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评估STI功能以满足优先可持续发展目标
在本政策摘要中，采用了一种部门方法来评估可用的STI功能和差距，以促进优先可持续发展目标的实现，包括目标1、2、3、4、6、8和9。根据优先的可持续发展目标，在情境分析中关注的部门包括农业，工业，健康，教育和水和卫生和卫生以及增强的STI4SDG成果的互联链接。对于正在考虑的每个部门，对背景进行了分析，以提出发展挑战和STI差距。研究中采用的方法和数据收集技术包括台式研究，访谈，专家小组讨论（EGD）和在线调查。对加纳路线图的可持续发展目标的优先级是国家指导委员会（NSC），其中包括相关部门部和主要利益相关者的代表是加纳的STI4SDGS Roadmap的发展。NSC由环境，科学，技术与创新部（MESTI）和总统职位的可持续发展目标顾问共同主持。在NSC的主持下，
评估科技创新能力以实现优先可持续发展目标
在本政策摘要中，采用部门方法来评估现有的科技创新能力以及在实现优先可持续发展目标（包括目标 1、2、3、4、6、8 和 9）方面需要弥补的差距。在优先可持续发展目标的基础上，情境分析的重点部门包括农业、工业、卫生、教育、水和卫生设施以及为增强科技创新 4 可持续发展目标成果而相互联系的部门。对于所考虑的每个部门，都会分析其背景以找出发展挑战和科技创新差距。研究中采用的方法和数据收集技术包括案头研究、访谈、专家组讨论 (EGD) 和在线调查。加纳路线图中可持续发展目标的优先事项为制定加纳的科技创新 4 可持续发展目标路线图，成立了一个由相关部门部委和主要利益相关者代表组成的国家指导委员会 (NSC)。国家安全委员会由环境、科学、技术和创新部 (MESTI) 和总统府可持续发展目标总统顾问共同主持。在国家安全委员会的主持下，加纳根据以下原则确定了 17 个可持续发展目标的优先顺序：
是否应优先考虑环境研发？
环境友好型技术的创造和传播使降低污染水平的成本更低，并促进了更严格的环境政策。因此，正如 Kneese 和 Schulze (1975) 已经承认的那样，环境政策提供的采用和开发新的、污染较少的技术的长期激励至少与环境政策的其他方面一样重要。另一方面，即使选择了最佳的环境政策，市场经济中的环境友好型研发水平也可能低于社会最优水平，因为创新者可能无法从他们的创新中获得全部社会利益。在创新文献中，这被称为可占有性问题（见 Arrow，1962）。为了解决可占有性问题，政府使用一般政策措施，如研发补贴、创新奖和知识产权（专利）的法律保护，以增加私人研发的供给。尽管许多人认为这些措施应该是中立的，即所有类型的研发都应该得到同样的支持，但关于
收敛的功能基因组学方法在早期生活压力相关的精神疾病中优先考虑风险的分子靶标
有一个压倒性的证据证明精神障碍不是单一风险因素的产物，即遗传变异或环境因素，包括暴露于孕产妇围产期心理健康问题或儿童不良事件 - 而不是发育过程中发生的累积和多因素侮辱的轨迹的产物，例如胎儿在胎儿生活期间对母亲的不良心理状况的暴露，或者在儿童期间发生不良创伤事件或儿童期间的不良事件。在这篇综述中，我们的目的是强调收敛功能基因组学（CFG）方法的潜在效用，以阐明复杂的大脑相关的分子机制和由早期生命应力（ELS）引起的变化。我们描述了基于精神病学和神经科学中CFG的不同研究，我们展示了该“无假设”工具如何优先考虑ELS调节的严格数量的基因，这些基因可以作为基因X环境（GXE）相互作用研究的潜在候选者进行测试。我们通过使用CFG方法将FOXO1识别为遗传变异性可以介导不良环境对抑郁症发展的影响的基因而获得的结果。此外，我们还证明了FOXO1在压力引起的神经发生的减少方面具有功能相关性，并且可以成为预防或治疗与压力相关的精神疾病的潜在目标。总体而言，我们建议CFG方法可以包括跨物种和组织数据整合，并且我们还建议CFG在深度检查并确定在整个生命周期和世代影响的ELS影响的顶级候选基因。
符合第 1a 阶段疫苗接种资格的医护人员和相关人员在第 1a 阶段，疫苗分配将优先考虑 CE 概述的子集
符合第 1a 阶段疫苗接种条件的医护人员和相关人员 在第 1a 阶段，疫苗分配将优先分配给美国疾病控制和预防中心 (CDC) 列出的子集，包括疗养院和长期护理机构的工作人员和居民以及在医疗保健机构服务的人员。第 1a 阶段的目标是为尽可能多的为患者、残疾人和居住在集中护理机构、有接触病毒风险或处理传染性物质的人提供医疗保健和其他直接面对面服务的工作人员接种疫苗。这与专业执照无关，而是与工作人员是否必须面对面工作以及是否可能与具有或可能具有传染性的人密切接触或接触传染性物质有关。本文件旨在为那些将在第 1a 阶段为符合条件的人接种疫苗的机构提供指导。请勿联系要接种疫苗的医院。以下确定的符合第 1a 阶段疫苗接种条件的人群不应联系任何医院或医疗保健提供者。相反，请联系新墨西哥州卫生部获取更多信息。如果您为已登记并获得批准的 COVID-19 提供商工作，您的雇主将与您联系，告知您接种疫苗事宜。对于第 1a 阶段的所有其他人，NMDOH 将发布并传达有关符合条件的人如何接种疫苗的信息。该州正尝试首先为与已知的 COVID 阳性患者和传染性物质有直接接触的人接种疫苗，但所有医疗保健提供者和在所有类型的医疗保健机构中提供面对面医疗保健的支持人员（包括与居住在集中护理环境中的人一起工作的人）都有资格在第 1a 阶段接种疫苗。在第 1a 阶段有资格接种疫苗的个人包括但不限于：
优先考虑生物多样性代表性、威胁和保护成本的战略的相对保护影响
实施了各种保护措施，最终目标都是利用有限的保护资金最大限度地保持生物多样性。然而，对保护区位置的分析表明，即使是系统性方法也容易受到“残留”偏差的影响，高纬度、土壤质量差和经济价值低的地区会受到不成比例的高水平保护，而特别容易受到开发的高质量地区却没有得到充分保护（Devillers 等人，2015 年；Joppa 和 Pfaff，2009 年）。系统方法中残留偏差的出现主要归因于两个因素：未能根据影响制定保护目标和目的（Pressey 等人，2017 年；Pressey、Visconti 和 Ferraro，2015 年），以及难以通过实证测量保护影响来指导制定保护规划的优先事项（Bottrill 和 Pressey，2012 年；Ferraro 和 Pattanayak，2006 年；Ferraro 和 Pressey，2015 年；McIntosh 等人，2018 年；McIntosh、Pressey、Lloyd、Smith 和 Grenyer，2017 年）。只有通过比较干预的结果和不干预的结果（在保护文献中称为“反事实”结果，sensu Ferraro，2009 年），才能衡量保护影响。然而，其他科学领域中严格的实验程序标准，包括控制组（即反事实组）和处理组，在保护科学中并不切实际，因为它们需要在许多重复区域实施多种替代保护优先策略，并且要持续与保护相关的时间段（即几十年）。这也是一种有伦理问题的过程，因为反事实规划区域在可能迫切需要保护干预措施时，不会得到任何保护干预措施（或已知非最优的干预措施）。保护从业者使用各种工具，包括实施保护区（PA）、监管对生物多样性的威胁（例如土地清理限制）以及管理生物多样性（例如入侵物种控制）等。在本文中，我们重点介绍 PA 的使用，它是系统保护规划中最广泛采用的工具之一（Margules & Pressey，2000）。如今，保护规划的主要方法是设计一个互补且具有代表性的保护区网络，这通常涉及为规划区域内每个感兴趣的生物多样性特征设定一个特定目标（例如，总面积或比例面积）（Kukkala & Moilanen，2013 年）。其他方法侧重于设计保护区网络，这些网络也或可选择地侧重于其他属性，例如最大化保护区之间的连通性（Beger 等人，2010 年），或最小化保护成本（Naidoo 等人，2006 年）。代表性目标在保护政策和实践中广泛存在，通常是国家和跨国储备体系的主要目标，由
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。
Planview 电子书 – 动态规划：快速重新规划、重新确定优先级并有效执行的 5 个步骤
从那里，您可以设定新的目标。面对新的现实，现在是财务部门创建更灵活的融资模式的时候了，您可以根据需要进行调整——而不仅仅是每年或每季度调整一次。财务部门和 EPMO 合作可以将更新后的战略方向转化为每个投资组合的新融资水平，从而相应地调整投资组合目标、成本和预期收益。修订后的目标为向投资组合所有者提供调整优先事项和目标的必要指导奠定了基础。
通过癌症活检筛查建立患者特异性信号通路逻辑模型，优先考虑个性化联合疗法
对介导患者特定治疗反应的信号通路进行机制建模有助于揭示耐药机制和改进治疗策略。然而，为患者建立这样的模型，特别是为实体恶性肿瘤患者建立这样的模型具有挑战性。建立这些模型的一个主要障碍是可用的材料有限，这阻碍了大规模扰动数据的生成。在这里，我们提出了一种方法，将使用微流体的癌症活检离体高通量筛选与基于逻辑的建模结合起来，以生成患者特定的外在和内在凋亡信号通路动态模型。我们使用得到的模型来研究胰腺癌患者的异质性，显示出尤其是在 PI 3 K-Akt 通路中的差异。模型参数的变化很好地反映了不同的肿瘤阶段。最后，我们使用我们的动态模型有效地预测了新的个性化组合治疗。我们的结果表明，微流体实验和数学模型的结合可以成为癌症精准医疗的新工具。
一项析因孟德尔随机化研究，系统地确定治疗心血管疾病的基因靶点的优先次序
1 布里斯托大学 MRC 综合流行病学部 2 布里斯托大学医学院：转化健康科学部 *通讯作者：汤姆·G·理查森博士，布里斯托大学医学院（人口健康科学）MRC 综合流行病学部 通讯地址： 汤姆·G·理查森博士 布里斯托大学 MRC 综合流行病学部 Oakfield House Oakfield Grove 布里斯托 BS8 2BN 英国 Tom.G.Richardson@bristol.ac.uk 总字数：2,987