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人工智能将改变...
临床内分泌学领域以及医疗保健，正面临着新技术的变革性变化，尤其是人工智能（AI）。AI有望大大改善我们筛选，诊断，治疗，监测和教练患者的方式（1，2）。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快，更可靠，因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路（3，4）。AI是涵盖机器学习（ML）的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的，标记的数据集上进行训练，并迭代地增强，以获得对看不见的数据进行准确预测的能力（5）。深度学习（DL）是ML的一个子集，使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络（ANN）。ANN由互连层组成，这些图层通过最小化误差（6）来传递信息并优化预测。一旦受过培训，ANN可以处理庞大而复杂的数据集，以执行预测，分类，甚至更高级的应用程序等任务，例如大型语言模型（LLMS），计算机视觉和多媒体生成，从文本输入（7-9）中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此，大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解，另一方面，缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此，医疗保健提供者必须熟悉这项新技术，但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。
欧盟和德国的汽车行业转型和工业政策：批判性观点
摘要欧盟（EU）和德国的汽车行业面临着主要的挑战，包括脱碳，数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用，但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余，从而导致失业，而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战，垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法，从而将电动性转化视为脱碳，数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法，同时存在差异，两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分；他们认为，面对气候危机，私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人：nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词：汽车行业，电动性，气候危机，工业政策，德国，欧盟jel代码：L50，L62，Q50确认：我要感谢HansjörgHerr，Christina Teipen，Christoph Scherer，Christoph Scherer，Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论，以及Simon furse的有用评论。
优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
细菌能力的诱导和遗传转化
摘要 本研究的目的是评估细菌能力的诱导以便随后进行转化。细菌转化是重组DNA技术中的关键过程。在自然界中，细菌在极其特殊的情况下以短暂的方式从环境中捕获游离DNA。诱导这种转移的体外方法首先需要使细菌具有随后进行转化的能力。因此，这项工作对两个步骤都进行了体外测试。所有协议均在 UTFPR 蓬塔格罗萨校区的生物工程实验室进行。使用大肠杆菌DH5-alpha菌株进行能力诱导，并使用质粒pUC19进行转化。所得结果表明转化细胞成功生长，可以在选择性培养基中选择出对质粒所具有的抗生素具有抗性的细胞。这些技术对分子生物学和基因工程具有重要意义，可以对细菌遗传物质进行控制操作，以用于各种生物技术应用，例如生产异源蛋白质，从而在扩展遗传知识和开发新生物技术方面发挥着重要作用。关键词：分子生物学；生物技术；基因转化。
帮助工人适应转型时代的变化
，但我们不能忽略另一个大趋势：气候变化。越南工人越来越意识到气候变化如何影响其工作，并期望雇主采取行动，这一问题从去年的55％上升到65％。这表明对有意义的变化的需求不断增长。
专家版 - 如何拥抱变革型AI
“我看到的很多是：‘我有所有这些信息。我可以获取这些信息块的摘要吗？这是传统文本分析可以做得很好的地方，就策划向大型语言模型发送的内容而言。“对于某些生成的AI方法，您给出的数据越多，这有点不当。我们发现这也可以使客户的底线受益。如果您针对要发送到大型语言模型的数据来调整它，那么它可以为您提供更好的答案，需要更少的资源，从而节省成本，从而改善业务应用程序。”
湖泊生态系统中的砷毒性：腹膜生物转化和中国神秘的蜗牛生物蓄积Monique Rockefeller，Sarah Alaei和Alis
图4。砷矿甲基转移酶（ARSM）基因在鳟鱼湖，钢铁湖和基拉尼湖的周围DNA中检测到了PCR，使用靶向该基因保守区域的退化引物。从三个南部海湾声音湖中收集了植物，砷湖：鳟鱼湖（<1 ppb），钢铁湖（〜2 ppb）和基拉尼湖（〜20 ppb）。DNA以不同的浓度在聚合酶链反应（PCR）中用作模板，以不同的浓度：1 ng/ul，2 ng/ul和4 ng/ul。用两个引物对之一进行 PCR：与16S rRNA或ARSM基因互补。琼脂糖凝胶电泳。该图显示了用荧光染料，分子量（MW）梯子和可变标签可视化的凝胶。16S rRNA引物预计将导致111个碱基对（BP）的PCR产物，并且ARSM引物（MF1和MR2）预计将导致302至346 bp之间的PCR产物。