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crispr-gpt：基因编辑实验自动设计的LLM代理
基因组工程技术的引入已经改变了生物医学研究，使得对遗传信息进行精确更改成为可能。但是，创建有效的基因编辑系统需要对CRISPR技术以及正在研究的复杂实验系统有深入的了解。虽然大型语言模型（LLM）在各种任务中都表现出了希望，但它们通常缺乏特定的知识和难以准确解决生物设计问题的努力。在这项工作中，我们介绍了CRISPR-GPT，这是一种具有领域知识和外部工具的LLM代理，以自动化和增强基于CRISPR的基因编辑实验的设计过程。CRISPR-GPT利用LLM的推理能力促进选择CRISPR系统，设计指南RNA，推荐蜂窝交付方法，起草协议以及设计验证实验以确认编辑结果的过程。我们展示了CRISPR-GPT从刮擦中协助非专家研究人员进行基因编辑实验的潜力，并在现实世界中验证了药物的有效性。此外，我们探讨了与自动基因编辑设计相关的道德和监管考虑因素，强调了对这些工具负责和透明使用的需求。我们的工作旨在桥接
基于电阻的超稳定空间实验微开尔文温度分辨率
高精度温度测量正成为应用物理和基础物理等众多领域的横向需求。在大多数情况下，高精度与对高稳定环境的需求相伴而生，以确保实验的长期运行，例如系外行星探测仪器的情况 [1]。为了实现更高的稳定性，将这些实验转移到太空是一种自然的选择。事实上，越来越多的任务正在寻求在轨实验提供的稳定性，这是实现其科学目标的关键要求 [2-5]。在太空任务中，LISA 等引力波探测器 [6] 代表了温度传感中一个特别具有挑战性的领域，主要原因是这些天文台的设计目标是在毫赫兹频率范围内实现最高灵敏度。在这些超稳定操作状态下，温度波动会通过各种现象干扰科学测量，包括直接施加到测试质量上的热感应力和干涉仪中温度引起的路径长度变化 [ 7 – 10 ]。近年来，人们对开发能够实现高温度分辨率的新技术的兴趣日益浓厚。光学计量实验已证明温度精度为 80 nK / √
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
波形数字化和处理大型实验的前端微电子
•ASOC：对数字转换器的类似物芯片•HDSOC：HDSOC：SIPM专用读数芯片，具有偏见和控制•Aardvarc：快速计时和较低的时间安排和较低死时间的速率读数芯片•AOD•AOD•AOD•AOD：低密度数字化器，具有高动态范围（HDR）选项（HDR）•Strawz：Strawing自动波形数据，
多模态 X 射线实验和可重复分析的来源基础设施
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府或其任何机构、其雇员、承包商、分包商或其雇员均不对所披露信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用结果做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
超高压力氢化物作为超导性的证据
摘要：Minkov等人报道了在超高压力下H 3 s的通量捕获磁化研究。是该氢化物系统中超导性的确切证据。这对已经引起争议的领域非常有帮助。然而，该结论是基于在低场处的明显零视场冷却（ZFC）线性磁化的质疑。标准BEAN模型将需要大约二次依赖性。在支持方面，我们注意到，所报告的ZFC磁化确实是超线性的，并且与薄盘的模型计算以及报告的ZFC磁化有关YBA 2 Cu 3 o薄膜的计算是一致的。我们得出的结论是，所报告的高压磁化数据与超导性完全一致，并且在此特定数据集中，没有理由拒绝氢化物超导性的原始推断。
QTLDESIGN：QTL的设计（定量性状基因座）实验
效果我们要检测到的QTL效应。对于PowerCalc和样品，这是一个Nu-erseric（向量）。为可检测到它指定了间交叉的附加成分和优势成分的相对大小。效应的规范取决于十字架。对于反向交叉而言，这是杂合gote和纯合子的均值。对于RI线来说，这是纯合子均值的一半，对于间卷，它是C（a，d）的两个组成矢量，其中A是添加效应（纯合子之间的差异），而D是主导效应（杂合子和纯合量的平均值之间的差异）。基因型均值为-A-D/2，D/2和A-D/2。对于可检测到的，可选的对于间折，可以使用字符串指定QTL效应类型。字符串“ add”或“ dom”用于分别表示表型的加性模型或主导模型。可能是表格C（a，d）的数量向量，表明添加剂和优势成分的相对幅度（如上所述）。默认值为“ add”。
BRAND：深度网络模型闭环实验平台
1 Wallace H. Coulter 埃默里大学和佐治亚理工学院生物医学工程系，美国佐治亚州亚特兰大 2 西北大学神经科学系，美国伊利诺伊州芝加哥 3 西北大学生物医学工程系，美国伊利诺伊州埃文斯顿 4 西北大学物理医学与康复系，美国伊利诺伊州芝加哥 5 Shirley Ryan AbilityLab，美国伊利诺伊州芝加哥 6 埃默里大学神经外科系，美国佐治亚州亚特兰大 7 加利福尼亚大学神经外科系，美国加利福尼亚州戴维斯 8 麻省总医院神经内科神经技术和神经康复中心，美国马萨诸塞州波士顿 9 布朗大学工程学院和卡尼脑科学研究所，美国罗德岛州普罗维登斯 10 哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 11 退伍军人事务康复研究与发展美国罗德岛州普罗维登斯，普罗维登斯 VA 医疗中心，神经修复和神经技术中心 12 对本研究贡献相同。∗ 任何通讯作者均应致函。
大型风洞实验的定量可视化工具
使用两个摄像机记录流动可视化的粒子，从而连续照亮整个测量体积。摄像机的照明时间被设置为最大可能值（约 1/帧速率），从而产生一系列图像，其中移动粒子创建复合段的连续路径。利用两个摄像机的粒子轨迹，重建三维粒子轨迹。为了改善弱对比度，从当前图像中减去参考图像，然后对图像进行滤波以抑制噪声，并用阈值算子进行分割。路径段是根据路径连续的事实来识别的，也就是说，每个后续段都必须准确地在前一个图像中同一段结束的位置找到。提取已识别线段的端点，并针对镜头和 CCD 芯片造成的失真校正线段的边缘像素坐标。一旦找不到所讨论路径的新段，就用三次样条函数来近似路径的中心线。根据应用于端点的极线条件确定两个摄像机的相应路径。找到两条对应路径后，在三维空间中逐点重建粒子轨迹。采用三维三次样条函数描述粒子轨迹。可以根据段长度和曝光时间计算出粒子速度。为了获得有关粒子轨迹形状的信息，需要额外的