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红细胞TN.PDF -Serendip Studio
在这种分析和讨论活动中，学生了解干细胞，细胞分化以及表观遗传变化和转录因子如何有助于细胞分化。当学生分析人体如何制作红细胞时，引入了这些概念。在此活动中，学生会回顾转录和翻译，有丝分裂以及细胞器功能的各个方面。在开始这项活动之前，学生应该对细胞器，有丝分裂以及转录和翻译有基本的了解。To introduce or review transcription and translation, you may want to use the hands-on activity, "From Gene to Protein – Transcription and Translation" ( https://serendipstudio.org/sci_edu/waldron/#trans ) or the analysis and discussion activity, "From Gene to Protein via Transcription and Translation ( https://serendipstudio.org/exchange/bioactivities/trans）根据下一代科学标准学习目标2：•学生将了解纪律核心思想LS1.B：成长和
通过社交机器人增强手卫生实践...
基于个性化会话建议（PSR）扩展了传统的顺序推荐模型（通常是基于最近的活动会话建议下一个项目），以利用用户的历史会话在当前会话中进行短期推荐。但是，现有的PSR方法面临两个局限性：（1）将离线会话统一地视为静态数据，并依靠用户嵌入来表示个性化信息，以忽略随着时间的推移的动态演变，随着会话在实际应用中的进展可能会发生显着变化。（2）关注准确性，即推荐与最近互动相关的项目，忽略了多方面要求的平衡，以达到用户满意度，即多样性，新颖性和偶然性。因此，我们引入了多目标PSR（MOPSR）任务，并提出了层次决策变压器（HDT）框架，该框架严格地模拟了跨会话和内部用户的顺序优先转换，以平衡建议准确性与上述目标。要解决第一个问题，DT Inter-ensess DT通过维护目标状态，动态地跟踪用户在跨会话中的长期偏好。此目标状态是个性化信息，可以通过会议内的DT与短期状态合作提出建议。为了应对第二个限制，我们提出了会议和会议内意外回报，以权衡有关多样性，新颖性和偶然性的相关建议和用户偏好。层次回报可帮助推荐人准确地确定用户指示的信号以及多目标首选项的变化。为了验证我们的方法对MOPSR的有效性，我们将HDT应用于四个最先进的顺序推荐模型，并在两个公开可用的数据集上进行验证。实验结果表明，（1）HDT可以广泛概括顺序模型，以求解MOPSR任务，以逐步生成
Serendipita Indica和Zhihengliuella sp的协同影响。 ISTPL4在稻米中缓解砷应激
砷（AS）是一种剧毒的金属，它会干扰植物的生长并破坏植物中各种生化和分子过程。在这项研究中，通过对根部内生菌的缝合体和静脉细菌的联合接种s sp。ISTPL4。 进行了一项随机实验，其中水稻在受控条件和压力条件下生长。 对照组由未经治疗和未压力的植物（C1），治疗和未压力的植物（C2），压力和未处理植物（T1）以及受压力和处理的植物（T2）组成（T2）。 各种表型特征，例如芽长（SL），根长度（RL），新鲜重量（SFW），根新鲜重量（RFW），芽干重（SDW）和根干重（RDW）和生化参数，以及绿比植物含量，蛋白质含量，蛋白质含量以及抗氧化剂的剂量。 在T2中增加了各种抗氧化剂酶的活性，随后是T1植物。 此外，在4.11μmolmg -1，2.53μmg -1，2.53μmg -1和3.62μmg -1，分别分别在4.11μmolmg -1，2.53μmg -1，2.53μmg -1，2.62μmg -1 fw植物中发现了高浓度的植物激素（ET），Gibberellic Acid（GA）和细胞分裂素（CK）。 AA的结果表明，与T1植物的根相比，T2植物的根（131.5 mg kg -1）的积累增加了（120 mg kg -1）。 它表明，与未接种的植物相比，微生物处理植物根部的积累和隔离量增加（T1）。ISTPL4。进行了一项随机实验，其中水稻在受控条件和压力条件下生长。对照组由未经治疗和未压力的植物（C1），治疗和未压力的植物（C2），压力和未处理植物（T1）以及受压力和处理的植物（T2）组成（T2）。各种表型特征，例如芽长（SL），根长度（RL），新鲜重量（SFW），根新鲜重量（RFW），芽干重（SDW）和根干重（RDW）和生化参数，以及绿比植物含量，蛋白质含量，蛋白质含量以及抗氧化剂的剂量。在T2中增加了各种抗氧化剂酶的活性，随后是T1植物。此外，在4.11μmolmg -1，2.53μmg -1，2.53μmg -1和3.62μmg -1，分别分别在4.11μmolmg -1，2.53μmg -1，2.53μmg -1，2.62μmg -1 fw植物中发现了高浓度的植物激素（ET），Gibberellic Acid（GA）和细胞分裂素（CK）。AA的结果表明，与T1植物的根相比，T2植物的根（131.5 mg kg -1）的积累增加了（120 mg kg -1）。它表明，与未接种的植物相比，微生物处理植物根部的积累和隔离量增加（T1）。我们的数据表明，这种微生物组合可通过增加SOD，CAT，CAT，PAL，PPO和POD等抗氧化剂的活性来减少植物的毒性作用。此外，水稻植物可以承受由于在存在微生物组合的情况下的植物激素的主动合成而承受的应力。
CRISPR 镰状细胞 SH - Serendip Studio
A. 1948 年，一位医生报告称，镰状细胞性贫血症患儿在新生儿时期，红细胞中只有极少数呈镰状。这位医生认为，新生儿的红细胞受到胎儿血红蛋白含量较高的保护。B. 1972 年至 1994 年的研究表明，一些镰状细胞病患者携带的基因可导致出生后持续产生胎儿血红蛋白。这些镰状细胞病患者的镰状细胞病较轻，寿命更长。C. 1995 年的一项研究发现“羟基脲可重新激活胎儿血红蛋白的产生，从而减少成人镰状细胞病发作的次数和严重程度……但羟基脲会引起毒性，并且仅对大约一半的患者有帮助。”来源：“镰状细胞基因疗法可提高胎儿血红蛋白：70 年的发现时间表”( https://answers.childrenshospital.org/sickle-cell-gene-therapy-bcl11a-timeline/ )
偶然性和固有的非线性思维可以帮助解决气候和环境难题
人类目前面临着一项关键挑战，该挑战决定了它的存在，不仅是在个人，种族或民族层面上，而且在整个物种上：反对气候变化和环境退化的斗争。要赢得这场战斗，人类需要创新和非线性思维。自然长期以来一直是拯救人类生命的不可想象的发现的大量信息来源。本文表明，通过了解偶然性的性质，出现和机制，人类的生存技巧，人类可以利用它来从自然中学习并产生基于自然的创新，以解决气候和环境退化危机。在人工智能时代（AI）扩散时代，AI将是一个至关重要的工具，提供导航和有用的信息，以利用气候和可持续性科学中偶然性的力量。然而，一种融合了与自然有关的核心价值观并将环境可持续性融合在一起的环保文化，因为需要建立时代的良心来指导和控制AI-Leveraveraver的偶然性的巨大力量。本文应用的见解是从“新的偶然性理论：自然，出现和机制”的书中得出的。
偶然性的故事：从硫素蛋白到gliflozins
自古以来就已经认识到抽象糖尿病。但是，只有在1800年代后期，我们才意识到血糖调节的主要器官是胰腺。20世纪目睹了胰岛素纯化，这彻底改变了糖尿病的治疗；随后是口服抗糖尿病药物的发展。钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂或链霉菌素是最新类。独特的心脏和肾脏保护作用将它们与其他口服抗糖尿病药物分开。在这里，我们介绍了这些抑制剂发展的历史，这可以说是肾脏科中最热门和最愉快的话题。第一个偶然性是Koninck和Stas（著名的Pomology专家Van Mons教授的助手）；这些研究人员在苹果树的树皮上隔离了一种称为菲洛津（菲洛津）的结晶糖苷，同时在老板的托儿所工作。他们的发现于1835年以德语出版。半个世纪后的第二个偶然性来自冯·梅林（Von Mering）教授，后者决定对狗进行phlorizin。Oskar Minkowski最初观察到的多尿症比葡萄糖尿。深刻地，冯·梅林（Von Mering）假定腓洛依蛋白会影响肾脏。在1887年，他们报告说，硫氟素诱导糖尿病患者的葡萄糖尿。第三个偶然性是硫氟素会导致几种胃肠道副作用，并且口服生物利用度较差。第一种基于磷酸素的药物进入试验是T-1095。2015年EMPA-REG结果试验报告了极其第一个临床上可获得的Gliflozin是Dapagliflozin，分别于2012年和2014年在欧洲和美国获得批准。
我们没有被告知有关基因编辑的内容-Serendipity
不要期望在您的夜间新闻或日报上听到此报道，但是官方指定的数据收集者为欧盟Eudravigilance而言，为药物不良事件而言；对于英国，MHRA黄牌系统和美国CDC The Vaers（Reveal）报告了192年21,192的死亡，截至2021年6月19日，严重伤害为2,698,177。这在现代医学史上是前所未有的，迄今为止，没有政府的反应可以停止任何注射。公认的预防原则将要求对这项人类实验的立即暂停，直到进行彻底的独立研究。有些人认为这必须是故意的。我把它留给你判断。在这里，我分享了一项研究，我回顾了有关mRNA刺戳实际上如何在人体中起作用的研究。回想一下，我们从未见过对其中任何一个的长期大鼠研究。我们人类是豚鼠。
意外发现的终结：人工智能会消除日常生活中的机会和选择吗？
软件定义了我们的日常体验！家庭和工作场所的沟通主要由软件介导。我们所做的选择，从我们阅读的新闻文章到我们观看的电影和我们约会的人，在很大程度上都是由软件支持的。个性化新闻门户、导航系统、社交媒体平台、购物门户、音乐流媒体服务和约会应用程序只是影响我们体验、思考和行动的一些系统的例子。人机交互的改进导致这些系统在许多领域得到广泛采用。人工智能了解用户及其偏好，并努力简化交互，减少了做出主动决策的需要，从而消除了机会和选择。这是否会导致高度优化的系统——显然对用户非常有用，但同时终结了我们生活中的随机性和偶然性？简化的内容创建、推荐系统和增强现实是实现这一目标的驱动因素。以人为中心的交互式人工智能是否可以帮助用户掌控一切，还是这只是一种幻觉？