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基于合成痘病毒的 SARS-CoV-2 疫苗的开发 1
1 希望之城国家医疗中心血液学和移植中心系，美国加利福尼亚州杜阿尔特 91010；2 希望之城贝克曼研究所免疫肿瘤学系和基因组核心设施，美国加利福尼亚州杜阿尔特 91010；4 加州大学圣地亚哥分校医学院传染病和全球公共卫生系，9500 Gilman Dr，拉霍亚，加利福尼亚州 92093；斯克里普斯研究中心免疫学和微生物学系，10550 N Torrey Pines Rd，拉霍亚，加利福尼亚州 92037；5 研究业务发展部，希望之城，美国加利福尼亚州杜阿尔特 91010
HBV 和靶向合成 (ts)DMARDs
乙肝病毒 (HBV) 感染是最复杂和最令人着迷的病毒感染之一。HBV 感染的缓解表现为血清中 HBV DNA 的消失、戊型肝炎和乙肝表面抗原 (HBsAg) 血清转换以及肝转氨酶完全正常化。这些生物实验室测试应表征病毒的完全清除。但 HBV 并非如此。感染的复杂性在于非常长的免疫反应，这种反应在急性期后可持续数年，并且正如几项研究表明的那样，在明显恢复数年后，血清、外周单核细胞和肝脏中仍存在 HBV DNA 阳性。1 因此，只有肝脏中没有 DNA 才意味着治愈。尽管没有明确的数据显示低水平的 HBV DNA 会导致肝损伤进展，但很明显，无论是自发的还是在免疫抑制治疗后，HBV 都可以重新激活（rHBV）。 2 3 一旦 HBV DNA 仍可检测到，而 HBsAg 却检测不到，则生物学指示存在隐匿性乙型肝炎病毒感染（OBI）。 OBI 被定义为在目前的检测方法 HBsAg 检测呈阴性的人群的血液和/或肝脏中存在有复制能力的 HBV DNA（即游离型 HBV 共价闭合环状 DNA (cccDNA)）。4 5 研究表明，HBV DNA 仅间歇性地在血清/血浆中检测到，并且当可检测到时，浓度较低，通常低于 200 IU/mL（约 1000 拷贝/mL）。6 从分子角度来看，OBI 的特点是 cccDNA 在被感染的肝细胞核中稳定且长期存在，宿主的防御机制强烈抑制整体复制活性和病毒蛋白表达。存在有复制能力的 HBV DNA 和
Bankgan：合成财务的生成模型...
数字时代为金融机构提供了大量数据。审议的问题在利用该数据的全部潜力方面提出了挑战。生成合成数据是允许对本数据中包含的作用和趋势分析而不会损害隐私的最有希望的解决方案之一。尽管生成合成数据的初始方法是基本的，但新兴的生成模型已经阐明了可能性。但是，为独特数据集生成综合数据，例如银行交易序列，仍然具有挑战性。这些序列表现出由各种客户交易行为驱动的复杂能力，将它们与其他数据类型中更可预测的模式区分开来。我们提出了Bankgan，这是一种专门为合成的银行交易序列而设计的有条件的表格GAN架构，该序列表现出非均匀的日期模式。我们表明，Bankgan在与真实数据相似的相似之处方面优于基于经常性的神经网络（RNN）模型。此外，它在复制周期性交易的特征方面表现出色，超过了RNN和基于变压器的模型。Bankgan通过在不损害数据质量的情况下生成隐私的合成数据来分歧自己，这与现有模型形成了鲜明的对比，在该模型中添加隐私保证保证通常会降低性能。
系统和合成生物学中标准的规格
*相应的作者：海德堡理论研究研究所（HITS），德国海德堡的Martin Golebiewski，电子邮件：martin.golebiewski@h-ist.org。https://orcid.org/0000-0002-8683-7084;和Falk Schreiber，部门 德国康斯坦茨康斯坦茨大学计算机和信息科学；以及澳大利亚克莱顿市莫纳什大学信息技术学院，电子邮件：falk.schreiber@uni-konstanz.de Gary Bader，加拿大多伦多多伦多大学。 https://orcid.org/0000-0003-0185-8861 Padraig Gleeson，部门。 神经科学，生理学和药理学，英国伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000- 0000- 0001-5963-8576 Thomas E. Gorochowski，英国布里斯托尔布里斯托尔大学生物科学学院。 https://orcid.org/0000-0003-1702-786x Sarah M. Keating，高级研究计算中心，英国伦敦大学伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000-0002-3356-3542MatthiasKönig，生物学研究所，理论生物学研究所，洪堡大学柏林，柏林，德国，德国。 https://orcid.org/ 0000-0003-1725-179X Chris J. Myers，部门 电气，计算机和能源工程，科罗拉多大学博尔德大学，美国博尔德大学，大卫·尼克森，奥克兰生物工程学院，奥克兰大学奥克兰大学，新西兰奥克兰大学。 https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。 https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563https://orcid.org/0000-0002-8683-7084;和Falk Schreiber，部门德国康斯坦茨康斯坦茨大学计算机和信息科学；以及澳大利亚克莱顿市莫纳什大学信息技术学院，电子邮件：falk.schreiber@uni-konstanz.de Gary Bader，加拿大多伦多多伦多大学。 https://orcid.org/0000-0003-0185-8861 Padraig Gleeson，部门。 神经科学，生理学和药理学，英国伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000- 0000- 0001-5963-8576 Thomas E. Gorochowski，英国布里斯托尔布里斯托尔大学生物科学学院。 https://orcid.org/0000-0003-1702-786x Sarah M. Keating，高级研究计算中心，英国伦敦大学伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000-0002-3356-3542MatthiasKönig，生物学研究所，理论生物学研究所，洪堡大学柏林，柏林，德国，德国。 https://orcid.org/ 0000-0003-1725-179X Chris J. Myers，部门 电气，计算机和能源工程，科罗拉多大学博尔德大学，美国博尔德大学，大卫·尼克森，奥克兰生物工程学院，奥克兰大学奥克兰大学，新西兰奥克兰大学。 https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。 https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563德国康斯坦茨康斯坦茨大学计算机和信息科学；以及澳大利亚克莱顿市莫纳什大学信息技术学院，电子邮件：falk.schreiber@uni-konstanz.de Gary Bader，加拿大多伦多多伦多大学。https://orcid.org/0000-0003-0185-8861 Padraig Gleeson，部门。 神经科学，生理学和药理学，英国伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000- 0000- 0001-5963-8576 Thomas E. Gorochowski，英国布里斯托尔布里斯托尔大学生物科学学院。 https://orcid.org/0000-0003-1702-786x Sarah M. Keating，高级研究计算中心，英国伦敦大学伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000-0002-3356-3542MatthiasKönig，生物学研究所，理论生物学研究所，洪堡大学柏林，柏林，德国，德国。 https://orcid.org/ 0000-0003-1725-179X Chris J. Myers，部门 电气，计算机和能源工程，科罗拉多大学博尔德大学，美国博尔德大学，大卫·尼克森，奥克兰生物工程学院，奥克兰大学奥克兰大学，新西兰奥克兰大学。 https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。 https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563https://orcid.org/0000-0003-0185-8861 Padraig Gleeson，部门。神经科学，生理学和药理学，英国伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000- 0000- 0001-5963-8576 Thomas E. Gorochowski，英国布里斯托尔布里斯托尔大学生物科学学院。 https://orcid.org/0000-0003-1702-786x Sarah M. Keating，高级研究计算中心，英国伦敦大学伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000-0002-3356-3542MatthiasKönig，生物学研究所，理论生物学研究所，洪堡大学柏林，柏林，德国，德国。 https://orcid.org/ 0000-0003-1725-179X Chris J. Myers，部门 电气，计算机和能源工程，科罗拉多大学博尔德大学，美国博尔德大学，大卫·尼克森，奥克兰生物工程学院，奥克兰大学奥克兰大学，新西兰奥克兰大学。 https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。 https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563神经科学，生理学和药理学，英国伦敦大学学院。https://orcid.org/0000- 0000- 0001-5963-8576 Thomas E. Gorochowski，英国布里斯托尔布里斯托尔大学生物科学学院。 https://orcid.org/0000-0003-1702-786x Sarah M. Keating，高级研究计算中心，英国伦敦大学伦敦大学学院。 https://orcid.org/0000-0002-3356-3542MatthiasKönig，生物学研究所，理论生物学研究所，洪堡大学柏林，柏林，德国，德国。 https://orcid.org/ 0000-0003-1725-179X Chris J. Myers，部门 电气，计算机和能源工程，科罗拉多大学博尔德大学，美国博尔德大学，大卫·尼克森，奥克兰生物工程学院，奥克兰大学奥克兰大学，新西兰奥克兰大学。 https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。 https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563https://orcid.org/0000- 0000- 0001-5963-8576 Thomas E. Gorochowski，英国布里斯托尔布里斯托尔大学生物科学学院。https://orcid.org/0000-0003-1702-786x Sarah M. Keating，高级研究计算中心，英国伦敦大学伦敦大学学院。https://orcid.org/0000-0002-3356-3542MatthiasKönig，生物学研究所，理论生物学研究所，洪堡大学柏林，柏林，德国，德国。https://orcid.org/ 0000-0003-1725-179X Chris J. Myers，部门 电气，计算机和能源工程，科罗拉多大学博尔德大学，美国博尔德大学，大卫·尼克森，奥克兰生物工程学院，奥克兰大学奥克兰大学，新西兰奥克兰大学。 https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。 https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563https://orcid.org/ 0000-0003-1725-179X Chris J. Myers，部门电气，计算机和能源工程，科罗拉多大学博尔德大学，美国博尔德大学，大卫·尼克森，奥克兰生物工程学院，奥克兰大学奥克兰大学，新西兰奥克兰大学。https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。 https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563https://orcid.org/0000-0003-4667-9779BjörnSommer，皇家艺术学院，伦敦，英国伦敦，达格马尔·沃尔特马斯，医学信息学实验室，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，德国格雷夫斯瓦尔德。https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563https://orcid.org/0000- 0002-5886-5563
朝着合成生物学生长生物焦
建筑环境通过发射碳的建筑材料和建筑工艺有助于全球二氧化碳排放。在传统的施工方法中实现碳中性结构是不可行的，但在三十年前提出了基于微生物的施工过程，以减少二氧化碳的排放。随着时间的流逝，有关缩放，可预测性的问题以及微生物生长和生物量产生的适用性出现了，仍然需要解决以允许制造。在这种意见中，我们将讨论不“成长建筑物”本身可以实现的目标，而是要“成长环保的生物污染物”。，迄今已通过遗传性可操纵的微生物形成，提供了选择的选择，以增强这些途径对合成生物学和生物综合性的适用性。 这些过程也可以与产生水泥生产生物的其他有益特性相结合，例如抗菌特性和光合作用的碳固定。 因此，虽然我们还不能“种植建筑物”，但我们可以为建筑行业发展和设计生物处理。，迄今已通过遗传性可操纵的微生物形成，提供了选择的选择，以增强这些途径对合成生物学和生物综合性的适用性。这些过程也可以与产生水泥生产生物的其他有益特性相结合，例如抗菌特性和光合作用的碳固定。因此，虽然我们还不能“种植建筑物”，但我们可以为建筑行业发展和设计生物处理。
合成生物学：国家进度报告
合成生物学（也称为工程生物学）结合了工程工作流程和复杂的遗传技术，以快速设计和构建新型的生物解决方案。这个跨学科的地区有可能提供知识和工具，这些知识和工具是新产品和制造方法的基础，从新型医疗产品到可持续生产食品，能源，药品，化学药品和材料。合成生物学还可以使这些行业的碳排放减少和隔离，加速全球经济的脱碳并创造新的就业机会。本报告的一部分将潜在影响的部门归类为农业和食品，健康与医学，环境与清洁技术以及行业和能源。
自动驾驶场景的LLM驱动的合成环境
摘要本文概述了一项提案，探讨了大型语言模型（LLMS）的潜在用途，尤其是GPT-4，用于为自动驾驶场景 - iOS制造现实的合成环境。所设想的方法涉及游戏引擎中动态场景的发电，利用LLMS为自动驾驶汽车引入具有挑战性的元素。拟议的评估过程概述了评估，例如现实测试，安全指标和用户互动，旨在为自动驾驶系统的潜在改善奠定基础。本文旨在通过讨论如何利用LLM来为自动驾驶汽车创建宝贵的测试场，从而促进更强大的自动驾驶技术的发展，从而为AI领域做出贡献。具有远见的影响是最终提高道路安全性和可能采用自动驾驶汽车的加速性，为未来的道路铺平了道路，并以更安全，更具效率的运输方式为未来铺平了道路。
合成微生物群落的跨系统底漆
合成社区的设计和使用，是散布微生物群落内部以及这些社区及其寄主之间复杂相互作用的最有希望的策略之一。与自然社区相比，这些简化的联盟为研究生态相互作用的范围提供了机会，并促进了可重复性并促进跨学科科学。但是，Syncom方法的有效实施需要有关这些模型系统的开发和应用的几个重要考虑因素。在临床，农业或环境环境中设计和部署联合体时，也有新兴的道德考虑。在这里，我们概述了当前在开发，实施和评估不同系统中的触体的最佳实践，包括关注Syncom研究的重要道德考虑。
对医学合成聚合物的特性评估
今天，聚合物将聚合物转化为医学领域的人体有用的结构，这是一个有趣的主题，影响了所有人。合成聚合物在卫生部门中具有广泛的用途，例如涂层，心血管，正畸手术，组织工程，植入物和药物载体，并随着技术的开发。这些聚合物被称为具有各种特征和应用的聚合物，该聚合物根据化学和热力学定律人为合成。卫生部门的聚合物在药物和释放研究中占41％，在治疗应用中有18％，疫苗生产中有10％，在该领域的新方法研究中有31％的研究。合成聚合物的能力可以廉价而大量地生产。在这项研究中，合成聚乙二醇，聚乙烯基醇，聚氨酯，聚氨酯，聚甲基氟甲基，硅胶，聚乙烯基氯，聚乙烯基氯化物，聚甲基甲基甲基甲基甲酯，聚酯，聚酯，聚酰胺和聚二酰胺的详细信息已得到了针对孔的详细信息。可以看到，可以通过确定具有生物相容性，可生物降解，无毒材料的最合适的方法和技术来评估癌症和慢性疾病的合成聚合物。
新兴汽车共享程序的合成数据
汽车共享是向灵活和可持续移动性转变的组成部分。新的汽车共享计划正在进入市场，通过提供创新服务来挑战大型运营商。本研究调查了使用生成机器学习模型来创建合成数据以支持Carsharing Deaking的使用 - 在数据访问受到限制时做出。为此，它探讨了前沿方法的评估，选择和实现，例如生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），以生成汽车共享旅行的合成表格交易数据。该研究分析了一个新兴汽车共享计划的使用数据，该计划正在扩大其服务，包括自由浮动电动汽车（EV）。结果表明，使用合成样本增强实际训练数据可将即将到来的旅行的预测建模提高到4.63％。这些结果支持汽车共享研究人员和从业人员生成和利用合成流动性数据，以开发解决世界决策支持问题的解决方案。