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识别具有英国商业化潜力的新兴技术的方法
5研究资金流总计可以通过技术领域分析数据，包括乌克里，其他政府部门，欧盟和其他资助者。可能是非乌克里资助者的数据差距；关于维度上可用的乌克里资金的数据也不全面。不包括资本支出。6既不属于公共部门也不私营部门的组织，即非政府/非营利组织7不包括其他形式的私人投资，例如内部投资和利润再投资。8 IP5是世界上五个最大的知识产权办公室的论坛。五个专利办公室是美国专利商标局（USPTO），欧洲专利局（EPO），日本专利局（JPO），韩国知识产权办公室（KIPO）和国家知识产权管理局（CNIPA曾在中国的SIPO）。
DNA 微阵列用于识别病原体，作为环境健康的传感器
方法：本研究的目的是建立一种工具，以便及时监测环境中存在的健康风险，并展示其在不同疾病（尤其是与水有关的疾病）中的应用。在这项研究中，我们分析了尤卡坦州五个游客流量大的天然井的水样。我们开发了一种 DNA 微阵列，用于充分和迅速地检测病毒、细菌、真菌和寄生虫。这种微阵列可用于不同来源的样本，包括空气、水（淡水、咸水和盐水）、食物、惰性表面或伤口。在临床上，它可以迅速准确地检测传染病的病原体，以防止疫情爆发。它还有助于识别我们实验室中无法用传统方法检测到的那些病原体。它包括 38,000 个探针，可检测人类疾病的 252 种病原体和抗菌素耐药性基因。 DNA 样本的检测结果可以在 24 小时内获得，而使用其他技术则很难甚至不可能获得。
监督报告指出国土安全部战略规划中反复出现的挑战
我们的发现 我们对之前的国土安全部监察长办公室和美国政府问责局 (GAO) 监督报告的审查发现，国土安全部的战略规划工作存在反复出现的挑战。我们之前报告过，国土安全部及其部门未能及时更新战略指导 (1) 在规定的截止日期之前，或 (2) 未能反映会对战略指导所针对的风险环境产生重大影响的新信息。在对 2018 年至 2022 财年发布的报告进行审查时，我们发现 7 份之前的国土安全部监察长办公室报告和 7 份之前的 GAO 报告引用了 20 份过时或已过期的国土安全部战略指导文件。自这些监督报告发布以来，国土安全部及其部门已经更新了 20 份战略指导文件中的 9 份。然而，其中 11 份文件仍然过时或已过期。此外，部门内的其他战略指导文件也可能过时或已过期。更新这些战略指导文件的要求各不相同；并且这些文件已经过时或过期，原因各不相同，包括领导挑战、资源不足和其他业务活动的优先次序。缺乏最新的战略指导增加了 DHS 及其部门根据过时或过期的信息做出运营和预算决策的风险，这可能会降低他们应对最新和最关键挑战的能力。部门回应 DHS 同意我们的建议。我们认为这些建议是开放的和已解决的。
识别和编辑合成基因组片段改进的策略
基因组工程项目通常利用细菌人工染色体 (BAC) 来携带低拷贝数的多千碱基 DNA 片段。然而，全基因组工程的所有阶段都有可能对合成基因组施加突变，从而降低或消除最终菌株的适应性。在这里，我们描述了对多重自动基因组工程 (MAGE) 协议的改进，以提高重组频率和多路复用性。该协议用于重新编码大肠杆菌菌株，以在基因组范围内用同义替代词替换七个密码子。重新编码菌株的 BAC 中包含的 10 个 44 402–47 179 bp 从头合成 DNA 片段无法补充使用单个抗生素抗性标记所导致的相应 33–61 个野生型基因的缺失。下一代测序 (NGS) 用于识别每个片段中必需基因的 1-7 个非重编码突变，而 MAGE 反过来证明是一种有用的策略，可以在 BAC 中包含的重编码片段上修复这些突变，因为在修复过程中突变基因的重编码和野生型拷贝都必须存在。最后，使用两个基于网络的工具，使用蛋白质结构和功能调用来预测一组非重编码错义突变对菌株适应性的影响。
以患者为中心的药物研发：确定患者最看重什么的方法
• 用于收集和分析临床结果评估 (COA) 数据以供监管决策的方法、标准和技术（指南 4），包括选择基于 COA 的终点和确定该终点的临床意义变化 有关患者体验数据的更多信息，请参阅指南 1 和其他 FDA 指南 5。在进行涉及访问患者体验数据或直接与患者接触的研究时，务必仔细考虑联邦、州和地方的法律以及机构政策，以保护人类受试者并报告不良事件。有关人类受试者保护的更多信息，请参阅指南 1 的第 IV.A.2 节。在考虑收集与疾病负担和治疗相关的患者体验数据时，FDA 鼓励利益相关者尽早与 FDA 互动并从相关 FDA 审查部门获得反馈。 6 FDA 建议利益相关者在设计和实施研究以评估疾病和治疗负担以及治疗益处和风险的观点时，与患者和其他适当的主题专家（例如定性研究人员、临床和疾病专家、调查方法学家、统计学家、心理测量学家、患者偏好研究人员）进行接触。
一种机器学习方法来识别订阅期限存款的客户
摘要。这项研究的动机源于有针对性的营销活动在银行业务中的重要性以及机器学习的潜力（ML）彻底改变该领域。强调银行有效地确定潜在客户的定期存款，从而优化其营销工作和资源。我们的论文讨论了ML在银行业，尤其是在营销策略中的不断发展的作用。问题声明确定了在银行期限存款中准确预测客户行为的挑战。该声明强调了传统的营销方法可能如何落后，并认为ML方法可以提供更准确的预测和见解。它还涉及需要进行更全面的研究，以整合银行业中该特定应用的各种ML算法。这些目标包括开发ML模型，以预测客户订阅定期存款的可能性，并比较算法诸如支持vecter机器（SVM），随机森林，决策树，回归和KNN等算法的有效性，并使用葡萄牙银行业务机构的数据集评估模型的性能。另一个目的是为将ML应用于银行业策略的知识体系做出贡献。在这里，我们深入研究了与银行业中客户识别有关的特定ML算法，并讨论了各种算法的优势，劣势和银行业中的适用性。
高度良好的基因表达调节...
在看不见的文章上的出色表现表明，BERT模型的预测能够概括。使用BERT模型的多数投票，其中94.8％（2,019,050）的文章被识别为含有药物或蛋白质实体的药物目标（阳性）。在〜2.1m的正面预测文件中，21.9％（467,638）在Pubtator中包含药物和蛋白质实体。结果可能是低估的，因为药物或蛋白质实体（或两者都）可能被沉积为补充数据，而PubTator的后端算法未捕获。这意味着，即使文章被积极预测，在某些情况下，我们的工作流程可能不会捕获药物或蛋白质，因此手动策展人的任务使手动策展人检查了补充材料。的确，许多
使用 BERT 从整个 PubMed 中识别药物-靶标相互作用
摘要背景：药物-靶标相互作用 (DTI) 对于药物重新利用和阐明药物机制至关重要，它们收集在大型数据库中，例如 ChEMBL、BindingDB、DrugBank 和 DrugTargetCommons。然而，提供这些数据的研究数量（约 0.1 百万）可能仅占 PubMed 上包含实验性 DTI 数据的所有研究的一小部分。查找此类研究并提取实验信息是一项艰巨的任务，迫切需要机器学习来提取和管理 DTI。为此，我们开发了基于 Transformers 的双向编码器表示 (BERT) 算法的新型文本挖掘文档分类器。由于 DTI 数据与用于生成它的检测类型密切相关，因此我们还旨在合并函数来预测检测格式。结果：我们的新方法从以前未包含在公共 DTI 数据库中的 210 万项研究中识别和提取了 DTI。使用 10 倍交叉验证，我们获得了约 99% 的识别包含药物-靶标对的研究的准确率。检测格式预测的准确率约为 90%，这为未来的研究留下了改进的空间。结论：本研究中的 BERT 模型是稳健的，所提出的流程可用于识别包含 DTI 的新研究和以前被忽视的研究，并自动提取 DTI 数据点。表格输出有助于验证提取的数据和检测格式信息。总体而言，我们的方法在机器辅助 DTI 提取和管理方面取得了重大进步。我们希望它成为药物机制发现和再利用的有用补充。关键词：BERT、来自 Transformer 的双向编码器表示、用于生物医学数据的 BERT、药物靶标相互作用预测、挖掘药物靶标相互作用、生物医学文本挖掘、生物活性数据、药物再利用
RNA 时间戳可识别 RNA 测序中单个分子的年龄
目前的单细胞 RNA 测序 (RNA-seq) 方法仅提供有关基因表达动态的有限信息。我们在此介绍 RNA 时间戳，这是一种通过利用 RNA 编辑推断 RNA-seq 数据中单个 RNA 年龄的方法。为了引入时间戳，我们用一个报告基序标记 RNA，该基序由多个 MS2 结合位点组成，这些位点会募集与 MS2 衣壳蛋白融合的腺苷脱氨酶 ADAR2。ADAR2 与标记 RNA 结合会导致 A-to-I 编辑随时间累积，从而可以以小时级精度推断 RNA 的年龄。通过结合由同一启动子驱动的多个带时间戳的 RNA 的观察结果，我们可以确定启动子何时处于活跃状态。我们证明该系统可以推断多个过去转录事件的存在和时间。最后，我们应用该方法根据过去转录活动的时间来对单个细胞进行聚类。RNA 时间戳将允许将时间信息纳入 RNA-seq 工作流程。
关于如何鉴定人造血干细胞
最近，人类CD34 +造血干细胞（HSC）已被纯化为大约三分之一细胞的频率，该频率为CD34 + CD38 CD38 CD45RA CD90 +/内皮蛋白C受体（EPCR） + HSC。这项工作旨在评估CD34 + HSC隔离的方法，探索抗体克隆，结合物，细胞来源以及其他细胞表面抗原（整合素A 6，CLEC9A和GPRC5C）的差异，以增强这些EPCR + HSC的纯度。我们在这里强调实验计划和抗体面板选择的重要性，这些选择是从多个来源中隔离这些人类HSC，并就用于此目的的试剂的陷阱提供了重要说明。我们的结果应该使实验室测试之间的结果更好地可重复性，以及进一步的工作，以改善人类HSC的富集。©2025作者。由Elsevier Inc.代表国际实验血液学学会出版。这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）