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加勒比海技术专家揭示了前5名AI创新和
对于佛罗里达州劳德代尔 - 2025年2月6日 - 人工智能（AI）正在全球重塑行业，而在加勒比海地区的招待也不例外。在加勒比海酒店和旅游协会（CHTA）主持的最新加勒比海酒店业交流论坛（CHATA）上，行业专家分享了对AI如何彻底改变客人体验，简化运营并保留该地区充满活力的文化的见解。这是每个酒店领导者应该知道的前五名趋势：1。高科技遇到高触摸AI并不是要替换人们，而是要赋予他们权力。通过自动化重复任务，AI释放了员工，以专注于提供个性化的，真实的客人体验。Adam Mogelonsky是Mogel Consulting Limited的首席小组成员兼合伙人，他强调：“酒店从根本上是人与人之间的行业。 AI应该解放团队，以增强与客人的人际关系。”这种方法可确保技术精简运营，但款待的核心（固定，有意义的互动）在最前沿 2。 数据集成将尽管可以访问大量的来宾数据，但仍将解锁新的收入流，但许多酒店都在限制其潜力的孤立系统中挣扎。 专家预测，2025年将是无缝数据集成的一年，这是通过高级API和中间件使其成为可能的。 通过实时分析和机器学习，酒店可以解锁可操作的见解，以增强客人的旅程并获得收入。 3。 这些虚拟助手的操作24/7，处理多种语言，并满足客人和员工的需求。Adam Mogelonsky是Mogel Consulting Limited的首席小组成员兼合伙人，他强调：“酒店从根本上是人与人之间的行业。AI应该解放团队，以增强与客人的人际关系。”这种方法可确保技术精简运营，但款待的核心（固定，有意义的互动）在最前沿2。数据集成将尽管可以访问大量的来宾数据，但仍将解锁新的收入流，但许多酒店都在限制其潜力的孤立系统中挣扎。专家预测，2025年将是无缝数据集成的一年，这是通过高级API和中间件使其成为可能的。通过实时分析和机器学习，酒店可以解锁可操作的见解，以增强客人的旅程并获得收入。3。这些虚拟助手的操作24/7，处理多种语言，并满足客人和员工的需求。具有成本效益的AI解决方案对于预算有限，AI驱动的聊天机器人提供了一个实用的起点。Zoëtry®MarigotBay St. Lucia的信息技术经理Christus Gill兼首席小组成员指出：“ AI Chatbots是提高生产力和客人满意度的负担得起，有效的方法，使员工可以专注于高价值的互动。”除了聊天机器人之外，酒店还可以开始集成可访问的AI工具以满足特定需求。“就AI在短期内可以做的事情而言，” Mogelonsky说，“考虑上下文营销信息，售后销售销售，具有自适应内容的网站，动态房间可用性，个性化的行程计划，响应式员工计划，来宾反馈
天鹅绒蠕虫粘液蛋白的完整序列显示...
天鹅绒蠕虫（Onychophora）的粘液是一种坚固且完全可生物降解的蛋白质材料，在射精后，它经历了快速的液体向固醇过渡到Ensnare Prey。然而，粘液自组装的分子机制仍未得到充分理解，尤其是因为粘液蛋白的主要结构尚不清楚。结合了转录组和蛋白质组学研究，作者获得了粘液蛋白的完整主要序列以及粘液自组装的识别的关键特征。高分子量粘液蛋白在N-和C末端中含有半胱氨酸残基，可通过二硫化键介导多蛋白质复合物的形成。N末端中的低复杂性结构域也被鉴定出来，并建立了其液态液相分离的倾向，这可能在粘液生物结构中起核心作用。使用固态核磁共振，粘液蛋白的刚性和灵活域映射到特定的肽结构域。主要的粘液蛋白的完整测序是迈向受天鹅绒蠕虫粘液启发的聚合物可持续制造的重要一步。
合成和基因组调控元件揭示顺式
摘要 在胚胎干细胞 (ESC) 中，核心转录因子 (TF) 网络建立了多能性所必需的基因表达程序。为了解决四种关键 TF 之间的相互作用如何促进小鼠 ESC 中的顺式调控，我们分析了两个由 SOX2、POU5F1 (OCT4)、KLF4 和 ESRRB 的结合位点组成的大规模并行报告分析 (MPRA) 文库。合成的顺式调控元件与具有可比结合位点配置的基因组序列之间的比较揭示了调控语法的某些方面。合成元件的表达受结合位点的数量和排列的影响。这种语法对基因组序列的作用很小，因为基因组序列的相对活性最好通过预测的结合位点占用率来解释，而与结合位点身份和定位无关。我们的结果表明，转录因子结合位点 (TFBS) 的影响受位点顺序和方向的影响，但在基因组中，TF 的整体占用率是活性的主要决定因素。
荧光传感器在灵长类动物的大脑中揭示了多巴胺信号
大多数人都熟悉帕夫洛维亚的调节，其中奖励的预期行为遵循了预测的刺激。这种机制的背后是纹状体中释放的多巴胺，纹状体是皮层基底神经节的最大结构，它连接运动运动和动机。然而，尚不清楚将哪种多巴胺信号传输到纹状体以引起灵长类动物的行为。
显示DON（Accuscan Pro）
计时器（Neogen项目9426,9452）揭示样品杯架（Neogen Item 9475）移液器，100 µL（Neogen Item 9860，9290）移液管提示，1-200 µL（Neogen Item 9407，9410，9410，9417）100–1,000 µL（NEEGENTOR 100-1,000 µL（NEEGENT）µL（NEEGENTOR）µL（NEEGONTOR µL（NEEGENT）µL（NEEGENT µL（NEEN）µL（NEEGENT µL（NEEGENT）µL（NEEGENT µL（NEEGENT）µL（ 9464,9487）蒸馏或去离子水Accuscan黄金读取器（Neogen Item 9595）或Accuscan Pro读取器最大1水水溶液包（Neogen Item 8089）最大1 – G50水性提取数据包（Neogen Item 8089G）
onco/dible™dx肺和结肠癌测定法
结直肠癌（CRC）是癌症死亡的第三主要原因，仅次于肺和前列腺（男性）或乳腺癌（女性）癌症。2020年，估计有104,610例新病例（男性52,340例，女性52,270例）和43,340例新病例（男性为25,960例（男性25,960例，女性17,380例），在美国将在美国诊断为53,200人，其中53,200人将死亡，这些人将死亡53,200人。美国癌症协会的研究表明，美国有55％的CRC可以归因于可改变的危险因素，例如吸烟，体重，运动，红色或加工肉类的消耗，低钙摄入量，大量酒精消耗以及水果，蔬菜和纤维的摄入量非常低。最近被诊断为CRC的患者的预后相对较好，有64％的患者（在所有阶段）存活了5年诊断。在1970年至2017年之间，死亡率降低了54％，这主要是由于风险因素变化，筛查增加和治疗方案的改善（1）。
keras/tensorflow用于免疫障碍的药物设计
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2023年9月24日。 https://doi.org/10.1101/2023.09.22.559001 doi：Biorxiv Preprint
细胞间CRISPR筛查显示癌细胞吞噬作用的调节剂
✉函数和材料请求应发给迈克尔·C·巴西克（Michael C. Bassik）。bassik@stanford.edu。作者贡献R.A.K.和M.C.B.构思并设计了这项研究。R.A.K. 为全基因组CRISPR筛选设计了癌症 - 巨噬细胞共培养系统。 R.A.K. 在S.L.的帮助下，在Ramos细胞和J774细胞中进行了CRISPR屏幕。 和K.S.和B.M. 在KARPAS-299细胞中进行了CRISPR屏幕。 Y.N. 在J.S.的建议下，在NSG小鼠中进行了体内小鼠实验。 a.m.m. 和A.A.B. 通过I.L.W.的建议进行了合成小鼠实验。 和F.V.-C。 D.F. 生成了APMAP同源模型。 J.A.S. 在C.C.的建议下分析了不同癌症类型中差异表达的TCGA数据。 L.J.-A. 分析了单细胞RNA-sequering数据。 R.A.K. 和M.G. 进行了incucyte分析以验证CRISPR淘汰赛。 R.A.K，M.G。 和S.L. 克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。 R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。R.A.K.为全基因组CRISPR筛选设计了癌症 - 巨噬细胞共培养系统。R.A.K. 在S.L.的帮助下，在Ramos细胞和J774细胞中进行了CRISPR屏幕。 和K.S.和B.M. 在KARPAS-299细胞中进行了CRISPR屏幕。 Y.N. 在J.S.的建议下，在NSG小鼠中进行了体内小鼠实验。 a.m.m. 和A.A.B. 通过I.L.W.的建议进行了合成小鼠实验。 和F.V.-C。 D.F. 生成了APMAP同源模型。 J.A.S. 在C.C.的建议下分析了不同癌症类型中差异表达的TCGA数据。 L.J.-A. 分析了单细胞RNA-sequering数据。 R.A.K. 和M.G. 进行了incucyte分析以验证CRISPR淘汰赛。 R.A.K，M.G。 和S.L. 克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。 R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。R.A.K.在S.L.的帮助下，在Ramos细胞和J774细胞中进行了CRISPR屏幕。和K.S.和B.M.在KARPAS-299细胞中进行了CRISPR屏幕。Y.N. 在J.S.的建议下，在NSG小鼠中进行了体内小鼠实验。 a.m.m. 和A.A.B. 通过I.L.W.的建议进行了合成小鼠实验。 和F.V.-C。 D.F. 生成了APMAP同源模型。 J.A.S. 在C.C.的建议下分析了不同癌症类型中差异表达的TCGA数据。 L.J.-A. 分析了单细胞RNA-sequering数据。 R.A.K. 和M.G. 进行了incucyte分析以验证CRISPR淘汰赛。 R.A.K，M.G。 和S.L. 克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。 R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。Y.N.在J.S.的建议下，在NSG小鼠中进行了体内小鼠实验。a.m.m.和A.A.B.通过I.L.W.的建议进行了合成小鼠实验。和F.V.-C。 D.F.生成了APMAP同源模型。J.A.S. 在C.C.的建议下分析了不同癌症类型中差异表达的TCGA数据。 L.J.-A. 分析了单细胞RNA-sequering数据。 R.A.K. 和M.G. 进行了incucyte分析以验证CRISPR淘汰赛。 R.A.K，M.G。 和S.L. 克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。 R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。J.A.S.在C.C.的建议下分析了不同癌症类型中差异表达的TCGA数据。L.J.-A. 分析了单细胞RNA-sequering数据。 R.A.K. 和M.G. 进行了incucyte分析以验证CRISPR淘汰赛。 R.A.K，M.G。 和S.L. 克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。 R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。L.J.-A.分析了单细胞RNA-sequering数据。R.A.K. 和M.G. 进行了incucyte分析以验证CRISPR淘汰赛。 R.A.K，M.G。 和S.L. 克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。 R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。R.A.K.和M.G.进行了incucyte分析以验证CRISPR淘汰赛。R.A.K，M.G。 和S.L. 克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。 R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。R.A.K，M.G。和S.L.克隆的sgrna载体和产生的基因敲除细胞系。R.A.K. 进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。 M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。R.A.K.进行了蛋白质印迹，共聚焦显微镜和药物滴定。M.G.，S.L。 和R.A.K. 进行了流式细胞仪分析。 R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。M.G.，S.L。和R.A.K.进行了流式细胞仪分析。R.A.K. 和S.L. 执行了RNA-sequest，D.Y. 和K.L. 分析了RNA测序数据。 D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。R.A.K.和S.L.执行了RNA-sequest，D.Y.和K.L.分析了RNA测序数据。D.Y. 帮助设计了寡核苷酸子图和K.S. 克隆了子图。D.Y.帮助设计了寡核苷酸子图和K.S.克隆了子图。R.A.K. 和M.C.B. 写了手稿。 所有作者都讨论了结果和手稿。R.A.K.和M.C.B.写了手稿。所有作者都讨论了结果和手稿。
虚拟脑仿真揭示了神经退行性痴呆中的网络特异性参数
1 Unit of Digital Neuroscience, IRCCS Mondino Foundation, Pavia, Italy, 2 Department of Brain and Behavioral Sciences, University of Pavia, Pavia, Italy, 3 Berlin Institute of Health, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany, 4 Department of Neurology with Experimental Neurology, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Corporate Member of Freie Universität柏林和洪堡大学，德国柏林，柏林，5伯恩斯坦重点的国家依赖性和伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林，德国，6爱因斯坦神经科学中心柏林，柏林，柏林，德国，德国，德国，7 Einstein Cente di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy, 9 IRCCS Mondino Foundation, Pavia, Italy, 10 Advanced Imaging and Artificial Intelligence Center, IRCCS Mondino Foundation, Pavia, Italy, 11 University Institute of Advanced Studies (IUSS), Pavia, Italy, 12 Unit of Behavioral Neurology, IRCCS Mondino Foundation, Pavia, Italy, 13 Institut de Neurosciences dessystèmes，Inserm，Ins，Aix Marseille University，Marseille，法国，法国14 NMR研究部，皇后广场多发性硬化症中心，神经素流弹片系，UCL皇后广场神经病学研究所，伦敦皇后广场神经学研究所，英国，英国，DIV>
模拟揭示了上新近气候周期性区域间差异的原因
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