用例——关于如何使用数据来改善结果的公开征集的假设证明点——关于新兴数据方法的案例研究剧本——帮助机构实现数据相关功能的操作清单和问题集存储库——与联邦数据管理和使用相关的资源的一站式商店,可在 resources.data.gov 上找到
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2型糖尿病(T2DM)在21世纪(国际糖尿病联合会(IDF),2022年)以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担(Ali等,2022)。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础,并促进新治疗策略的发展。肠道菌群(GM)是一个复杂的生态系统,由大约4×10 13种共生细菌,原生动物,真菌,古细菌和病毒组成(Chen等,2021; Martino等,2022)。gm参与了人体的各种生理活性,例如代谢,炎症过程和免疫反应(Fan and Pedersen,2021; Gill等,2022)。越来越多的证据表明,转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用(Gurung等,2020)。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态,并伴有GM障碍(Yang等,2021)。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联(Iatcu等,2021),例如,门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联,与近距离渗透性相关联,并渗透性渗透性,伴有细胞质,伴有细胞质,并渗透性,并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征(Iatcu等,2021)。也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。 尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成,以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代,传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据,将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用,重点介绍了关键进展,例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性,包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向,例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用,这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状,本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导,以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
对妇科癌和宿主免疫力之间的复杂串扰进行了广泛的研究,揭示了对肿瘤发育的迷人见解。包括各种非肿瘤细胞和可溶性介体的肿瘤微环境(TME)在支持妇科癌症发展中起着关键作用(1,2)。在这些元素中,肿瘤 - 纤维化淋巴细胞(TILS)成为捍卫者,配备了识别和消除癌细胞。此外,TME包括与癌症相关的纤维细胞(CAF),内皮细胞,趋化因子,细胞因子,生长因子和抗体,共同调节癌症的启动,进步,甚至治疗反应(3-5)。癌细胞和其他TME成分释放了许多可以抑制或激活免疫细胞功能的免疫调节信号,从而有效地塑造了免疫反应(6-11)。因此,根据其组成,TME有可能将免疫系统从抗肿瘤模式转换为肿瘤状态(图1)。令人鼓舞的是,针对TME成分的治疗方法,包括髓样衍生的抑制细胞(MDSC),与肿瘤相关的巨噬细胞(TAM)和调节性T细胞(Tregs)(Tregs),并在临床前和临床研究中都表现出了令人鼓舞的抗肿瘤活性(12-18)。因此,探索TME的预测和治疗价值是推进妇科癌症治疗的明显希望。在这里,我们发表了一篇研究主题,介绍了六篇文章,重点介绍了针对妇科癌症的TME靶向治疗策略。Yu等人的评论。强调了血管生成在癌症免疫疗法的效率中的关键作用,特别是在卵巢癌的背景下。概述了血管生成,新血管的形成,不仅支持肿瘤的生长和转移,而且显着影响TME,从而影响了免疫疗法(例如免疫检查点抑制剂(ICIS))的成功。通过通过异常肿瘤脉管系统促进血液灌注不足,缺氧和免疫逃避,血管生成为有效的免疫疗法带来了艰巨的障碍。抗血管生成疗法被贝伐单抗等药物示例,其针对这些血管异常,不仅破坏了肿瘤血液供应,而且可以潜在地重塑TME,从而增强了抗肿瘤免疫力。临床和临床前研究表明
研究成果概要(中文):CRISPR-Cas9 是一种多功能技术,可应用于医疗。在 DNA 双链断裂后的修复途径中,与模板 DNA 同源重组 (HDR) 的修复有助于精确编辑,但同时,涉及碱基缺失或插入的 NHEJ 也以高频率发生。我使用 Traffic Light Reporter 系统进行了基于细胞的 HDR 增强因子筛选,该系统可以同时检测具有 HDR 和 NHEJ 的细胞,并确定了与 NHEJ 衍生细胞相比,HDR 衍生细胞中表达较高的几个基因。对这些基因的进一步基因本体分析表明,它们与 DNA 修复和细胞周期有关。
建立患者信任和加强医疗领域数据基础设施的工作示例包括由英国健康数据研究机构资助的 INSIGHT,该项目使用匿名眼部扫描数据,由 ODI 共同开发的多元化数据信托咨询委员会监督。ODI 还强调了隐私增强技术 (PET) 在确保安全、合乎道德的数据访问方面的作用。例如,在 PET 解释器中,联合学习(由牛津大学 CURIAL-Lab 团队展示)使 AI 模型能够跨多个数据源进行训练,从而无需共享数据即可筛查患者是否感染 COVID-19,从而增强隐私和协作。OpenSafely 支持在可信研究环境中链接患者健康记录。数据分析师可以使用此功能来揭示大量疾病、合并症和患者人口统计数据的模式。精心策划的数据基础设施是 AI 功能和部署必须依赖的基础。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
* 作者感谢以下人员就创新豁免进行的有益讨论:Rebecca W. Hanmer,美国环境保护局水资源执法和许可办公室主任;David Foster,美国环境保护局外联和经济激励人员主任;以及 William H. Foskett,独立顾问,前任绩效发展研究所空中团队负责人。** 技术与政策副教授。麻省理工学院政策选择中心 (CPA) 主任。前公共成员和国家职业安全与健康咨询委员会前主席。前科学顾问委员会成员。美国环境保护局。文学士学位,1959 年,华盛顿大学;博士学位,1965 年,芝加哥大学(物理化学);法学博士学位,1972 年,芝加哥大学。*** 研究助理和专职律师,CPA,麻省理工学院。文学士学位1971 年,普渡大学:1973 年,东北大学,硕士;1984 年,东北大学,法学博士。**** 麻省理工学院客座研究经济学家、注册会计师。1968 年,华盛顿大学,文学士;1970 年,布朗大学,硕士。1. 技术创新是新技术理念首次在商业上获得成功。根据定义,它发生在那些在市场上竞争的机构中,主要是私营营利性公司。创新应与发明区分开来,发明是技术创新的开发
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源,结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案,可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR),以抵消难以减少的排放。在这里,我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链,并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料,即农业残留物和废弃物。我们发现,这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2(目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2)并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2(占欧洲温室气体排放总量的 3%)。然后,我们进行地理空间分析,量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离,发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论,用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会,可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
