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ICNS-14 参与者统计
ED1-2 （ 口头 ） 14:45 - 15:00 通过掺杂分布工程提高 p-GaN 栅极 HEMT 的稳健性 Matteo Borga 1 , Niels Posthuma 1 , Anurag Vohra 1 , Benoit Bakeroot 2 , Stefaan Decoutere 1 1 比利时 imec，2 比利时 imec、CMST 和根特大学 ED1-3 （ 口头 ） 15:00 - 15:15 在低 Mg 浓度 p-GaN 上使用退火 Mg 欧姆接触层的横向 p 型 GaN 肖特基势垒二极管 Shun Lu 1 , Manato Deki 2 , Takeru Kumabe 1 , Jia Wang 3,4 , Kazuki Ohnishi 3 , Hirotaka Watanabe 3 , Shugo Nitta 3 , Yoshio Honda 3 , Hiroshi Amano 2,3,4 1 日本名古屋大学工程研究生院、2 日本名古屋大学深科技系列创新中心、3 日本名古屋大学可持续发展材料与系统研究所、4 日本名古屋大学高级研究所 ED1-4（口头） 15:15 - 15:30 高 VTH E 模式 GaN HEMT 具有强大的栅极偏置相关 VTH 稳定性掺镁 p-GaN 工程 吴柯乐 2 , 杨元霞 2 , 李恒毅 2 , 朱刚廷 2 , 周峰 1 , 徐宗伟 1 , 任方芳 1 , 周东 1 , 陈俊敦 1 , 张荣 1 , 窦友正 1 , 海陆 1 1 南京大学, 中国, 2 科能半导体有限公司, 中国 ED1-5 （口头报告） ） 15:30 - 15:45 EID AlGaN/GaN MOS-HEMT 中 Al 2 O 3 栅氧化膜下的电子态分析 Takuma Nanjo 1 , Akira Kiyoi 1 , Takashi Imazawa 1 , Masayuki Furuhashi 1 , Kazuyasu Nishikawa 1 , Takashi Egawa 2 1 Mitsubishi electric Corporation, Japan, 2 Nagoya Inst.日本科技大学
通过精确的序列插入或替换生成耐除草剂和矮小的水稻生殖
精确的序列插入或植物中的替代在技术上具有挑战性，但在农作物育种中至关重要，因为许多农艺性状都受DNA碎片变化的影响。尽管已连续优化了素数（PE）以改善练习剂（Jiang etal。，2022; li etal。，2022a，b; Zong et al。，2022），但对于靶向插入或更换长时间的靶向插入还是不明显的。Similar strategies, twinPE (Anzalone et al ., 2022 ) and GRAND editing (Wang et al ., 2022 ), in which a pairofPEguideRNAs(pegRNAs)arepartially complementarytoeach other in their reverse transcriptase template (RTT) but are not homologous to the genomic sequences, were recently developed to facilitate longer sequence insertion (Figure 1a ).HPPD抑制剂除草剂（例如B-三酮）有效地控制出现的抗性杂草。水稻中的HIS1基因赋予了对三酮除草剂的广谱耐药性，而在Triketone敏感的Indica品种中发现了功能失调的HIS1等位基因（Maeda等，2019）。A genetic survey for 631 Indica varieties commonly used in rice breeding revealed that the 28-bp deletion is widely distributed, including 50.7% 3-line restorers, 40.7% 2-line restorers and 18.1% conventional varieties (Lv et al ., 2021 ), which causes a huge risk for applying HPPD-inhibitor herbicides in Indica rice cultivating area.s1035是一种精英常规的Indica品种，由于HIS1的28 bp缺失，对Triketone敏感。PE和大编辑策略已被测试以插入28 bp
CBI删除了2月2日，2023年Bernadette Juarez ...
D.基因编辑引入的性状的描述是除草剂抗性。通过使用碱基编辑器的特定碱基转变到O. sativa和T. aestivum的HPPD蛋白中产生的突变（Zong等，2018）。此外，由于对HPPD抑制除草剂的敏感性降低而获得了突变的HPPD酶。例如，获得了源自假单胞菌菌株A32的HPPD突变体G336W（Matringe等人。2005）。 活性位点的这种单个氨基酸变化导致对Isoxafutole的敏感性降低，并对HPPD酶活性产生中等影响。 另一个例子是从燕麦（avena sativa）获得的HPPD同工酶（称为AVHPPD-03），该酶显示出对中酮的耐受性（Kramer等人。 2014; Siehl等。 2014）。 该同工酶在N末端结构域中具有单个氨基酸缺失（A111）。 基因（PFHPPD W336和AVHPPD-03）已成功地用于开发转基因作物，例如大豆和棉花（Dreesen等。 2018）。 尤其是在大米中（Hawkes等，2019）报告说，大米HPPD基因中突变的组合V225i，A334R，R347E，L3666M，L3.66m，提高了对HPPD活性的降低，可以提高对除草剂甲氟酮和Isoxaflutole的耐受性。 靶向基因组编辑的基因是HPPD []，它编码为4-羟基苯基丙酮酸二加氧酶（EC 1.13.11.27）编码，该酶催化了酪氨酸分解代谢途径的第二步。 将4-羟基苯基丙酮酸（HPP）转换为同型，这是质喹酮和生育生物合成的前体。2005）。活性位点的这种单个氨基酸变化导致对Isoxafutole的敏感性降低，并对HPPD酶活性产生中等影响。另一个例子是从燕麦（avena sativa）获得的HPPD同工酶（称为AVHPPD-03），该酶显示出对中酮的耐受性（Kramer等人。2014; Siehl等。2014）。该同工酶在N末端结构域中具有单个氨基酸缺失（A111）。基因（PFHPPD W336和AVHPPD-03）已成功地用于开发转基因作物，例如大豆和棉花（Dreesen等。2018）。尤其是在大米中（Hawkes等，2019）报告说，大米HPPD基因中突变的组合V225i，A334R，R347E，L3666M，L3.66m，提高了对HPPD活性的降低，可以提高对除草剂甲氟酮和Isoxaflutole的耐受性。靶向基因组编辑的基因是HPPD []，它编码为4-羟基苯基丙酮酸二加氧酶（EC 1.13.11.27）编码，该酶催化了酪氨酸分解代谢途径的第二步。将4-羟基苯基丙酮酸（HPP）转换为同型，这是质喹酮和生育生物合成的前体。hppd是来自不同化学家族的除草剂的靶位部位，例如依氧唑（isoxaflutole和pyrasulfotole），吡唑酮（topramezone）和triketones（Mesotrione，Bicyclopyrone和tembotrione）（Lee等人）（Lee等人，1998年）。用这些除草剂治疗后，由于胡萝卜素合成的丧失，易感植物表现出漂白症状，并最终导致细胞膜的脂质过氧化。
Xinrun Wang-计算与信息系统学院
[28]。Zhang，Lingxuan Zhao，Haochong Xia，Shuo Sun，Jiaze Sun，Molei Qin，Xinyi Li，Yuqing Zhao，Yilei Zhao，Xinyu Cai，Longtao Zheng，Longtao Zheng，Xinrun Wang，Bo an。金融贸易的多模式基础代理：工具增强，多元化和通才。第30届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2024年。[27]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Shuyue Hu，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。可配置的镜像下降：统一决策。第41届国际机器学习会议（ICML）会议录，2024年。[26]。Xinrun Wang ∗，Chang Yang ∗，Shuxin Li，Pengdeng Li，Xiao Huang，Hau Chan和Bo An。增强NASH平衡求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[25]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。自适应PSRO：迈向自动基于人群的游戏求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[24]。Longtao Zheng，Rundong Wang，Xinrun Wang†，Bo An†。Synapse：轨迹-AS-exemplar提示，并带有用于计算机控制的内存。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[23]。Weihao Tan，Winao Zhang，Shanqi Liu，Longtao Zheng，Xinrun Wang†，Bo An†。真正的知识来自实践：通过强化学习使大型语言模型与具体的环境保持一致。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[22]。Shanqi Liu，Dong Xing，Pengjie Gu，Bo An，Yong Liu，Xinrun Wang†。贪婪的顺序执行：使用统一框架解决同质和异质的合作任务。2024年国际学习代表会议（ICLR）会议录，Spotlight，2024。[21]。Pengdeng Li ∗，Shuxin Li ∗，Xinrun Wang†，Jakub Cerny，Youzhi Zhang，Stephen Marcus McAleer，Hau Chan，Bo An。Grasper：追求追求问题的通才追求者。第23届国际自主代理和多代理系统会议（AAMAS）的开发项目，2024年。[20]。molei Qin，Shuo Sun，Winao Zhang，Haochong Xia，Xinrun Wang†，Bo An†。Earnhft：高频交易的有效层次增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[19]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。 市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [18]。 Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。 大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [17]。 shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。 [16]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[18]。Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[17]。shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。[16]。商家：一个由强化学习增强的整体定量交易平台。第三十七届神经信息处理系统会议（NEURIPS）数据集和基准曲目，2023年。Pengjie Gu，Xinyu Cai，Dong Xing，Xinrun Wang†，Mengchen Zhao，Bo An。离线RL具有离散代理表示POMDPS中的概括性。第三十七届神经信息处理系统会议（神经），2023年。[15]。Shuo Sun，Xinrun Wang†，Wanqi Xue，Xiaoxuan Lou，bo an†。掌握股票市场，并有效地混合了多元化的交易专家。第29届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2023年。[14]。Runsheng Yu，Weiyu Chen，Xinrun Wang，James Kwok。通过多目标软改进功能增强元学习。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[13]。Pengdeng Li，Xinrun Wang†，Shuxin Li，Hau Chan，Bo an。对均值现场游戏的人口大小的政策优化。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[12]。Shuxin Li，Xinrun Wang†，Youzhi Zhang†，Wanqi Xue，Jakub Cerny，Bo an。使用预训练的策略来解决大规模追求逃避游戏。第37届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，11586-
四倍体马铃薯中可以实现主要编辑，但需要改进
Anzalone AV、Randolph PB、Davis JR、Sousa AA、Koblan LW、Levy JM、Chen PJ、Wilson C、Newby GA、Raguram A 等人 (2019) 无需双链断裂或供体 DNA 的搜索和替换基因组编辑。Nature 576：149–157 Bastet A、Zafirov D、Giovinazzo N、Guyon-Debast A、Nogué F、Robaglia C、Gallois JL (2019) 通过 CRISPR-Cas9 碱基编辑模拟 eIF4E 中的天然多态性与对马铃薯病毒的抗性有关。Plant Biotechnol J 17：1736–1750 Butt H、Rao GS、Sedeek K、Aman R、Kamel R、Mahfouz M 通过水稻中的 prime 编辑实现除草剂抗性工程化。Plant Biotechnology Journal。 doi: 10.1111/pbi.13399 Fauser F, Schiml S, Puchta H (2014) 基于 CRISPR/Cas 的核酸酶和切口酶均可有效用于拟南芥的基因组工程。Plant J 79 : 348–359 Henikoff S, Comai L (2003) 植物功能基因组学的单核苷酸突变。Annual Review of Plant Biology 54 : 375–401 Hua K, Jiang Y, Tao X, Zhu JK 利用 prime editing 系统对水稻进行精准基因组工程。Plant Biotechnology Journal。doi: 10.1111/pbi.13395 Huang TK, Puchta H (2019) CRISPR/Cas 介导的植物基因打靶：同源重组终于迎来转机。 Plant Cell Rep 38 : 443–453 Li H, Li J, Chen J, Yan L, Xia L (2020) 通过 Prime Editing 对水稻外源和内源基因的精确修改。Molecular Plant 13 : 671–674 Lin Q, Zong Y, Xue C, Wang S, Jin S, Zhu Z, Wang Y, Anzalone AV, Raguram A, Doman JL 等人 (2020) 水稻和小麦的 Prime 基因组编辑。Nat Biotechnol 38 : 582–585 Mishra R, Joshi RK, Zhao K (2020) 作物中的碱基编辑：当前进展、局限性和未来影响。 Plant Biotechnol J 18 : 20–31 Sevestre F, Facon M, Wattebled F, Szydlowski N (2020) 促进马铃薯基因编辑：Solanum tuberosum L. cv. Desiree 基因组的单核苷酸多态性 (SNP) 图谱。Sci Rep 10 : 2045
BETA：计算药物靶标预测的综合基准
Nansu Zong 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的助理教授。他致力于基于知识库和深度学习算法的计算药物开发。Ning Li 是美国国立卫生研究院国家癌症研究所结构生物学中心 (CSB) 的研究员。他从事蛋白激酶 A 的结构和功能研究，涉及 X 射线晶体学和低温电子显微镜的方法。Andrew Wen 是梅奥诊所的生物信息学家。他有兴趣利用信息学工具在医疗保健领域构建各种应用程序。他是自然语言处理 (NLP) 专家。Victoria Ngo 是 VA Palo Alto 医疗系统和斯坦福健康政策的博士后研究员。Ngo 是一名健康信息学家，她的研究重点是健康公平和信息技术的优化，以改善社区护理的提供和协调。Yue Yu 是梅奥诊所的生物信息学家，主要从事医疗数据标准化领域的工作。Yu 还对使用人工智能方法解决生物医学问题感兴趣。 Ming Huang 是梅奥诊所人工智能与信息学系的助理教授。他是主题建模和深度学习方面的专家。Shaika Chowdhury 是梅奥诊所人工智能与信息学系的研究员，研究基于深度学习的精准医疗。Chowdhury 对利用知识图谱来提高深度学习模型的性能很感兴趣。Chao Jiang 是奥本大学的博士生。他研究各种深度学习模型，尤其专注于图神经网络。Sunyang Fu 是梅奥诊所的高级数据科学分析师和生物医学信息学研究员。他的研究重点是 (i) 设计和验证用于临床信息提取的 NLP 技术，(ii) 开发信息学框架和流程以加速电子健康记录 (EHR) 在临床研究中的二次使用，以及 (iii) 通过定量和定性方法发现 EHR 异质性和信息质量。Richard Weinshilboum 是梅奥诊所分子药理学和实验治疗学系的教授。他研究药物基因组学——遗传和个体差异在 DNA 序列或结构中对药物反应的作用。Guoqian Jiang 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。他研究生物医学术语和本体、数据标准、通用数据元素和临床研究的通用数据模型。Lawrence Hunter 是科罗拉多大学的药理学和计算机科学教授。他专注于知识驱动的从原始生物医学文献中提取信息、分子生物学中知识资源的语义集成以及知识在高通量数据分析中的应用。刘红芳是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。刘红芳的主要研究重点是利用数据科学、人工智能和信息学方法促进临床数据的二次利用，以用于临床和转化科学研究以及医疗服务改进。梅奥诊所是一家慈善、非营利的学术医疗中心，提供全面的患者护理和临床医学和医学科学教育以及广泛的研究项目。梅奥诊所包括梅奥医学院、梅奥研究生院、梅奥研究生医学教育学院、梅奥持续专业发展学院和梅奥健康科学学院。收稿日期：2022 年 1 月 14 日。修订日期：2022 年 4 月 10 日。接受日期：2022 年 4 月 29 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名-非商业许可条款发布的开放获取文章 ( http://creativecommons.org/licenses/ by-nc/4.0/ )，允许在任何媒体上进行非商业性再利用、发布和复制，但必须正确引用原作。如需进行商业性再利用，请联系 journals.permissions@oup.com