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抗体工程和SpyTag-SpyCatcher技术
间谍肽 - 13个氨基酸标签和间谍蛋白蛋白来自第二个免疫球蛋白样胶原蛋白粘附蛋白结构蛋白，源自pyogenes链球菌的纤连蛋白结合蛋白。胶原蛋白粘合剂结构域自然包含赖氨酸（LYS）侧链和天冬氨酸（ASP）的侧链之间的无肽内键[5,6]。通过拆分该域并进行碎片的合理工程，即肽，即包含反应性ASP残基的spytag和小蛋白质，即含有反应性Lys残基的spycatcher，是含反应性Lys残基和谷氨酸（GLU）残基所必需的，形成型催化剂时，将形成型三重时，该蛋白是键合的。间谍反应在pH，温度和缓冲液的不同条件下以高收率发生，并且自从其概念之后，这两个组件随后被优化，创建版本2和3（spytag2-spycatcher2，spytag3-spycatcher3），在该反应时间从小时缩短到5分钟[5]。
3 - 人工智能驱动的钢筋混凝土海港最低限度破坏性修复方法_UROS_Panagiotis Spyridis_Emilio Bastidas-Arteaga
钢筋混凝土结构是沿海基础设施的重要组成部分，为周边自然环境和城市人口的安全和繁荣奠定了基础。然而，这些结构越来越受到氯离子腐蚀的威胁，氯离子腐蚀是导致其恶化的主要因素，尤其是在海洋环境中 1,2 。氯离子渗透混凝土，导致钢筋腐蚀，破坏结构完整性，缩短这些基础设施的使用寿命。氯化物侵入受到周围环境条件（包括气候变化）的广泛影响 3 。此外，极端事件和海平面上升导致此类结构的荷载制度加剧，从而增加了需求 4 。最后，新建筑或大规模重建活动的实施损害了气候缓解和环境保护目标 5 。
支持公民科学中的人与机器共同学习：重力间谍的教训
我们探讨了公民科学中人类和机器学习之间的双向关系。从理论上讲，该研究借鉴了近端开发区（ZPD）概念，这使我们能够描述人类学习的AI增强，人类对机器学习的增强以及如何设计任务以促进共学习。该研究采用了设计科学方法来探索重力间谍公民科学项目的设计，部署和评估。这些发现突出了共同学习的挑战和机遇，人类和机器都会为彼此的学习和能力做出贡献。这项研究在文献中涉及共同学习的出发点，并开发了一个设计项目的框架，其中人类和机器相互增强了彼此的学习。这项研究通过强调ZPD支持正在进行的志愿者学习，并使机器学习与不断发展的数据保持一致，从而为现有文献做出了贡献。该方法为项目可扩展性，参与者参与和自动化考虑提供了潜在的好处，同时承认教程，社区访问和专家参与支持学习的重要性。
13:15 研讨会组织者：Spyros Yannopoulos sny
Benedetto Bozzini 是意大利米兰理工大学应用物理化学教授、电池材料工程实验室协调员和能源系执行委员会成员。他的研究活动涵盖了电化学材料科学和光谱电化学交叉领域的广泛领域，重点关注电池材料，既涉及开发新型材料和电化学装置的电化学合成，也涉及推动在分子水平上理解原位电化学界面的能力。特别是，他专注于电化学储能装置的原位非线性和 X 射线光谱和显微光谱，以及原位 X 射线和中子成像。
医学博士教授。 RejkoKrüger
Spyridon Sofos博士和Jasmin Schulz博士抽象现实世界的患者数据和人工智能（AI）算法是加速数字健康革命的核心。它有望为有或没有疾病的人提供直接利益，并有望成为数字经济体的主要驱动力。通过与法国最盛大的数字健康计划合作，德国的巴登·瓦尔腾堡（Baden-Württemberg）和瑞士的巴塞尔（Basel），Clinnova计划采取了必要的步骤，以建立共同的数据互操作性和数据集成方法，以弥合生物医学研究和医疗保健的世界。Clinnova概念化了跨境的功能，是一项精确的医学计划，涉及卢森堡，法国，德国和瑞士的大学医院和私人诊所的主要临床医生。使用炎症性肠病（IBD），风湿性疾病（RD）和多发性硬化症（MS）的临床，生物医学和患者生成的数据，Clinnova Partners强调数据质量和标准化以训练有效的AI算法。在第一步中，目标是对慢性免疫疾病的个性化治疗的治疗决策支持。在第二步中，Clinnova打算通过实现假设驱动的努力来描述共享疾病的病因，新颖的生物标志物和治疗靶标以及预防提示来加速基础研究。在卢森堡，在CHL的Spyridon Sofos博士的医疗领导下，今年早些时候在IBD启动了第一位潜在的患者队列。
老师，培训师，律师，间谍：生成性AI如何弥合或扩大以工人为中心的福利数字表型
计算技术在工作中的越来越多的集成也看到了数据驱动和算法工具的概念化和开发，旨在改善工人的健康和绩效。但是，研究和实践都揭示了这些工具的有效性和部署的几个差距。与此同时，生成AI的最新进展高高了大型语言模型（LLMS）在处理人类相互作用的自然语言内容方面的巨大功能。本文探讨了LLMS促进以工人为中心的福利评估工具（WATS）的机会。特别是，我们将LLM的特征映射到已知的WAT挑战。我们强调了LLM如何桥接甚至扩大工人中心WAT中的差距。本文旨在激发新的研究方向，重点是赋予工作人员能力并预期将LLM与工作场所技术融合在一起的危害。
gmcspy：python中遗传最小切割集的有效计算
表1：GMCS计算基准测试研究中使用的宝石摘要。我们考虑了大肠杆菌核心（Orth等人，2010年）; E. Coli，IML1515（Monk等人，2017年）; P. Putida，IJN1463（Nogales等人，2020）; S. cerevisiae，酵母-GEM V8.7.0（Lu等，2019）；和人类细胞，人类v1.16.0（Robinson等人。，2020年）。在人类细胞的情况下，我们考虑了两种情况：在最普遍的生长培养基（人类GEM V1.16.0）和HAM的生长培养基（Human-Gem v1.16.0_culturemedia）下。根据反应数量，代谢产物和基因的数量，考虑的每种情况的维度。最后三列分析是否（是否）考虑了所考虑的不同方法，可以将考虑的方法应用于搜索相应的GEM的GMCS。
全球间谍软件行业为何继续蓬勃发展……
2021 年，16 家媒体组成了一个名为 Pegasus 项目的联盟，以调查以色列公司 NSO 集团授权的军用级间谍软件。该联盟的两个合作伙伴 Forbidden Stories 和 Amnesty International 获得了一份由 NSO 客户“选定目标”的五万个电话号码名单。该小组分析了这些号码，并将其与特定个人和黑客进行匹配。调查结果令人震惊。从原始名单中，分析师确定了分布在 50 多个国家的一千多名目标个人。受害者包括“几名阿拉伯王室成员、至少 65 名企业高管、85 名人权活动家、189 名记者以及 600 多名政客和政府官员——包括内阁部长、外交官以及军事和安全官员。”1 Pegasus 目标名单上还发现了至少 10 名总理、3 名总统和 1 名国王。此次调查在全世界引起了震动。这激起了公众的愤怒，并迫使美国将 NSO 集团列入黑名单，使该公司濒临破产。2
间谍机构在内部异议中撤回了 2020 年投票研究
围绕一项相对例行的研究及其异常撤回的争议凸显了人们对如何应对美国大选面临的各种外国威胁的持续担忧——包括虚假信息、网络间谍活动和美国社会内部现有分歧的扩大。一些前官员说，在日益两极分化的美国，其中一些紧张局势已经蔓延到名义上不关心政治的情报界。一些官员声称，2020 年情报领导人淡化了有关俄罗斯的调查结果，以满足前总统唐纳德·特朗普的要求。特朗普在一次有关莫斯科干预选举的争议中解雇了一名国家情报局局长。另一些人表示，特别是有关中国的选举相关情报被错误地淡化了，因为他们认为政客会滥用这些情报。这项研究是由国家情报局局长办公室前选举威胁主管要求进行的，该办公室负责监督美国 18 个间谍机构。
量子硬件上的超跨性汉密尔顿特征状态的实时演变
摘要CRISPR/CAS9系统最初是从原核生物适应性免疫系统中得出的，已作为有效的基因组编辑工具开发。它可以通过可编程SGRNA与靶DNA的特定结合对染色体DNA进行精确的基因操纵，并且具有内切核酸酶活性的CAS9蛋白将在特定位点减少双链断裂。然而，CAS9是哺乳动物细胞中的一种异物，与引入哺乳动物细胞有关的潜在风险尚不完全了解。在这项研究中，我们对HEK293T细胞中的链球菌CAS9（Spycas9）进行了下拉和质谱分析（MS）分析，并表明大多数Cas9-相关蛋白质由MS鉴定的大多数相关蛋白在核中局部局部。有趣的是，我们进一步发现CAS9蛋白包含编码核仁拘留信号（NODS）的序列。与野生型（WT）Cas9相比，CAS9的点突变变体（MCAS9）较小