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作物遗传转化的当前进展与挑战
植物转化仍然是功能基因组学和作物遗传改良最受追捧的技术，尤其是用于引入特定的新特性以及修改或重组已有特性。自 25 年前首次推出以来，转基因作物与许多其他农业技术一样，全球产量稳步增长。自首次使用农杆菌将 DNA 转移到植物细胞以来，不同的转化方法推动了分子育种方法的快速发展，将具有新特性的作物品种推向市场，而这些特性是传统育种方法难以实现或不可能实现的。如今，转化生产转基因作物是农业领域最快和最广泛采用的技术。植物基因组测序数量迅速增加，功能基因组学数据中的信息有助于了解基因功能，再加上新型基因克隆和组织培养方法，进一步加速了作物改良和特性发展。这些进步是值得欢迎的，也是使作物更能适应气候变化并确保产量以养活不断增长的人口所必需的。尽管取得了成功，但转化仍然是一个瓶颈，因为许多植物物种和作物基因型难以适应既定的组织培养和再生条件，或者转化能力较差。使用形态发生转录调控因子可以进行改进，但它们的广泛适用性仍有待检验。基因组编辑技术的进步和直接、非组织培养的转化方法为增强其他难转化作物品种的开发提供了替代方法。在这里，我们回顾了植物转化和再生的最新进展，并讨论了农业中新育种技术的机会。
SUD 1-21-25 的数字应急管理
● 技术援助协作组织 (TAC) 成立于 2023 年 4 月 ● 由 MSU、UM 和 WSU 组成 ● 与 MDHHS 合作 ● 为接受阿片类药物和解资金的县、市和乡镇级社区提供技术援助和专业知识 ● 专注于基于证据的最佳实践、有前景的计划和策略，以补救阿片类药物过量死亡 ● TAC 学习系列为政府官员、社区和公众提供了一个每月听取我们专家意见的机会
新的免疫策略：适应全球挑战
免疫接种是公共卫生领域最成功、最具成本效益的干预措施之一，根据联合国的数据，每年可挽救多达 300 万人的生命 [1]。扩大免疫规划 (EPI) 于 1974 年启动，旨在通过基本疫苗进行普遍免疫。在最初针对的六种疫苗可预防疾病 (VPD) 中，即白喉、百日咳、破伤风、麻疹、脊髓灰质炎和结核病，在最初几年就显著减少了可预防的儿童疾病和死亡负担 [2、3]。过去几十年来，国家免疫规划 (NIP) 变得更加复杂，现在的疫苗可以预防 20 多种传染病，而卫生、社会和政治变化在往往更不确定的环境中（例如发生冲突、流行病或人们对疫苗的犹豫不决）带来了额外的波动性和模糊性。全球疫苗和免疫联盟 (Gavi) 成立于 2000 年，主要是为了让最贫穷国家的儿童获得新疫苗 [4]。许多国家的全球免疫覆盖率停滞不前，促使疫苗合作十年1的全球合作伙伴于 2012 年启动了全球疫苗行动计划 (GVAP) [5]。该计划的使命是“到 2020 年及以后，让所有人都能充分享受免疫接种的好处，无论他们出生在何处、身份如何或居住在哪里”。该im
网络文学的出现：对教学的挑战......
在数字时代，人们生活在网络空间中，成为现代社会的一部分。他们所获得的信息来自万维网 (WWW)。WWW 已成为世界人民传播信息的重要媒介。由于网络技术的发展，网络文学应运而生。本研究探讨了网络文学的出现，它改变了各种机构的阅读和教学方式。这对教授文学的人来说是一个挑战，因为他们必须放弃印刷文本，转向数字文本，即所谓的超文本。网络文学的存在也迫使他们改变分析和批评文学作品的风格。因此，从文本到超文本的文学教学对他们来说是一个挑战。关键词：网络文学、出现、文本、超文本、网络空间、挑战、发展。
应急计划的考虑事项
虽然不可能为每一种可能性做好计划，但你越能预见和准备，就越有可能找到公平公正的解决方案，而不必在最后一刻手忙脚乱。CoE 建议开发混合灵活 (HyFlex) 课程，因为它们内置了在再次紧急关闭教室时的选项。HyFlex 课程为每种学习目标提供等效的面对面和在线课程。无论学生是在实体教室上课还是参加等效的 Canvas 课程，他们都会获得相同质量的教学。教授相同或相似课程的教师可以协作分配工作量，为此类课程创建材料。一些教师还聘请了 GSI 和 IA 来帮助录制视频和准备材料（请记住 GSI 和 IA 也是学生，并记住他们受雇工作的时间 - 通常 GSI 最多工作 0.5 小时，IA 每周工作约 10 小时；请与您所在部门的管理员确认）。
人工智能在智能交通系统面临的挑战和经验教训报告
人工智能 (AI)，包括机器学习 (ML)，提供了使交通系统更安全、更公平、更可靠、更便捷、更安全、更高效和更具弹性的机会。然而，存在一些挑战，可能会阻碍人工智能在智能交通系统 (ITS) 中的成功应用以及这些好处的潜在实现。这些挑战包括但不限于围绕数据、支持技术、偏见、安全、隐私、道德和公平、泛化、模型漂移、可解释性、责任、人才/劳动力可用性和利益相关者看法的问题。虽然这些对人工智能采用和实施的挑战涉及各个领域，但本报告重点关注它们对 ITS 的影响以及机构在帮助缓解这些挑战时可以考虑的见解。表 1 总结了这 12 个挑战、它们对 ITS 的影响以及机构可以考虑的见解和经验教训。
2020年气候变化报告
必和必拓集团有限公司。ABN 49 004 028 077。在澳大利亚注册。注册办事处：171 Collins Street, Melbourne, Victoria 3000, Australia。必和必拓集团有限公司。注册号 3196209。在英格兰和威尔士注册。注册办事处：Nova South, 160 Victoria Street London SW1E 5LB United Kingdom。必和必拓集团有限公司和必和必拓集团有限公司均为该集团的成员，集团总部位于澳大利亚。必和必拓是一家双重上市公司，由必和必拓集团有限公司和必和必拓集团有限公司组成。两家实体继续作为独立公司存在，但作为合并后的集团（称为必和必拓）运营。必和必拓集团有限公司的总部和合并后集团的全球总部位于澳大利亚墨尔本。必和必拓集团有限公司的总部位于英国伦敦。两家公司都有相同的董事会，由统一的管理团队管理。在本出版物中，董事会统称为董事会。每家公司的股东在整个集团中享有同等的经济权利和投票权。
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
旁遮普气候变化政策和行动计划
ABAD Agency for Barani Areas Development P&DB Planning & Development Board CDA Cholistan Development Authority P&SHC Primary & Secondary Health Care Department C&W Communication and Works Department PAs Policy Areas CBOs Community-Based Organizations PCCP Punjab Climate Change Policy CH 4 Methane PCCPIC Provincial Climate Change Policy Implementation Committee CO Carbon Monoxide PDMA Provincial Disaster Management Authority CO 2 Carbon Dioxide PEECA Punjab Energy Efficiency &保护局CSR企业社会责任PHA公园和园艺管理局DAS开发机构PHED公共卫生工程部ECS发射控制系统PM 10颗粒物10 EPA环境保护局PM 2.5颗粒物2.5 EPCCD环境保护和气候变化部