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基因组编辑的理由和关于人类身份的形而上学本质主义
生物伦理学的标准观点区分了可能伤害或使特定个体受益的“影响个人”干预（例如通过基因组编辑）和决定哪个个体诞生的“影响身份”干预（例如通过基因选择）。斯帕罗对过去几十年来有关生殖技术争论的核心假设之一提出了质疑。他认为，对人类胚胎的直接基因改造不应归类为“影响个人”，而应归类为“影响身份”，因为在可预见的未来，任何基因组编辑“几乎肯定”涉及创建和编辑多个胚胎，以及通过植入前基因诊断选择“最佳”胚胎。斯帕罗还认为，“影响个人”和“影响身份”干预之间的区别具有至关重要的伦理意义：“我们选择胚胎的理由比我们修改胚胎的理由要弱”（Sparrow 2022 ）。因此，他将基因组编辑归类为“影响身份”的干预，并得出结论，即使人们认为增强是道德义务，也没有理由要求制定法律来增强。在这篇评论文章中，我们更进一步质疑了有关生殖技术的生物伦理辩论中的核心假设。我们认为，“影响个人”和“影响身份”干预之间的区别是基于一种值得怀疑的物质起源本质主义。对这种本质主义的人类身份方法的质疑使得我们可以将基因组编辑和基因选择视为比标准方法中更相似的东西。它
6基础，您应该知道
随着官方援助国家预算停滞不前，基金会赠款的支出不断增长，组织越来越多地寻求基金会为项目提供资金。DEVEX分析师已经研究了六个良好的基础，并具有关键开发问题的记录：Conrad N. Hilton Foundation，David和Lucile Packard基金会，William＆＆Flora Hewlett Foundation，MasterCard Foundation，MasterCard Foundation，The MasterCard Foundation，Open Society Foundations，Open Society Foundations和Rockefeller Foundation和The Rockefeller Foundation-与您分享授予资金，合作伙伴，以及您的合作伙伴以及您的合作伙伴以及您的合作伙伴以及您的合作伙伴。
语言模型是否可以建立有关ICD代码的原因来指导临床笔记的产生？
摘要。在过去的十年中，美国的电子健康记录（EHR）数据数量激增，归因于《 2009年健康信息技术经济和临床健康法》（HITECH）2009年的有利政策环境和2016年21世纪治疗法案。医生在自由形式的文本中捕获了患者评估，诊断和治疗的临床笔记，他们花费大量时间进入他们。手动编写临床笔记可能需要大量时间，增加患者的等待时间，并可能延迟诊断。大型语言模型（LLM），例如GPT-3具有生成与人类写作的新闻文章的能力。我们调查了对临床笔记生成中LLM的促进工程促进工程的用法（COT）。在提示中，我们将疾病国际分类（ICD）代码和基本患者信息以及类似的临床病例示例纳入了研究，以研究LLMS如何有效地制定临床注释。，我们使用GPT-4作为LLM对Codiesp测试数据集的六个临床病例进行了COT提示技术，结果表明，它的表现优于标准的零照片提示。
2024 年欧洲心脏学会 (ESC) 与欧洲心胸外科协会 (EA) 合作制定的房颤管理指南
作者/工作组成员：Isabelle C. Van Gelder * † ，（主席）（荷兰）、Michiel Rienstra ± ，（工作组协调员）（荷兰）、Karina V. Bunting ± ，（工作组协调员）（英国）、Ruben Casado-Arroyo（比利时）、Valeria Caso 1（意大利）、Harry JGM Crijns（荷兰）、Tom JR De Potter（比利时）、Jeremy Dwight（英国）、Luigina Guasti（意大利）、Thorsten Hanke 2（德国）、Tiny Jaarsma（瑞典）、Maddalena Lettino（意大利）、Maja-Lisa Løchen（挪威）、R. Thomas Lumbers（英国）、Bart Maesen 2（荷兰）、Inge Mølgaard（丹麦）、Giuseppe MC Rosano（英国）、Prashanthan Sanders（澳大利亚）、Renate B. Schnabel（德国）、Piotr Suwalski 2（波兰）、Emma Svennberg（瑞典）、Juan Tamargo（西班牙）、Otilia Tica（罗马尼亚）、Vassil Traykov（保加利亚）、Stylianos Tzeis（希腊）、Dipak Kotecha * † ，（主席）（英国）以及欧洲科学委员会科学文献组
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
技术对游客时空行为的影响又如何？
摘要 本文从移动技术和无处不在的连接性的角度，探讨了时间地理学在旅游业中重新发挥的作用。本文提出了“物理数字化”的概念，以了解数字技术如何在物理空间中使用，以及物理和数字之间的相互作用如何重新配置游客的项目、路径、捆绑和约束。理论贡献建立在 15 次半结构化访谈的基础上。分析表明，能力、耦合和权限约束会受到数字设备的改变和调节。在物理数字化时空中，游客在数字信息的影响下在物理空间中定位自己；他们创建物理数字化路径并在站点之间移动，这是数字信息叠加到物理空间的结果。游客以目标为导向的流动产生了物理数字化项目，其中效率和优化逻辑降低了游客体验的界限性。游客的捆绑包是通过数字通信在物理度假棱镜内外创建的。
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人工智能对劳动力市场的影响
2024 年 11 月 SAM SHARPS THOMAS SMITH JAMES BROWNE OLIVER LARGE RHEA SUBRAMANYA PEICHIN TAY DANAE ELLINA ISABEL ATKINSON JESS LYTHGOW RITHIKA MURALIDHARAN
C5a-C5aR通路在铁代谢及胃癌进展中的作用
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初级卫生保健中的心血管风险预测因素：对采用非实验室模型的思考
采用非实验室模型摘要：本文提出了在初级保健（PHC）中使用心血管风险（CVR）分层工具的考虑，重点关注非实验室模型作为实验室预测的替代行为。这一目标是基于使用横断面和探索性方法的实证研究来反思的，重点关注米纳斯吉拉斯州一个中等城市中患有合并症（高血压和/或糖尿病）且没有记录心血管问题的成年人口（40 至 74 岁之间）的两种量表的行为。在这项名为“CardioRisco”项目中，研究人员评估了基于胆固醇信息的 Framingham 全球风险评分所进行的 CVR 分层与使用身体质量指数而非血清数据的 HEARTS 计算器非实验室版本之间的一致程度。本文对研究的总体结果进行了分析，其中，对于所构成的样本，在分层之间发现了最小一致性，并提出了关于在 PHC 背景下管理 CVR 的建议，强调了对高风险患者（例如糖尿病患者）进行全面评估的重要性。