a 英国癌症研究中心癌症生物标志物中心,曼彻斯特大学,英国 b 英国癌症研究中心曼彻斯特研究所,曼彻斯特大学,英国 c 英国癌症研究中心肺癌卓越中心,曼彻斯特,英国 d 斯坦福大学金丝雀癌症早期检测中心放射科,斯坦福,加利福尼亚州 e 斯坦福大学儿科系,斯坦福,加利福尼亚州 f 斯坦福大学遗传学系,斯坦福,加利福尼亚州 g 杜克大学药理学和癌症生物学系,北卡罗来纳州达勒姆 h 曼彻斯特大学威康细胞基质研究中心生物医学与健康学院,曼彻斯特,英国 i 曼彻斯特城市大学生命科学系,曼彻斯特,英国 j 曼彻斯特大学生物、医学与健康学院癌症科学系,曼彻斯特,英国 k 克里斯蒂医院国民健康服务 (NHS) 基金会肿瘤内科,曼彻斯特,英国 l 英国癌症研究中心剑桥研究所,剑桥大学李嘉诚中心,剑桥,罗宾逊路,英国
配方开发是药物开发的关键步骤。该过程需要人类的创造力、独创性和对配方开发和加工优化的深入了解,这可能非常耗时。在此,我们测试了人工智能 (AI) 为三维 (3D) 打印创建从头配方的能力。具体来说,条件生成对抗网络 (cGAN) 是一种以创造力著称的生成模型,它在由 1437 种熔融沉积成型 (FDM) 打印配方组成的数据集上进行训练,这些配方是从文献和内部数据中提取的。总共探索了 27 种不同的 cGAN 架构,它们具有不同的学习率、批量大小和隐藏层数量参数,以生成 270 种配方。通过比较 AI 生成的配方和人类生成的配方的特点,发现具有中等学习率 (10 − 4 ) 的 cGAN 可以在生成新颖性和现实性兼具的配方方面取得平衡。使用 FDM 打印机制作了四种配方,其中第一个 AI 生成的配方已成功打印。我们的研究代表了一个里程碑,突出了 AI 承担创造性任务的能力及其彻底改变药物开发过程的潜力。
人类大脑表现出多种多样但有限的活动状态。虽然这些状态可以在低维潜在空间中忠实地表示出来,但我们对组成功能解剖学的理解仍在不断发展。在这里,我们将降维应用于无任务和任务 fMRI 数据,以解决潜在维度是否反映内在系统,如果是,这些系统如何相互作用以产生不同的活动状态。我们发现每个维度都代表一个动态活动梯度,包括全局信号下的主要单极感觉联想梯度。梯度在个体和认知状态下似乎很稳定,同时概括了关键的功能连接特性,包括反相关、模块化和区域中心性。然后,我们使用动态系统建模来表明梯度通过状态特定的耦合参数因果相互作用以创建不同的大脑活动模式。总之,这些发现表明,一组动态的内在空间梯度相互作用以确定可能的大脑活动状态。
2.2.1.简史 ................................................................................................................ 9 2.2.2.等离子体状态的定义 .............................................................................................. 11 2.2.3.萨哈方程 ............................................................................................................ 13 2.2.4.自然界中的等离子体 ............................................................................................. 17 2.2.5.实验室中的等离子体 ............................................................................................. 18 2.2.6.等离子体中的能量转移 ............................................................................................. 26 2.2.7.液体中的等离子体 ............................................................................................. 29
关于 SUPER 马来西亚初创企业生态系统路线图 (SUPER) 2021 – 2030 是由科技创新部 (MOSTI) 推出的框架,旨在协调技术、创新和创业方面的政策和举措。SUPER 项目管理办公室 (PMO) 目前负责 Cradle Fund Sdn Bhd (Cradle) 下属的该框架。SUPER 的实施涉及不同部委的多个关键政府机构。SUPER 已确定并构建了 16 项不同的干预措施,这些干预措施与五个关键生态系统驱动因素具有战略一致性:资金、人才、政策和法规、创新和市场生态系统。该框架符合 MOSTI 的目标,即到 2025 年创建 5,000 家初创企业,培养 10,000 名程序员,并最终到 2030 年使马来西亚跻身全球初创企业生态系统前 20 名。
生成式人工智能的工作原理是使用大量数据和/或内容训练人工智能模型。这可以包括文本、计算机代码、图像和其他内容。这些内容可以通过抓取网络、访问数据库或挖掘开源存储库等方式获得。在游戏行业中,这些内容通常包括受版权保护的材料(例如游戏艺术、角色、计算机代码、音乐等)。简单地说,人工智能模型通常依靠计算机视觉、自然语言处理和/或机器学习来识别和复制内容中的不同模式。一旦模型训练完成,人工智能工具就可以根据请求的内容生成输出。有时,输出可以完全由人工智能工具创建。在其他情况下,输出是存储内容中一个或多个项目的衍生物。这引发了许多法律问题。以下是这些问题的几个例子:
为了解决映射,定位和导航的空间问题,Mam-Malian血统开发了惊人的空间表示。一个重要的空间表示是诺贝尔奖的获奖网格细胞:代表自我位置的神经元,局部和多个周期性的数量,看似奇异的非本地和空间周期性活性模式的几个离散时期。为什么Mam-Malian血统学会了这种特殊的网格表示?数学分析表明,这种多周期表示具有良好的特性,作为具有高容量和内在误差校正的代数代码,但迄今为止,在深度复发神经网络中的多模型网格细胞的合成仍然不存在。在这项工作中,我们首先要确定四个方法的关键见解,以回答网格单元格问题:动态系统,编码理论,功能的启发和监督深度学习。然后,我们利用我们的见解提出了一种新的方法,将所有四种方法的优势优雅结合在一起。我们的方法是从规范的角度进行的,无需访问监督职位信息而动机,包括数据,数据,损失功能和网络体系结构,包括数据,数据,损失功能和网络体系结构。没有对内部或读取表示的假设,我们表明,多个网格单元模块可以在我们的SSL框架上训练的网络中出现,并且网络超出其训练分布的范围很大。这项工作包含对对网格细胞起源感兴趣的神经科学家以及对新型SSL框架感兴趣的机器学习研究人员的见解。
吡咯赖氨酸-tRNA 合成酶(PylRS)通常用于将非规范氨基酸(ncAA)位点特异性掺入蛋白质中。最近,Methanomethylophilus alvus PylRS(Ma PylRS)的活性位点经过合理设计,以扩大其底物兼容性,从而能够掺入难以结合的 ncAA。然而,尚未报道活性位点以外的可增强 Ma PylRS 酶特性的突变。我们利用噬菌体辅助非连续进化(PANCE)来进化 Ma PylRS,以有效掺入 N ε -Boc- L -赖氨酸(BocK)。定向进化产生了活性位点外的几种突变,这些突变大大提高了酶的活性。我们结合最有效的突变来生成一种新的 PylRS 变体(PylRS opt),它对几种赖氨酸和苯丙氨酸衍生物具有高活性和选择性。 PylRS opt 中的突变可用于增强先前设计的 PylRS 构建体,例如 Ma PylRS N166S,并且 PylRS opt 适用于需要双 ncAA 掺入的应用,并可显著提高这些目标蛋白的产量。
黄酮是绿色卷心菜的主要类黄酮类(Brassica Rapa subsp。pekinensis)。B. rapa基因组拥有七个黄酮醇合酶基因(BRFLS),但在功能上没有表征它们。在这里,转录组分析显示四个BRFL在中国卷心菜中主要表达。中,只有BRFLS1显示出主要的FLS活性和其他黄酮3β-羟化酶(F3H)活性,而BRFLS2和BRFLS3.1仅表现出边际F3H活性。我们使用CRISPR/CAS9介导的基因组编辑生成了BRFLS1-KNOCKOUT(BRFLS1- KO)中国卷心菜,并在T 1代中获得了没有脱靶突变的无靶向突变的无抗纯合植物,这些植物进一步前进到T 2生成t显示正常表型的T 2。UPLC-ESI-QTOF-MS分析表明,T 2植物中黄酮醇糖苷急剧降低,而二氢黄酮醇糖苷同时累积到与降低黄酮醇水平相对应的水平。定量PCR分析表明,BRFLS1-KO植物中苯基丙型和类黄酮生物合成途径的早期步骤上调。在符合BRFLS1-KO植物中,总酚类酚含量略有增强,这表明在Cabyylypopanios和Flavavonys中具有负面作用。表型调查显示,BRFLS1-KO中国卷心菜表现出正常的头部形成和生殖表型,但观察到其头部的细微形态变化。此外,与对照组相比,它们的幼苗对渗透压敏感,这表明黄酮醇在b.rapa幼苗中对渗透胁迫耐受性起积极作用。在这项研究中,我们表明CRISPR/CAS9介导的BRFLS1 -KO成功地产生了具有独特代谢性状的中国白菜的宝贵育种资源,并且CRISPR/CAS9可以有效地应用于功能性的中国白菜繁殖中。