XiaoMi-AI文件搜索系统
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共识变异至功能评分，用于对疾病变异进行功能优先排序
1 计算与系统生物学，纪念斯隆凯特琳癌症中心 2 斯坦福大学遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 3 斯坦福大学计算机科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 4 Altius 生物医学科学研究所，华盛顿州西雅图 5 杜克大学统计遗传学和基因组学中心，美国北卡罗来纳州达勒姆 27710 6 约翰霍普金斯大学医学院生物医学工程系，美国马里兰州巴尔的摩 21205 7 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院生物统计学系，美国马里兰州巴尔的摩 21205 8 约翰霍普金斯大学医学院表观遗传学中心，美国马里兰州巴尔的摩 21205 9 哈佛大学 THChan 公共卫生学院流行病学系 10 杰克逊实验室，美国缅因州巴尔港 11 缅因大学生物医学科学与工程研究生院，缅因州奥罗诺美国。 12 美国加利福尼亚州斯坦福市露西尔帕卡德儿童医院贝蒂艾琳摩尔儿童心脏中心基础科学与工程计划 13 美国加利福尼亚州斯坦福市卡内基科学研究所植物生物学系 14 美国马萨诸塞州伍斯特市马萨诸塞大学陈医学院生物信息学与整合生物学项目 15 美国加利福尼亚州圣地亚哥市 Illumina 人工智能实验室 16 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学院生物统计学生物信息学系整合基因组学分部 17 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学计算生物学生物信息学项目 18 美国加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学病理学系 19 美国马萨诸塞州剑桥市布罗德研究所诺和诺德基金会疾病基因组机制中心 20 美国加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学斯坦福心血管研究所 21 布罗德麻省理工学院和哈佛大学研究所，美国马萨诸塞州剑桥 22 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计学系 23 威尔康奈尔医学院生理学、生物物理学和系统生物学系 24 格斯特纳斯隆凯特琳生物医学科学研究生院
AI助理选择中的权衡：消费者是否优先考虑透明度和可持续性，而不是AI助理绩效？
摘要作为人工智能（AI）更加融入社会，对AI技术发展的AI技术发展的环境影响引起了人们对意想不到的偏见的关注。AI助手（例如Siri和Alexa）虽然有帮助，但可以掩盖决策，并有助于增加能源使用和二氧化碳排放。本研究探讨了在选择AI助手进行联合设计时，消费者是否优先考虑透明度和环境可持续性而不是绩效。日本参与者提供了不同的AI助理专题，其性能质量，透明度，成本和环境效率各不相同。结果表明，在选择AI助手时，日本参与者优先考虑透明度而不是绩效，但他们优先考虑绩效而不是环境可持续性。此外，与具有当前取向的参与者相比，以未来为导向的参与者对可持续性更为重要，而具有控制透明度的内部基因座的参与者比具有外部控制基因座位的参与者更重要。这项研究的发现增强了我们对消费者如何选择AI选项的理解，并为创建有效工作的AI系统和通信策略提供了宝贵的指导。
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
优先开发新型广谱抗生素化合物
日内瓦和班加罗尔，2024 年 6 月 11 日——全球抗生素研究与开发伙伴关系 (GARDP) 和 Bugworks Research Inc. (Bugworks) 今天宣布了一项合作协议，共同开发一种具有广谱抗生素活性的创新化合物 (BWC0977)，用于对抗导致危及生命的感染的多重耐药细菌。根据协议，GARDP 将向 Bugworks 提供高达 2000 万美元的技术和资金支持，用于 BWC0977 的药物和临床联合开发。作为回报，Bugworks 授予 GARDP 在 146 个国家/地区制造和商业化 BWC0977 的权利，这些国家几乎都是中低收入 (LMIC)。BWC0977 具有体外活性，可对抗导致严重医院内感染（如肺炎、血流感染和复杂性尿路感染）的多种病原体。这些病原体包括世卫组织的关键优先病原体、耐碳青霉烯类的鲍曼不动杆菌和肺炎克雷伯菌，这些病原体目前几乎没有治疗选择。根据 GRAM 的研究，仅这两种病原体就占了 2019 年抗生素耐药性 (AMR) 相关死亡人数的五分之一以上。研究还显示，在全球许多国家，超过 80% 的鲍曼不动杆菌临床分离株对卡巴培南类抗生素具有耐药性。GARDP 执行董事 Manica Balasegaram 表示：“我们很高兴与 Bugworks 合作，在化合物 BWC0977 开发的关键阶段进行重点投资。抗生素管线中的许多化合物缺乏创新特性，未能针对优先病原体。相比之下，BWC0977 因其新颖性和满足未满足的公共卫生需求的潜力而脱颖而出。” Bugworks 联合创始人兼首席执行官 Anand Anandkumar 表示：“Bugworks 很高兴与 GARDP 合作，通过临床开发推进化合物 BWC0977 的研发，以治疗各种耐药性细菌感染。此次合作的首要目标是让西方国家和 AMR 负担较重的中低收入国家同时获得这种化合物。我们感谢 CARB-X 对 BWC0977 的持续支持，从先导化合物优化到人体临床试验，从而使该资产能够进入 GARDP 合作轨道。” BWC0977 的开发反映了全球卫生生态系统为应对 AMR 危机而加强的决心。Bugworks 成立于 2014 年，在印度班加罗尔的细胞和分子平台中心 (C-CAMP) 孵化。自 2017 年以来，
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
应用人工智能：如何查找和确定人工智能用例的优先级
公司的 AI 愿景为任何要开发或部署的 AI 应用设定了高层目标。它包括对公司当前地位、竞争地位和行业动态的理解，包括行业商业模式的潜在变化。在此基础上，可以决定组织可以在哪些方面从 AI 中受益最多——在特定产品或服务中和/或通过改进流程。愿景需要转化为 AI 用例组合。要构建此组合，您需要识别相关用例并确定其优先级。要执行用例，需要一组有关组织、人员、技术和 AI 生态系统的促成因素。在制定全面的 AI 战略时，需要考虑所有这些方面，我们的报告“全面 AI 战略的要素”中对这些方面进行了进一步的详细说明。
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使用CIHI-LED环境扫描确定建议的指标列表。然后，使用修改后的Delphi过程（请参阅附录B）优先考虑所提出的指标，其中1个由2轮优先级组成。首先，CIHI向ODT社区成员进行了在线调查，131名利益相关者做出了回应。 第二，CIHI主持了12次讨论会议，涵盖了2021年10月至2022年9月的10个主题，涵盖已故捐赠，生活捐赠和移植。 这些会话包括ODT数据和绩效报告系统项目的指标和措施优先级专家咨询论坛（EAF）的成员。 参与者被要求审查并讨论每个提出的指标。 在每次讨论之后，成员都为将来的ODT绩效报告提供了建议或反对将指标纳入其中的建议。 EAF成员之间达成共识，以优先考虑以下78个指标的报告。首先，CIHI向ODT社区成员进行了在线调查，131名利益相关者做出了回应。第二，CIHI主持了12次讨论会议，涵盖了2021年10月至2022年9月的10个主题，涵盖已故捐赠，生活捐赠和移植。这些会话包括ODT数据和绩效报告系统项目的指标和措施优先级专家咨询论坛（EAF）的成员。参与者被要求审查并讨论每个提出的指标。在每次讨论之后，成员都为将来的ODT绩效报告提供了建议或反对将指标纳入其中的建议。EAF成员之间达成共识，以优先考虑以下78个指标的报告。
回顾性嫌疑人和非目标筛查结合相似性测量优先确定废水中的 MDMA 和苯丙胺合成标记物
3,4-亚甲基二氧基甲基苯丙胺 (MDMA) 和苯丙胺是常用的精神兴奋剂。这些物质的非法制造主要位于荷兰和比利时，产生大量的化学废物，这些废物被处置在环境中或排放到下水道系统中。对高分辨率质谱 (HRMS) 数据进行了回顾性分析，以检测废水样品中 MDMA 和苯丙胺生产的合成标记物。具体而言，实施了可疑和非目标筛选，并结合基于检测到的特征与 MDMA 和苯丙胺质量负荷之间的相似性度量的优先级方法。2016 年至 2018 年期间，采用液相色谱-高分辨率质谱联用技术分析了从荷兰一家处理厂采集的 235 个 24 小时复合废水样品。样本最初根据 MDMA 和苯丙胺的每日摄入量分为两组（即基线消费组与倾倒组）。使用显著性检验和倍数变化来查找两组中特征之间的差异。然后，使用各种测量方法（欧几里得距离、皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、距离相关和最大信息系数）调查整个时间序列中所有特征的峰面积与 MDMA 或苯丙胺摄入量之间的关联。这种无监督、无偏见的方法用于对特征进行优先排序，并允许选择 28 种假定的 MDMA 和苯丙胺生产标记。这些标记可能用于检测下水道系统中的倾倒处，有助于确定合成路线并追踪环境中的废物。
GWAS 定义致病信号通路并确定 IgA 肾病的药物靶点
是作者/资助者，已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。 （未经同行评审认证）预印本此版本的版权持有者于 2021 年 11 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.11.19.21265383 doi：medRxiv 预印本
谁优先考虑经济而不是健康？政治取向和人类价值观的作用
政府在19日大流行期间面临的主要挑战之一是平衡经济影响力与保护人们的健康（即经济与人道主义动机）。在本研究（n = 296）中，我们调查了人类价值观，政治取向以及对Covid-19的恐惧是否预测了经济和人道主义动机。我们发现，持有自我增强和规范价值观的人们具有较低的恐惧水平，并且在政治取向方面更加正确，倾向于优先考虑经济。相比之下，人们对规范价值的评价较少，交互式价值更少，报告了较高的covid-19相关恐惧，并且左倾的恐惧较大，倾向于优先考虑人们的健康。重要的是，价值观解释了差异超出政治取向和对Covid-19的恐惧。一起，我们的发现突出了价值观在决策中的重要性。