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可以将多种农作物知识的缩放基因型与表型相关性进行的管道用于传统的育种方法或基因组编辑目标和特质的基因组编辑 - 通过将信息转换为知识
AP-1转录因子FOSL-2在免疫纤维化条件下驱动心脏纤维化和心律不齐
实施可再生能源产生的广泛方法，[1]和大规模采用电动汽车。[2]这种绿色过渡只有在开发高效且环保的储能系统时才有可能。[1-3]作为最突出和通用的能源存储系统，电池被认为是以环境和社会经济上可疑的方式存储/传递按需功率的至关重要的齿轮。[4]理想情况下，可持续的能源存储设备应提供较大的能力，具有良好的利率能力，具有较长的运行寿命，最重要的是，依赖于无毒和非关键材料。[5–7]这些严格的要求位移锂离子蝙蝠（LIB）是真正绿色电池的首选选择。[5]当前的LIB在电解质（六氟磷酸锂，碳酸盐酯）中使用有毒和易燃化学物质，以及欧盟列出的元素为关键原料（CRMS），包括钴，锂或石墨。[8,9]除了在玻利维亚，阿根廷，智利，澳大利亚和刚果民主共和国的高供应风险外，CRM的处置和随后的海洋/垃圾填埋场都严重威胁动物和 div>
人工智能在生命科学领域迅速崛起的影响
Michelle Chen 博士是 Insilico Medicine 的首席商务官。她在生物制药和技术行业拥有 20 多年的丰富经验。在加入 Insilico Medicine 之前，她曾担任药明生物的企业发展和发现业务发展高级副总裁，领导了多项并购和许可交易，推动了与外部生物制药合作伙伴的战略合作伙伴关系和合资企业，在欧洲成立了一家新公司，并在美国和欧洲建立了投资者关系。作为一名生物技术高管，Chen 博士曾在罗氏、默克和 BioMarin 等顶级制药公司以及生物技术和技术公司工作，担任过业务和企业发展、产品营销和研发等职务，取得了辉煌的成功。她拥有华盛顿大学生物化学博士学位，在加州大学旧金山分校从事博士后工作，并在斯坦福大学接受过生物信息学培训。
恢复二人电池试用课程学会的报告
总而言之，我们开始了世界优先产品的认证旅程，不知道它将花费多长时间或该过程的复杂性。我们现在在认证的另一端，并在此过程中学到了宝贵的课程。除了促进旋转销售和装置之外，认证过程为我们的客户和合作伙伴铺平了道路，将我们的细胞级控制技术集成到其储能产品中。我们可以使用测试床和网格模拟器帮助测试客户的新产品；而且，我们有能力验证在开始正式过程之前，新产品可以通过主要的认证测试。通过并行测试，我们学会了如何简化，优化和创造利用Relectrify技术的下一代产品的效率。
AI 预测的 mTOR 抑制剂可减少癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命
摘要：雷帕霉素 (mTOR) 激酶的机制靶点是促进健康和延长寿命的首要药物靶点之一。除雷帕霉素外，只有少数其他 mTOR 抑制剂被开发出来并被证明能够减缓衰老。我们使用机器学习来预测针对 mTOR 的新型小分子。我们选择了一种小分子 TKA001，基于对高靶向概率、低毒性、良好的物理化学性质和更好的 ADMET 特征的计算机预测。我们通过分子对接和分子动力学对 TKA001 结合进行了计算机建模。TKA001 在体外可有效抑制 TOR 复合物 1 和 2 信号传导。此外，TKA001 在体外可抑制人类癌细胞增殖并延长秀丽隐杆线虫的寿命，这表明 TKA001 能够在体内减缓衰老。
文章锂离子电池储能系统的钴供应链和环境生命周期的影响
摘要：在电池储能系统（BESS）中部署的锂离子电池（LIB）可以降低发电部门的碳强度并改善环境可持续性。这项研究的目的是使用生命周期评估（LCA）建模，使用来自同行评审的文献以及公共和私人资源的数据，以量化钴的供应链沿供应链沿供应链量化，这是许多类型的LIB中的关键组成部分。该研究试图了解在生命周期阶段的位置，环境影响最高，从而强调了可以提高自由链供应链可持续性的行动。该LCA的系统边界是摇篮到门的。影响评估遵循食谱中点（H）2016。我们假设一个30年的建模期，并在第3年，第7和14年结束时进行了增强，然后在第21年完全替换。在场景中使用了三个炼油厂（中国，加拿大和芬兰），一系列矿石等级（NMC111，NMC532，NMC532，NMC622，NMC811和NCA），以更好地估计其对生命周期的影响。的见解是，根据与矿石等级的逆权法关系，几乎所有途径的影响都会增加；在中国以外的精炼可以将全球变暖潜力（GWP）降低超过12％； GWP对NCA和其他NMC电池化学中使用的钴的影响分别比NMC111低63％和45-74％。按单分析进行分析，海洋和淡水生态毒性是突出的。对于0.3％的矿石等级，加拿大路线的GWP值以58％至65％的速度降低，而芬兰路线的GWP值则下降了71％至76％。统计分析表明，电池中的钴含量是最高的预测因子（R 2 = 0.988），其次是矿石等级（R 2 = 0.966）和精炼位置（R 2 = 0.766），当分别评估相关性时。这里提出的结果指向可以减少环境负担的地区，因此它们有助于政策和投资决策者。
预测电池的剩余有用寿命
方法此机器学习模型是在Google Colab中编码的，我们使用了编程语言Python。我们使用诸如Pandas，KneighBorsRegressor和Train_test_split之类的库进行数据操纵，构建和培训机器学习模型，以及对模型的测试和验证。KNN模型使用7个邻居来预测测试数据集目标。将培训和测试数据集加载到熊猫数据框架上进行数据操作。然后，我们通过将功能与目标分离来分开训练数据集。培训数据集被拆分，其中80％的数据用于培训，其余数据用于验证。我们在培训数据集上训练KNN模型。然后该模型预测目标。我们使用均方根误差来评估预测。
人工智能与终身学习.docx
总之，人工智能正在改变职业发展和终身学习的格局，为个人和组织提供前所未有的机会，让他们终生掌握新技能和知识。人工智能驱动的终身学习可以帮助个人在职场中保持相关性，为未来的工作做好准备，同时还能提高组织的整体生产力和竞争力。然而，人工智能在终身学习中也存在挑战和风险，例如可能存在偏见、需要持续监测和评估，以及人工智能驱动决策的伦理影响。通过终身学习拥抱人工智能
一个无线系统，用于在耳塞外观中以600小时电池寿命
摘要 - 近年来，与基于标准头皮的脑电图相比，近年来，脑脑电脑术（EEG）记录了质量相似的信号，并且已经报道了客观听力阈值估计的临床应用。现有设备仍然缺乏重要的效果。实际上，大多数可用解决方案都是基于湿电极，需要连接到外部采集平台，或者不提供车载处理功能。在这里，我们克服了所有这些局限性，并基于干电极电极呈现一个耳EEG系统，其中包括直接在耳芽中的所有采集，处理和连接电子设备。听筒配备了一个超低功率模拟前端，用于模数转换，低功率MEMS麦克风，低功率惯性测量单元以及ARM Cortex-M4基于MART Cortex-M4的微控制器启用板上的船上处理和蓝牙低能能连接。系统可以直接流式传输RAW EEG数据或直接进行数据处理。我们通过分析其检测大脑对外部听觉刺激的响应的能力来测试该设备，分别实现4和1.3 MW的数据流或船上处理。后者允许在PR44锌空气电池上进行600小时的操作。据我们所知，这是执行机载处理的第一个无线且完全独立的耳朵系统，所有这些都嵌入了单个耳塞中。较长的电池寿命也适用于连续监控方案。临床相关性 - 拟议的EAR-EEG系统可以用于诊断任务，例如客观听力阈值 - 旧估计，在临床环境之外，从而使其作为护理解决方案。