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自2018年以来，MOBI培养了全球领导者之间的合作，以解决培养信任，跨行业互操作性和复杂数字生态系统中的韧性的关键任务。我们了解到的是，应对这些挑战将需要一种协作方法，并基本地重新构想数字交易的方式。
标普 500 指数复制策略
Xponance 的指数策略建立在风险意识理念和量化投资流程的基础上，目标是以成本有效的方式和最小的跟踪误差尽可能接近地复制客户指定基准的回报。标准普尔 500 指数策略以完全复制的方式进行管理，其中投资组合中每只股票的权重与其在基准中的权重一致。该投资组合持有的现金为 0.25% 或更少。投资组合经理能够使用 ETF 来最大限度地减少投资组合中的非股票风险。该指数策略的投资组合采用完全复制构建，因此投资组合的跟踪误差最小，并且投资组合可以自我重新平衡，从而使周转率与基准保持一致，交易成本保持较低水平。在每个交易日中，都会将投资组合与基准进行比较和跟踪，以确保其尽可能接近地反映指数。基准变化或现金水平变化导致的交易会提前计划并以经济高效的方式执行。我们使用指数提供商的数据来构建和监控我们的投资组合。
IDE161 是一种潜在的首创临床候选 PARG 抑制剂，选择性靶向具有复制压力和 DNA 修复脆弱性的实体肿瘤
A) 描绘了对 TOP1 和 PARG 双重抑制的拟议 MOA 的模型。B) 对 PRISM 化合物和 PARGi 的反应的 Spearman 相关图；橙色表示 TOP1 抑制剂，黑色表示其他。（插图）按 MOA 分组的顶级相关化合物的 Swarmplot（未显示少于 2 种化合物的 MOA）。拓扑异构酶抑制剂 (TOP)、法呢基转移酶 (FT)、微管蛋白聚合 (TP)、极光激酶 (AK)、胸苷酸合酶 (TS)。C) 使用 PAR MSD 测定法评估 PAR 链积累。值绘制为相对于 DMSO 对照的平均值 ± SD。使用 Student's t 检验进行统计分析；ns（不显著）、**（<0.01）、***（<0.001）。D）（左）使用基于抗 TOP1cc 抗体的免疫荧光测定法在指示时间点测量 TOP1-DNA 裂解复合物 (TOP1cc)。根据单个细胞中的 TOP1cc 平均强度值进行群体分箱和非线性曲线拟合。使用 Kruskal-Wallis 检验进行统计分析；****(<0.0001)。（右）使用基于抗 γ -H2AX 抗体的免疫荧光测定法检测核 γ -H2AX。值（平均值 ± SD）绘制为 γ -H2AX 平均强度范围的百分比群体。E）从 CldU 标记的 DNA 纤维测量结果显示，IDE161 和 CPT 介导的复制叉减慢。框表示中位数和 IQR。使用 Mann-Whitney U 检验进行统计分析；*(<0.05)，**** (<0.0001)。
延长 JYNNEOS（天花和猴痘活疫苗，非复制型）的有效期
本函旨在通知您 JYNNEOS®（天花和猴痘活疫苗，非复制型）FDP00017、FDP00018、FDP00019、FDP00020 批次的有效期将延长。四批 JYNNEOS®（FDP00017、FDP00018、FDP00019 和 FDP00020）的纸箱标签上印刷的有效期为 2024 年 10 月 31 日，储存温度为 -25°C 至 -15°C（-13°F 至 +5°F）。这些批次的有效期已延长至 2026 年 8 月 31 日，储存温度为 -25°C 至 -15°C（-13°F 至 +5°F）。
darwinian自我复制DNA在合成原始
复制，遗传和进化是生命的特征。我们和其他人认为，实验室中合成的生活系统的重建将取决于能够进行达尔文进化的遗传自我复制者的发展。尽管基于DNA的生命贡献，但不断发展的DNA自我复制器的体外重构仍然具有挑战性。我们在此中在脂质体隔间中模拟了原则，从而使信息传播和不断发展。使用支持间歇性或半连续进化（即有或没有DNA提取，PCR和重新包装）的两种不同的实验构造），我们证明了线性DNA温度的可持续复制 - 编码DNA聚合酶和终端蛋白质的ELLES蛋白质，使用Phi29细胞蛋白的蛋白质 - 蛋白质 - 蛋白质 - 蛋白质 - '''''''''''''' （纯）系统。自我复制器可以在脂质体中的多个复制耦合转录反应中生存，并且在仅十回合中，积累了带来选择优势的突变。与某些富集突变的逆向工程中的下一代测序的组合数据揭示了引入突变的非平凡和背景依赖性效应。目前的结果是在不断发展的合成细胞中建立遗传复杂性的基础，以及研究最小细胞系统中的进化过程。
CDK12损失驱动前列腺癌的进展，转录复制冲突和旁系同源性CDK13
Jean Ching-Yi Tien, 1,2 Jie Luo, 1,2,14 Yu Chang, 1,2,14 Yuping Zhang, 1,2,14 Yunhui Cheng, 1,2,14 Xiaoju Wang, 1,2 Jianzhang Yang, 3,4 Rahul Mannan, 1,2 Somnath Mahapatra, 1,2 Palak Shah, 1,2 Xiao-Ming Wang, 1,2 Abigail J. Todd, 1,2 Sanjana Eyunni, 1,2 Caleb Cheng, 1 Ryan J. Rebernick, 1,2 Lanbo Xiao, 1,2 Yi Bao, 1,2 James Neiswender, 5 Rachel Brough, 5 Stephen J. Pettitt, 5 Xuhong Cao, 1,2 Stephanie J.), arul@med.umich.edu (A.M.C.)https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101758
机器学习和人工智能研究对患者的益处：关于透明度、可复制性、道德和有效性的 20 个关键问题
机器学习、人工智能和其他现代统计方法正在为患者提供新的机会，使以前未开发且快速增长的数据源投入运营。尽管目前正在进行许多有希望的研究，特别是在成像领域，但整体而言，文献缺乏透明度、清晰的报告以促进可复制性、对潜在伦理问题的探索以及对有效性的明确证明。在这些问题存在的众多原因中，最重要的原因之一（我们在此提供初步解决方案）是目前缺乏针对机器学习和人工智能的最佳实践指导。然而，我们认为，从事涉及机器学习和人工智能用于健康的研究和影响项目的跨学科团体将受益匪浅