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人工智能聊天机器人在联合生物信息学知识图谱数据探索中的潜力
每年发布的科学数据集数量激增，这表明集中式方法可能不是未来的解决方案，因为它们存在可扩展性差、维护困难和数据冗余等问题。作为这种增长的一个例子，2023 年核酸研究分子生物学数据库集合中共有 1700 多个数据库 [ 1 ]。据 Sever 等人 [ 2 ] 称，开放研究数据访问和检索的未来是联合的。然而，联合数据访问也面临着巨大的挑战。要将其引入领域专家的日常实践中，需要在技术堆栈的许多层面上进行改进，包括更好的联合查询计划和面向用户的服务。这些将在抽象出数据访问日益增长的复杂性方面发挥关键作用，从而实现联合数据集的更大规模（重新）使用。在本文中，我们认为大型语言模型和对话式人工智能 (AI) 技术（也称为 AI 聊天机器人，例如 ChatGPT）的最新进展可以在促进数据访问方面发挥作用，即使在更具挑战性的联合知识图谱情况下也是如此。我们通过来自 SIB 瑞士生物信息学研究所 1 的选定示例，深入了解对话式 AI 可以帮助研究人员从丰富的公共生物信息学数据中受益的领域。SIB 是一家卓越的联合机构，负责管理不断增长的可互操作的生物信息学知识图谱目录 2 。我们展示了一个
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
引用：M.A。Tokareva，A.A。 papin，在粘弹性多孔培养基中的两个不混溶液体过滤，J。Sib。美联储。大学。数学。 Phys。，2025，18（2）
全球变暖的问题是最重要的现代科学问题之一。二氧化碳的排放是导致地球气候全球变化的原因之一。在深层地层中二氧化碳的地质存储被认为是将温室气体排放减少到大气中的关键跨度方法，因此它们对气候的反馈。这种方法已在与增强的石油回收相关的应用中使用了几十年。正在进行许多工业，示范和试点项目，与地质二氧化碳存储相关的过程和技术在理论上和实验研究中进行了研究。深盐水地层是地质单位，由于其全球分布，估计具有最高的存储潜力。在此类形成中建模和监视CO2存储的方法正在世界许多地方迅速发展。此类过程建模的基本假设是，在二氧化碳注入后，地层内的空隙空间被两种流体占据：天然盐水和注入的二氧化碳[1]。两相模型也用于描述产生气场的CO2固相。在[2]中，位于河流沉积盆地（意大利）中生产的气体中的三个注入井的CO2固相情景以了解二氧化碳注入的地质力学后果的最终目标进行了建模。从地质力学的角度分析了该过程，其中解决了以下主要问题：预测地球可能的垂直升高以及对表面基础设施的相应影响；评估储层中引起的应力状态，并可能形成裂缝，并分析现有断层的激活风险。
研究文章通过多元化学替代品的协同贡献
钠离子电池（SIB）的O3型层状氧化物阴极被认为是完全满足未来实际应用需求的最有前途的系统之一。然而，在多个方面的致命问题，例如空气稳定性差，不可逆的复杂多相进化，较低的骑自行车寿命和差的工业可行性限制了其商业化的发展。在这里，稳定的无共欧3型nani 0.4 cu 0.05 mg 0.05 mn 0.4 ti 0.4 ti 0.1 o 2具有大规模生产的阴极材料可以解决这些问题的实际SIB。由于多元素化学替代策略的协同贡献，这种新颖的阴极不仅显示出良好的空气稳定性和热稳定性以及简单的相位转换过程，而且还可以在半电池和全电池系统中提供出色的电池性能。同时，利用各种高级表征技术来准确破译晶体形成过程，原子排列，结构演化和固有的效果机制。令人惊讶的是，除了限制了不利的多相转化和增强空气稳定性外，精确的多元素化学替代工程还显示出固定的影响，以减轻晶格菌株的高结构可逆性，并扩大了合理的层间间隔，从而增强了NA + NA + NA + NA + DII效率，从而实现了出色的全面效果。总体而言，这项研究探讨了多元素化学替代策略的基本科学理解，并为增加商业化的实用性开辟了新的领域。
1934 年航空年鉴 - 航空航天工业协会
1919 年的航空计划向威尔逊总统报告说，不可能突然制造航空设备来应对国家紧急情况，人员培训，包括工程、生产、检查、维护和操作力量——涵盖大约 50 个不同的行业和大约 75 个行业——在战争紧急情况下进行时已被证明是一项艰巨的任务。
钠离子电池材料项目的特殊初始结果
高性能，低成本，可持续采购的SIBS材料将满足不断增长的替代电池技术的需求。当前的硬碳材料通常来自碳质前体，例如在高温下进行长时间加热的螺距（石油和天然气行业的副产品）。这是一个非常能量消耗的过程，与使用化石燃料衍生的原料相结合，具有显着的环境足迹。此外，中国是世界上主要的硬碳材料供应商，QUT正在开发的过程旨在提供替代的西方阳极材料供应，从而降低了SIB细胞制造商的主权风险。
在锂离子和钠离子电池电极日历期间对纵向皱纹的表征和理解的方法
锂离子电池（LIB）电池的制造遵循一个复杂的过程链，在该过程链中，单个过程影响后续过程。同时，对电池性能，可持续性和成本尤其增加了要求，迫使创新电池材料，生产技术和电池设计的开发。日历过程直接影响电极的体积密度，因此会影响电池电池的体积密度。日历仍然具有挑战性，因为它会在电极中引起高应力，从而导致缺陷，从而增加排斥率。电极材料与过程之间的相互作用以及缺陷的形成仍未完全了解，尤其是在使用新的材料系统时。在这种情况下，钠离子电池（SIB）是一种锂后电池系统，是克服常规LIB的局限性的有前途的选择。因此，本文介绍了第一种材料和机器独立的方法来描述和理解缺陷类型的纵向皱纹，该方法主要出现在电极的未涂层电流收集器边缘和运行方向上。目的是根据其几何形状系统地表征纵向皱纹。自动数据采集是通过激光三角测量系统和3D扫描系统进行的。几何值是根据原始数据计算的，并与所选的过程参数相关。无论材料如何，该方法都是适用的，如SIB的LIB和硬碳阳极的NMC811阴极的示例性结果所示。通过使用两个不同的试点日历，可以显示数据采集可以独立于机器进行。提出的方法有助于寻找解决方案，以避免在任何电池电极中纵向皱纹，从而降低排斥率。
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机器学习方法和统一的数据集改善了免疫原性的新抗原预测
Markus M€Uller，1，2，2，3，4， * Florian Huber，1，2，3 Marion Arnaud，1，2，3 Anne I. Talita Gehret, 1, 2, 3 Aymeric AUGER, 1, 2, 3 Brian J. Stevenson, 3, 4 George Coukos, 1, 2, 3, 5 Alexandre Harari, 1, 2, 3, 5 and Michal Bassani-Sternberg 1, 2, 3, 5, 6, * 1 Ludwig Institute for Cancer Research, University of Lausanne, 25a, 1005 Lausanne, Switzerland 2肿瘤学系，中心医院维多伊大学（CHUV），Rue du Bugnon Rue du Bugnon 46，1005 Lausanne，瑞士洛桑3，瑞士1011 Agora Cancer Research Center，瑞士4 SIB SWISS SWISS Institute of BioIninformitics，Sorge Districtics，Sorge Districtics，Sorgeanne，Switzerland，Switzerland 5 （CHUV），瑞士洛桑（Lausanne），卢桑（Lausanne），第46页，瑞士6铅联系 *通信：markus.muller@chuv.ch（M.M.M.），michal.bassani@chuv.ch（M.B.-S.）https://doi.org/10.1016/j.immuni.2023.09.002