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经验重要性 - 观察生物体在
本文提出了一种经验方法，以理解克服还原主义和二元论方法的生物的生命。该方法基于伊曼纽尔·康德（Immanuel Kant）对识别有机体所需的认知条件的分析：目的论的概念和自我生成的形成力量的假设。可以分析这两个标准如何应用于发展中生物体的认知。以植物叶的发展系列的示例，显示了观察者与发展中国家之间的积极和关系过程，其中可以通过理解和意志的心理能力来凭经验观察到生物体的目的论和自我生成的力量。此外，人们强调的是，根据康德的说法，即使是物理对象也不容易给出，而是通过统一感知与概念的统一来积极构成。这种客观化模式促进了对生物体物理特性的认知。它可以补充一种参与性和共同构型的实现方式，在这种模式中，有机体的生活（其在目的地组织和自我生成的力量）可以成为经验研究的对象。此外，有人认为，参与模式还促进了一种扩展的自然概念，从而允许在其中存在生物。最后，强调了歌德对活生物体的方法的类比。总而言之，要了解生活，必须有意识地参与其中。
由二维量子 Tsallis 熵引起的致病生物的离散动力学模型
摘要：不对称器官系统的许多方面都受致病生物体通路的对称模型 (R&L) 控制，但体节和肢芽等敏感物质需要避免其影响。由于对称和不对称结构由相似或附近的物质发展而来，并利用许多相同的信号通路，因此实现对称变得更加困难。在此，我们旨在从二维量子演算（q 演算、q 类似物或 q 疾病）的角度概括一些重要的测量，包括分形的维数和 Tsallis 熵（二维量子 Tsallis 熵 (2D-QTE)）。该过程基于从量子演算的角度对 Tsallis 熵的最大值进行概括。然后，通过考虑最大的 2D-QTE，我们设计了一个离散系统。作为应用，我们利用 2D-QTE 描绘了一个受到致病生物 (DCO) 感染的离散动态系统。我们研究系统的正解和最大解。研究了平衡和稳定性。我们还将基于 2D-QTE 开发一种新颖的基本生殖率设计。
果蝇作为 COVID-19 相关研究体内模型生物的潜在用途：综述
1. 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行：传染病史上的里程碑 病毒和细菌引起的传染病自人类最早定居以来就一直困扰着人类，夺走了数百万人的生命，扰乱了全球社区。即使在今天，下呼吸道感染、疟疾、艾滋病毒/艾滋病和腹泻病等传染病仍然是世界许多地区的主要死亡原因之一。一年多来，我们又面临另一场全球大流行，它是由一种俗称 SARS-CoV-2 的新型冠状病毒引起的。根据世界卫生组织（WHO，2021）发布的最新数据，自2019年12月至2021年3月疫情爆发以来，全球新冠肺炎确诊病例已超过1亿，死亡人数超过200万人。预计在有效疫苗研发出来并开展大规模免疫接种运动之前，将有数百万人被感染，这将继续给医疗中心和工作人员带来沉重压力，并导致进一步的生命损失。
由整个有机体隐孢子菌介导的保护的免疫学关联
此预印本版的版权持有人于2024年6月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.12.598760 doi：Biorxiv Preprint
通过多切片联合建模构建三维全生物体空间图谱
图 1：STitch3D 概览。a. 来自多个 ST 组织切片的原始数据和来自参考 scRNA-seq 数据集的细胞类型特异性基因表达谱作为 STitch3D 的输入。b. STitch3D 的预处理步骤包括对来自不同组织切片的斑点进行对齐以构建斑点的 3D 位置，以及构建全局 3D 图。STitch3D 的主模型结合这些结构来执行表示学习，用于 3D 空间域识别和 3D 细胞类型反卷积。c. STitch3D 输出 3D 空间区域识别结果和组织中不同细胞类型的 3D 空间分布估计。STitch3D 还支持多种下游分析，包括空间轨迹推断、低质量基因表达测量值的去噪、虚拟组织切片的生成以及具有 3D 空间表达模式的基因识别。d. STitch3D 对多个切片进行联合建模，并利用基于图注意的神经网络学习具有 3D 空间信息的斑点和细胞类型比例的潜在表示。
N. furzeri 的快速反向遗传学系统，N. furzeri 是研究脊椎动物衰老的合适模型生物
靶序列，并使用 PrimeSTAR Max（TaKaRa，日本草津）的寡核苷酸和引物 sgRNA-RV 从 pDR274 载体 26 进行 PCR 扩增 sgRNA 模板，并使用 NucleoSpin 凝胶和 PCR 清理试剂盒（MACHEREY-NAGEL，德国迪伦）进行纯化。使用 CUGA7 gRNA 合成试剂盒（日本东京 Nippon Gene）合成 sgRNA，并使用 NanoDrop Lite 分光光度计（美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 Thermo Fisher Scientific）测量其浓度。注射溶液由无 RNase 水中三种 sgRNA（每种 20 pg）、Cas9 蛋白（1 nM，M0646，美国马萨诸塞州新英格兰生物实验室）和酚红（P0290，Sigma-Aldrich）组成。将该溶液注射到1细胞期受精卵或4细胞期胚胎的细胞体中，产生遗传嵌合体，并
新育种技术的外行和科学分类：对食品政策和转基因生物立法的影响
Gervaise Debucquet 是 AUDENCIA 的副教授和研究员。她是一名农学家，拥有管理科学博士学位和心理社会学能力，从事与生命科学相关的跨学科研究。她的主要研究领域是食品风险认知、食品生物技术和纳米技术的接受度以及最近的可持续食品。 Régis Baron 自 1992 年以来一直在 IFREMER 担任生物技术研究员。其活动侧重于分析不同的过程，例如干燥熏制过程、化合物提取的反应性挤压、通过酶水解对海洋副产品进行生物精炼、贝类解毒、优化微生物（微藻和细菌）代谢物的产生以及微藻改良。 Mireille Cardinal 是 IFREMER 传感平台的负责人。食品工业工程师，拥有食品科学硕士学位，她的主要研究领域是海洋产品的感官品质，包括加工和品质之间的相互作用以及海鲜微生物生态系统知识。
迈向遗传模型生物：加州风信子（毛茛目）稳定遗传转化的有效方法
摘要 加州罂粟 (Eschscholzia californica) 是毛茛目的一员，是所有其他真双子叶植物的姊妹目，因此在系统发育上具有很高的信息量。毛茛目以其多样的花形态和许多药学相关生物碱的生物合成而闻名。加州罂粟被广泛用作研究花发育控制基因保存的模型系统。然而，在毛茛目中，稳定的遗传操作选择很少，因此很难建立遗传模型系统。在这里，我们介绍了一种通过农杆菌介导的转化、体细胞胚诱导和再生加州罂粟进行高效、稳定的遗传转化的方法。此外，我们还提供了一种快速分离和转化原生质体的方法。这使得可以在单细胞和全植物环境中研究基因功能，从而能够通过基因组编辑技术进行基因功能分析和生物碱生物合成途径的修改，为遗传模型生物E. californica提供重要资源。
朝着AI驱动的数字生物体：一种多尺度基础模型的系统，用于预测，模拟和编程生物学
我们提出了使用AI来建模和模拟生物学和生命的愿景。为什么重要？由于医学，药房，公共卫生，寿命，农业和粮食安全，环境保护和清洁能源的核心，因此在起作用。物理世界中的生物学太复杂了，无法操纵，总是昂贵且风险篡改。从这个角度来看，我们通过构建AI-Drigen Digital有机体（AIDO）（一种集成的多尺度基础模型系统，以模块化，可连接和整体的方式来反映生物学量表，连接性和复杂性）来为解决这一挑战做出可行的方法来应对这一挑战。AIDO为从分子到细胞再到个体的各个级别上的所有级别上预测，相似和编程生物学开设了一个安全，负担得起和高通量的替代平台。我们设想，AIDO有望触发一系列更好的湿角实验和知情的第一原则推理，这最终可以帮助我们更好地解码和改善生活。
你会以多少种方式死去？多重生物死亡……
作者：PG Nowak · 2022 · 被引用 18 次 — 人体不是无指挥的管弦乐队：脑死亡是真正的生物死亡的辩护。理论医学与生物伦理学 40 (5): 437–453。20.