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圆桌会议：全球食品系统食品系统转型和基因技术的作用的道德与未来：道德分析Paul B.
ood是每个人日常经历的司空见惯，以至于生产，加工，分发和食用食物的道德维度似乎很简单，从而显而易见。允许人口或个人饥饿被普遍认为是道德上的邪恶。一系列国际认可的宣言支持了自有权利的适当食品，始于联合国宪章和《普遍的人权宣言》。国际合作确保了维持寄托的合作，并通过国际经济，社会和文化权利的国际盟约以及关于消除饥饿和营养不良的普遍宣言以及罗马关于粮食安全的宣言。目标是千年发展目标中的第一名，要求消除饥饿。然而，在整个历史上，被指控根除饥饿的机构都涉及为实现这一目标所采取的措施所带来的复杂性，讽刺和意外的后果。即使是在减轻或结束全球饥饿的努力中遇到的涉及的杂物的简要摘要也需要比目前的概述更多的讨论。早期的努力强调从出口国到饥饿的人的口中获取食物。将技术从相对较高工业化的农业经济（尤其是美国）转移到从殖民主义阴影中出现的国家的农业部门的计划。
Leptomonas pyrrhocoris的完整微圆基因组揭示了其非典型的线粒体RNA编辑事件的来源
尿苷插入 /缺失（U-Indel）编辑Mito-Condrial mRNA，Protistan类Kine-toplastea独有的，生成规范和潜在的非生产性编辑事件。虽然分子机制和为U-Indel编辑提供所需信息的指南（G）RNA的作用有充分的了解，但对不限制其明显易错的性质的力鲜为人知。对GRNA的分析：mRNA对允许在给定线粒体转录的给定位置解剖编辑事件。一个完整的GRNA数据集，与包括非平均编辑转录物在内的完全表征的mRNA群体配对，将允许在整个小节转录组中全球进行此类分析。为了实现这一目标，我们组装了67个昆虫寄生虫Lep- tomonas pyrrhocoris的微量圆，每个微圆通常编码一个位于两个不同来源的两个相似单元之一中的一个GRNA。在相对较低的注释的grnas中，我们已经解剖了L. pyrrhocoris中的所有识别线粒体编辑事件，其菌株在各个微量圆形类别的丰富度上截然不同。我们的资产支持一个模型，其中许多编辑事件由有限的GRNA驱动，而自发的GRNA具有指导规范和非统计编辑的固有能力。
感觉（关键）按压：隐性触摸压力在压力和放松之间的情绪动态建模方面优于大脑活动
摘要 — 身体内的实际情绪体验可能很复杂，随着时间变化和不和谐情绪同时发展；实时响应以估计个人情绪的设备应该相应地发展。假设广义情绪存在于离散状态的模型无法将人类情绪的动态和个体性中固有的宝贵信息付诸实践。我们的多分辨率情绪自我报告程序允许根据压力-放松量表构建情绪标签，不仅可以区分情绪是什么，还可以区分情绪如何转变——例如，“充满希望但越来越紧张”与“充满希望并开始放松”。我们训练了基于被试的情境化个人经验的分层模型，以比较不同模态（大脑活动和物理键盘的按键力度）的情绪分类，然后在 F1 分数 = [0.44, 0.82]（机会 F 1 = 0.22，σ = 0.01）下对分类性能进行基准测试，并检查高性能特征。值得注意的是，当在压力实际变化的体验背景下对情绪演变进行分类时，基于压力的按键力度特征被证明是更具信息量的模态，并且在考虑侵入性和易于收集和处理时更为方便。最后，我们展示了我们的 FEEL（力、脑电图和情绪标记）数据集，这是大脑活动和按键力度数据的集合，标记了在紧张的电子游戏过程中收集的自我报告情绪（N = 16），并开源供社区探索。
外阴瘙痒 - 原因，诊断和治疗...
我希望将一些其他方面添加到Wölber等人的有趣评论文章中。（1）不仅妇科医生，而且是皮肤病学家，也应成为外阴瘙痒患者的主要医学专家，尤其是在经常对不同基本因果皮肤皮肤病的差异诊断评估的情况下，涉及。外阴表层的角膜（只能与面部皮肤进行比较）是与人类皮肤的所有其他解剖学相比，是最薄的（2），这使得对外阴敏感且容易发生。外阴瘙痒通常是多性的。除了（有时是重叠）外，该文章中详尽地解释的dermatiss可能在某些情况下还可能是躯体形态分解（3）。亲密的剃须 - 无论是单独的，宗教的动机还是时尚/ Zeitgeist）通常会导致外阴的刺激，并带有毛囊炎，鳞片/剥落，湿疹和随后的瘙痒。男性生殖器区域也是如此。作者的重要组合是，避免亲密剃须的外阴瘙痒的待遇也肯定也与截然不同的背景具有相关性。私密剃须的自发率显然与各自的（要求）性传播感染数量正相关（4）。避免亲密剃须也可以是主要预防性传播疾病的工具。
年度报告2012-2023
普通物种现在显示令人担忧的负趋势是什么？全爱尔兰大黄蜂监测计划是一项公民计划，它跟踪爱尔兰大黄蜂的人口趋势，检测到土地利用和气候变化等因素的影响对爱尔兰流浪汉人口的影响。，它涉及每月3月至10月，在天气状况非常有利的情况下，每月行走固定的路线（横断面）。记录沿每个样带的不同部分所见的不同大黄蜂物种的数量。这些记录是分析基于的基本数据。计划中完成了哪种类型的分析？进行了两个单独的分析，以确定大黄蜂人口中的变化（如果有）。第一个是一个多物种指数，它使用爱尔兰最常见的大黄蜂（8种）来估计大黄蜂种群变化的总体方向。趋势线是从多物种指数中估算出来的，该指数总结了自记录方案开始以来人口变化的总体方向（即2012年）。第二种分析是对跟踪大黄蜂物种状态的趋势的估计。使用由统计数据统计的国际最佳实践估算的多物种指数和自发物种趋势是荷兰（监视数据的趋势和指标），Trim，Pannoeck＆van Strein，2005; Multi-species指标，MSI，MSI，Soldaat等人，2017年）。
疫苗设计的约束子模优化
可扩增和激活 T 细胞的肽疫苗已成为一种有前途的预防和治疗方法，可用于应对包括传染病和癌症在内的健康相关挑战 (Malonis、Lai 和 Vergnolle 2019)。与基于整个生物体的更传统的减毒活疫苗或基于整个蛋白质亚基的亚基疫苗相比，肽疫苗基于一小组足以诱导 T 细胞免疫反应的蛋白质片段（肽），从而能够引发更有针对性的反应，避免过敏和反应原反应 (Li et al. 2014)。肽疫苗的设计包括选择免疫原性蛋白质片段，通常称为表位 (Li et al. 2014)，当将其包含在疫苗中时，可扩增表位特异性 T 细胞。机器学习的进步使我们能够预测哪些肽将由主要组织相容性复合体 (MHC) 分子呈递以供适应性免疫系统监视 (Ching 等人 2018；Reynisson 等人 2020)，这可用于识别将显示哪些表位 (Sohail 等人 2021)。个体显示的表位取决于其 MHC 基因的特定等位基因，因此免疫系统显示的肽在个体之间可能存在很大差异 (Zaitouna、Kaur 和 Raghavan 2020)。因此，找到一组预测将由大部分流行人群显示的肽的工程任务
Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
LC-PLM：长篇文化蛋白质语言模型
对语言模型（LMS）的自我监督培训（LMS）在学习有意义的表述和生成药物设计方面已经取得了巨大的成功。大多数蛋白质LMS都基于对具有短上下文长度的独立蛋白质训练的变压器结构。这种蛋白质LMS不能很好地推断出更长的蛋白质和蛋白质复合物。他们也无法说明生物分子相互作用和动力学所实现的不明显的生物学机制，即蛋白经常与复杂生物系统中其他蛋白质，分子和途径相互作用。在这项工作中，我们提出了基于选择性的结构化状态空间模型的替代蛋白LM体系结构Bimamba-S的LC-PLM，以使用掩盖的语言模型来学习氨基酸级的高质量通用蛋白质表示。我们还介绍了其图形上下文变体LC-PLM-G，该变体将蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）图上下文进行了训练的第二阶段。LC-PLM表现出比较有利的神经缩放定律，更好的外推能力，而下游蛋白质任务的提高了7％至34％。LC-PLM-G在PPI图的背景下进一步训练了蛋白质结构和功能预测任务的有希望的结果。我们的研究证明了通过计算有效的LM体系结构增加上下文大小的好处（例如结构化状态空间模型）在学习通用蛋白质表示并结合了生物图中包含的分子相互作用环境中。
一种一般策略，用于设计高性能哺乳动物全细胞生物传感器
基于转录的全细胞生物传感器（WCB）是由分析物1响应启动子设计的细胞，驱动记者基因的转录。WCB可以感知并报告与人类健康相关的生物活性分子（分析）。设计对分析物敏感的3启动子需要繁琐的试验方法，通常会导致生物传感器4的性能差。在这里，我们将合成生物学与控制工程集成到5个设计，计算模型，并在6个哺乳动物细胞中实现了高性能生物传感器。与传统方法不同，我们的方法不依赖于优化独立的7个视图组件，例如启动子和转录因子。相反，它使用生物分子8电路来增强生物传感器的性能，尽管固有的组件缺陷。我们通过采用CRISPR-CAS系统来仔细地实现了八个不同的生物传感器，然后进行了数量比较的性能，并确定了一种配置，我们将其命名为11个Casense，从而克服了当前生物传感器的局限性。我们的方法是可以推广的12，并且可以适应任何感兴趣的分析物，其中有一个对分析物敏感的13启动子，使其成为多种应用程序的多功能工具。作为概念证明，我们14培养了细胞内铜的高性能生物传感器，这是因为铜15在人类健康和疾病中发挥作用，并且缺乏能够测量细胞内16铜在活细胞中的技术。19我们工作的重要性在于它在体外和体内对17种监测生物活性分子和化学物质的监测的潜力，在18个地区，例如毒理学，药物发现，疾病诊断和治疗中至关重要。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。