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人工智能在牛繁殖中的应用
如今，畜牧业面临着增加产量以满足日益增长的动物产品需求的挑战。在这种情况下，牛的繁殖代表着一个多因素过程，需要做出明智的战略决策来提高繁殖率和经济效益。本研究的目的是分析人工智能在改善牛繁殖决策方面的潜力。分析了该学科的几种技术的应用，例如机器学习、人工神经网络、深度学习、支持向量机和决策树。这些技术可以应用于不同的领域，例如：基因选择、发情和疾病检测、人工授精和动物健康监测。这些技术的使用取决于三个基本因素：组织的特征、拟议的目标和数据集的特殊性，在决定使用哪种技术时必须考虑到这些因素。因此，智能技术的应用可以降低成本，增加牛奶和肉类产量，从而提高效率和盈利能力，保证动物福利，从而实现畜牧业的可持续发展。决策、畜牧业、智能技术、食品安全
脑啡肽酶抑制作为人类抗焦虑的新靶点——不……
亲爱的编辑，根据对临床前和临床数据的最新审查 (Repova 等人，2022)，我们讨论了几种心血管疗法中焦虑治疗的新潜力。我们在一项包括对照组的小型观察性实用试验 (Kellner 等人，2023) 中，首次提供了心脏病学上已证实的脑啡肽酶抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂沙库巴曲/缬沙坦 (S/V) 对射血分数降低的心力衰竭 (HFrEF) 患者 (焦虑是这些患者的常见症状) 治疗一周后的急性抗焦虑作用。在 S/V 治疗下，当对心力衰竭的改善进行统计控制时，这种急性抗焦虑作用仍然存在。我们对潜在机制的先验假设是，S/V 抑制脑啡肽酶会增加血浆心房钠尿肽 (ANP)，而 ANP 在人体中具有急性抗焦虑样作用 (Wiedemann 等人，2001)。然而，在我们的研究中，S/V 一周后血浆 ANP 并未显著升高。Kobalava 等人 (2016) 使用血浆环鸟苷酸 (cGMP) 水平作为脑啡肽酶抑制的标志物，cGMP 是由 ANP 激活鸟苷酸环化酶偶联受体产生的。他们显示在 HFrEF 患者接受一周的 S/V 治疗后，cGMP 显著增加，但根据我们的数据，血浆 ANP 并未增加。然而，由于 ANP 降解迅速且测量复杂，因此是一种难以分析的物。现在我们对上述研究中血浆样本中的 cGMP 进行了测定，假设其在 S/V 治疗一周后显著增加，并进一步研究了 cGMP 变化与 S/V 抗焦虑作用的关系。
探索甲吡嗪作为各种抑郁症状簇的治疗选择
主要的抑郁症（MDD）是全球最普遍的精神病疾病之一，也是造成残疾的主要原因。MDD提出了各种症状，这些症状显着影响个人，社会和经济方面。尽管有许多针对不同分子机制的抗抑郁药治疗（ADT），但很大一部分患者的反应不足，在MDD管理中带来了巨大的挑战。因此，通常采用辅助策略，特别是涉及非典型抗精神病药的策略来增强治疗效率。Cariprazine是D2/D3部分激动剂，通过其对D3受体的选择性作用及其对5-HT1A，5-HT2A和α1B受体的调节，与其他非典型抗精神病药区分开。这种独特的药理学保证需要调查其在MDD各个症状领域的潜在有效性和耐受性，包括愉悦，兴趣和动机；情绪和自杀；睡眠和食欲；疲劳;精神运动和焦虑；和认知功能。来自动物研究和临床试验的初步证据表明，迦里替津可以改善动机，抗and虫和认知功能症状。喀里哌嗪在减轻与情绪相关的症状方面表现出希望，尽管它对焦虑及其对躁动和精神运动迟缓的影响仍然不确定。甲丙氨酸可能对表现出抗抗酸，认知降低以及可能的疲劳和高血压的MDD患者特别有益。评估喀里普拉嗪在这些症状领域的效率可以揭示模式，以支持更多个性化的抑郁症治疗方法。进一步的研究对于阐明甲哌嗪作为对重度抑郁症的成年人的辅助疗法的作用至关重要，他们对抗抑郁药单药治疗的反应不足。
可溶性Neprilysin和糖尿病之间的关联
Neprilysin（NEP）是一种主要是膜结合的II型金属肽酶，广泛分布在体内，包括参与葡萄糖代谢的多个组织，例如肝脏，脂肪细胞和胰岛（1）。通过在疏水残基的N末端裂解灭活调节肽，NEP负责胰高血糖素（2）和胰高血糖素样肽1（GLP-1）（3）的崩溃，所有这些（3）在葡萄糖代谢中起着关键作用。这些识别的特性表明NEP在糖尿病发育中的潜在作用，该假设也得到了动物和人类研究的发现。例如，基因敲除引起的NEP缺乏效率导致胰岛B细胞质量增加，并在小鼠高脂饮食16周后葡萄糖降低（4）。临床试验发现，NEP抑制作用导致血红蛋白A1C（HBA1C）降低，糖尿病患者的胰岛素治疗较少，胰岛素治疗较少（5）（6）。现实世界的研究还发现，更好的葡萄糖控制在接受Arni治疗的心力衰竭的患者中很受欢迎，ARNI是一种双作用血管紧张素 - 受体 - 脱发蛋白抑制剂（7）。值得注意的是，接受ARNI的糖尿病患者比例很大，没有获得最佳的葡萄糖控制（8），强调了NEP和糖尿病之间不清楚的因果关系。然而，几乎没有研究循环NEP和糖尿病之间的关联。一项小型临床研究发现，与健康对照组相比，20例糖尿病患者的尿NEP显着增加（9）。另一项包括144例心力衰竭患者的研究未能观察到血浆NEP和HBA1C之间的显着关联（10）。现有的研究主要是在欧洲血统的人群中进行的，他们的风险与中国人不同。迄今为止，尚无研究检查中国人群中循环NEP与糖尿病之间的关联。因此，我们旨在检查GUSU队列中中国成年人纵向队列中血清NEP与糖尿病之间的关联。
利用现代生物技术工具对植物进行智能重编程以抵抗盐胁迫
a 作物遗传育种与综合利用教育部重点实验室，油料作物研究所，豆科作物遗传与系统生物学中心，福建农林大学农学院，福州，中国；b 水稻生物学国家重点实验室，中国农业科学院，中国水稻研究所，浙江，中国；c 国家生物技术和基因工程研究所 (NIBGE)，巴基斯坦费萨拉巴德；d 扬州大学园艺与植物保护学院园艺系，扬州，中国；e 塞浦路斯理工大学农业科学、生物技术与食品科学系，塞浦路斯莱梅索斯；f 西澳大利亚大学 UWA 农业研究所，澳大利亚珀斯克劳利；g 作物多样化与遗传学，国际生物盐渍农业中心，阿拉伯联合酋长国迪拜； h 印度海得拉巴国际半干旱热带作物研究所 (ICRISAT) 基因组学和系统生物学卓越中心；i 澳大利亚默多克大学国家农业生物技术中心默多克作物和食品创新中心
基于自然的解决方案（NBS）蓝图
去年的全球平均温度达到了工业前基线的1.45°C，助长了极端天气和其他事件，并在2023年造成了数十亿美元的经济损失。1个前所未有的自然损失率已经在影响业务，因为全球GDP的一半以上是中等或高度依赖自然的。2不平等现象正在侵蚀我们对我们的政治和经济体系的信任，并限制了经济增长。3随着压力继续增加公司，促使他们对气候变化，自然损失和不平等行动采取行动，自然行动提供了一个重要的解决方案集：超过1/3的所有气候缓解措施，必须采取以实现巴黎协议的1.5ºC目标，可以由基于自然的解决方案提供。4目前，每年$ 5TN的私人财务流量对自然产生了直接的负面影响。5
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
日本代表城市的案例研究
本研究考虑了日本住宅建筑中未来气候变化对当前和未来的典型气象年份（TMY）数据库的影响。tmy数据被广泛用于建筑部门，用于能源绩效评估，系统尺寸和优化。为了调查当前和未来的TMY数据库对建筑物能源消耗的影响，该研究预测了日本四个城市的住宅建筑物的冷却和加热负荷（2020 Ver。）和未来（2086 VER。）TMY数据库。结果表明，未来TMY数据库的使用会导致日本住宅建筑物的空调热量发生重大变化。它发现，日本四个构想的住宅建筑中的年度冷却负荷增加了约12％，东京约9％，大约9％，大约8％的大阪，大约7％，纳戈亚大约为7％，但每年的供暖负载约为Tokyo，大约为9％，大约为8％，大约为6％，大约为ToyohashaShi，大约6％的osta，and ToyohashaShi，大约为ToyohashaShi，Osak and ostoak and osta，and ostaak and ostaka，and ostak and ost osta，and ost ostah and ost ostagai nage and ost aftohaushaShi an与当前的TMY数据库相比，分别是。这一发现表明，气候变化将对未来的建筑能源消耗产生重大影响，并提出节能建筑设计，以解决缓解气候变化对建筑能源消耗的影响。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。