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AGORA2：大规模微生物组重建凸显广泛的药物代谢能力
人类微生物组影响着各种常用处方药的功效和安全性，但缺乏全面的系统级方法来研究药物-微生物组相互作用。在这里，我们提出了一种人类微生物基因组规模重建的计算资源，称为 AGORA2，它涵盖了 7,206 种菌株，包括微生物药物降解和生物转化，并根据比较基因组学和文献检索进行了广泛的整理。AGORA2 是人类微生物组的知识库和代谢建模资源。我们通过在单一菌株和成对模型中机械地模拟微生物药物代谢能力来证明后者。此外，我们预测了 616 名结直肠癌患者和对照组中个体特异性药物转化潜力。该分析表明，某些药物激活能力仅存在于一小部分个体中，而且药物转化潜力与临床参数相关。因此，AGORA2 为个性化、预测宿主-药物-微生物组相互作用分析铺平了道路。
通过 CRISPR 进行高效、安全的基因组编辑...
摘要 CRISPR-Cas12a 系统已被开发用于在真核细胞中实现高度特异性的基因组编辑。鉴于 Cas12a 基因相对较小，该系统被认为最适用于使用 AAV 载体递送的基因治疗。之前，我们报道了富含 U 的 crRNA 能够通过 CRISPR-Cas12a 系统在真核细胞中进行高效的基因组编辑。在本研究中，我们在 crRNA 富含 U 的 3 ′-突出端的核糖 C2 处引入了甲氧基修饰。当与 Cas12a 效应蛋白混合时，核糖基-2 ′-O-甲基化 (2-OM) 富含 U 的 crRNA 能够提高 dsDNA 的消化率。此外，化学修饰的富含 U 的 crRNA 在小鼠受精卵中实现了非常安全且高度特异性的基因组编辑。工程化的 CRISPR-Cas12a 系统有望促进各种动物模型的生成。此外，工程化的 crRNA 也得到了评估，以进一步改进 CRISPR 基因组编辑工具集。
量子 Fisher 信息的广义测度
如图 1 示意图所示，由 此可知 S = ( H ) ⊂S ⩽ ( H )。此外，S ⩽ ( H ) 的维数为 d2，可以作为量子态集和零算子 S ⩽ ( H ) = Conv (0 , S = ( H )) [31] 的凸包获得。亚规范化量子态已在量子信息论中用作规范化量子态的便捷概括 [28 , 29 , 31]。此外，近期量子算法方面的令人振奋的新研究利用截断的、因此亚规范化的量子态来避免存储指数级大的密度矩阵，从而使算法可以在嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 计算机上实现 [30 , 32 , 33]。这个令人振奋的新研究方向是这项工作的主要动机。在参考文献 [ 28 , 29 ] 中，作者将标准量子保真度推广到亚标准状态，称为广义保真度，如下所示。
简介：人工智能的过去和现在
早期的热情（H. Simon，1957 年）：“[...] 现在世界上有机器可以思考、学习和创造。而且，它们做这些事情的能力将迅速提高，直到——在可见的未来——它们可以处理的问题范围将与人类思维的应用范围相同。”
文章综合供应链风险评估方法基于修改的FMEA
摘要：供应链已经迅速发展并变得更加复杂，以提高生产率，降低成本并满足需求。此外，全球化影响了复杂性和不确定性，在竞争对手之间生存下来的许多风险。今天，供应链管理变得更加困难地识别细节和控制过程。因此，对风险的认可和评估对于提供公司工作流程的连续性而不是造成巨大损失至关重要。本研究旨在通过提供风险评估来最大程度地减少可能造成的损害。为此，提出了通过文献审查和专家观点确定风险的风险评估方法。之后，利用了基于故障模式和效应分析（FMEA）的新技术。直觉模糊分析层次结构过程和加权产品在FMEA中协同使用。此外，执行了一家众所周知的快速移动消费品公司的应用程序，以验证拟议的方法。
引用本文：Fang H, Chen Q. 生物材料介导的 mRNA 传递的应用和挑战。探索靶向抗肿瘤治疗。2022；3：428-44。htt
基因治疗作为一种新型治疗方法，被用于治疗癌症、遗传病、感染病等疾病[1-3]。其中，基于信使RNA（mRNA）的疗法作为2019冠状病毒病（COVID-19）的疫苗已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的紧急批准。mRNA于20世纪60年代被发现，体外mRNA转录在20世纪80年代末开始快速发展[4,5]。此外，自20世纪90年代以来，人们已经开始研究mRNA的体内转染[6]。通常，裸露的mRNA带负电荷，属于大分子，由于细胞膜带负电荷，靶细胞不能有效摄取[7,8]。此外，即使 mRNA 被靶细胞吸收并进入内体，mRNA 也需要逃离内体/溶酶体并进入细胞质才能进行基因转移。因此，高效的载体对于成功递送 mRNA 至关重要 [ 9 – 18 ]。
微观经济学 经济 2.0：宏观经济学
使用 CORE 作为教学资源（主要课程）是一种积极的体验。然而，自 2024 年起，CORE 由两本教科书（微观和宏观）组成，对于 10 ECTS 入门课程来说，总数太全面了。此外，最好用一些与挪威经济特别相关的主题来补充课程。
人工智能数据集和算法缺乏透明度和潜在偏见范围审查
人工智能 (AI) 算法已广泛应用于涉及图像的临床任务，从使用胸部 X 光片预测诊断到评估恶性疾病的皮肤病变。临床部署是开发医学 AI 算法的最终目标。为了取得成功，AI 算法需要在代表现实环境中遇到的临床场景的数据上进行训练和测试。1 用于训练和测试模型的数据可以决定其适用性和普遍性。1,2 因此，清楚地了解数据集特征（例如，如何收集、标记和处理训练数据）至关重要。3 此外，数据人口统计学描述是理解任何数据集对临床实践的普遍性的关键。 4 机器学习社区已经提出了使用标准来描述数据集的重要性，这种标准源自电子行业使用的标准化数据表的理念，但此类标准尚未由科学期刊或监管机构实施。3,4
组合疗法的新目标点挫败了癌症治疗中的多药耐药性
特别是，特定基因中的突变（DCHS1）降低了这些神经元的刺激阈值。此外，该研究表明，这些神经元具有更复杂的形态，并改变了与邻居的突触联系，这可以解释为什么它们过度活跃。研究人员能够通过使用抗癫痫药的Lamotrigine来扭转这种多动症。
德雷克登陆太阳能社区
“尽管该系统的成本与当今天然气等化石燃料的价格相比没有竞争力，但示范规模将足够大，使其与价格更高的传统供热源（如电力）具有竞争力。此外，随着这些项目规模的扩大和化石燃料价格的上涨，此类系统的成本将变得更具竞争力。”