隶属关系:1拖车发育肿瘤学和人类肿瘤学和发病机理计划,纪念斯隆·凯特林癌症中心,纽约约克大街1275号,纽约,纽约,10021年。2儿科,纪念斯隆·凯特林癌症中心,东68街444号,纽约9楼,纽约10065。3加利福尼亚大学旧金山分校的儿科肿瘤学部,旧金山,加利福尼亚州94143。4遗传学和基因组学部,波士顿儿童医院,马萨诸塞州波士顿,02115。5马萨诸塞州理工学院生物学系,马萨诸塞州77 Ave,68-132,剑桥,马萨诸塞州02139。6加利福尼亚大学血液学和肿瘤学部,旧金山,旧金山,加利福尼亚州94143。 7 Chan Zuckerberg Biohub,旧金山,CA 94158。 *表示同等的贡献。 通信:Asmin Tulpule MD博士,tulpulea@mskcc.org摘要6加利福尼亚大学血液学和肿瘤学部,旧金山,旧金山,加利福尼亚州94143。7 Chan Zuckerberg Biohub,旧金山,CA 94158。*表示同等的贡献。通信:Asmin Tulpule MD博士,tulpulea@mskcc.org摘要
从这个意义上讲,确保供应和适度使用是两个相互关联的目标,将通过部长计划予以实施。将使用限制水资源使用并确保其良好质量的工具:修复网络、废水再利用、雨水回收和水道恢复。在修复方面,该计划最终应能够解决该部所有的盲点,即运输过程中损失超过50%的水的盲点,与政府的计划一致。
Infiniband是世界领先的超级计算机的首选选择,可以取代较低的性能和专有互连选项。基于Infiniband的端到端NVIDIA网络可实现极低的潜伏期和高数据吞吐量和消息率。其高价值功能,例如智能网络计算机加速发动机,结合了先进的自我修复网络能力,交通拥堵控制,服务质量和自适应路由,为高性能计算,人工智能,人工智能以及其他计算和数据密集应用提供了领先的性能和可扩展性。Infiniband的性能优势是首屈一指的,而其开放的行业标准支持后代兼容性的保证,请确保用户保护其数据中心投资。
这项研究深入研究了人工智能(AI)和机器学习(ML)的应用,以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加,网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能,自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术,包括受监督和无监督的学习,强化学习和深度学习,及其在交通预测,资源分配,故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成,研究了与可扩展性,实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究,该研究表明了AI和ML提高网络性能,降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响,强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
基因编辑是一种尖端技术,正在迅速重塑生物技术,医学和农业学科。遗传构成的精确改变需要在感兴趣的区域引入DNA病变,并利用DNA损伤响应和同源驱动的修复机制。DNA容易受到各种生理和病理因素的每日损害[1],导致DNA双链断裂(DSB)或单链断裂(SSB或Nick)可能会触发基因组恢复,如果未经修复或不正确地修复时[2]。这些事件可以触发下游过程,例如致癌或程序性细胞死亡[3]。为维持基因组完整性,维修机制网络已经发展,它们的激活是由内源性或外源性应激引起的DNA损伤类型决定的。基因编辑技术利用了此内在修复网络的功能来重写DNA。四个主要的编辑平台包括巨型核酸酶,锌纤维核酸酶(ZFN),转录激活剂样效应核酸酶(TALENS)和定期插入的短短圆锥形重复序列(CRISPR)。天然巨核触发了DNA损伤,但需要独特的识别序列才能进行动作,这使得很难找到目标区域特异性的endonucle-Ases [4]。重新设计核酸酶的努力导致了替代方案的发展,例如ZFNS和TALES,其中DNA结合结构融合到了FOKI限制酶的裂解结构域。这种大大改善了人类细胞和动物模型中的基因编辑,从而促进了基因编辑的治疗应用[5-8]。然而,可行性问题仍然无法解决,因为这些人工核酸酶除了随机的脱靶诱变外,还需要蛋白质工程的目标序列,这使整个过程中的目标序列的每一个变化都使整个过程都易于努力且昂贵[9]。包装和大型核酸酶的包装和交付也很困难,进一步限制了体内应用[7]。另一方面,CRISPR技术在编辑方式上具有非常重要的优势,因为它克服了每个新目标站点对蛋白质工程的需求,从而使其易于重编程[4]。但是,由于CRISPR会产生非专业的DSB,可以介绍 -