上述项目得到了Carb-X的支持,利用Barda,Wellcome Trust,德国联邦教育与研究部(BMBF)的非债务资金,并为英国政府全球抗微生物抵抗创新基金(Gamrif)和Bill&Melinda Gates Gates Foundation提供了特定项目的资金。NIAID为资助的项目提供实物临床前服务。针对项目的CARB-X资金结束了,以进行治疗和诊断验证和验证后。新的ABX类和新的ABX目标的特征是Carb-X的,并根据需要寻求外部专家意见。abx =传统的直接作用抗生素。非传统产品=不是传统的直接作用抗生素。
伊立替康 (IRT) 是选择性拓扑异构酶 1 (Topo1) 抑制剂之一,包括喜树碱、拓扑替康、伊达比星、柔红霉素、阿霉素和依托泊苷。Topo1 是一种酶,可通过诱导暂时的单链断裂来减轻 DNA 中的扭转应变。伊立替康是一种 Topo1 抑制剂,可防止这些断裂重新连接,从而导致 DNA 损伤并最终诱导癌细胞凋亡。这种机制强调了 IRT 在癌症治疗中的治疗效果,特别是在针对快速增殖的细胞方面。尽管 IRT 在 1994 年至 2008 年的约 15 年间是治疗结肠癌的最重要药物之一,但它的医疗用途至今仍在继续 (4)。伊立替康通过其活性代谢物激活 p53 导致人类 HCC 细胞凋亡。伊立替康通过改变基因表达诱导癌细胞凋亡。参与该过程的关键基因包括 p53、BAX/BCL-2、caspases 和 NF- κ B。IRT 对基因表达的影响促进细胞死亡并抑制肿瘤生长。
开放的科学数据存储库(OSDR)使从实验和任务中访问与空间相关的数据,这些数据研究了陆地对太空飞行的生物学反应。
摘要:格陵兰岛丰富的可再生能源资源使其成为绿色氢气的潜在生产国,而绿色氢气是全球脱碳努力的有前途的能源载体。本研究旨在评估格陵兰岛氢气运输的经济可行性,重点关注通过管道运输的压缩气体和通过海上运输的液化氢。该研究采用了一种综合方法,包括对生产、液化和运输成本的经济分析。这种方法整合了文献中可用的多种方法,并考虑了氢气供应链的各个组成部分,超越了通常只关注运输策略的模式。结果表明,对于较短距离(<1,500 公里)和较高需求,管道更具成本效益,而航运更适合较长距离和较大容量。从帕米特到努克运输氢气的案例研究显示,对于 40 吨/天的生产能力,管道运输成本为 1.3 美元/千克,而航运成本为 2.7 美元/千克。这些发现对氢经济的发展做出了重大贡献,凸显了格陵兰在全球绿色氢市场中具有竞争力的潜力。该研究为决策者规划高效、经济的氢运输战略提供了宝贵的见解。
由于其无限的增殖潜力、整倍体状态以及向任何细胞类型分化的能力,人类多能干细胞 (hPSC)(无论是胚胎细胞还是诱导细胞)在疾病建模和生产临床应用细胞方面具有巨大潜力 [ 1 – 3 ]。尽管已经建立了来自患有各种疾病的患者的许多 hPSC 系,但是针对某些病理或罕见基因突变生成 hPSC 系仍然具有挑战性。此外,个体间的遗传异质性可能导致生物学变异,从而使系间比较困难,尤其是来自健康对照和患者的 hPSC 之间的比较 [ 4 , 5 ]。对 hPSC 进行遗传操作的能力为我们引入、修改或校正突变以及生成遗传匹配的同基因对照系提供了机会,从而建立明确的基因型-表型关联 [ 6 , 7 ]。近年来,基于位点特异性核酸酶(包括锌指核酸酶 (ZFN)、转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN),尤其是成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 系统)的技术已使 hPSC 的基因组工程变得十分灵活 [8,9]。然而,由于 hPSC 的固有特性,包括相对较差的转染效率和转染后存活率低、难以分离克隆群、优先选择和扩增非整倍体克隆以及自发细胞分化,hPSC 工程仍然具有挑战性。为了缓解这些问题,已经描述了几种用于产生各种不同诱变事件的方案 [10-14]。尽管人们投入了大量精力来改进产生转基因 hPSC 的方法程序,但只有少数研究
土耳其溪管道在黑海海底延伸 930 公里(580 英里),从俄罗斯度假城市阿纳帕到土耳其西北部的基伊柯伊,然后连接到穿过巴尔干半岛到西欧的地面管道。
隐孢子虫是一种严重公共卫生问题的原生动物寄生虫,是严重的腹泻疾病,特别是在资源有限的环境中的免疫功能低下的个体和幼儿中。分析整个基因组下一代测序(NGS)数据是提高我们对隐孢子虫流行病学,传播动力学和遗传多样性的了解的关键下一步。但是,对公共卫生环境中NGS数据的有效分析需要开发可靠的,经过验证的生物信息学工具。在这里,我们提出了Parapipe,这是一种模块化的ISO认证生物信息学管道,旨在用于高通量处理和隐孢子虫NGS数据集的高通量处理和分析。使用NextFlow DSL2构建并用奇异性进行了容器,Parapipe是便携式,可扩展的,并且能够端到端分析,包括质量控制,变体呼叫,感染多样性(MOI)研究(MOI)研究和系统基因组群集分析。
抽象的连续集成和连续部署(CI/CD)管道是现代软件开发的关键组成部分,可以快速地提供可靠的应用程序。但是,确保CI/CD管道的无缝操作仍然是一个挑战,因为管理代码更改,依赖关系和不同测试环境的复杂性。人工智能(AI)的最新进步已引入了CI/CD工作流程中监测和诊断的创新方法,从而显着提高了它们的效率,可靠性和弹性。本评论探讨了监测和诊断CI/CD管道中使用的最先进的AI驱动技术。AI方法(例如机器学习(ML)算法,异常检测系统和预测分析)正在通过识别潜在瓶颈,预测建筑故障并优化资源分配来改变管道管理。关键开发包括AI驱动的日志分析,该分析可自动检测错误模式和根本原因识别,并适应性地管理管道配置以最大程度地减少故障率。本文还研究了自然语言处理(NLP)在分析开发人员反馈和改善团队之间的沟通中的作用。AI驱动的可观察性平台,该平台将来自多个管道阶段的数据集成以提供实时见解,以增强决策和减少停机时间的能力。挑战,例如将AI系统集成到现有的CI/CD框架中,处理大量数据,并确保在AI驱动的诊断中解释能力,以及建议的解决方案。领先技术公司的案例研究说明了AI对CI/CD管道性能的影响,展示了建筑成功率,部署速度和整体运营效率的可测量提高。本评论结束了结论,以识别新兴趋势,例如使用联合学习用于隐私诊断,以及用于自动代码修复的生成AI模型的集成。DOI: https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.1.1119-1130 Keywords: AI-Powered Monitoring, CI/CD Pipelines, Artificial Intelligence, Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics, AI-Driven Diagnostics, NLP in CI/CD, Reinforcement Learning, Software Development Automation