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基因组编辑细胞的简化选择方法
在过去十年中，转录激活因子样效应核酸酶和基于 CRISPR 的基因组工程彻底改变了我们的生物学方法。由于其高效性和易用性，现在几乎每个实验室都能够开发定制的敲除和敲入动物或细胞模型。尽管如此，产生转基因细胞通常需要一个选择步骤，通常通过抗生素或荧光标记来实现。选择标记的选择基于可用的实验室资源，例如细胞类型，还应考虑时间和成本等参数。在这里，我们提出了一种称为磁激活基因组编辑细胞分选的新型快速策略，根据磁性分选 Cas9 阳性细胞中存在的表面抗原（即 tCD19）的能力来选择转基因细胞。通过使用磁激活基因组编辑细胞分选，我们成功生成并分离了基因改造的人类诱导多能干细胞、原代人类成纤维细胞、SH-SY5Y 神经母细胞样细胞、HaCaT 和 HEK 293T 细胞。我们的策略扩展了基因组编辑工具箱，提供了一种快速、廉价且易于使用的替代现有选择方法的方法。
用智能，可靠，无缝连接解决方案概述升高Wi-Fi
越来越多的创新需要一类新的无线网络，以支持收集和接收实时数据的关键资产。幸运的是，无线技术已经发展以满足这些需求。Wi-Fi 6e和Wi-Fi 7具有带宽，速度和容量的显着改善，使组织能够连接更大范围和更多的设备。为了支持这些延迟和漫游敏感的应用，需要诸如Cisco Urwb之类的技术。URWB是Wi-Fi的扩展，并为高度关键的应用提供了超可靠性，超低潜伏期和无缝的交接。
链接的基因组学测序和质谱学多模式数据集以及用于微生物应变库中的简化天然产物的模型
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633932 doi：biorxiv Preprint
API 开发和建模：简化金融技术集成，实现无缝数字交易
API 最重要的影响之一是其在实现金融服务民主化方面发挥的作用。由 API 推动的开放银行计划允许第三方开发人员安全地访问财务数据，为支付、贷款和投资管理领域的创新应用铺平了道路 [2]。例如，API 使用户能够将多个银行账户链接到一个平台，从而实时了解他们的财务状况。这种可访问性不仅改善了用户体验，还促进了金融机构之间的竞争，推动了具有成本效益和以客户为中心的解决方案的发展 [3]。
CSE职业日简历-Supun Gamlath
迪恩的名单：第1、2、3、5和7个亚太地区的robocon 2023：团队负责人Challengerx 2023：亚军（团队）Cypher Hackathon 2023：跑步者UP（Team）Realhack 2023：Realhack 2023：Runners Up（Team）UP（Team）Iesl Robames 2022：First Place 2022：first Place（System）bashawe 20202020202020202020202：志愿者：斯里兰卡红十字会会员：莫拉远足俱乐部
简化的、无 PCR 的 WGS 工作流程可增强...
1.0 背景 全基因组测序 (WGS) 已成为生殖系分析中广泛应用的工具，例如遗传病诊断和药物基因组学 [1]。WGS 还在人口研究中发挥重要作用，例如 All of Us 计划，它使大规模基因组研究能够揭示遗传多样性和疾病易感性 [2]。值得注意的是，WGS 正日益成为精准肿瘤学的综合工具，提供基因组景观的详细视图，以指导定制治疗方法的开发并优化癌症管理 [3]。随着 WGS 越来越多地从研究转变为常规临床使用，优化工作流程以提高精度、可扩展性和效率至关重要。解决 DNA 碎片不一致、文库转化率不理想、样本输入变异的繁琐优化及其导致的测序偏差等关键挑战对于确保高质量的数据和变异调用报告至关重要。
用主机简化体外工程生物文化的筛选设置
工程生存材料（ELMS）通常包含细菌，真菌或夹在聚粉基质中的动物细胞，在药物输送或生物传感等领域提供了无限的可能性。确定在确保与ELM宿主兼容的同时保持ELM性能的条件至关重要，然后在体内测试它们。这对于减少动物实验至关重要，可以通过体外研究来实现。当前，尚无标准来确保ELM与宿主组织的兼容性。朝向这个目标，我们设计了一种基于96孔板的筛选方法，以简化跨培养条件的ELM生长，并确定其体外的兼容性潜力。我们显示了随着时间的流逝，三种细菌物种的增殖，并筛选了六种不同的细胞培养基。我们以双层和单层格式制造了榆树，并跟踪细菌泄漏，以衡量ELM生物植物的量度。筛选后，选择了适当的培养基，该培养基可持续榆树生长，并用于在体外研究细胞相容性。通过添加ELM上清液并分别测量细胞Mem Brane完整性和活/死染色，研究了鼠纤维细胞和人单核细胞上的ELM细胞毒性。我们的工作说明了一个简单的设置，以简化榆树兼容环境条件与主机的筛查。
使用机器学习简化医院出院过程
管理不良的患者流量会导致患者的不良健康结果，医院工作人员的额外压力以及包括拥挤的急诊科（EDS）和/或取消程序在内的容量问题。4在当前的后环境中，医院正在经历更高的患者数量，在大量人员配备短缺方面挣扎（在美国，有52％的护士表示，由于缺乏人数和倦怠5）的位置，并面对庞大的表面背景下的挑战。
简化了年度PHA计划（仅HCV PHAS）
（1）高性能PHA-拥有或管理超过550个组合的公共住房单元和住房选择优惠券的PHA，并在最新的公共住房评估系统（PHAS）和第八节管理评估计划（SEMAP）评估（如果只管理公共住房（如果只管理公共住房）进行公共住房评估，则被指定为高性能的公共住房评估系统（PHAS）和第8节管理评估计划（SEMAP）。（2）小PHA-未被指定为PHA或SEMAP陷入困境的PHA，拥有或管理少于250个公共住房单元和任何数量的代金券，总合并单位超过550。（3）住房选择代金券（HCV）仅PHA-管理超过550 HCV的PHA，在其最新的SEMAP评估中没有被指定为困扰，并且不拥有或管理公共住房。（4）标准PHA-拥有或管理250个或更多公共住房单元的PHA以及总合并单元超过550的任何数量的代金券，并且在最近的PHAS或SEMAP评估中被指定为标准表演者。（5）陷入困境的PHA -PHA达到总体PHA或SEMAP得分不到60％。（6）合格的PHA -PHA，具有550或更少的公共住房单元和/或住房选择优惠券，并不是PHAS或SEMAP陷入困境。
Lukas Fischer、Lisa Ehrlinger、Verena Geist、Rudolf Ramler、Florian Sobieczky 等人。将人工智能应用于实践：关键挑战和经验教训。第四届机器学习和知识提取国际跨领域会议 (CD-MAKE)，2020 年 8 月，爱尔兰都柏林。第 451-471 页，�10.1007/978-3-030-57321-8_25�。�hal-03414730�
缺乏置信度度量：最先进的深度学习方法的另一个特点是缺乏置信度度量。与基于贝叶斯的机器学习方法相比，大多数深度学习模型不提供模型不确定性的合理置信度度量。例如，在分类模型中，顶层（主要是 softmax 输出）中获得的概率向量通常被解释为模型置信度，参见 [26] 或 [35]。然而，像 softmax 这样的函数可能会导致对远离训练数据的点进行不合理的高置信度外推，从而提供一种虚假的安全感 [39]。因此，尝试将贝叶斯方法也引入 DNN 模型似乎是很自然的。由此产生的不确定性度量（或同义的置信度度量）依赖于给定数据权重的后验分布的近似值。作为此背景下的一种有前途的方法，变分技术（例如基于 Monte Carlo dropout [27]）允许将这些贝叶斯概念转化为计算上可处理的算法。变分方法依赖于 Kullback-Leibler 散度来测量分布之间的差异。因此，所得的近似分布集中在单一模式周围，低估了该模式之外的不确定性。因此，对于给定实例的结果置信度度量仍然不令人满意，并且可能仍然存在误解高置信度的区域。