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水产养殖：利用生物技术用于可持续海鲜生产
随着世界人口的增长，对可持续食品来源的需求增加，水产养殖，水生生物的耕种已成为一个关键行业。将生物技术整合到水产养殖中代表了一种新的边界，提供了创新的解决方案，以提高生产力，可持续性和环境管理。本文探讨了生物技术的进步如何改变水产养殖，应对挑战，并为更具弹性和高效的海鲜供应链铺平道路。生物技术正在迅速将水产养殖转变为更可持续和有效的行业。通过利用基因工程，选择性育种以及疫苗和益生菌等先进的疾病管理技术，水产养殖者可以提高养殖物种的健康和生产力。用藻类和植物性蛋白等替代品优化营养可以减少对野生鱼类储备的依赖，从而促进循环经济。生物修复通过处理废水和最小化污染物，进一步确保环境责任，从而增强了水产养殖在可持续粮食生产中的作用。
利用生物传感器实现抗生素多路复用现场治疗药物监测
随着抗生素耐药性不断上升到危险水平，我们面临失去抗生素效力的风险。新开发的药物失效速度比过去几十年快得多，而我们新发明的速度却令人担忧地落后。这一瓶颈迫使我们重新评估关于如何使用现有抗生素的战斗策略。治疗药物监测 (TDM) 是一种临床实践，用于测量血液或血浆中或可与血液药物水平相关的其他生物体液中的药物浓度。抗生素治疗的成功在很大程度上取决于能否将抗生素浓度保持在治疗范围内，以适应患者独特的药代动力学/药效动力学 (PK/PD)。然而，在目前的实践中，这个操作窗口是根据数据确定的
引用Zhang H，Zhou Y，Yan H，Huang C，Yang L和Liu Y（2025）利用生物信息学和机器学习来识别CXCR4基因相关的Therape
糖尿病足溃疡（DFUS）是糖尿病最常见且高度残疾的并发症之一，其特征是持续的脚步溃疡具有高感染率和截肢的风险，对患者生活质量和公共卫生系统构成了重大挑战（1）。根据数据预测，到2030年，全球糖尿病人口估计约为4.39亿（2）。在糖尿病患者中，大约30％的人会在其一生中出现足球溃疡（3），其中一部分患者因溃疡恶化而受到截肢的风险。研究表明，到2050年，三分之一的美国人将患有糖尿病，多达34％的糖尿病患者将在其一生中发展糖尿病足溃疡（DFU）（4）。DFU是成年糖尿病患者的严重并发症（5），一生中约有19％-34％的人足性溃疡，随着患者的年龄和医疗保健的复杂性，这种风险会增加（6）。DFU可以导致严重的结果，例如感染，截肢和死亡，在3 - 5年内复发率为65％（7），截肢率为20％，5年死亡率高达50％-70％（8）。尽管在多学科预防和早期筛查方面取得了进步，但在某些地区，截肢率却有所提高，尤其是影响年轻个人和少数群体，突出了DFU管理中的差异和不平等现象（9）。此外，糖尿病患者的免疫功能降低并降低了感染性（10），进一步增加了与DFU相关感染的风险（11）。在这些机制中，持续的炎症反应和组织受损（12）被认为是DFU的进展中的关键驱动因素。最近的研究表明，CXCR4基因在诸如细胞迁移，炎症调节和组织修复等过程中起重要作用（13），并且CXCR4的异常表达被认为是多种慢性条件下疾病进展的驱动力（14，15）。cxcr4在各种细胞类型（16）中表达，并通过其配体CXCL12调节细胞迁移，增殖和炎症反应（17）。研究表明，CXCR4在诸如DFU之类的慢性伤口中异常表达，可能导致
利用生物信号进行焦虑检测的机器学习
摘要：焦虑症 (AD) 是一种主要的精神疾病。然而，由于 AD 的症状和混杂因素很多，很难诊断，患者长期得不到治疗。因此，研究人员对非侵入性生物信号的兴趣日益浓厚，例如脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (EDA) 和呼吸 (RSP)。将机器学习应用于这些信号使临床医生能够识别焦虑模式并区分病人和健康人。此外，已经开发了具有多种不同生物信号的模型，以提高准确性和便利性。本文回顾并总结了 2012 年至 2022 年发表的将不同的机器学习算法应用于各种生物信号的研究。在此过程中，它提供了当前发展优缺点的观点，以指导未来焦虑检测的进步。具体而言，这篇文献综述表明，对于样本量为 10 至 102 名参与者的研究，测量准确度在 55% 至 98% 之间，非常有希望。平均而言，仅使用 EEG 的研究似乎获得了最佳性能，但使用 EDA、RSP 和心率可获得最准确的结果。随机森林和支持向量机被发现是广泛使用的机器学习方法，只要进行了特征选择，它们就会产生良好的结果。神经网络也被广泛使用，并提供良好的准确性，其优点是不需要进行特征选择。这篇综述还评论了模态的有效组合以及检测焦虑的不同模型的成功。
SUPER：利用生物反馈增强脑机接口增强人机防御协作——初步结果
本文介绍了实时系统用户性能增强 (SUPER) 项目的初步结果，该项目通过集成生物反馈的新型人机界面 (HCI) 探索远程自主系统 (RAS) 操作员的人类增强 (HA)。我们的方法旨在超越国防和安全行动中现有的性能基准，为 RAS 操作员开发人类数字孪生做出贡献。SUPER 的多模态生物反馈系统整合了来自大脑活动、听觉和眼球运动等生理信号的数据，通过机器学习提供对认知状态的高级理解。模拟危险环境医疗分诊场景作为实验刺激，采用受试者间设计，有 32 名参与者。他们在三种条件下执行远程分诊任务：没有实时生物反馈的对照组（n=12）、提供实时生物反馈的系统（n=12）和具有认知训练课程的系统（n=8）。这种场景使我们能够评估实时生物反馈和大脑训练对高需求 RAS 任务期间认知功能的影响。 SUPER 满足了国防部门管理高脑力负荷的需求，其创新的生物反馈系统旨在实时最大限度地提高操作员的表现，其潜在应用范围超出了国防领域。初步结果令人鼓舞，表明参与者的表现与他们的认知状态之间存在很强的相关性。
利用生物能源和碳捕获、利用和储存加速脱碳
近年来，碳捕获、利用和储存 (CCUS) 已被确定为清洁能源解决方案错综复杂的难题中的关键脱碳杠杆。这包括基于技术的二氧化碳去除 (CDR)，例如带 CCUS 的生物能源 (BECCUS) 和带储存的直接空气捕获 (DACS)。要将全球变暖限制在 1.5 摄氏度 (°C)，需要在 2023 年至 2050 年之间减少二氧化碳 (CO₂)，方法是将年排放量从 2022 年的水平减少约 34 千兆吨 (Gt)，累计碳去除量约为 500 Gt (IRENA，2023)。CCUS 在世界上最受认可的国际组织的方案中发挥着作用，例如国际可再生能源机构 (IRENA)、国际能源署 (IEA) 和政府间气候变化专门委员会 (IPCC)。根据 IRENA 的 1.5°C 情景，预计到 2050 年 CCUS（包括 BECCUS 和 DACS）将贡献 109 Gt 的累计二氧化碳去除量。
利用生物标志物和转化医学实现临床前安全性——推进动物试验替代方法验证的经验教训
摘要 本文探讨了转化医学中已建立的原则在利用生物标志物推进临床前安全性评估中动物试验替代方法验证方面的潜力。它特别研究了这些原则如何增强新方法 (NAM) 的预测能力、机制理解和人类相关性。转化医学的关键概念，例如适合目的的验证、基于证据的方法和综合测试策略，已经应用于 NAM 的开发和验证。本文讨论了实施基于生物标志物的方法所面临的挑战，包括标准化、相关性证明、监管接受和解决生物复杂性。它还强调了通过合作努力、技术创新和监管演变取得进步的机会。案例研究展示了生物标志物在临床前安全性中的成功应用，而未来展望则探索了多组学整合、微生理系统和人工智能等新兴趋势。本文强调了生物标记和转化科学方法在使用 NAM 时创建更具预测性、效率和道德的临床前安全评估范例的潜力。使用生物标记可以实现与人类相关的模型的机制验证，并提供一种将 NAM 的变化与动物或临床研究结果联系起来的方法。通过利用这些工具，该领域可以努力减少对动物测试的依赖，同时提高安全预测的准确性和与人类的相关性。
从零到英雄：在零和几射击上下文中利用生物医学命名实体识别的变压器
在生物医学领域中监督的命名实体识别（NER）取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的，而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类，并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练，这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。，我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44％，单发NER为50.10％，10-Shot NER的平均F1得分为69.94％，在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上，100-SHOT NER的平均F1得分为79.51％。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体，优于先前的变压器方法，并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。
利用生物技术赋予南非妇女和青年的能力
先进的农作物育种技术，例如植物组织培养，标记辅助选择和基因组编辑，可以提高粮食安全，提高农业生产力，并提高参与农业生产的资源受限地区的妇女和青年的收入。随着农业收入的增加，妇女和青年可以更好地照顾自己和家庭需求。生物技术的应用还可以释放时间，并为妇女和年轻人提供教育的机会，因为她们不必花费数小时来管理自己的领域。
五个原则来利用生物多样性保护和缓解气候变化的人文价值
变化无所不能，差异化是无所不在的。哲学严格审问了感知的现实，采用纪律严明的方法来解决基本问题：存在的本质，其根本原因以及维持它的过程。这种探索性方法是一种自然的人类趋势，在整个生活阶段都显而易见，它深刻影响了各个学科的理论的发展，重塑了我们的世界观并改变了历史叙事。然而，这种迭代的思想和认知过程经常以深深的信念达到顶点，而没有仔细审查，并被“理性方法”所证明。认识到这些偏见，哲学家在历史上制定了与之面对和减轻这种先入之见的策略。尽管做出了这些努力，但这种话语通常仍在自我参照的历史背景下，需要进行范式转变以适应变化的加速速度。