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使用 CRISPR/Cas9 删除 ICAM-1 可保护大脑免受
细胞间粘附分子-1 (ICAM-1) 被认为是神经炎症反应的启动子，可导致神经退行性以及认知和感觉运动障碍，出现在包括创伤性脑损伤 (TBI) 在内的几种病理生理条件下。然而，ICAM-1 介导的白细胞粘附和迁移的潜在机制及其与 TBI 后神经炎症和功能障碍的联系仍然不清楚。在这里，我们假设阻断 ICAM-1 会减弱白细胞向大脑的迁移并促进 TBI 后的功能恢复。实验性 TBI 是在雄性和雌性野生型和 ICAM-1 − / − 小鼠中通过液体冲击伤 (25 psi) 体内诱发的，并在人脑微血管内皮细胞 (hBMVEC) 中通过拉伸伤 (3 psi) 体外诱发的。我们用 ICAM-1 CRISPR/Cas9 处理 hBMVEC 和动物，并进行了几项生化分析，并证明 CRISPR/Cas9 介导的 ICAM-1 缺失可通过减弱 paxillin/黏着斑激酶 (FAK) 依赖性 Rho GTPase 通路来减轻血脑屏障 (BBB) 损伤和白细胞向脑迁移。为了分析功能结果，我们使用了一组行为测试，其中包括 TBI 后的感觉运动功能、心理压力分析以及空间记忆和学习。总之，这项研究可以确定 ICAM-1 的缺失或阻断在转变为针对 TBI 病理生理学的新型预防方法方面的重要性。
删除深的生成模型揭示了人脸处理网络的编码原理
尽管进行了数十年的研究，但对于人脸处理网络中进行的计算仍未知。最近，已经提出了深层网络作为人类视觉处理的计算说明，但是尽管它们在整个视觉皮层中都提供了与神经数据的良好匹配，但它们缺乏可解释性。我们介绍了一种使用新的深层生成模型解释大脑活动的方法，该模型不阐明了代表学习模型，该模型学习了一个低维的潜在空间，该空间“消除”不同的面部语义上的不同语义上的有意义的尺寸，例如旋转，照明或发型，以无效的方式通过实施构成的构成独立性，以实现态度的独立性。我们发现，我们模型的大部分潜在维度都是由人类评估者解释的。此外，这些潜在维度是人类fMRI数据的良好编码模型。我们接下来研究了面部选择性体素的不同潜在维度的表示。我们发现，低水平和高级的面部特征分别在前面和前面选择区域表示，证实了人脸识别的先前模型。有趣的是，我们发现整个面部处理网络中与身份相关且无关紧要的面部特征。最后，我们通过证明它们匹配Ventral流中的响应并携带有关面部身份的信息，从而在模型中提供了一些“纠缠”（无法解释的）维度的新见解。删除的面部编码模型为标准的“黑匣子”深度学习方法提供了令人兴奋的替代方法，用于建模和解释人脑数据。
CBI删除副本 - 动物和植物健康检查服务
USDA先前已经通过空气过程在此RSR中使用与PTMO相同的表型评估了PennyCress线。在相同的生物合成途径中包含基因（AOP2，[]）中的破坏的线，在其中一些和其他空气请求中评估了与我们的其他编辑[]的表型相同的表型[]。aop2，[]是几种基因的例子，这些基因在破坏时会降低pennycress中的葡萄糖苷水平。此RSR要求对pennycress进行评估，并在其他基因中使用突变，从而导致相同的低葡萄糖苷表型，[]。响应于几个先前提交的空气信件中的每一个，BRS放大了带有AOP2，[]和其他基因中断的Pennycress线，结论是：“……您的基因组编辑的Pennycress系列本身并不是植物的植物”。USDA在几封空气响应信中还指出，根据7 CFR第360部分，Pennycress不会被列为联邦有害杂草，而USDA没有理由相信PennyCress线的预期表型会增加pennycress的杂草。
cas9在海洋藻类picochlorum celeri中删除叶黄素生物合成，降低了光合色素，同时维持高生物量生产力
藻类的食物和可再生生物燃料的驯化仍然受到光合作用的低效率的限制，这些过程已经进化为具有最佳光捕获的竞争力，激励在光线限制条件下开发大型天线，从而降低了在培养的培养型或光学物质中的效率下降。减少颜料含量以提高生物量生产力已成为一种讨论的策略，几十年来，由于广泛使用基因组编辑工具的广泛使用，现在手头可以完全减少色素。picochlorum celeri是生长最快的海洋藻类之一，对户外种植有特别的希望，尤其是在盐水水和温暖的气候中。We show that while chlorophyll b is essential to sustain high biomass productivities under dense cultivation, removing Picochlorum celeri ' s main carotenoid, lutein, leads to a decreased total chlorophyll content, higher a/ b ratio, reduced functional LHCII cross section and higher maximum quantum ef fi ciencies at lower light intensities, resulting in an incremental increase in biomass productivity and increased par到生物量转换效率。这些发现进一步加强了改善藻类光合作用效率和生物量生产的现有策略。
还原碳 - 删除 - pdf
At Reed Global Limited's ("Reed's") core is a long history of pioneering environmental action, with Reed holding CarbonNeutral® status since 2005.We consider ourselves a PhilCo, “Philanthropy Company” because 18% of our company is owned by the Reed Foundation, which contributes vital funds to charities solving some of the world's biggest problems, multiplying impact through the Big Give.
使用基于离群删除的最大
摘要：由于世界各地的高死亡率，心脏病已经成为许多人的严重健康问题。常规的临床数据分析在心脏病的早期诊断方面有很大的困难。心脏病的鉴定可能会受益于机器学习的使用。为了改善机器学习模型，以前已经进行了几项研究。建议的研究使用分类的最大投票集合技术有效地识别心脏病。建议的分类器是一种更可靠和准确的方法。以识别和消除异常值，进行四分位数范围外离群值的去除和在预处理过程中的最低最大标准化。准确性，精度，召回和F1得分是针对各种模型进行计算和评估的。对于从Kaggle收集的心脏病数据集，建议的最大投票集合分类器的精度为99.22％。关键字：心脏病，最大投票，合奏，离群拆除，XGBoost，决策树，KNN，SVM，梯度增强
删除：识别设备机器学习模型窃取和重复使用移动应用程序中的漏洞
移动应用程序已通过装饰机学习（ML）技术提供人工智力（AI）服务而受欢迎。与在远程服务器上实现这些AI服务不同，这些在当地AI服务所需的这些设备技术敏感信息可以减轻远程数据收集的敏感数据收集的严重问题。但是，这些设备技术必须推动ML专业知识的核心（例如，，模型）到本地智能手机，这些智能手机仍在远程云和服务器上受到模拟漏洞的影响，尤其是在面对模型窃取攻击时。为了防止这些攻击，开发商采取了各种保护措施。毫无意义地，我们发现这些保护仍然不足，并且可以在移动应用程序中的设备ML模型提取和重复使用而无需限制。为了更好地证明其保护性不足和此攻击的可行性，本文提出了Dimistify，该摘要在应用程序中静态定位ML模型，切成相关的执行组件，并最终自动生成脚本以成功地移动应用程序以成功地窃取和重复使用目标ML模型。为了评估Dimistify并证明其适用性，我们将其应用于1，511顶级移动应用程序，使用设备ML专业知识基于其Google Play的安装数字来为几种ML服务，而Demistify可以成功执行1250个（82。73％）。此外，还进行了深入研究，以了解移动应用程序中的设备ML生态系统。
CBI 删除的副本 Hjelle Advisors, LLC 2023 年 4 月 25 日，......
为了生成基因编辑的无转基因大豆植物，设计了多个 sgRNA（单向导 RNA），并将其用于靶向 GmNF-YC4-1（Glyma.06G169600）启动子中的不同区域。使用农杆菌介导的转化将 Cas9 和多达六个向导 RNA 表达盒引入稳定转化的大豆植物中。使用 PacBio DNA 序列分析检测了 GmNF-YC4 启动子中含有缺失的 T0 植物。使用 PCR 分析和 DNA 测序检查了由 T0 植物自花授粉产生的 T1、T2 和 T3 植物，以识别缺失纯合且未继承含有 T-DNA 的基因编辑机制的品系。通过定量 PCR 测定 T-DNA 的存在与否以确定拷贝数。已经（或将）使用至少六对 PCR 引物对在拷贝数测定中未显示 T-DNA 拷贝的大豆品系进行 T-DNA 存在与否的检查，以调查大豆基因组中是否存在 T-DNA 载体序列。如果发现基因组中存在 T-DNA 载体序列，则将大豆品系与未转化大豆进行杂交，并选择包含预期的 NF-YC4 启动子缺失且不包含任何 T-DNA 载体序列的后代。