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dsm-firmenich 与星际实验室合作，引领香水和美容领域的天然创新
凯瑟劳格斯特（瑞士）、海尔伦（荷兰），2024 年 3 月 19 日 营养、健康和美容领域的创新者帝斯曼-芬美意自豪地宣布与 Interstellar Lab 建立合作伙伴关系，后者是一家开发生物农业解决方案的生物技术初创公司。两家公司共同致力于推动植物成分生产的进步，这标志着帝斯曼-芬美意在拓展和探索农业技术中自然创新的边界以及开启嗅觉丰富度和可持续创新新维度的探索中取得了重大飞跃。此次合作旨在开创一项成分研究项目，重点关注环境条件对植物产量和表型评估的影响。利用 Interstellar Lab 先进的、人工智能控制的环境和生物技术专业知识，该合作伙伴关系旨在减少农业对气候的影响并保护关键生态系统的生物多样性。帝斯曼-芬美意全球天然创新主管 Xavier Brochet 表示：“我们对创新的承诺推动我们不断拓展天然成分的视野。通过探索尖端农业技术进步，我们正在重塑物种选择的格局，预测生产和采购的挑战，并优先考虑最高质量的成分。这种奉献精神确保我们为香水提供最纯净、最真实的天然提取物。” Interstellar Lab 专门开发和运营先进的生物农业平台，以加速植物生长并触发植物中特定分子的产生。他们的 AI 环境控制生物农场通过独特的数据驱动方法优化能源和资源消耗、捕获二氧化碳并显着改善成分的生命周期评估。“我们的生物农业平台代表了香水领域的一场革命，理解并解决了当前行业的需求，即提供可再生成分、负责任地采购和生产，以激发创作者并尊重环境”，Interstellar Lab 首席执行官兼创始人 Barbara Belvisi 表示。
POLB敲除具有合成的致死性，并抑制了PARP，从而导致BRCA-突变肿瘤异种移植物的完整耐用反应
尽管PARP1/2抑制剂（PARPI）的临床益处是FDA批准用于治疗某些BRCA-突变癌的临床益处，但许多患者可以实现不完全的疾病控制和发展性疾病。是出于这种临床需求的激励，我们利用了CRISPR目标发现筛选平台来确定与PARP抑制剂治疗协同作用的新目标。通过在BRCA-突变剂和野生型细胞中进行平行筛选，我们将DNA聚合酶β（POLB）鉴定为一个新靶标，当与PARPI结合使用时，可以选择地杀死BRCA突变线，同时放大正常细胞。POLB敲除和使用BRCA1和BRCA2突变的同基因细胞系的cDNA救援实验进一步证明，PORB的催化活性对于与PARPI合成的致死性是必需的。最引人注目的是，POLB敲除与亚治疗剂量的PARPI结合，导致了深层肿瘤的消退，并阻止了体内肿瘤再生，即使停止药物治疗。从机械上讲，polb敲除与单链DNA断裂增加，多-ADP-核糖聚合物的积累，细胞周期停滞和凋亡有关。在一起，这些结果表明，POLB抑制剂与PARPI结合使用，有可能推动深层耐用的反应，为BRCA1/2突变的癌症患者提供了一种新型的治疗选择。
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5 名俄亥俄大学学生在领先的国家实验室获得实习机会
前往太平洋西北国家实验室进行暑期实习的关岛大学学生（左起第五位）是 Hallie Hainrik、Irish Fontanilla、Tristan Pajela、Cassandra Paule 和 Brandon Respicio。与他们一起的还有化学教授 John Limtiaco 博士、导师 Cheryl Sangueza 博士、推广助理 Olympia Terral、高级副校长兼教务长 Sharleen Santos Bamba、关岛大学校长 Anita Borja Enriquez、临时副教务长 Pamela Peralta 博士和关岛大学研究公司执行董事 Cathleen Moore-Lin。
来自生成式人工智能应用前沿的见解
为了帮助商业、科技和公共部门的领导者跟踪生成式人工智能的快速变化和应用，德勤正在进行一系列季度调查。该系列调查基于德勤的《企业人工智能现状》报告，该报告已连续五年每年发布。第一轮调查于 2023 年 10 月至 12 月期间对六个行业和 16 个国家的 2,800 多名董事至高管级受访者进行了调查。行业包括：消费者；能源、资源和工业；金融服务；生命科学与医疗保健；技术、媒体和电信；以及政府和公共服务。了解更多信息，请访问 deloitte.com/us/state-of-generative-ai。
VTG Rail UK在英国首款数字货车
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从生成AI采用的前沿见解
为了帮助业务，技术和公共部门的领导者跟踪生成AI变更和采用的快速步伐，德勤正在进行一系列季度调查。该系列基于Deloitte在企业报告中的AI状态，该报告每年连续五年发布。Wave One调查被对六个行业和16个国家/地区的C-Suite级别的2800多名董事进行。行业包括：消费者；能源，资源和工业；金融服务；生命科学与卫生保健；技术，媒体和电信；以及政府和公共服务。了解更多信息，请访问deloitte.com/us/ state-of-generative-ai。
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。