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重新审视主调控因子在番茄成熟过程中的作用
番茄成熟转录调控的研究一直由转录因子 (TF) 基因的自发突变引领，这些突变会完全抑制正常成熟，表明它们是“主调节器”。使用 CRISPR/Cas9 诱变技术敲除潜在基因的研究表明情况有所不同，表明调控比以前认为的更为强大。这要求我们重新审视成熟调控模型，并将其替换为涉及部分冗余组件网络的模型。同时，与敲低技术相比，CRISPR/Cas 诱变技术的快速兴起导致出乎意料的弱表型，这表明补偿机制可能会掩盖蛋白质的功能。这强调了评估植物中的这些机制以及精心设计诱变实验的必要性。
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执行器尺寸型LS200和LS204（18.7英寸/ 475毫米）：出口范围为0.25至2 psig / 17.2至138 MBAR的低压最大运行入口高达90 psig / 6.2 bar。2至5 psig / 138至340 mbar的出口压力范围最大的运行入口高达125 psig / 8.6 bar。最大紧急入口压力等级为100°F / 38°C（1），300 psig / 20.7 bar时的285 psig / 19.7 bar。类型LS220和LS224（13.8 in。/ 350毫米）：出口压力范围为0.34至10 psig / 0.02至0.69 bar的中型压力结构。最大工作入口压力为125 psig / 8.61 bar。出口范围为10至21.75 psig / 0.69至1.5 bar的中型压力的最大运行入口高达285 psig / 19.7 bar。最大工作和紧急入口压力等级为100°F / 38°C（1），300 psig / 20.7 bar的285 psig / 19.7 bar。类型LS250和LS254（10.0 in。/ 255毫米）：出口压力范围为20至60 psig / 1.37至4.2 bar的高压结构。最大工作入口压力为285 psig / 19.7 bar，最大紧急入口压力为285 psig / 19.7 bar在100°F / 38°C（1），300 psig / 20.7 bar。
财务公司的见解，房屋AI报告的监管机构
12月17日，由24个民主党和共和党成员组成的两党特遣队发出了一份报告，该报告有关在各个部门使用人工智能的使用。本报告介绍的一个领域之一是金融业，工作队对此提出了一些关键的发现和建议。随着AI继续重新定义金融行业，它正在重塑金融产品和服务的开发，交付和规范。但是，意识到AI的全部承诺需要一种细微的方法，以平衡创新与需要强大的消费者保护和监管监督的需要。金融部门对AI并不陌生。众议院报告提到，金融公司数十年来一直在使用与AI相关的技术，这是一个例子，例如1982年，数学家和发明家詹姆斯·西蒙斯（James Simons）如何建立了“探索算法交易的定量对冲基金”。最终，金融机构开始依靠算法，这些算法可能会迅速做出交易决策，而无需人工干预。”AI的最新进展，包括生成AI，只提高了技术的采用速度。一般而言，AI已被监管机构，金融公司和坏行为者在金融部门雇用。监管机构长期以来一直依靠AI来协助反洗钱和银行保密法。美国财政部恐怖主义和金融情报办公室使用人工智能来对抗恐怖主义的融资并执行制裁制度。工作队强调需要了解监管机构可以在多大程度上跟上私营部门的人工智能技术的步伐。他们还建议提高AI的开发和部署方式。工作队进一步指出，出于避免有偏见或歧视性结果的目的，必须训练大型语言模型的数据是“代表性和高质量的”。有效地使用AI在金融服务中取决于高质量，安全数据。AI系统中使用的数据的完整性至关重要，因为错误或偏见可能导致决策，监管风险或消费者危害。监管机构已开始利用AI来监控合规性和检测违规模式，但是这种做法尚未广泛。较小的金融机构由于资源限制以及将这些工具整合到现有系统中的复杂性而面临的AI技术面临重大挑战，可能会加剧竞争性差异。AI还可以用于在服务不足的社区和其他人不容易进入银行或市场的地区的竞争环境中升级。这些功能对扩大对金融产品的访问有重大影响。
配电网规划中基于事件的储能、电压调节器和基础设施升级分配
摘要 — 本文介绍了一种新颖的数值方法，旨在寻找一种可防止未来拥塞和电压问题的配电网扩建计划。预测的热和电压违规事件的持续时间和强度用于确定基础设施（即线路/电缆）升级、电压调节器和储能系统安装的潜在候选池。该方法还补充了一种算法，用于获得这些候选者的最低成本列表，该算法使用二进制线性规划解决所有约束违规事件。通过大量高分辨率准静态时间序列模拟，使用改进的 IEEE 33 总线网络和爱尔兰西部的真实 1171 总线馈线验证了该方法。考虑了三个候选池和三个成本预测，以探索该方法对不同场景的敏感性。结果表明，所提出的方法是设计师、规划人员和政策制定者的多功能工具。该方法可以确保投资计划解决所有预测的违规事件。尽管如此，我们表明接受边际违规程度是可以接受的，并且可以大大降低投资成本。
miRNA：微小调节器为前列腺癌治疗带来新希望
OFT 的主要优势之一是，对于吞咽困难的人（例如儿童、老人和患有某些疾病（例如吞咽困难）的患者）来说，它们易于服用。OFT 具有快速的口腔崩解性，这可以提高生物利用度并更快地开始起效，特别是对于水溶性低的药物。由于药片的灵活性，患者可以调整剂量以适应其独特的治疗需求。这对于需要根据患者特征或疾病阶段定制剂量的药物尤其有用。溶解度有限、稳定性低或需要特定释放曲线的活性化合物都可以使用 OFT。这使它们有资格用于各种
从监管机构和行业从业者Maulana A*，Nasrullah bin Sapa B的角度来看，印度尼西亚的清真认证过程
国内穆斯林消费者和国际市场的需求。本研究研究了印度尼西亚清真认证的监管机构和工业从业人员的观点，重点是法规的复杂性，程序性挑战和由市场需求驱动的合规性。使用描述性定性方法，本研究确定了主要问题，包括监管机构之间的责任重叠，数字化转型的影响以及政府与行业之间的协作重要性。结果表明，监管复杂性通常会引起程序上的混乱，从而妨碍了遵守情况，而BPJPH数字计划则提供了加快认证过程的机会，但面临可及性的挑战，尤其是对于农村地区的中小企业而言。此外，消费者对清真产品压力公司的高度需求使清真认证成为竞争力战略的一部分。这项研究的含义表明，在伊斯兰研究中需要采取综合方法，涉及宗教纪律，政策和企业，以发展基于伊斯兰教义的响应式经济。增加监管机构与行业之间的合作是支持印度尼西亚清真部门增长并加强其在全球清真市场中的地位的关键。摘要关键词：清真认证，法规复杂性，政府行业合作
欧洲监管机构提供有关人工智能中个人数据使用的指导
指南摘要1。匿名AI模型。EDPB认为某些AI模型不应被视为“匿名”，因为它们旨在提供个人数据作为输出（例如，在提示时使用培训中的个人数据回复的AI模型）。的确，EDPB认为，即使不是针对此类目的而设计的AI模型，培训中使用的个人数据也可能仍然“吸收”到AI模型的参数中，因此可以在使用过程中提取。因此，根据EDPB，AI模型只会被视为匿名（因此不受GDPR的约束），在这种情况下，提取和获取潜在的个人数据的可能性（直接或通过查询）“无关紧要”是“无关紧要的”，即受到控制者或其他人使用“合理的可能”来提取/获取此类个人数据的“合理含义”。
沃伦、范霍伦致审慎监管机构关于 BaaS 监管的信函 9.11.24
我们写信的目的是对传统银行、银行即服务 (BaaS) 提供商（例如 Stripe、Finastra、Synapse 和 Marqueta）以及金融科技 (fintech) 实体（例如 Venmo、Cash App、Yotta 和 Chime）之间的合作关系表示担忧。这些合作关系的快速发展可能会损害消费者的利益，同时对我们的银行体系和经济的稳定构成更广泛的威胁。1 这些合作伙伴关系将银行传统上提供的服务（例如存款、储蓄账户和借记卡）打包成一种金融科技替代品，使用 BaaS 提供商与传统银行进行对接。2 例如，Synapse Financial (Synapse) 充当金融科技公司和受监管银行之间的中介，帮助将消费者资金从 Yotta 等应用程序（一款旨在将储蓄策略游戏化的应用程序）转移到银行。 3 Synapse 的倒闭损害了超过 10 万名消费者和 2.65 亿美元的存款，4 这是 BasS 提供商和金融科技公司缺乏监管所造成危害的一个突出例子。
基于 FACS 的全基因组 CRISPR 筛选确定 DNA 损伤信号通路的关键调节因子
DNA 损伤激活信号通路对于协调多个细胞过程至关重要，必须严格调控这些过程才能维持基因组稳定性。为了提供全面、公正的 DDR 信号通路观点，我们在人类细胞系中进行了 30 次基于荧光激活细胞分选的全基因组 CRISPR 筛选，使用识别不同内源性 DNA 损伤信号蛋白的抗体来识别参与 DNA 损伤反应 (DDR) 的关键调节剂。我们发现蛋白酶体介导的加工是细胞触发喜树碱和依托泊苷诱导的 DDR 信号的早期和先决条件事件。此外，我们还确定 PRMT1 和 PRMT5 是调节 ATM 蛋白水平的调节剂。此外，我们发现 GNB1L 是 DDR 信号的关键调节剂，因为它作为辅助伴侣分子，专门调节 PIKK 蛋白。总的来说，这些筛查为进一步研究 DDR 提供了丰富的资源，可能有助于深入了解针对这些 DDR 通路以改善治疗结果的策略。
联邦监管机构批准有关房地产估价中人工智能使用和偏见风险的新规则
3 OCC、美联储、FDIC 和 NCUA 联合发布的指导意见：《跨部门评估和评估指南》，75 FR 77450, 77468（2010 年 12 月 10 日）。FHFA 的指导意见：《咨询公告 2013-07 补充指南 – 模型风险管理指南 2013-07》，FHFA 咨询公告 2022-03（2022 年 12 月 21 日）；《模型风险管理指南》，FHFA 咨询公告 2013-07（2013 年 11 月 20 日）；《第三方提供商关系监督》，FHFA 咨询公告 2018-08（2018 年 9 月 28 日）。 OCC 的指导：《模型风险管理监管指导》，OCC 公告 2011-12（2011 年 4 月 4 日）；《审计长手册》，《模型风险管理》（2021 年 8 月）；以及《第三方关系：跨部门风险管理指导》，OCC 公告 2023-17（2023 年 6 月 6 日）。美联储的指导：《模型风险管理指导》，联邦储备委员会 SR 信函 11-7（2011 年 4 月 4 日）；《跨部门第三方关系指导：风险管理》，联邦储备委员会 SR 信函 23-4（2023 年 6 月 7 日）；《外包风险管理指导》，联邦储备委员会 SR 信函 13-19（2013 年 12 月 5 日）；以及《第三方风险管理：社区银行指南》，联邦储备委员会（2024 年 5 月）。NCUA 的指导：评估第三方关系，NCUA 监管函 07-01（2007 年 10 月）；以及对第三方服务提供商的尽职调查，NCUA 函 01-CU-20（2001 年 11 月）。FDIC 的指导：采用模型风险管理监管指南，FDIC FIL-22-2017（2017 年 6 月 7 日）；第三方关系跨机构指南：风险管理，FDIC（2023 年 6 月 6 日）；以及第三方风险管理，社区银行指南，FDIC FIL-19-2024（2024 年 5 月 3 日）。CFPB 的指导：CFPB，合规公告和政策指南； 2016-02，《服务提供商》（2016 年 10 月 31 日）；CFPB，《检查程序 - 合规管理审查》（2017 年 8 月）。