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橡树岭国家实验室由美国能源部德克萨斯大学巴特尔分校管理。
• Suresh Babu – ORNL 总督主席 • Craig Blue – ORNL 先进制造项目经理 • Claus Daniel – ORNL 应用能源项目主任 • Sean Gleason – 网络与应用数据分析部主任 • Sean Hearne – ORNL 材料科学与技术部主任 • Moe Khaleel – ORNL 实验室主任办公室项目副主任 • Tom King – ORNL 可持续电力项目项目主任 • Jeff Nichols – 计算与计算科学副实验室主任 • Jennifer Palmer – ORNL 能源与环境科学业务发展与战略计划 • Parans Paranthaman – ORNL 材料化学组长 • Mike Paulus – ORNL 技术转让主任 • Yarom Polsky – ORNL 传感器与嵌入式系统组长 • Tom Rogers – 田纳西大学切诺基农场研究园区总裁兼首席执行官 • Xin Sun – 能源与交通科学部主任 • Stan Wullschleger – ORNL 能源与环境科学临时副实验室主任
2024年7月
邀请申请在加利福尼亚大学欧文分校的语言科学系Xin Xie博士（https://sites.uci.edu/sclab/）的实验室中担任博士后职位。该职位是通过NIH奖项（NIH R01HD111936：识别自适应语音感知的机制）以及罗切斯特大学的Co-Pi Chigusa Kurumada博士（https://kinderlab.bcs.rochester.edu/）与Co-Pi Chigusa Kurumada博士一起资助的。该项目的目标是开发一种自适应语音感知的综合模型，并在人类感知数据上测试模型生成的预测。最初的任命为两年。更新是基于支持和需求的可用性。主要职责包括行为研究设计，数据收集和分析，计算建模和手稿准备。预期的开始时间早在2024年9月，具有灵活性。应用程序材料应通过此链接发送，并将在滚动基础上进行审查。非正式的问题和查询也可以通过电子邮件（xxie14@uci.edu）直接向Xie博士。
基于 NVivo 的 HFACS 对海事事故的人为因素进行分析
致谢 我想向在论文写作过程中给予我帮助的所有人表示感谢。首先，我要特别感谢我的导师石新教授，感谢他一直以来的鼓励和指导。他带领我完成了论文写作的所有阶段。如果没有他始终如一、富有启发性的指导，这篇论文不可能达到现在的形式。我还特别感谢国际运输和物流（ITL）项目的所有教授，他们的热心教学和启发性讲座让我受益匪浅，并为论文做好了学术准备。特别感谢我的朋友们，他们花费了大量时间和精力对初稿进行评论。最后，我要感谢我的父母，感谢他们一直以来的支持和鼓励。
大语言模型如何了解基因和细胞
chen fang ∗，《干细胞与生殖生物学国家主要实验室》，动物学研究所，中国科学院和中国科学院，中国北北北北北部科学学院Chen，Iflytek Co Ltd，中国Pengfei Wang，计算机网络信息中心，中国科学院，中国瓜亚河科学院，国家科学学院干细胞和生殖生物学的国家主要实验室，中国科学学院，中国YUANCHUN ZHOU中国Yuanchun Yuanchun Zhou，计算机网络信息中心，中国纽约市纽约市，纽约市，纽约市。动物学，中国科学院，中国
肿瘤和循环游离 DNA 甲基化可识别临床相关的小细胞肺癌亚型
Simon Heeke 1 , Carl M. Gay 1 , Marcos R. Estecio 2 , Hai Tran 1 , Benjamin B. Morris 1 , Bingnan Zhang 1 , Ximing Tang 3 , Maria Gabriela Raso 3 , Pedro Rocha 4 , Siqi Lai 5,6 , Edurne Arriola 4 , Paul Hofman 7 , Veronique Hofman 7 , Prasad Kopparapu 8 , Christine M. Lovly 8 , Kyle Concannon 1 , Luana Guimaraes De Sousa 1 , Whitney Elisabeth Lewis 1 , Kimie Kondo 2 , Xin Hu 9 , Azusa Tanimoto 1 , Natalie I. Vokes 1 , Monique B. Nilsson 1 , Allison Stewart 1 , Maarten Jansen 10 , Ildikó Horváth 11 , Mina Gaga 12 , Vasileios Panagoulias 13 , Yael Raviv 14 , Danny Frumkin 15 , Adam Wasserstrom 15 , Aharona Shuali 15 , Catherine A Schnabel 16 , 奚元欣 17 , 刁丽霞 17 , 王琪 17 , 张建军 1,9 , Peter Van Loo 5,9,18 , 王静 17 , Ignacio I. Wistuba 3 , Lauren A. Byers 1,8 , John V. Heymach 1,8
Trimble EMPOWER
高速 1D/2D 条码成像仪 • 集成 Honeywell N6603 系列成像引擎 • 优化的白色 LED 照明和 650 nm 高可见度红色激光瞄准器可提供清晰、锐利且易于观察的目标区域 • 卓越的扫描性能，具有超快运动公差，高达每秒 5 米 • 出色的读取能力，适用于印刷不良的条码并支持彩色条码 • 完全支持符号体系： – 线性：Codabar、Code 11、Code 39、Code 93、Code 128、EAN-8、EAN-13、GS1-128、GS1 DataBar Expanded、GS1 DataBar Limited、IATA 2 of 5、Interleaved 2 of 5、ISBT 128、Matrix 2 of 5、MSI、Standard 2 of 5、Telepen、UPC-A、UPC-E – 邮政：澳大利亚邮政、加拿大邮政、中国邮政、荷兰邮政、日本邮政、韩国邮政、英国皇家邮件、美国智能邮件 – 2D 堆叠：Codablock A、Codablock F、GS1 Composite、MicroPDF、PDF417 – 2D 矩阵：Aztec、DataMatrix、Han Xin、Maxicode、QR Code
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通过 Perturb-DBiT 进行空间分辨体内 CRISPR 筛选测序
通过 Perturb-DBiT 进行空间分辨体内 CRISPR 筛选测序 Alev Baysoy 1,11 , 田小龙 1,2,11 , Feifei Zhang 2,11 , Paul Renauer 2,11 ,zhiliang Bai 1 , Hao Shi 3 ,Haikuo Li 1 , Bo Tao 1 , Mingyu Yang 1 , Archibald Enninful 1 , Fu Gau 1 , 王广川 2 , 张万秋 4 , Thao Tran 4 , Nathan Heath Patterson 4 , 包硕珍 1 , 董传鹏 2 , 单鑫 2 , 钟美 9 , Sherri Rankin 3 , Cliff Guy 3 , 王岩 3 , Jon P. Connelly 5 , Shondra M. Pruett-Miller 5 , 池洪博 3 , 陈思迪2,7* , Rong Fan 1,6,8,10,12 * 1 耶鲁大学生物医学工程系，美国康涅狄格州纽黑文 2 耶鲁大学医学院遗传学系，美国康涅狄格州纽黑文 3 圣犹达儿童研究医院免疫学系，美国田纳西州孟菲斯 4 Aspect Analytics NV，比利时亨克
肿瘤内微生物群落的特征反映了肺腺癌的发展
一些研究表明，某些mRNA分子与LUAD患者的进展有关（Chen等，2019）。Dong等。 （2021）发现，在肺癌患者中ZLC5被上调，其高表达预测了较短的总生存期（P = 0.007），并且作为肺癌的独立预后标记，HR = 2.892； 95％（Yang等，2021）CI：1.297–6.449; p = 0.009;张等。 （2019）发现，九个mRNA基因（HMMR，B4GALT1，SLC16A3，ANGPTL4，EXT1，GPC1，RBCK1，SOD1和AGRN）与肺癌患者的总生存率有关。 通过多元COX回归分析，九个基因特征的预后能力高于临床信息。 Xin等。 （2019）发现，肺癌患者中COX-2，CPLA2，COX-1，MPGES，PGE2和PGI2的mRNA水平明显高于健康人的MRNA，尤其是在MPGES和PGI2高表达的患者中。 5年生存率低于低表达MPGE和PGI2的患者，并且对于肺癌的预后具有统计学意义。 尽管一些研究已经确定了一些用于预测肺癌的分子标记，但由于单个OMICS缺乏信息，仍然很难实现高精度预测（Shi等，2022）。 同时，对患者组织微生物组状态的相关研究和预测评估仍然存在。Dong等。（2021）发现，在肺癌患者中ZLC5被上调，其高表达预测了较短的总生存期（P = 0.007），并且作为肺癌的独立预后标记，HR = 2.892； 95％（Yang等，2021）CI：1.297–6.449; p = 0.009;张等。（2019）发现，九个mRNA基因（HMMR，B4GALT1，SLC16A3，ANGPTL4，EXT1，GPC1，RBCK1，SOD1和AGRN）与肺癌患者的总生存率有关。通过多元COX回归分析，九个基因特征的预后能力高于临床信息。 Xin等。（2019）发现，肺癌患者中COX-2，CPLA2，COX-1，MPGES，PGE2和PGI2的mRNA水平明显高于健康人的MRNA，尤其是在MPGES和PGI2高表达的患者中。5年生存率低于低表达MPGE和PGI2的患者，并且对于肺癌的预后具有统计学意义。尽管一些研究已经确定了一些用于预测肺癌的分子标记，但由于单个OMICS缺乏信息，仍然很难实现高精度预测（Shi等，2022）。同时，对患者组织微生物组状态的相关研究和预测评估仍然存在。
利用 ReMOT 控制对中华按蚊进行高效基因编辑 杨小林 1+ ，凌霞 1+ ，孙泉 2+ ，邱频频 1 ，项凯 1 ，
利用 ReMOT 控制实现中华按蚊的高效基因编辑 杨晓林 1+、凌霞 1+、孙泉 2+、邱品品 1、项凯 1、洪俊峰 1、何树林 1、陈杰 3、丁鑫 3、胡海 3、何正波 1、周曹 1*、陈斌 1*、乔梁 1* 1 重庆师范大学生命科学学院昆虫与分子生物学研究所，重庆市媒介昆虫重点实验室，重庆 401331。 2 重庆市巡检生命科技有限公司，重庆 400700。 3 西南大学资源昆虫国家重点实验室，重庆 400715 论文标题：中华按蚊的 ReMOT 控制 + 同等贡献。 * 通讯作者。电子邮箱：qiaoliangswu@163.com; zhouc@cqnu.edu.cn; bin.chen@cqnu.edu.cn 摘要：CRISPR/Cas9 基因编辑为揭示蚊子发育和蚊媒疾病传播的分子机制以及探索遗传控制策略提供了一种有效的方法。然而，将 Cas9