XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlabeling
报告名称：日本推出农业产品的温室气体减少标签系统
在一项为期两年的试点项目之后，日本农业，林业和渔业部（MAFF）于2024年3月1日正式推出了其温室气（GHG）减少标签系统。与绿色食品系统（Midori）策略一致，Maff促进了整个食品供应链中的脱碳化，目的是建立可持续的食品系统。为此，MAFF促进了与食品标签的“可视化”减少环境影响的工作，以促进公众对此类努力的理解，允许消费者做出可持续的购买决策，并促进对环境友好的农业供应链的投资。标签系统允许生产者根据MAFF评估和标签指南的环境影响减少农产品（仅日本）（以下称为“指南”），计算其温室气体排放和降低贡献率。标签表明与特定区域的常规培养的温室气体排放相比，温室气体排放的贡献率降低。排放速率由恒星数量表示：一颗恒星表明减少5％，两颗恒星表明降低了10％，三颗恒星表示将降低20％或更多（图1）。标签是自愿的，生产者自我欺骗了他们的环境实践。使用标签不需要第三方验证，但是，如果对报告的信息有疑问，MAFF可以要求生产者的原始数据。Maff澄清说，尚未确定使用标签和碳信用额之间的潜在关系。此外，该准则还规定，标签系统应对不合理的保费和误导性表示。2，随着企业越来越寻求采用温室气体排放工作，Maff预计食品加工者和分销商可能会使用GHG排放标签作为购买产品的指南，以增加公司自己的GHG减少工作。3 Maff还预计，参与标签系统将使生产者有机会扩大销售渠道，并致力于减少温室气体排放工作，并在寻求投资和贷款时提供竞争优势。大米的生物多样性保护标签：除了减少温室气体的标签外，MAFF还创建了用于大米的生物多样性保护的标签系统，该系统与GHG还原标签一起使用（图2）。根据准则，两个标签都可以附加在产品，产品包装，海报，
利用连续 CRISPR/Cas9 基因编辑技术对神经元蛋白进行双链标记和操作
版权所有 © 2022 Droogers 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确署名原始作品。
基于基因组DNA分析的基于寡核苷酸阵列的CGH - 血液，细胞或组织的酶促标记
此快速参考指南旨在适用于经验丰富的用户，这些用户已经熟悉处理16件包幻灯片上的Angilent HT微阵列，以进行比较基因组杂交（CGH）。如果您是新用户，请参阅出版物G4132-90000，使用Agilent HT Microars-azymatic-emzymatic标记GDNA的高通量ACGH分析，该标记使用SERETAG HT KIT协议，这是该快速参考指南的全长版本。全长协议包括其他说明和详细信息，以及程序注释，套件内容的信息，所需的材料和设备以及故障排除提示。
人类处方药和生物产品标签中的药物相互作用信息|行业指南
有关该文件草案的评论和建议应在发表后90天内在联邦公报发表的通知中提交，宣布指南草案可用。将电子评论提交http://www.regulations.gov。向码头管理部（HFA-305）提交书面评论，食品和药物管理局，5630 Fishers Lane，RM。1061，Rockville，MD 20852。应将所有评论与在联邦登记册上发布的可用性通知书中列出的案卷号一起识别。有关此文件草案的问题，请致电301-796-5008与临床药理学办公室联系（CDER）办公室或CDER_OCP_GPT@fda.hhs.gov，或（CBER）通信，外展和开发办公室，电话：800-835-4709或240-402-402-402-8010 OCOD或OCOD ecod@fda.hhs.
大规模定量蛋白质组学中TMT标记效率的评估：样品pH
摘要：通过串联质量标签（TMT）试剂通过lc-ms/ms之前的样品多路复用，促进高通量大规模定量蛋白质组学。一致且有效的标记反应对于实现强大的量化至关重要。因此，嵌入我们的临床蛋白质组学方案中的是质量控制（QC）样品，其中包含来自TMT集中每个样品的小等分试样，称为“混合QC。”此混合QC可以通过LC -MS/MS检测到TMT标记问题，然后再将完整样品结合起来允许对较差的TMT标记反应进行挽救。虽然TMT标记是一种有价值的工具，但导致反应不良的因素尚未得到充分研究。我们观察到，重新标记不一定会挽救TMT反应，并且在50 mM HEPES BU遇到重悬于50 mM的HEPE（pH 8.5）之后，有时会保持酸性（pH 8.5），这与低标记的效率（LE）相吻合（相对较低的中位数报告者）和中位数的离子离子强度（MRIIS）。为了获得更具弹性的TMT标记程序，我们研究了LE，记者离子缺失，平均TMT设置MRII与单个通道MRII的比率以及混合QC样品的Log 2报告基因离子比率的分布。我们发现样品pH是LE的关键因素，在重新标记之前，标记不佳的样品中的浓度增加了浓度，从而成功地营救了TMT标记反应。此外，在500 mM HEPES中重悬于TMT标记的肽中，导致LE始终更高和较低的数据。■简介通过更好地控制样品pH，用于在结合样品之前标记和实施多种评估标签质量的方法，我们证明了可实现大规模定量研究的强大TMT标记。
一种单细胞RNA标记策略，用于测量组织解离时应力反应
组织解离是单细胞样品制备中的关键步骤，可以通过固有的细胞应力反应改变样品的转录状态。在这里，我们演示了一种在样品制备过程中测量转录响应的一般方法。在我们的方法中，分离过程中制作的转录本在测序后以后进行标记。我们在斑马鱼幼虫中发现了一般以及细胞类型的特异性解离反应程序，尽管实验条件很好，但我们观察到小鼠心肌细胞的分离反应中样品对样本的变化。最后，我们表明小鼠海马的解离可以导致小胶质细胞的人工激活。总而言之，我们的方法促进了解离程序的实验性选择以及转录扰动响应的计算去除。
标记人工智能生成的内容：美国人工智能治理框架：创建安全、繁荣的人工智能行业
在部署人工智能系统之前，应该要求政府确定其预期用途。监管机构可能会发布指导或规则来定义应如何描述预期用途，法院可能会制定判例法来定义哪些预期用途的披露足以满足特定目标。后一种方式虽然存在更多模糊性和风险，但可能允许人工智能提供商及其客户确定需要哪些类型的披露，并可能随着人工智能的发展而留下更多灵活性。但这只有在采取措施确保购买和使用人工智能的人有能力对人工智能提供商提出有效要求并确保他们谈判的任何合同条款都是可执行的情况下才会奏效。此外，更开放的方法可能更适合某些人工智能用途。不同的州也可能会在州一级监管的应用领域尝试不同的方法。
使用 AAV 介导的原位基因标记可视化哺乳动物大脑中的 Arc 蛋白动力学和定位
活性调节的细胞骨架相关 (Arc) 蛋白对于突触可塑性和记忆形成至关重要。Arc 基因含有结构 GAG 逆转录转座子序列的残余，它产生的蛋白质可自组装成含有 Arc mRNA 的衣壳状结构。从神经元释放的 Arc 衣壳已被提议作为一种新的 mRNA 传递细胞间机制。尽管如此，仍然缺乏 Arc 在哺乳动物大脑中细胞间运输的证据。为了能够在体内追踪来自单个神经元的 Arc 分子，我们设计了一种腺相关病毒 (AAV) 介导的方法，使用 CRISPR/Cas9 同源独立靶向整合 (HITI) 将荧光报告基因标记到小鼠 Arc 蛋白的 N 端。我们表明，编码 mCherry 的序列可以成功敲入 Arc 开放阅读框的 5′ 端。虽然 Arc 起始密码子周围有 9 个 spCas9 基因编辑位点，但编辑的准确性高度依赖于序列，只有一个靶标导致框内报告基因整合。在海马中诱导长期增强 (LTP) 时，我们观察到 Arc 蛋白的增加与荧光强度和 mCherry 阳性细胞数量的增加高度相关。通过邻近连接分析 (PLA)，我们证明 mCherry-Arc 融合蛋白通过与突触后棘中的跨膜蛋白 stargazin 相互作用而保留了 Arc 功能。最后，我们在靠近编辑神经元的 mCherry 阳性棘的 mCherry 阴性周围神经元中记录了 mCherry-Arc 与突触前蛋白 Bassoon 的相互作用。这是第一项为哺乳动物大脑中 Arc 的神经元间体内转移提供支持的研究。
肥料材料许可证持有者须知：有益物质标签格式和植物生物刺激素标签声明
14513. “有益物质”是指除主要植物营养素、次要植物营养素和微量营养素（不包括农药）以外的任何物质或化合物，这些物质或化合物可通过科学研究证明对一种或多种植物、土壤或介质有益。有益物质包括但不限于植物生物刺激素。14555.5. “植物生物刺激素”是指当施用于种子、植物、根际、土壤或其他生长介质时，可独立于生物刺激素的营养成分支持植物的天然营养过程的物质或微生物或其混合物。植物生物刺激素因此可以改善营养的可用性、吸收或使用效率、对非生物胁迫的耐受性以及随之而来的生长、发育、质量或产量。这些定义和下面确定的相应标签格式将有助于提高全美的标准化和统一性。这些变化与美国植物食品管理协会 (AAPFCO) 的《统一有益物质法案》一致。有益物质作为法律变化的一部分，“有益物质”将取代并涵盖“辅助土壤和植物物质”以及“包装土壤改良剂”作为肥料产品分类（FAC 第 14533 节）。仅作为土壤改良剂的有益物质的标签格式（即成分列表）将保持不变。肥料材料检验计划 (FMIP) 将很快提出规则制定，征求公众意见，涉及与新法律相关的新的有益物质标签格式。实际上，“含有有益物质”将取代“非植物食品成分”。从 2025 年 1 月 1 日起，这种标签格式将成为提交标签的自愿选择。
采用深度学习方法分割胎儿脑部 MRI 中发育皮层，并尽量减少手动标记
我们开发了一个基于深度神经网络的自动化系统，用于快速、灵敏地对胎儿脑 MRI 中的皮质灰质进行 3D 图像分割。缺乏广泛/公开可用的注释是一个关键挑战，因为通常需要大量标记数据来训练具有深度学习的敏感模型。为了解决这个问题，我们：(i) 使用 Draw-EM 算法生成初步组织标签，该算法使用期望最大化，最初设计用于新生儿领域的组织分割；(ii) 采用人机交互方法，由专家胎儿成像注释员评估和改进模型的性能。通过使用将自动生成的标签与专家的手动细化相结合的混合方法，我们扩大了基本事实注释的效用，同时大大降低了它们的成本（283 片）。深度学习系统是在从发展人类连接组项目的胎儿队列中获得的 249 个 3D T2 加权扫描中开发的，这些扫描是在 3T 获得的。系统分析表明，该系统不受扫描时的胎龄影响，因为尽管胎儿皮质形态和强度存在差异，但该系统可以很好地推广到很宽的年龄范围（21-38 周）。还发现该系统不受大脑周围区域（羊水）强度的影响，而羊水通常是胎儿领域神经成像数据处理的主要障碍。关键词：胎儿、发育、大脑、皮质、灰质、3D 分割、深度学习。