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回答SPM编号S 549
”部长是否应该优先考虑通过遗传谱系在丹麦DNA登记册中找到几个石头背后的人，包括致命的结果？”答：正如我过去还指出的那样，政府的核心优先事项是，警察有能力解决严重的危险犯罪，我们必须不断考虑警察是否拥有正确的工具。在这种情况下，考虑亲属搜索和遗传谱系是相关的。托运搜索，其中DNA痕迹与警察DNA登记册中的现有材料进行了比较，不应与遗传家谱混淆，遗传谱系预计包括国际，商业DNA数据库，目前尚未由丹麦警察使用。在丹麦警察中引入遗传谱系作为调查特工的工作对我而言是司法部长的重中之重。因此，司法部和国家警察是通过澄清符合丹麦的数据保护义务是否可以使用和披露DNA概况作为遗传家谱的一部分来实现的。预计这些考虑将在2024年完成。
新闻稿 - 空中客车防务与航天荷兰公司
TNO 和空中客车 DS NL 签署谅解备忘录，将太比特光学地面站 (OGS) 推向市场 莱顿，2020 年 12 月 4 日——TNO 和空中客车防务与航天荷兰公司（Airbus DS NL）签署了谅解备忘录（MoU）。该备忘录确认了双方致力于共同努力将突破性的太比特光通信自适应终端 (TOmCAT) 技术商业化，该技术将实现地面站和卫星之间的高吞吐量激光通信。通过提供空间宽带连接，TOmCAT 为快速增长的数据需求提供了安全高效的解决方案。 合作承诺 通过签署谅解备忘录，TNO 和空中客车 DS NL 现已正式承诺继续在目前正在开发的 TOmCAT 项目中进行合作。一旦该技术在两个项目合作伙伴密切合作的演示项目中被证明有效，地面终端的系统架构设计将准备就绪。空中客车 DS NL 将利用这些设计生产商用地面站，使电信行业能够利用这种尖端的高通量技术。最近签署的谅解备忘录确认了合作伙伴继续合作直至可销售产品的计划。 确认 TOmCAT 的领先地位是确立荷兰在尖端光通信技术领域的领先地位的机会。TNO 与空中客车 DS NL 的持续合作关系有助于巩固这一地位。“我很高兴我们能够继续与空中客车 DS NL 保持信任关系，共同将 TOmCAT 技术推向市场，”TNO 项目经理 Erik Fritz 说道。“将这种高度复杂的技术投入商业使用将确保荷兰继续处于下一代通信的前沿。作为世界上为数不多的致力于这项技术的国家之一，我们很自豪能有另一家荷兰公司与我们分享我们的知识和应用创新。”空中客车 DS NL 产品线经理 Alex Mendes 补充道：“我们在荷兰拥有非常强大的光通信行业和技术集群。加上我们的荷兰
用“定量聚合酶链”检测环境DNA ...
可以对环境DNA的摘要检测（英语：“环境DNA”，缩写：'edna'）可以用qPCR和DDPCR进行，其中通过在人类病理学研究中检测到病毒或细菌的DNA通过QPCR基于QPCR基于QPCR的检测而更精确。在这项研究中，目标是阐明这种提高的精度是否适用于从海洋非居民物种中检测Edna。可以得出结论，对于具有DDPCR平台的稀有海洋NIS物种，有更有可能检测到非常低水平的EDNA的机会。在DDPCR平台上测试的19个物种特异性检测系统中，有17个，如果水样中存在足够高的EDNA，则EDNA的准确检测与QPCR平台一样。对于低水平的EDNA，DDPCR平台比qPCR评估EDNA浓度的不确定性更好。与QPCR相比，由于减少了设置DDPCR的工作时间，建议使用DDPCR将来对海洋入侵物种的EDNA进行未来监测，以实现更好的精度并减少工作时间。
修复了成功
另请参见“固定无饥饿”一书的参考列表，您将在www.jerk.dk上找到。描述了固定的基本概念，作用和效果的机理。专家，本书的许多信息，对实验结果的描述和结论源于我与领先的专家的对话，这些专家在其研究领域做出了许多学术结论。这是最重要的来源：Mark P. Matton Neuroscience博士学位。马里兰州巴尔的摩神经病学系医学院约翰·霍普金斯大学医学院马里兰州，作为全球周期性禁食领域的主要科学家之一，他在书中的许多地方进行了评论和评估，尤其是关于禁食大脑和神经疾病的重要性。马克·马特森（Mark P.n Engl J与2019年； 381：2541-2551 https：//www.nejm.org/doi/full/10.1056/nejmra1905136这本科学文章带来了最佳的医学科学杂志之一，该杂志是在世界上认真禁食的最佳医学杂志。文章结论：临床前研究和临床试验表明，间歇性禁食对许多健康状况（例如肥胖，糖尿病，心血管疾病，癌症，癌症和神经系统疾病）具有广泛的刺激性。动物模型表明，间歇性禁食会改善
Mostafavi，PhD
Email: saramos@cs.washington.edu Web: http://saramostafavi.github.io/ ____________________________________________________________________________ EMPLOYMENT Sept 2020- Associate Professor, Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering, University of Washington (UW), Seattle, USA Sept 2020- Adjunct Faculty, Genome Sciences, UW,美国西雅图，2020年9月 - 美国西雅图市西雅图市埃库斯研究所高级数据科学研究员，2018 - 2020年12月至2020年，加拿大多伦多矢量研究所，加拿大多伦多，2015 - 2020年不列颠哥伦比亚省哥伦比亚大学（UBC）助理教授（UBC），统计学系，加拿大医学院，2015年1月20日至20日，UBC University of Medical Genertics，2015年至2020年，UBC，UBC大学，2015年至2020年。高级研究所（CIFAR），人工智能研究所（AI）主席，2015年至今，加拿大高级研究，儿童与大脑发展研究所，2015 - 2020年加拿大加拿大研究主席（CRC II）2006-2008 Ontario Anttario研究生奖学金（OGS）2004年发现McGill discult McGill Research Grants Andivalial Actorical Actorical Accorepant PDF 2014 decume McGill Medical Schools Schools 2014 Medical Schools（Dect）免疫学；导师：Christophe Benoist）PDF 2011-2014斯坦福大学（Dept.计算机科学；导师：达芙妮·科勒（Daphne Koller））博士2006-2011多伦多大学（Dept.计算机科学；顾问：Quaid Morris）MS 2004-2006皇后大学（Dept.Sasse A*，Chinkina M $，Mostafavi Sara $（2024）。在硅中的快速有效近似计算科学；顾问：Parvin Mousavi）BSC 2001-2004多伦多大学（计算机科学与生命科学）1999-2001皇后大学（Life Sciences） - 2001年转移到Uoft，于2001年转移到Uoft，选定的出版物 - 我的监督或共同服务的受训者：下划线，上线，共同或共同的作者： https://scholar.google.ca/citations？user = nbl0j6kaaaaj&hl = en -Google Scholar：H -index：54;引用（全部）：34K前10个选定出版物：1。
碳捕获厂的环境批准
A carbon capture system consisting of three identical modules that secrete CO 2 from the flue gas from the biomass-fired block 6 (ASV6) Compressor system where CO 2 is compressed Liquefaction system, where CO 2 is cooled, thereby becoming liquid CO 2 storage tanks with liquid CO 2 Wait (return) from warehouse and ship tank The Carbon Capture system at ASV6 for compressor and liquidfaction systems and to仓库储罐以及从仓库坦克到港口区域的更远的地方，从该港口到港口2工厂从其他地点接收CO 2的工厂，用于从其他地点接收CO 2，以从Asnæsverket从Asnæsverket运输该工厂，该工厂预计将全年运营，因为ASV6提供了电力，供暖，供暖和员工。收集/捕获的大约来自ASV6 Per年。将在冷却水通道以北的CO 2建立六个储罐。存储的总容量将不到11,000吨。co 2从工作港口运输，Co 2船可以在西部码头上停靠，称为油码头或肉体。一次只有一艘CO 2船。除了来自ASV6的CO 2外，Ørsted还希望有机会从其他位置运送CO 2以进行地质存储。co 2将在油轮中运输到ASV，并将其存储在储罐中，与ASV6的CO 2相似，并与此一起运送。asnæsverket成为CO 2集线器，用于中间存储和运输CO 2用于地质存储。
基于 CRISPR 的功能表征 abcg2b 基因对大西洋鲑鱼肌肉色素沉着的贡献
摘要 – 挪威鲑鱼的红色肉色是一个重要的标志，通常与鱼片的品质有关。颜色强度主要由饮食成分控制，主要是由于红色色素虾青素，它从中肠的饲料中吸收并通过血液输送到肌肉。这种色素具有脂溶性，与脂质运输密切相关。然而，肉的颜色也受基因控制，并且是鲑鱼养殖计划中的一个重要因素。作为正在进行的 GENEinnovate 项目的一部分，研究人员对大西洋鲑鱼中的三种不同基因进行了 CRISPR-Cas9 介导的敲除。其中一个基因 abcg2b 是本论文的重点。已知 abcg2b 的活性会对大西洋鲑鱼肉的颜色产生负面影响。然而，abcg2b 在鲑鱼肉颜色中的具体功能作用尚不清楚。由于 abcg2b 产生膜转运蛋白，预计该蛋白质会将虾青素从中肠的肠细胞输出回肠腔。在本论文中，我们使用荧光显微镜比较了abcg2b敲除鲑鱼和野生型鲑鱼中肠肠细胞的脂质含量。图像显示，与同龄野生型鲑鱼的肠绒毛相比，abcg2b 敲除鲑鱼的肠绒毛中脂质含量明显增加。敲除肠绒毛中平均脂质覆盖率和标准化脂滴数量比野生型高出两倍多。这强化了 abcg2b 将脂质从肠细胞输出回肠腔的假设。虾青素很可能通过abcg2b与脂质一起运输，导致abcg2b活性高的鲑鱼血液中虾青素浓度较低，肉色较浅。
risikovurdering tbe，6。2023年12月
tbe（tick传播的脑炎，中欧脑部炎症）是一种传播给有滴答的人的Vi-Russi疾病的严重表现。仅大约。 十分之一的感染病毒（TBRBV）的人中有1到十二。 丹麦可疑感染的检测病例的数量已显示自2018年以来的趋势增加，包括在可能的新风险区域中检测到的感染。 总体而言，目前和接下来的五年都认为，丹麦感染TBBBly的人的可能性很小，并且还会出现脑部炎症，尽管TBE患者数量有所增加，地理分布增加。 在接下来的5个传播季节中，丹麦所有地区的TBE病毒疾病负荷被认为是非常低到低的。 在Bornholm和Tisvilde Hegn及其周边地区有已知的风险区域，但是在过去的2 - 3年中，来自几个新地区的患者，尤其是在北西兰的患者，尤其是在北西兰的患者中零星或累积的病例，因此必须将其视为某种地理位置的感染风险的表达。 这是对针对TBVBV的抗体的研究支持的，并且在丹麦广泛地区收集的壁虱中检测到TBVBL。 Jutland和Funen。 在过去的5年中，许多地区的测试活动一直在增加，尤其是在北西兰。 但是， Bornholm仍然是与人口有关的最多测试的地区。 根据信息，有某些病例感染的人没有表现出有关特殊风险行为仅大约。十分之一的感染病毒（TBRBV）的人中有1到十二。丹麦可疑感染的检测病例的数量已显示自2018年以来的趋势增加，包括在可能的新风险区域中检测到的感染。总体而言，目前和接下来的五年都认为，丹麦感染TBBBly的人的可能性很小，并且还会出现脑部炎症，尽管TBE患者数量有所增加，地理分布增加。在接下来的5个传播季节中，丹麦所有地区的TBE病毒疾病负荷被认为是非常低到低的。在Bornholm和Tisvilde Hegn及其周边地区有已知的风险区域，但是在过去的2 - 3年中，来自几个新地区的患者，尤其是在北西兰的患者，尤其是在北西兰的患者中零星或累积的病例，因此必须将其视为某种地理位置的感染风险的表达。这是对针对TBVBV的抗体的研究支持的，并且在丹麦广泛地区收集的壁虱中检测到TBVBL。Jutland和Funen。在过去的5年中，许多地区的测试活动一直在增加，尤其是在北西兰。Bornholm仍然是与人口有关的最多测试的地区。根据信息，有某些病例感染的人没有表现出有关特殊风险行为教区是在州血清研究所（SSI）集中的，但几家医院的临床微生物学部门（KMA）进行了快速检查以进行TBE检查。被tick咬。tbe发生的零星病例很少，因此无法准确识别和描述特殊的风险选择，但是感染的可能性对于经常在已知风险区域和表现出风险行为的人来说是最大的。据估计，预计每年有5-11例TBE患者在这些区域每年被送入丹麦的每年12-25例患者，也对应于持续的低疾病负荷，即使在丹麦的当前水平。这是为不变的疫苗接种水平提供的。ssi仅有限于丹麦检测到的病例的严重程度和后遗症数据，因此无法评估任何情况。患者作为一个组的生活质量丧失。在文献中，后遗症在成人和儿童中显示出10-40％的出现。实际上，所有患有TBE的患者均已住院。在丹麦很少检测到儿童，通常会患有温和的疾病，但是以记忆和学习困难形式的后遗症，例如，如果孩子有神经学症状赋予瑞典，例如瑞典。丹麦的病例明显少于挪威和瑞典。在这些国家中，在一个发现的情况下（挪威）中，一个地区被定义为风险区域，平均发病率在5年中至少为1/100,000/年（德国，瑞典和芬兰）。SSI将风险区域定义为目前，Bornholm和市政当局使北西兰的风险区域超过了该边界。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
NINA 数据报告
摘要 Jacobsen, RM、Davey, M.、Endrestøl, A.、Fossøy, F. 和 Åström, J. 2024. 早期发现新的陆地外来物种。 2023 年昆虫和蛛形纲动物 DNA 条形码结果。NINA 数据报告 1。挪威自然研究所。 https://hdl.handle.net/11250/3165181 自 2018 年起，挪威自然研究所每年对挪威东南部的 25 条路线进行监测，主要目的是检测挪威自然界中早期建立阶段的新外来物种。每个方格中都绘制了陆生维管植物和节肢动物（主要是昆虫，但也有一些蛛形纲动物、少量跳虫和其他节肢动物）。这里只报告了 2023 年节肢动物调查的结果。每个方格都用一个病虫害陷阱收集昆虫和蜘蛛，病虫害陷阱于 5 月设置，9 月拆除，清空 4 次。这样一来，一共得到了 100 个疾病陷阱样本。节肢动物是通过 DNA 条形码来识别的。通过裂解陷阱材料提取 DNA，然后在 PCR 中扩增线粒体基因 COI，然后在 Illumina NovaSeq 平台上进行测序。对得到的序列进行过滤、纠错和质量保证，并生成 ASV（扩增子序列变体）。 ASvene 使用程序 RDP-Classifier 进行分类，它是一个“贝叶斯概率估计器”。该程序使用 NINA 开发的经过训练的数据库，根据参考序列将 ASV 分类为物种。 ASV 和分类的质量有保证，并且对物种分类给出了置信度评估。仅报告物种置信度评估为高或中等的 ASV。然后将该物种名单与挪威外来物种名单、挪威物种名称数据库、GBIF 的全球出现数据和四个欧洲外来物种名单进行核对。然后将物种发现分为以下类别； (1) 挪威物种；出现在物种名称数据库中，但不在挪威外来物种名单中，(2)已知外来物种；出现在物种名称数据库和挪威外来物种名单中，（3）芬诺斯坎迪亚物种；在物种名称数据库中未出现，但已在芬诺斯坎底亚被发现；(4) 可能是新的外来物种；没有出现在物种名称数据库中，也没有在芬诺斯坎迪亚检测到，或者没有在芬诺斯坎迪亚或欧洲被登记为外来物种。在 2023 年野外采集的病虫害陷阱样本中，检测到了 18 种已知外来物种、70 种潜在的新外来物种和 160 种可能未登记的挪威物种（芬诺斯坎迪亚物种）。在已知的外来物种中，有两种生态风险非常高的物种（胡萝卜织布虫和七彩瓢虫），以及两种目前在挪威自然界中没有独立繁殖种群的门把手物种（叶甲虫Deraeocoris flavilinea和寄生蜂Dacnusa sibirica）。在70种潜在新外来物种中，两大优势物种组分别为蝇类（双翅目）38种和黄蜂（膜翅目）21种。对于使用 DNA 宏条形码检测到的潜在新外来物种，应通过在样本中找到检测到该物种的个体并通过形态学鉴定确认物种判定来进行验证。然后，应该对新的外来物种进行风险评估，然后才能评估是否需要采取控制或消灭措施的快速反应。 Rannveig M. Jacobsen (rannveig.Jacobsen@nina.no)、Anders Endrestøl、NINA Oslo、Sognsveien 68、0855 Oslo Marie Davey、Frode Fossøy、Jens Åström、NINA Trondheim、Høgskoleringen 9、7034 Trondheim