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将RNAi与OSMYB76R用作候选基因的记者可以有效地创建和验证水稻中的男配子型男配子型
配子型男性无菌性（GMS）在对粘性核雄性无菌线的花粉发育和种子传播中对杂交水稻繁殖的环境条件不敏感的种子传播起着重要作用。由于GMS的固有表型和遗传特征，因此很难找到并识别GMS突变体。然而，由于基因转录数据的丰度，已经发现了大量花粉特异性基因，其中大多数可能与GMS有关。为了促进对花粉发育和杂种利用中这些基因的研究，在这项研究中，使用RNAi和OsmyB76R作为报告基因建立了一种简单而有效的创建和识别GMS的方法。首先，修改了参与花青素合成的OSC1 / OSMYB76基因，我们已经验证了修改后的OSMYB76R与预先模拟的OSMYB76基因相同。然后，使用RNAi驱动器驱动子驱动子，导致了异常的花粉管生长，使用RNAi抗坏血酸氧化酶基因OSPTD1。最后，RNAi元素与OSMYB76R相关联并转化为OSMYB76突变体，并在T 1和F 1代发现了紫色颜色分离的变形。这表明OSPTD1 GMS已成功制备。与当前方法相比，此方法有几个优点。首先，将时间保存在材料制备中，因为比在常规方法中比较一代人需要比较一代，因此可以避免突变筛选。最后，结果更准确，背景效果要低得多，并且对植物没有损害。此外，对于识别，成本较低；不需要PCR，电泳和其他过程；并且不需要昂贵的化学药品或仪器。结果是准备和识别GMS基因的简单，有效，低成本和准确的方法。
审查信任，但要核实：知情同意、人工智能技术和突发公共卫生事件
摘要：使用技术或参与研究或医疗通常需要用户同意：同意技术或服务的使用条款，或提供知情同意以参与研究、临床试验和医疗干预，或作为处理个人数据的法律依据之一。引入人工智能技术，其中可解释性和可信度是政府指导方针和负责任的技术人员的重点项目，这带来了额外的挑战。充分了解技术以能够做出明智的决定或同意是必不可少的，但需要接受不确定的结果。此外，人工智能技术的贡献，尤其是在 COVID-19 大流行期间，引发了人们对与其开发和部署相关的治理的道德担忧。本文使用三种典型场景——接触者追踪、大数据分析和公共紧急情况下的研究——探讨了一种基于信任的同意替代方案。与现有的基于同意的机制不同，这种方法将同意视为对感知到的背景特征的典型行为反应。参与的决定源于这样的假设：所有相关利益相关者（包括研究参与者）都将持续进行谈判。接受这里提出的主要利益相关者之间的动态谈判，为人类对人工智能的反应的辩论引入了一个特定的社会心理学视角。这种基于信任的同意过程产生了一系列关于先进技术的道德使用以及应用研究项目的道德审查的建议。
如何在线验证/更新 SGLI
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未经核实请勿解释：通过视频活动识别对可解释人工智能进行评估
可解释的机器学习和人工智能模型已用于证明模型的决策过程。这种增加的透明度旨在帮助提高用户的表现和对底层模型的理解。然而，在实践中，可解释的系统面临许多悬而未决的问题和挑战。具体来说，设计人员可能会降低深度学习模型的复杂性以提供可解释性。然而，这些简化模型生成的解释可能无法准确地证明模型的合理性，也无法真实地反映模型。这可能会进一步增加用户的困惑，因为他们可能认为这些解释对于模型预测没有意义。了解这些解释如何影响用户行为是一个持续的挑战。在本文中，我们探讨了解释的真实性如何影响智能系统中的用户表现和一致性。通过对可解释活动识别系统的受控用户研究，我们比较了视频评论和查询任务的解释真实性变化。结果表明，与准确解释和没有解释的系统相比，低真实性的解释会显著降低用户的表现和一致性。这些发现证明了准确和易懂的解释的重要性，并警告说，就对用户表现和对人工智能系统的依赖的影响而言，糟糕的解释有时比没有解释更糟糕。
