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海上风能公平转型原则 作者：UPROSE、Rogue Climate、Taproot Earth 和气候正义联盟
该框架改编自我们的《能源民主原则》，为如何支持、合作和与气候正义组织合作奠定了基础，使其成为实现沿海和大湖社区通过海上风能 (OSWE) 开发实现公正转型的重要合作伙伴和决策者。随着拜登-哈里斯政府加快租赁联邦水域用于海上风电开发，项目开发商寻求获得这些合同，我们必须坚定立场，要求将历史上被边缘化的东道社区纳入其中。这包括：黑人、棕色人种和土著社区、环境/气候正义社区和低收入社区，参与这些公共和私人投资的决策，以创造真正的长期社区利益。
CRISPR/Cas9 靶向抑制菊苣中的木香烃内酯合成酶，导致木香烃内酯及其结合物在主根中积累
菊苣主根积累倍半萜内酯乳酸素、乳苦素和 8-脱氧乳酸素，主要以草酸形式存在。菊苣倍半萜内酯的生物合成途径仅部分阐明；将法呢基焦磷酸转化为木香烃内酯的酶已被描述。木香烃内酯转化为三环结构愈创木香烃内酯的下一个生物合成步骤，迄今为止在菊苣中尚未阐明。在这项研究中，在菊苣中发现了三种假定的木香烃内酯合酶基因，分别名为 CiKLS1、CiKLS2 和 CiKLS3。使用酵母微粒体测定法在体外证明了它们将木香烃内酯转化为木香烃内酯的活性。接下来，将 CRISPR/Cas9 试剂引入菊苣原生质体，以灭活多个菊苣 KLS 基因，并成功再生了几个菊苣品系。通过 CRISPR/Cas9 方法灭活菊苣中的 kauniolide 合酶基因，导致菊苣叶和主根中倍半萜内酯的生物合成中断。在菊苣主根中观察到木香烃内酯及其结合物的积累量很高，即 1.5 mg/g FW，但在叶子中没有。这些结果证实，尽管程度不同，但所有这三个基因都有助于 STL 的积累。这些观察结果表明，菊苣基因组上串联的三个基因编码 kauniolide 合酶，可启动菊苣中木香烃内酯向倍半萜内酯的转化。
毛根转化系统作为 CRISPR/... 的工具
我们的研究检查了 CRISPR/Cas9 方法对参与生长素生物合成途径的色氨酸氨基转移酶 BnaTAA1 基因的突变效率。我们制作了九种 CRISPR/Cas9 构建体，这些构建体具有不同的启动子，可驱动金黄色葡萄球菌 Cas9 (SaCas9) 或植物密码子优化的化脓性链球菌 Cas9 (pcoCas9) 的表达。我们开发了一种快速有效的系统，用于评估每个构建体使用油菜毛状根引起的突变种类和频率。我们发现 pcoCas9 在突变目标位点方面比 SaCas9 更有效，并且 NLS 信号的存在使诱变机会增加了 25%。在再生系中进一步研究了突变，并确定了转基因植物中 BnaTAA1 基因的表达和基因修饰的遗传性。毛状根转化与 CRISPR/Cas9 介导的基因编辑相结合，为研究重要油料作物 B. napus 中的靶基因功能提供了一种快速而直接的系统。
揭示控制水稻种子活力指数、根系生长参数和发芽率的基因组区域
高种子活力可确保种子质量高、产量高。早期幼苗生长参数可指示水稻种子的活力。通过生理生长参数来判断种子活力是一种由许多数量性状基因座控制的复杂性状。通过纳入包括发芽率在内的六个幼苗期生理参数的所有表型组的基因型，准备了一个代表 274 个水稻地方品种种群的面板，以进行关联作图。在种群中观察到所研究的六个性状的巨大差异。该种群被分为 3 个基因组。固定指数表明种群中存在连锁不平衡。该种群被分为亚种群，每个亚种群都与 6 个生理性状相对应。共报告了 5 个 QTL，即发芽率（GP）的 qGP8.1；qSVII2.1、qSVII6.1 和 qSVII6。在该作图群体中验证了控制种子活力指数 II (SVII) 的 qSVI 11 . 2 和控制根冠比 (RSR) 的 qRSR11 . 1。此外，还鉴定出了 13 个控制生理参数的 QTL，例如控制种子活力指数 I 的 qSVI 11 . 1；控制种子活力指数 II 的 qSVI11 . 1 和 qSVI12 . 1；控制根系生长速率 (RRG) 的 qRRG10 . 1、qRRG8 . 1、qRRG8 . 2、qRRG6 . 1 和 qRRG4 . 1；控制根冠比 (RSR) 的 qRSR2 . 1、qRSR3 . 1 和 qRSR5 . 1，以及控制发芽率的 qGP6 . 2 和 qGP6 . 3。此外，还检测到了 qGP8 . 1 和 qSVI8 . 1 与 GP 和 SVI-1 共定位或共遗传；qGP6 . 2 和 qRRG6 . 1 与 GP 和 RRG 共定位或共遗传；qSVI11 . 1 和 qRSR11 . 1 与 SVI 和 RSR 共定位或共遗传。本研究鉴定的 QTL 将有助于改良水稻种子活力性状。
工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼
13植物的邻里环境可以改变其与其他生物的相互作用，但对14这些动态的发生鲜为人知，尤其是在土壤微生物中。15个根际土壤中的微生物群落受许多因素的影响，包括非生物条件和根源信号。在16个特定的根部，根渗出液对根际组装有很强的影响，对非生物17条件的变化做出反应，并帮助植物与邻居相互作用。因此，我们预测根渗出量可能在邻居引起的根际社区的转变中起着核心作用。我们进行了一项温室19实验，以测试这一点，并确定焦点细菌群体如何在不同邻居旁边发生的斑点植物，即20个Panicum virgatum，以及这些偏移是否通过邻居诱发的根部渗出变化介导21。我们发现，邻居改变了焦点植物22个渗出液和根际群落，当焦点植物旁边是23个最有竞争力的邻居Rudbeckia hirta时，变化是最大的，这降低了焦点植物的生长和氮24的吸收。几个因素导致了邻居对根际组装的影响，包括邻居25个诱发的氮限制期间根渗出液的变化和来自26个邻居根的根部的微生物溢出。使用额外的土壤孵育，我们还发现，这些变化对土壤养分的影响比对微生物组装具有更大的影响。总体而言，我们表明邻居28影响彼此的微生物组，并突出显示了邻居诱导的根渗出液的变化，这是一种可能发生的29个机制。这项工作表明，根际组装在30个混合物种社区中可能有所不同，因此强调了考虑31个邻里环境的微生物组研究的需求。
准德西特可观测量的量子德西特根
在膨胀宇宙学中，准德西特优雅退出使我们能够测量原始 dS 相的量子特征，特别是由谱指数 ns 参数化的尺度不变性的缺乏。在本文中，我们总结了之前关于如何在 dS 平面基态 (dSQFI) 的 dS 量子 Fisher 信息中实现底层原始标度定律的工作。在大尺度上，dSQFI 明确地将 ns 的值设置为 0.9672，而无需任何 qdS 输入。该值与张量与标量之比无关，该比的值需要模型相关的输入。此外，dSQFI 预测，在大尺度上，小规模的运行与当前的实验结果兼容。dSQFI 对小尺度的其他现象学后果将在未来的出版物中讨论。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
一种用于 CRISPR/Cas9 的有效根转化系统...
葫芦科作物是研究园艺植物长距离信号传导的合适模型。尽管数千种物质可通过嫁接传递到葫芦科植物中，但由于缺乏有效的遗传转化系统，功能研究受到了阻碍。本文，我们报告了一种方便有效的几种葫芦科作物根部转化方法，该方法将有助于研究功能基因和茎-根串扰。我们在 6 周内获得了根部完全转化和非转基因茎部的健康植物。此外，我们将这种根部转化方法与嫁接相结合，从而可以在砧木中进行基因操作。我们通过使用黄瓜 (Cucumis sativus)/南瓜 (Cucurbita moschata Duch.)（接穗/砧木）嫁接探索耐盐机制来验证我们的系统，其中在南瓜砧木中编辑了钠转运蛋白基因高亲和力 K + 转运蛋白 1 (CmoHKT1;1)，并通过在黄瓜根中过度表达南瓜液泡膜 Na + /H + 反向转运蛋白基因钠氢交换器 4 (CmoNHX4)。
创新不可用和延迟的根本原因......
多年来，EFPIA 一直在关注药品的上市时间。根据 2021 年患者等待指标调查的最新数据，欧盟和欧洲经济区 (EEA) 国家创新治疗的平均报销时间仍长达 511 天，从德国的 133 天到罗马尼亚的 899 多天不等。欧洲内部存在患者可及性不平等，各国在某一时间点可用的产品数量存在显著差异，而且各国在国家报销之前所需的时间也存在显著差异。业界对这些延误表示担忧，并认识到延误和药品无法供应会损害患者的利益。此外，随着欧洲经济和医疗体系从 COVID-19 中复苏，需要解决延误问题。