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人工智能在教育领域的广泛应用需要批判性分析
联合国教科文组织的工作论文《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》对人工智能对教育部门的影响程度进行了全面评估（Pedro 等，2019）。人工智能作为赋能教育参与者的工具，前景广阔。例如，学习分析可以通过诊断学生的学习状况、提供及时反馈和定制学习材料来促进个性化教育；教育数据挖掘可用于分析教学过程中收集的数据，以实现更高效、更有效的教育管理和更明智的决策（Shan & Zhao，2019）。另一方面，与其他信息技术一样，人工智能也给教育发展带来了各种风险。作为一种数据驱动的技术，人工智能在教育中的应用必然涉及大量的教育数据。因此，必须研究人工智能对相关利益相关者，特别是学生的隐私和其他人权的现有和潜在威胁。
贝叶斯基因组预测方法在全基因组关联分析中的应用
摘要背景：贝叶斯基因组预测方法的开发是为了同时将所有基因型标记与一组可用的表型进行拟合，以预测数量性状的育种值，从而考虑到性状遗传结构（标记效应分布）的差异。这些方法还为全基因组关联 (GWA) 研究提供了灵活可靠的框架。本文的目的是回顾用于 GWA 分析的贝叶斯层次和变量选择模型的发展。结果：通过同时拟合所有基因型标记，贝叶斯 GWA 方法隐含地解释了群体结构和经典单标记 GWA 的多重测试问题。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法实现的贝叶斯 GWA 方法允许使用从后验分布获得的概率来控制错误率。使用贝叶斯方法进行的 GWA 研究的功效可以通过使用基于先前关联研究、基因表达分析或功能注释信息的先验信息来增强。贝叶斯 GWA 分析适用于多种性状，可通过多性状、结构方程或图形模型深入了解多效性效应。贝叶斯方法还可用于结合基因组、转录组、蛋白质组和其他组学数据，以推断因果基因型与表型的关系，并提出可改善表现的外部干预措施。结论：贝叶斯分层和变量选择方法为基因组预测、GWA、先前信息的整合以及来自其他组学平台的信息整合提供了一个统一而强大的框架，以识别复杂数量性状的因果突变。
Suðuroyartunnilin 风险分析的同行评审和第二意见
报告认为，在通风系统和救援服务的帮助下，人员可以徒步逃离火灾。审查者可以很好地遵循该方法的理念；然而，可能可以进一步微调和改进程序，以提高直接暴露在火灾中的人员的安全性。微调可以进一步利用摄像头和通讯手段，以便在火灾早期阶段优化通风系统的运行。在救援服务到达火灾现场之前，应该能够与用户沟通并做出通风系统运行的决定。通过适当的措施，安全性似乎得到了验证。
改进的胞嘧啶碱基编辑器的基因组和转录组范围的脱靶分析
1 博伊斯汤普森研究所，纽约州伊萨卡 14853，美国；2 马里兰大学植物科学与景观建筑系，马里兰州帕克分校，美国；3 扬州大学农学院，江苏省作物基因组学与分子育种重点实验室/植物功能基因组学教育部重点实验室，扬州 225009，中国；4 扬州大学江苏省粮食作物现代生产技术协同创新中心，扬州 225009，中国；5 康奈尔大学植物育种与遗传系，纽约州伊萨卡 14853；6 马里兰大学生物科学与生物技术研究所，马里兰州罗克维尔 20850。Ɨ 上述作者对本文贡献相同。
植物化学分析和十种土著植物的体外抗糖尿病活性
引言糖尿病是一种代谢性疾病，其特征是血液中葡萄糖水平升高（高血糖）和体内胰腺产生的胰岛素的产生或作用不足1。胰岛素是胰腺中β细胞合成的激素，响应各种刺激，例如葡萄糖，磺酰基尿素酶和凝集酶；但是，葡萄糖是主要决定因素2。根据美国糖尿病协会（ADA）3和糖尿病护理4,5糖尿病可以分为四个普通组，即1型糖尿病；这是由于β细胞破坏而导致的，通常导致绝对胰岛素缺乏。它也可以称为胰岛素依赖性糖尿病； 2型糖尿病；这是由于促进性胰岛素分泌对胰岛素抵抗背景的效果而发生的。身体可以产生胰岛素，但不能利用它。也可以称为非胰岛素依赖性糖尿病或妊娠糖尿病（GDM） - 这是在妊娠的第二或第三三个月中经历的，但不是开放且可观察到的糖尿病；另一种类型的糖尿病是由于其他原因。例如，
tidytacos：用于分析微生物群落分类学组成的R包
Tidytacos（整洁的分类组合）软件包是用于探索微生物社区数据的R软件包。这样的社区数据由Agplicon测序产生的读取计数组成（例如，16S rRNA基因的区域或元基因组（shot弹枪）测序。tidytacos基于哈德利·威克姆（Hadley Wickham）引入的整洁原则，该原理以一致的格式存储（Wickham等，2023）。具体来说，Tidytacos使用整洁的格式和语法来选择，转换和准备微生物社区数据以进行可视化和分析。此外，它为流行和鲜为人知的分析和微生物社区数据的可视化提供了一系列功能。Tidytacos是为各种专业知识的研究人员而设计的，既可以提高微生物社区数据的可访问性，又可以轻松地转换数据，以实现新颖的可视化和分析方法。
泛人类共识基因组显著提高 RNA 测序分析的准确性
1 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港；2 威尔康奈尔医学科学研究生院计算生物学和医学三机构博士项目，美国纽约州纽约；3 加文-魏茨曼细胞基因组学中心，加文医学研究所，新南威尔士州达令赫斯特；4 新南威尔士大学医学科学学院，新南威尔士州悉尼
微萃取技术在生物和法医分析领域的新应用
1 意大利基耶蒂-佩斯卡拉“G. d'Annunzio”大学医学和老龄化科学系，法医学科，66100 基耶蒂；cristian.dovidio@unich.it (CD)；martina.bonelli@unich.it (MB) 2 意大利基耶蒂-佩斯卡拉“G. d'Annunzio”大学药学系，Via dei Vestini 31，66100 基耶蒂；enrica.rosato@unich.it (ER)；angela.tartaglia@unich.it (AT) 3 土耳其共和大学药学院分析化学系，锡瓦斯 58140；hiulusoy@yahoo.com 4 希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学化学系分析化学实验室，54124 塞萨洛尼基， samanidu@chem.auth.gr 5 佛罗里达国际大学国际法医研究所化学和生物化学系，11200 SW 8th St，迈阿密，FL 33199，美国；furtonk@fiu.edu（KGF）；akabir@fiu.edu（AK） 6 孟加拉国达卡 1207 水仙国际大学联合健康科学学院药学系 7 沙特阿拉伯 Al-Medina Al-Munawara 41477 泰巴大学科学学院化学系；drimran.chiral@gmail.com 8 贾米亚米莉亚伊斯兰大学，贾米亚纳加尔，新德里 110025，印度 9 药理毒理学实验室 - 圣神医院，Via Fonte Romana 8，65124 佩斯卡拉，意大利； fabio.savini@ausl.pe.it 10 神经生物化学和神经药理学实验室，Fondazione IRCCS Istituto Neurologico Carlo Besta，Via Celoria 11, 20133 米兰，意大利； Ugo.DeGrazia@istituto-besta.it * 通讯：marcello.locatelli@unich.it
1. 检测、人口规模和疫苗覆盖率组合的阈值分析
图 1. 扩展的 SEIR 隔室模型概述。163 (A) 隔室模型流程图。(B) SARS-COV-2 病毒在感染患者中的自然疾病进展 164。165 S = 易感，L = 暴露且不具传染性（潜伏期）（无症状），E = 166 无症状且具有传染性，I = 有症状且具有传染性，= 暴露且不具传染性 167（潜伏期）且隔离（确诊），= 无症状且具有传染性且隔离 168（确诊），= 传染性和隔离（确诊），H = 住院，R = 康复，169 D = 死亡。170 171
Bart-Survival：Python中的贝叶斯机器学习方法
生存分析是癌症，心血管疾病和传染病等各种领域的公共卫生和临床研究的基石（Altman＆Bland，1998； Bradburn等，2003）。传统的参数和半参数统计方法，例如COX比例危害模型，通常用于生存分析（Cox，1972）。但是，这些方法有几个局限性，尤其是应用于复杂数据时。一个主要问题是需要限制性假设，例如比例危害和预定义的功能形式，在复杂的，现实世界中的医疗保健数据中可能不正确（Harrell，2015； Ishwaran等，2008）。此外，这些方法通常在高维数据集上遇到困难，从而导致过度拟合，多重共线性以及处理复杂的相互作用的问题（Ishwaran等，2008； Joffe等，2013）。