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病毒介导的形态调节剂的递送使高粱双色（L.）
使用叶片组织作为外植物材料的单子蛋白转化的最新进展已扩大了能够转基因的草物种的数量。然而，矢量的复杂性和对基本形态调节剂的诱导切除率的依赖性迄今已有限的广泛应用。Plant RNA viruses, such as Foxtail Mosaic Virus (FoMV), present a unique opportunity to express morphogenic regulator genes, such as Babyboom ( Bbm ), Wuschel2 ( Wus2 ), Wuschel-like homeobox protein 2a ( Wox2a ), and the GROWTH- REGULATING FACTOR 4 (GRF4) GRF-INTERACTING FACTOR 1 (GIF1) fusion protein transiently在叶外植物组织中。此外，传统和病毒矢量的利他传递可以提供简化用于叶片转化的向量的机会 - 促进矢量优化并降低对形态学调节基因整合的依赖。在这项研究中，使用高粱双高粱叶叶植体促进胚胎calli的形成的能力，这是促进胚胎转化方案的关键步骤的能力。尽管传统的叶转换载体产生了可行的胚胎calli（43.2±2.9％：GRF4-GIF1，50.2±3％：BBM / WUS2），但采用GRF4-GIF1形态学调节剂的极端传统载体导致提高的效率，导致了改善的效率（61.3±4.7％）。无私的递送，分别为75.1±2.3％和79.2±2.5％的胚胎calli形成。由常规和病毒载体产生的胚胎calli产生了表达荧光记者的芽，并使用分子分析证实。这项工作为使用利他的载体和病毒表达的形态学调节剂提供了重要的概念证明，以改善植物转化。
使用 K. lactis 蛋白质表达试剂盒进行蛋白质表达 - pKLAC2 的线性化用于 K. lactis 的整合转化。| NEB
剩余的 pKLAC2 载体 DNA。克隆的基因必须不含 SacII 位点（或 BstXI 位点，如果用 BstXI 消化）才能产生正确的表达片段。无需从剩余的 pKLAC2 载体 DNA 中纯化表达片段
利用数据网络的数字转换效应
全球制造供应链正在进行以各种数字技术为动力的数字化转换（DT）。在稳定和动荡的环境中，DT通过增强供应链敏捷性有助于保护供应链性能。尽管对数字技术的使用及其对供应链的影响的研究正在增长，但缺乏总体的理论镜头来综合其各种功能，效果和益处。为了解决这一差距，我们将数据网络效应的概念调整到供应链环境中，并提出DT通过增强供应链弹性（SCRES）和鲁棒性（SCROB）功能来改善供应链性能。为了验证我们的假设，我们对数据收集进行了大规模调查，并进行了部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM），以进行数据分析。结果证实了DT对供应链性能的积极影响以及scrob和scre的中介作用。我们的研究通过引入有关供应链数据网络效应的新理论观点来促进在供应链中对DT的持续讨论。
商业银行中的数字化转型和流动性创造：中国银行业的证据
本研究调查了数字化转型对中国银行流动性创造的影响，重点是2010年至2021年的127家商业银行。这项研究是由于近年来中国金融服务的实际经济功能下降所驱动的。为了分析这一趋势，该研究采用了面板固定效应模型和中介效应测试模型。的发现表明，银行业中数字化转型的实施导致流动性一代的显着增强。数字转换影响流动性创造的中介传输途径包括优化贷款损失提供，增强风险承受能力以及减轻财务脱离中间人的情况。此外，研究表明，在不同情况下运作的银行，数字转型和流动性产生之间的关系各不相同。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
液晶蓝相结构转变的动力学为先进材料提供了新途径
九州大学物理学系的福田淳一教授与日本产业技术综合研究所 (AIST) 和日本科学技术振兴机构 (JST) 的高桥和明博士合作，对胆甾型蓝相进行了研究。胆甾型蓝相是一种特殊的液晶，具有独特的立方对称性。这些蓝相形成具有独特性质的复杂三维结构，使其成为基础科学和材料工程领域非常感兴趣的课题。
赋予人工智力的转换功率 -
食品科学，营养和人工智能（AI）的融合提出了一种动态的边界，有可能改变我们如何理解和应对关键的全球挑战，包括粮食安全，营养不良以及与饮食相关疾病的普遍性上升。AI具有分析大量数据集，确定复杂模式并以前所未有的准确性做出预测的能力，这从根本上改变了传统的研究方法。这种变革性的潜力使科学家能够更深入地了解饮食，健康和环境之间的复杂相互作用，从而导致更有效和个性化的干预措施。Zatsu等。[1]认为AI创新将彻底改变食品行业的可持续性和效率。这些社论强调了人工智能（AI）通过探索其应用，评估其利益和挑战，并确定未来发展的关键研究领域，从而加速食品科学和营养研究的进步。
使用 transformers 根据 DNA 序列和转录后信息预测基因表达水平
背景与目标：近年来，由于基因表达水平的潜在临床应用，预测基因表达水平至关重要。在此背景下，Xpresso 和其他基于卷积神经网络和 Transformer 的方法首次被提出用于此目的。然而，所有这些方法都使用标准的独热编码算法嵌入数据，从而产生非常稀疏的矩阵。此外，该模型没有考虑基因表达过程中最重要的转录后调控过程。方法：本文提出了 Transformer DeepLncLoc，一种通过处理基因启动子序列来预测 mRNA 丰度（即基因表达水平）的新方法，将该问题作为回归任务进行管理。该模型利用基于 Transformer 的架构，引入 DeepLncLoc 方法执行数据嵌入。由于 DeepLncloc 基于 word2vec 算法，因此它避免了稀疏矩阵问题。结果：该模型包含了与 mRNA 稳定性和转录因子相关的转录后信息，与最先进的方法相比，其性能显著提高。Transformer DeepLncLoc 的 R 2 评估指标达到 0.76，而 Xpresso 的 R 2 评估指标为 0.74。结论：Transformer 方法中的多头注意力机制适用于对 DNA 位置之间的相互作用进行建模，从而克服了循环模型。最后，在管道中整合转录因子数据可显著提高预测能力。