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全基因组 - crispr-screen-识别tmem41b-as-a-gene ...
大自源性是一个细胞内降解过程，需要多个自噬相关（ATG）基因。在这项研究中，我们使用自噬型号报告基因GFP-LC3-RFP进行了全基因组筛选，并鉴定出TMEM41B作为一种新型ATG基因。TMEM41B是一种位于内质网（ER）中的多层膜蛋白。它在液泡膜蛋白1（VMP1）中也发现了一个保守的结构域，这是另一种ER多跨度膜蛋白，对于自噬，酵母菌TVP38必不可少的，以及推定的半转生蛋白的细菌deda家族。TMEM41B的缺失阻止了早期的自噬体的形成，从而导致ATG蛋白和小囊泡的积累，但不会拉长自噬体样结构。此外，在TMEM41B -KNOCKOUT（KO）细胞中积累的脂质液滴。TE表型类似于VMP1 -KO细胞的表型。的确，TMEM41B和VMP1在体内和体外形成了复杂的复杂，VMP1的过表达恢复了TMEM41B -KO细胞中的自噬量。TESE结果表明，TMEM41B和VMP1在自噬体形成的早期步骤中起作用。
全州低收入至中等收入联合管理...
1 案件 18-M-0084，关于综合能源效率倡议（“NE: NY 诉讼”），授权公用事业能源效率和建筑电气化组合至 2025 年的命令（“实施令”）（2020 年 1 月 16 日发布）。2 中央哈德逊燃气电力公司（“Central Hudson”）；纽约联合爱迪生公司（“Con Edison”）；KeySpan Gas East Corporation d/b/a National Grid、布鲁克林联合燃气公司 d/b/a National Grid NY、尼亚加拉莫霍克电力公司 d/b/a National Grid（统称“National Grid”）；国家燃气分销公司；纽约州电力天然气公司（“NYSEG”）；Orange and Rockland Utilities, Inc.（“Orange & Rockland”）；以及罗切斯特燃气电力公司（“RG&E”）（统称“公用事业”）。 3 NE：纽约州诉讼程序，全州低收入和中等收入实施计划（“实施计划”），（2020 年 7 月 24 日提交）。4 NE：纽约州诉讼程序，实施令，第 101 页。
研究论文 小麦 RNA 编辑位点的全基因组调查和功能分析
小麦是一种重要的谷物，全球一半人口都食用小麦。小麦面临环境压力，人们使用了不同的技术（CRISPR、基因沉默、GWAS 等）来提高其产量，但 RNA 编辑 (RES) 在小麦中尚未得到充分探索。RNA 编辑在控制环境压力方面具有特殊作用。对不同类型的小麦基因型中的 RES 进行了全基因组鉴定和功能表征。我们通过 RNA 测序分析采用了六种小麦基因型来实现 RES。研究结果表明，RNA 编辑事件均匀发生在所有染色体上。RNA 编辑位点随机分布，在小麦基因型中检测到 10-12 种类型的 RES。在耐旱基因型中检测到的 RES 数量较多。在六种小麦基因型中还鉴定了 A-to-I RNA 编辑（2952、2977、1916、2576、3422 和 3459）位点。基因本体分析后发现，大多数基因参与了分子过程。还检查了小麦中的 PPR（五肽重复序列）、OZ1（细胞器锌指序列）和 MORF/RIP 基因表达水平。正常生长条件使这三个不同基因家族的基因表达出现差异，这意味着不同基因型的正常生长条件可以改变 RNA 编辑事件并影响基因表达水平。而 PPR 基因的表达没有变化。我们使用变异效应预测器（VEP）来注释 RNA 编辑位点，Local White 在蛋白质的 CDS 区域具有最高的 RES。这些发现将有助于预测其他作物的 RES，并有助于小麦抗旱性的发育。
请引用本文：O. Sachenkova Lundström、M. Verbiest、F. Xia、H. Ziaei jam、I. Zlobec、M. Anisimova、M. Gymrek、WebSTR：一项全民
新一代测序 (NGS) 的进步使得人们能够生成人类遗传变异的深度目录，并发现了大量与疾病相关的变异。大多数 NGS 应用都集中在单核苷酸多态性 (SNP) 或短插入和缺失 (indel) 上。串联重复是遗传变异的另一个丰富来源，由于难以获得准确的基因型，因此在很大程度上被忽视了。在这里，我们主要关注重复单元长度为 1-6 bp 的短串联重复 (STR)。总的来说，STR 占人类基因组的约 3%，超过整个蛋白质编码外显子组 [1]。STR 在基因调控区富集 ([2],[3])，重复拷贝数的变化可以通过多种机制影响基因调控，包括修改转录因子结合位点、改变 DNA 甲基化模式 [4] 或其他方式。 STR 中重复单元数量的大幅增加与数十种疾病 [5] 有关，例如亨廷顿氏病 [6] 和脆性 X 综合征 [7]，而较温和的逐步变化与包括血液和脂质生物标志物在内的复杂性状有关 ([8], [9])。STR 还被用作癌症研究中诊断的遗传标记，并在多种癌症中发挥作用，包括结直肠癌 [10] 和乳腺癌 [11]。
2023 年伊利诺伊州全州技术参考手册...
SAG/TAC 利益相关方 5 Elevate Energy 能源未来集团 伊利诺伊大学芝加哥分校能源资源中心 (ERC) Environment IL 环境法律与政策中心 (ELPC) First Tracks Consulting Service, Inc. Franklin Energy Frontier Energy Future Energy Enterprises LLC GDS Associates GTI Energy Guidehouse 伊利诺伊州总检察长办公室 (AG) 伊利诺伊州商业委员会工作人员 (ICC Staff) 国际能源保护顾问 (IECC) Leidos 大都会市长核心小组 (MMC) Michaels Energy 中西部能源效率协会 (MEEA) 自然资源保护委员会 (NRDC) Nexant Nicor Gas Opinion Dynamics Optimal Energy Peoples Gas 和 North Shore Gas Resource Innovations Slipstream Verdant Associates, LLC 360 Energy Group
全州需求评估和规划报告 - DHCS
根据《联邦法规》第 45 CFR § 96.133 条（该条规定了物质使用预防、治疗和恢复服务综合拨款 (SUBG) 的接受者），加州卫生保健服务部 (DHCS) 每两年发布一次全州需求评估和规划 (SNAP) 报告。根据第 45 CFR § 96.133(a)(1) 至 (a)(6) 条，DHCS 应向美国卫生和公共服务部 (HHS) 部长提交一份关于加州 SUBG 授权活动需求的评估报告。该报告根据适用法规进行组织。最终的 SNAP 报告在 DHCS 网站上提供，作为行为健康计划在制定和/或修改现有战略、目标和目的或制定未来战略、目标和目的时使用的资源。
2023 年全部门综合计划.docx
每个地方学校董事会应根据数据收集、数据分析以及如何利用数据来改善课堂教学和学生成绩，制定全部门的全面、统一、长期计划。该计划应在教职员工和社区的参与下制定，并应包括或符合州和联邦法律法规要求的所有其他全部门计划。每个地方学校董事会应每两年审查一次该计划并进行必要的修订。在通过任何全部门综合计划或其修订之前，每个地方学校董事会应在可行的情况下将该计划或修订发布在部门的互联网网站上，并在任何情况下，应将该计划或修订的纸质副本提供给公众查阅和复印，并应至少举行一次公开听证会，就全部门计划或修订征求公众意见。
向后倾斜违背了我们的 DNA
2024 年是紧张的一年——对我这个国家元首来说，对我的董事会、我们的委员会、我们办公室的员工以及我们的成员来说都是如此。首都的门店数量并未减少——恰恰相反。总是有新的东西被添加。欧洲正在进行的战争仍然给我们带来挑战，作为警察和执法机构，我们还没有做好准备，但你们仍然出色地掌握了这些挑战。中东局势的日益紧张也不仅仅给柏林蒙上了一层阴影。这两个地区都是非常大的问题地区，实际上需要在内部安全方面进行额外的投资。相反，基督教民主联盟和社民党就像在集市上出售预算项目一样，并且干脆用割草机在各个部门间奔走。当我写下这些文字时，无法确切地说出未来两年内情况会是怎样，届时将会节省更多。至少我们有所有人的承诺
全基因组关联研究的网络分析以确定药物靶点的优先次序
摘要 在过去的几十年中，全基因组关联研究 (GWAS) 导致与人类特征和疾病有关的遗传变异急剧增加。这些进展有望带来新的药物靶点，但从 GWAS 中识别致病基因和人类疾病背后的细胞生物学仍然具有挑战性。在这里，我们回顾了基于蛋白质相互作用网络的 GWAS 数据分析方法。这些方法可以在没有直接遗传支持的情况下对 GWAS 相关位点或疾病基因相互作用因子中的候选药物靶点进行排序。这些方法可以识别出不同疾病中共同受影响的细胞生物学，为药物重新利用提供机会，也可以与表达数据相结合以识别局部组织和细胞类型。展望未来，我们预计这些方法将随着特定情境相互作用网络表征和罕见与常见遗传信号的联合分析方面的进展而得到进一步改进。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术