摘要生态系统服务部分源自生物学多样性,是对人类社会的基本支持。但是,人类活动对生物多样性造成了损害,最终危害了这些关键的生态系统服务。停止自然损失并减轻这些影响需要全面的生物多样性分配数据,这是实施Kunming-Montreal全球生物多样性框架的要求。为了有效地从公众那里收集物种观察,我们在日本启动了“生物群体”移动应用程序。通过采用物种识别算法和游戏化元素,该应用程序自2019年推出以来已收集> 600万的观察结果。但是,社区采购的数据经常表现出空间和分类偏见。物种分布模型(SDMS)在适应这种偏见的同时推断物种分布。我们研究了Biome数据的质量以及合并数据如何影响SDM的性能。物种鉴定精度超过鸟类,爬行动物,哺乳动物和两栖动物的95%,但是种子植物,软体动物和鱼类得分低于90%。对日本的132种陆地动植物的分布进行了建模,并通过将我们的数据纳入传统的调查数据来提高其准确性。对于濒危物种,传统的调查数据需要> 2,000个记录以构建准确的模型(Boyce指数≥0.9),尽管将两个数据源混合在一起时仅需要CA.300记录。独特的数据分布可能解释了这一进步:生物群落数据统一涵盖了城市 - 自然梯度,而传统数据则偏向自然区域。将多个数据源结合起来提供了对日本物种分布的见解,有助于保护区域名称和生态系统服务评估。提供一个平台来积累社区来源的分布数据和改进数据处理协议,不仅有助于保存自然生态系统,还将有助于检测物种分布变化和测试生态理论。
有关农业的学术和政策辩论强调了“小规模”和“大规模”农场的双峰类型。在本文中,我们提请人们注意全球南方中等规模的单胃牲畜农场的作用和独特特征,借鉴了经验基扎根的规模类型,该类型结合了三个相关的组成部分:(1)社会和经济组织的生产; (2)技术选择和环境影响,以及; (3)食品系统的联系和溢出。我们审查了来自孟加拉国,缅甸和越南的三个亚洲国家的国家牲畜政策文件 - 参考类型学,并比较嵌入政策中的假设与类型学揭示的农场规模的特征。我们的分析表明,当前的政策目标与该地区中等规模的牲畜耕作的特征不符。此断开连接为提高牲畜行业对农村经济,营养安全,食品安全和环境绩效的贡献提供了错过的机会。我们确定了政策如何维护和增强中等规模的一兼牲畜农场对可持续强化,公共卫生和生计的贡献。
通知和免责声明英特尔致力于尊重人权并避免在侵犯人权上的同谋。参见英特尔全球人权原则。Intel®产品和软件仅用于不造成或违反国际公认的人权的应用程序。Intel®技术可能需要启用硬件,软件或服务激活。没有绝对安全的产品或组件。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔不控制或审核第三方数据。您应该咨询其他来源以评估准确性。©Intel Corporation。英特尔,英特尔徽标和其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被称为他人的财产。1124/na/cmd/pdf
大流行,我们可以通过投资防范措施来减少其影响。在这项研究中,我们提出了 RapiD AI:一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架,以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用机器学习。RapiD AI 框架使我们能够使用大流行前几周收集的数据构建高性能机器学习模型,并提供一种方法来使模型适应当地人群和医疗保健需求。其动机是使医疗保健系统能够克服数据限制,这些限制阻碍了在新型疾病背景下开发有效的机器学习。我们以数字方式重现了 COVID-19 大流行的前 20 周,并通过领域自适应和归纳迁移实验演示了 RapiD AI 框架。我们 (i) 在代表英国牛津一般住院患者群体的大型电子健康记录数据集上对两个神经网络模型 (深度神经网络和 TabNet) 进行预训练,(ii) 使用疫情前几周的数据进行微调,以及 (iii) 通过在 COVID-19 患者的保留测试数据集上测试模型的性能来模拟本地部署。与仅在 COVID-19 数据上训练的 XGBoost 基准模型相比,我们的方法已显示平均相对/绝对增益为 4.92/4.21% AUC。此外,我们展示了通过聚类识别最有用的历史预训练样本的能力,以及通过归纳迁移扩展已部署模型的任务的能力,以满足无需访问大型历史预训练数据集的医疗保健系统的新兴需求。
A dynamic subpopulation of CRISPR-Cas overexpressers allows Streptococcus pyogenes to rapidly respond to phage Marie J. Stoltzfus 1 , Rachael E. Workman 1 , Nicholas C. Keith 1 , Joshua W. Modell 1 * 1 Department of Molecular Biology & Genetics, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD 21205, USA *Correspondence: jmodell1@jhmi.edu摘要许多CRISPR-CAS系统,可为细菌提供适应性免疫,以防止噬菌体,在其本土宿主中受到转录抑制。如何根据需要诱导CRISPR-CAS的表达,例如在噬菌体感染期间,人们对此仍然了解不足。在链球菌为链球菌中,一种非典型的指南RNA TRACR-L指导Cas9自动燃烧自己的启动子。在这里,我们描述了具有破坏Cas9结合并导致CRISPR-CAS过表达的单个突变的细胞的动态亚群。CAS9通过提高TRACR-L目标部位的突变率来积极扩大该人群。过表达者表现出更高的记忆形成率,旧记忆的效力更强,并且相对于野生型细胞具有更大的记忆存储能力,而野生型细胞非常容易受到噬菌体感染的影响。然而,在没有噬菌体的情况下,CRISPR-CAS过表达会降低健身。我们建议CRISPR-CAS过表达者是噬菌体防御中的关键参与者,使细菌种群能够对噬菌体的快速转录反应,而无需任何一个单元格中的短暂变化。引言有效的免疫系统必须迅速识别和破坏外国威胁,同时避免宿主内的类似主题。细菌编码了越来越多的免疫效应子来防御噬菌体(噬菌体)和质粒,但是这些系统如何平衡免疫力和自身免疫仍然是一个悬而未决的问题。CRISPR-CAS系统可为细菌提供针对异物核酸的适应性免疫,已作为转化基因编辑工具,但是在许多细胞类型中,CAS核酸酶的异源过表达是有毒的1-4。在其本地宿主中,CRISPR-CAS系统通常在没有噬菌体或其他压力源的情况下被转录抑制。尽管这种抑制能够减轻自身免疫性,但尚不清楚(i)原生CIRSPR-CAS启动子是否足够强大以在其解除抑制状态下引起自身免疫性以及(ii)如何根据需要暂时诱导CRISPR-CAS表达。在某些细菌和古细菌物种中,CRISPR-CAS表达对噬菌体感染的直接反应增加了5-9。但是,对噬菌体感染的任何反应都是与相对较短的裂解周期的种族,这可能会限制这种反应的效用。另一种策略是在噬菌体到来之前增加CRISPR-CAS的表达。的确,许多CRISPR-CAS阻遏物受环境信号的调节,可能会预测噬菌体感染,包括种群密度,包络压力和营养供应10-13。然而,噬菌体感染可能会或可能不会先于这些信号,我们想知道是否可能存在更可靠的机制来为噬菌体感染制备细胞。CRISPR-CAS免疫包括三个阶段:适应,生物发生和干扰。在适应性链球菌中II-A型系统,30 bp的噬菌体DNA或“间隔者”中被从噬菌体中捕获,并将其掺入CRISPR阵列的5'末端,并将
COVID-19 不太可能是我们面临的最后一次大流行。根据对 1600 年至今全球历史大流行数据集的分析,估计发生类似 COVID 的大流行的风险为每年 2.63% 或一生中发生的概率为 38%。未来几十年,这一比率可能会翻倍。虽然我们可能无法预防未来的大流行,但我们可以通过投资防范来减少其影响。在本研究中,我们提出了 RapiD AI:一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架,以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用 ML。RapiD AI 框架允许我们使用在大流行前几周收集的数据构建高性能 ML 模型,并提供一种方法来使模型适应当地人口和医疗保健需求。其目的是使医疗保健系统能够克服阻碍发展的数据限制
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。
样本被密封在密封舱内运回地球,在 10,000 级洁净室中用氮气打开,以防止污染。用消毒工具挑选单个颗粒,并将其存放在密封容器中,在氮气下保存。在分析之前,样本经过纳米 X 射线计算机断层扫描,并嵌入环氧树脂块中,以进行扫描电子显微镜检查。
我们提出了一种能源管理算法,用于集成不确定的可再生能源发电和能源存储的孤立工业电力系统。所提出的策略旨在通过管理电网中的能源流来确保可持续且具有成本效益的运营,其结构可以应对:(1)高水平的可再生能源渗透,以及(2)以非平滑模式和不规则事件为特征的负载曲线(即,诸如由大型设备的连接/断开或大风速斜坡引起的事件)。所提出的算法利用随机经济模型预测控制 (MPC) 方案,能够同时处理本地发电机组的调度和调度。更准确地说,该方案嵌入了混合整数线性规划 (MILP) 最优控制策略制定和随机规划方法。此外,优化问题考虑了多个技术经济目标,例如最小化运营成本、电池退化和未利用的能源。我们在一个孤立的海上石油和天然气平台的案例研究中测试了该算法,该平台使用传统燃气轮机和当地风电场在现场生产能源,同时集成了电池储能
合成转录因子有望成为阐明基因表达与表型之间关系的工具,因为它允许对基因表达进行可调改变,而无需对所研究的基因座进行基因组改变。然而,植物转化需要数年时间、高成本和技术技能,限制了它们的使用。在这项工作中,我们开发了一种名为 VipariNama (ViN) 的技术,其中基于烟草脆裂病毒的载体用于快速部署基于 Cas9 的合成转录因子并在植物体内重新编程基因表达。我们证明 ViN 载体可以在数周内在本氏烟、拟南芥 (Arabidopsis thaliana) 和番茄 (Solanum lycopersicum) 中系统地、持续地激活或抑制多个基因。通过探索包括 RNA 支架、病毒载体集合和病毒工程在内的策略,我们描述了如何提高调控的灵活性和有效性。我们还展示了这种转录重编程如何对代谢表型产生可预测的变化,例如本氏烟草中的赤霉素生物合成和拟南芥中的花青素积累,以及发育表型,例如本氏烟草、拟南芥和番茄中的植物大小。这些结果证明了如何使用基于 ViN 载体的赤霉素信号不同方面的重编程在几周内设计一系列植物物种的植物大小。总之,ViN 将产生表型的时间从一年多缩短到几周,为合成转录因子支持的假设检验和作物工程提供了一种有吸引力的转基因替代方案。