立了一个新的基准。1。
CRISPR 筛选以识别肿瘤免疫调节剂
癌症免疫疗法，例如免疫检查点阻断 (ICB)，已用于多种肿瘤类型，并具有巨大的临床益处。然而，ICB 并不适用于所有患者，将 ICB 与其他免疫疗法相结合的尝试并未实现其最初的承诺。因此，发现新靶点和联合疗法以将免疫疗法的益处扩展到更多患者的需求尚未得到满足。系统生物学方法非常适合解决这个问题，因为这些方法能够同时评估许多基因靶点并根据目标表型对它们的重要性进行排序。因此，功能丧失型 CRISPR 筛选是一套新兴的工具，用于优先考虑调节肿瘤和免疫细胞中目标途径的基因靶点。本综述介绍了为发现癌症免疫疗法靶点而进行的首次筛选以及将实现下一代筛选的技术进步。