XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemevolve
卫星直达设备技术需要经历四个阶段才能充分发挥其潜力
随着 D2D 功能的发展以及语音和宽带数据服务的商业化，将释放出更多的收入机会。在该技术的早期阶段，服务将是基本的，仅限于紧急情况和短信。因此，最终用户为这些早期服务付费的意愿可能有限。然而，当数据和语音功能可用时，将会出现一个巨大且可访问的市场。例如，休闲旅行者、农村居民、物联网、急救人员和许多其他希望在有限的地面网络覆盖范围之外保持联系的人的需求将提高市场渗透率和采用率。当覆盖范围遍布全球、连接可靠且数据速度一致时，巨大的收入机会就在眼前。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
鹦鹉让我们了解智力是如何进化的
在过去的一年里，人工智能机器人 ChatGPT 以其回答问题、撰写论文甚至编写软件的能力让人们眼花缭乱。在美国听说过 ChatGPT 的 13 至 17 岁青少年中（大多数），19% 表示他们曾用它做作业。ChatGPT 和 Bard、Meta AI 等其他聊天机器人都基于大型语言模型（简称 LLM）。这些模型通过输入大量来自互联网的文本，经过训练可以编写出非常像人类的语言。虽然这些文本包括路易丝·格丽克的诗歌、奥普拉最爱的礼物指南和《纽约时报》的文章，但正如我们所知，它也包括虚假、诽谤、暴力和恐怖内容。作为一种安全措施，大型聊天机器人的创建者还训练它们拒绝提供不适当或有害的信息，比如如何窃取某人身份的分步说明。但训练并非万无一失，人们已经利用了聊天机器人的弱点。在本期中，物理学和资深作家 Emily Conover 深入探讨了计算机科学家为使聊天机器人走上正轨所做的努力（第 18 页）。Conover 解释说，这是一个巨大的挑战，部分原因是这些 LLM 仍然很新，科学家们才刚刚开始了解聊天机器人的弱点。随着 LLM 融入日常产品或承担地铁系统等任务，挑战将变得更大。现实情况是，尽管 LLM 有时听起来像人类，但实际上不是。在阅读 Conover 的文章时，我学到了一个有趣的术语“随机鹦鹉”。华盛顿大学的计算语言学家 Emily Bender 和同事用它来解释，虽然 LLM 可以将单词编译成散文，但他们不理解他们“写”的内容的含义，因此无法理解它是否不准确或不道德。他们只是在鹦鹉学舌。真正的鹦鹉和研究它们的科学家可能会对这个术语感到反感。鹦鹉以能够模仿人类的语言而闻名。现在，科学家们发现鹦鹉可以做更多的事情，包括使用工具、制作工具集、解决复杂的难题，有时甚至能理解我们说的话。正如特约撰稿人 Erin Garcia de Jesús 报道的那样，有些鹦鹉可以克制自己，放弃现在的小奖励，以便以后获得更大的奖励（第 24 页）。长期以来，许多科学家低估了鹦鹉——甚至认为它们很笨——因为它们的大脑不像人类和其他灵长类动物的大脑那么大、那么复杂。最近，科学家们发现，鹦鹉的小脑袋里挤满了神经元，具有与灵长类动物大脑类似的特征。鹦鹉智力的许多谜团仍有待解决，包括鸟类究竟是如何以及为什么进化出这些惊人的能力的。但找到答案最终可能有助于我们更好地理解我们自身智力的起源，以及我们遇到的其他形式的智慧。现在，我们可以惊叹于鹦鹉的欢乐、它们的美丽，以及它们似乎在用工具打开和吃海芒果时所获得的乐趣。——南希·舒特，主编
使用 DEQSeq 大规模量化进化的 DNA 编辑酶
背景 定向进化将达尔文进化原理应用于实验室，以改良蛋白质特性 [ 1 , 2 ]。在多轮诱变和选择过程中，会产生大型基因变体文库（~ 10 5 – ~ 10 8 ）[ 3 – 5 ]。筛选文库以识别有效变体传统上是一个手动过程，耗费大量人力、资源和时间。此外，可供测试的变体数量有限，这降低了识别最佳变体的概率。希望有一种用于比较大量酶的高通量方法。事实上，已经开发了许多用于高通量筛选酶变体的应用程序。例如，CombiSEAL [ 6 ] 允许筛选确定的突变组合，但它不太适合分析进化产物。另一方面，Evoracle [ 4 ] 适合此目的，因为它使用多个进化周期的序列数据推断基因的适应度和序列组成。然而，它不能用于分析多个目标位点上的变异。evSeq [ 7 ] 是一种基于微孔板的方法，可以分别筛选变异表型，并分析基因
进化的 AAV 变体可实现小鼠 T 细胞的有效基因工程
通信地址：justin.eyquem@ucsf.edu 和 aravind.asokan@duke.edu。 *这些作者的贡献相同 作者贡献 JA、AA、WAN 和 JE 概念化了研究并规划和设计了实验。WAN 和 JA 执行实验、指导研究助理并领导所有实验的后勤和技术方面。JA 领导定向进化和后续数据分析。WAN 领导敲除筛选和敲入策略的设计。An.T. 和 SC 负责实验设计、体外测定数据收集和病毒生产。GR 负责实验设计和体内测定数据收集，An.TAR、JJM 和 JY.C. 负责体外测定数据收集和病毒生产。Al.T、CC 和 VA 负责体外测定数据收集。WHX 负责体外测定数据收集和数据分析。ZS 负责敲除筛选的 NGS 文库设计和测序。LPH 负责实验设计。 HP 与 SK 一起分析了全基因组筛选生成的数据，最后，WAN、JA、AA 和 JE 在 JJM 和合著者的帮助下撰写了手稿。
Viperin免疫力通过保守的脚手架上的连续创新在生命之树中演变
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2023年9月13日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2023.09.13.557418 doi：Biorxiv Preprint
“控制者”的力量：转座子介导的重复基因向新功能化进化
自从 Barbara McClintock 博士发现第一个转座子以来，转座因子 (TE) 的普遍性和多样性逐渐被人们认识到。作为基本的遗传成分，TE 不仅通过贡献功能序列（例如，调控元件或 McClintock 博士所说的“控制者”）而且通过改组基因组序列来推动生物体的进化。在后一种方面，TE 介导的基因复制促进了新基因的产生并引起了广泛的兴趣。为了顺应这一领域的发展，我们在此尝试通过关注不同类型的 TE 产生的复制中出现的共同规则来提供 TE 介导的复制的概述。具体而言，尽管不同 TE 的转座机制差异很大，但我们发现各种 TE 介导的复制机制有三个共同特点，包括末端绕行、模板转换和复发性转座。这三个特征导致一个共同的功能结果，即 TE 介导的重复倾向于发生外显子改组和新功能化。因此，突变机制的内在特性限制了这些重复的进化轨迹。我们最后讨论了该领域的未来，包括深入描述 TE 介导的重复的复制机制和功能。版权所有 © 2023，作者。中国科学院遗传与发育生物学研究所和中国遗传学会。由 Elsevier Limited 和科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
先天性心脏缺陷的人面临随着时间的流逝而发展的挑战
资料来源：•随着先天性心脏缺陷的人现在寿命更长，挑战随着时间的流逝而发展（https://bit.ly/3ecfhmt）•对先天性心脏病患者的心理结果和干预措施：美国心脏病的科学陈述
随着哺乳动物的大脑尺寸和皮质折叠而进化
摘要 在哺乳动物进化的过程中，大脑尺寸和皮质折叠反复增加和减少。识别与这些性状共同进化的遗传元素，其序列或功能特性可为进化和发育机制提供独特信息。TRNP1 是这种比较方法的一个很好的候选者，因为它控制着小鼠和雪貂神经祖细胞的增殖。在这里，我们研究了 TRNP1 的调控序列和编码序列对 30 多种哺乳动物大脑尺寸和皮质折叠的贡献。我们发现 TRNP1 蛋白质进化的速度 ( ω ) 与大脑尺寸显著相关，与皮质折叠的相关性略低，与身体尺寸的相关性小得多。这种大脑相关性比 95% 以上的随机对照蛋白更强。这种共同进化可能影响 TRNP1 活性，因为我们发现来自大脑较大和皮质折叠较多物种的 TRNP1 会诱导神经干细胞的更高增殖率。此外，我们在大规模并行报告基因测定中比较了 TRNP1 的假定顺式调控元件 (CRE) 的活性，并确定了一种可能与旧世界猴和猿类的皮质折叠共同进化的 CRE。我们的分析表明，增加 TRNP1 活性的编码和调控变化被积极地选择为脑容量和皮质折叠增加的原因或结果。它们还提供了一个示例，说明系统发育方法如何为生物机制提供信息，尤其是当与多个物种的分子表型相结合时。
Geobacter OmcZ 细丝的结构表明细胞外细胞色素聚合物多次独立进化
摘要 虽然早期的基因和低分辨率结构观察表明，Geobacter 等金属还原生物的细胞外导电丝由 IV 型菌毛组成，但现在已经确定细菌 c 型细胞色素可以聚合形成能够进行长距离电子传输的细胞外丝。有两种这样的细胞色素丝具有原子结构，它们由六血红素细胞色素 OmcS 和四血红素细胞色素 OmcE 形成。由于中心 OmcS 和 OmcE 核心内的血红素包装高度保守，并且亚基之间血红素配位模式相同，因此有人认为这些聚合物具有共同的起源。我们现在使用低温电子显微镜 (cryo-EM) 来确定第三种细胞外丝的结构，它由 Geobacter sulphurreducens 八血红素细胞色素 OmcZ 形成。与来自同一生物体的 OmcS 和 OmcE 中的线性血红素链相比，OmcZ 中的血红素堆积、血红素：血红素角度和亚基间血红素配位截然不同。OmcZ 内的分支血红素排列导致每个亚基中血红素高度暴露在表面，这可能解释了导电生物膜网络的形成，并解释了 OmcZ 细丝测量到的更高电导率。这一新的结构证据表明，导电细胞色素聚合物不止一次独立地从不同的祖先多血红素蛋白中出现。