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人工智能不会给我们带来精准医疗
引言 21 世纪初，人类 DNA 测序工作刚刚完成，所有重要的科学研究都卷入了狂热和乐观的浪潮之中。我们说的并不是几个身穿白大褂、孤身一人的思想家，他们被关在象牙塔里。我们说的是使用全世界所有语言的媒体，是世界政界和科学界的知名人士。几乎每个人都相信：“我们正在学习上帝创造生命的语言”[1]，或者“基因组计划将彻底改变大多数（如果不是全部）人类疾病的诊断、预防和治疗”[1]，以及“从长远来看，也许再过 15 到 20 年，我们将看到治疗医学的彻底变革”[2]。然后是世界各地报纸和杂志的头版。例如，2000 年 6 月 27 日，《纽约时报》刊登了整版头条：“科学家破解了人类生命的遗传密码”，并评论道：“这一成就代表了人类自我认知的顶峰” [3]。人类基因组计划面临许多限制和非常严厉的批评。其中一个主要缺点当然是它主要关注 DNA 序列，最初忽略了
Shor的算法在存在噪声的情况下不会考虑大整数
0 E2πI / 2 K]及其受控版本。请注意，S = R 2和T = R 3。经常指出，这些量子门以高精度的可用性（在r k中任意小角度，k→∞）都是一个挑战，在理论上，就物理理论的极限而言，在工程理论的极限上，实际上在工程基础上[3-6] 1）2）。在很大程度上，这种关注促使另一个巨大的智力成就，即纠正量子误差代码的发展[7-11]。从Shor的工作开始[12]，有大量的耐受量子计算的工作。强阈值定理被证明，这表明在某些误差模型中，如果错误率低于一定阈值，则量子计算至少在理论上可以任意高精度[10，13 - 18]。这些是美丽的数学定理。，但从根本上讲，他们假设u（2）（或su（2）如果我们考虑不相关的相位因子）完全对应于现实中的量子的操作，尤其是在其组成中，该组组成（组成，在其限制的精确性上都定义在C上，则与可实现的可实质物理量子量化的顺序应用相对应。关于这种任意精度是否可以实现的意见。当然是可能的。然而，基于这样的信念，即量子力学本身（就像任何其他物理理论一样）不是，也不是要在描述现实时绝对准确（某些投机性评论在第5节中）。我们假设同时，在过去的几十年中，巨大的效果一直在进行，最近有了更新的动力和热情，并且目的是实现量子电路的更准确的硬件实现。在本文中，我们认为在每个量子控制旋转门的情况下，Shor的量子分解算法都会在角度遇到一个小的随机噪声。
睡眠期间的记忆重新激活不会对物体记忆产生整体作用
人们认为睡眠期间的记忆再激活有助于记忆巩固。大多数睡眠再激活研究都研究了特定事实、物体和联想的再激活如何有利于整体记忆。然而，我们的记忆并不是单一的，记忆的所有特征也并非随着时间的推移而同时存在。相反，我们的记忆会发生转变，一些特征会得到加强，而另一些特征会减弱。睡眠再激活会推动记忆转变吗？我们利用目标记忆再激活技术在对象类别学习范式中研究了这个问题。参与者（20 名女性，14 名男性）学习了三类新物体，其中每个物体都有独特的、可区分的特征以及与其类别其他成员共享的特征。我们使用实时 EEG 协议在优化以产生再激活事件的时刻提示睡眠期间这些物体的再激活。我们发现，再激活会改善对可区分特征的记忆，同时恶化对共享特征的记忆，这表明存在分化过程。结果表明，睡眠再激活并不会对物体记忆产生整体作用，而是支持某些特征比其他特征得到增强的转变。
不会产生幻觉？评估领先的人工智能法律研究工具的可靠性
法律实践中，融入人工智能 (AI) 的产品急剧增加。此类工具旨在协助完成广泛的核心法律任务，从搜索和汇总判例到起草文件。但这些工具中使用的大型语言模型容易“产生幻觉”或编造虚假信息，因此在高风险领域使用它们存在风险。最近，某些法律研究提供商宣称检索增强生成 (RAG) 等方法可以“消除”幻觉（Casetext，2023 年）或“避免”幻觉（Thomson Reuters，2023 年），或保证“无幻觉”的法律引用（LexisNexis，2023 年）。由于这些系统的封闭性，系统地评估这些说法具有挑战性。在本文中，我们设计并报告了第一个预先注册的人工智能驱动的法律研究工具的实证评估。我们证明提供商的说法是夸大其词。虽然与通用聊天机器人 (GPT-4) 相比，幻觉有所减少，但我们发现 LexisNexis (Lexis+ AI) 和 Thomson Reuters (Westlaw AI-Assisted Research 和 Ask Practical Law AI) 制作的 AI 研究工具在 17% 到 33% 的时间内都会产生幻觉。我们还记录了系统在响应能力和准确性方面的巨大差异。我们的文章做出了四个关键贡献。这是第一篇评估和报告基于 RAG 的专有法律 AI 工具性能的文章。其次，它引入了一个全面的、预先注册的数据集，用于识别和了解这些系统中的漏洞。第三，它提出了一种区分幻觉和准确法律反应的清晰类型学。最后，它提供了证据来告知法律专业人员在监督和验证 AI 输出方面的责任，这仍然是 AI 负责任地融入法律的一个核心悬而未决的问题。1
您不会用不好的沙拉赢得朋友！一种基因编辑方法，以增强黄瓜中的白粉病耐药性
农业面临的最大挑战之一在于找到策略，从而最大程度地减少因害虫和疾病而引起的农作物产量损失。白粉病（PM）是一种广泛的真菌疾病，影响了多种农作物。例如，在黄瓜（Cucumis sativus L.）中，PM可导致高达40％的损失（他等人2022）。各种研究的重点是鉴定有益于黄瓜育种计划的PM抗药性（PMR）基因（Liu等人2008）。 定量性状基因座（QTL）用于映射PMR的表征将霉菌抗性基因座8（CSMLO8）基因的破坏与黄瓜中的PM抗ANCE联系在一起。 然而，尽管CSMLO8的功能损失对于PMR是必不可少的，但这还不足以产生完全的阻力（Nie等人。 2015a，2015b; Berg等。 2015）。 耐PM的QTL还包含CSMLO家族的其他成员，指出超过1个CSMLO基因参与PM耐药性（Schouten等人。 2014）。 一项研究将MLO蛋白描述为钙调蛋白蛋白的钙通道蛋白（Gao等人 2022），表明钙信号传导与MLO介导的PM抗性有关。 但是，PM抗性的组成部分和机制均未完全理解。2008）。定量性状基因座（QTL）用于映射PMR的表征将霉菌抗性基因座8（CSMLO8）基因的破坏与黄瓜中的PM抗ANCE联系在一起。然而，尽管CSMLO8的功能损失对于PMR是必不可少的，但这还不足以产生完全的阻力（Nie等人。2015a，2015b; Berg等。2015）。耐PM的QTL还包含CSMLO家族的其他成员，指出超过1个CSMLO基因参与PM耐药性（Schouten等人。2014）。一项研究将MLO蛋白描述为钙调蛋白蛋白的钙通道蛋白（Gao等人2022），表明钙信号传导与MLO介导的PM抗性有关。但是，PM抗性的组成部分和机制均未完全理解。
学习学习而不会忘记使用
持续学习（CL）是指通过在保留先前学习的经验的同时容纳新知识来不断学习的能力。虽然这个概念是人类学习固有的，但当前的机器学习方法很容易覆盖以前学习的作品，因此忘记了过去的经验。相反，应选择性地和仔细地更新模型参数，以避免不必要的遗忘，同时最佳利用先前学习的模式以加速未来的学习。由于很难手工制作有效的更新机制，因此我们提出了元学习基于变压器的优化器来增强CL。此元学习优化器使用ATTENITION来学习跨任务流的模型参数之间的复杂关系，并旨在为当前任务生成有效的重量更新，同时防止对先前遇到的任务的灾难性遗忘。在基准数据集上进行评估，例如SplitMnist，RotatedMnist和SplitCifar-100，即使在较小的标记数据集中，也肯定了所提出的方法的疗效，即使在连续学习框架内集成了元学习优化器的优势。
23andMe DNA测试可能不会帮助您寿命更长
在遗传上与亨廷顿氏病一样清晰，这会导致大脑神经细胞的衰弱和致命的破裂。每个人在HTT基因中都有变形突变的人，也许每十万人中有少数人会发展出这种疾病，从而导致其心理能力和运动技能的逐步下降。少数单基因疾病的人群意味着潜在的救生药物的小市场。迄今为止，大多数成功的基因疗法的昂贵，每位患者数百万美元。
自我管理支持可以改善糖尿病结果而不会加剧不平等的不平等
简介：先前的研究发现，低健康素养与2型糖尿病（T2DM）患者的临床结局差之间存在关联。我们试图通过使用技术辅助菜单驱动的计划（CTH）提供的卫生工作者提供的自我管理支持（SMS）计划来确定该关联是否可以通过自我管理支持（SMS）计划来减轻。方法：这项研究是从12个在北加州社区卫生中心实施的2种类似版本的CTH的随机试验中进行的二次分析。作为其中的一部分，每个参与者都构成了一个经过验证的问题以评估健康素养。我们使用未经调整和调整后的线性回归分析来确定基线健康素养在多大程度上可以预测血红蛋白A1C（HBA1C）的前静电静物变化。结果：有365位参与者提供了HBA1C数据，HBA1C浓度平均下降0.76％（从9.9％到9.2％，95％，CI（0.53％–1.0％）。几乎有114（31.2％）的健康素养较低，但是在未经调整或调整的模型中，健康素养与HBA1C浓度的降低之间没有显着关联，基准健康状况也没有预测体重指数，药物指标，药物保健性，运动，运动或饮食的预疾病的变化。讨论：研究发现，通过随机临床试验实施2个版本的CTH计划可改善HBA1C浓度，而没有增加健康素养和低健康素养的参与者之间的差异。（J Am Board Fam Med 2024; 37：303–308。）这表明类似CTH的计划可以增强社区健康中心的糖尿病结果，而不会加剧健康素养较低的人的不平等现象。
圣约翰麦芽汁含量高的含量高福林含量不会诱导人类血液 - 脑屏障的P-糖蛋白活性
摘要St. John's Wort（SJW）提取物是一种具有抗抑郁作用的草药，是肠道和/或肝细胞色素P450（CYP）酶的有效诱导剂和P-糖蛋白（P-GP），这可能导致临床相关的药物相互作用。目前尚不知道SJW是否还可以在人类血脑屏障（BBB）处诱导P-gp活性，这可能会导致某些中枢神经系统（CNS）促成的P-P-gp底物药物的脑部解释和功效降低。在这项研究中，我们使用了正电子发射断层扫描（PET）成像和鸡尾酒表型的组合，以全面了解SJW对中央和外围P-gp和CYP活动的影响。在治疗健康志愿者（n = 10）的情况下，用SJW提取物（n = 10），高福林含量（3-6％）为12-19天（1800 mg/day），通过使用P-GP底物[11 c]甲板甲米型甲酸[11 c] Metoclamide
在胱氨酸病的实验模型中，MFSD12 的消耗会减少胱氨酸的积累，而不会改善近端小管的功能。
2024 年 4 月 4 日从鲁汶大学图书馆 (193.190.253.145) 的 journals.physiology.org/journal/ajprenal 下载。