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World File Search System大规模的
生成，建模和评估一组大规模的CRISPR/CAS9凸起的站点
CRISPR/CAS9系统是一种高度准确的基因编辑技术，但也可能导致脱离靶向位点（OTS）。因此，已经开发了许多高通量测定方法来以全基因组的方式测量OT，并且它们的数据用于训练机器学习模型以预测OT。但是，与没有凸起的OT相比，由于数据有限，这些模型在考虑凸起的OT时是不准确的。最近，一种用于检测OTS的新型体外技术Change-Seq用于生产前所未有的规模和质量的数据集。此外，在Belula Guide-seq实验中产生的同一研究，但这些实验都没有包含凸起。在这里，我们生成了具有凸起的最全面的指南seq数据集，并培训和评估了最先进的机器学习模型，这些模型考虑了凸起的OT。我们首先重新处理了Change-Seq研究的公开实验原始数据，以发电20个新的Guide-Seq实验，并在原始和新的Guide-Seq实验中进行了数百个具有凸起的OT。然后，我们训练了多个机器学习模型，并在体外和整体上都展示了其最先进的性能，并在关注凸起的OT上时。最后，我们可以看到模型在独特代表中凸起的OT上学到的关键特征。
大规模的多组分干预措施的影响减少质子泵抑制剂在综合医疗系统中过度使用：差异研究
方法设计，数据源和研究人群我们在美国退伍军人事务医疗系统中进行了差异分析，这是美国最大的综合医疗保健系统，拥有1255个医疗保健设施和1074个门诊站点。它包含18个区域卫生系统，称为退伍军人综合服务网络（VISNS），每个服务网络都有自己的卧床药房系统。退伍军人事务临床医生规定的药物几乎总是由退伍军人事务药店填写。VISN 17中的医疗和药房领导者，其中包括德克萨斯州的大多数退伍军人事务设施以及新墨西哥州和俄克拉荷马州的部分地区，开发了一项基于多组分药房的倡议，旨在减少PPI的过度使用，并于2013年8月至2013年8月将其推出Visn Wide。研究期跨越2009年2月至2019年1月，以捕捉实施前后4。5年的趋势。我们将研究期分为连续的六个月间隔。在每个间隔中，我们包括所有在前两年中至少与初级保健提供者进行两次访问的患者。我们使用退伍军人事务的公司数据仓库来获取人口统计，医疗，药房，实验室和住院/门诊遭遇数据。
d4大规模的地方法律暂停暂停
2024年2月12日，M。Welti，市政发展局长D.4。拟议的地方法律 - 大规模电池储能系统（BES）的临时暂停暂停对镇议会的推荐作出回应，要求对拟议的当地法律提出建议，“强加了临时城镇范围的暂停暂停大规模电池储能系统在Poughseie镇内的安装。” __________________________________________________________________________________________ On February 7, 2024 the Town Board adopted Resolution 2:7 - #2 of 2024 which, among other things, referred a proposed local law establishing a temporary moratorium on large-scale battery energy storage systems (BESS) to the Planning Board for an advisory recommendation pursuant to §210-154.解决方案和拟议的地方法律。该决议还在2024年3月6日举行了城镇董事会的公开听证会。如当地法律所述，当前的Poughkeepsie分区代码镇不包含大规模电池存储系统安装的定义，或特定的使用，区域或大量法规。镇议会认识到，该镇需要研究和分析许多影响当地立法准备的考虑因素，以规范未来的大规模电池储能系统装置的未来创建，并以与公共卫生，安全和社区特征一致的方式进行。镇议会认为，有必要暂时暂停暂停，以便为此目的考虑和起草适当立法的足够时间。工作人员建议计划委员会向镇议会传达有关拟议当地法律的积极建议。
原位监测辅助大规模的碳钢和316种核应用合金
1996年1月1日之后生产的报告通常可通过osti.gov免费获得。网站www.osti.gov 1996年1月1日之前生成的报告可由以下资料来源：国家技术信息服务：国家技术信息服务5285皇家皇家路Springfield，VA 22161电话703-605-6000（1-800-553-6847） info@ntis.gov网站http://classic.ntis.gov/可向美国能源部（DOE）员工，DOE承包商，能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表提供报告：科学和技术信息邮政信箱办公： reports@osti.gov网站https://www.osti.gov/
环境正义领袖谈拜登总统的行政命令：白宫环境正义咨询委员会联合主席、新墨西哥州阿尔伯克基洛斯雅丁斯研究所联合协调员理查德·摩尔：“今天是我们更大规模的正义运动中具有历史意义的一天，这项运动由我们的长辈和祖先在多年前发起。自就职第一天起，拜登总统就致力于倾听和学习环境正义和基层社区的专业知识和观点，以更新克林顿行政命令。通过这项行政命令，他兑现了这一承诺，并响应了数十年来将环境正义置于联邦政策核心的呼吁。我很高兴白宫环境正义咨询委员会的建议是这项行政命令的核心。还有很多工作需要共同完成，但今天是值得纪念的一天。”
环境正义领袖谈拜登总统的行政命令：白宫环境正义咨询委员会联合主席、新墨西哥州阿尔伯克基洛斯雅丁斯研究所联合协调员理查德·摩尔：“今天是我们更大规模的正义运动中具有历史意义的一天，这项运动由我们的长辈和祖先在多年前发起。自就职第一天起，拜登总统就致力于倾听和学习环境正义和基层社区的专业知识和观点，以更新克林顿行政命令。通过这项行政命令，他兑现了这一承诺，并响应了数十年来将环境正义置于联邦政策核心的呼吁。我很高兴白宫环境正义咨询委员会的建议是这项行政命令的核心。还有很多工作需要共同完成，但今天是值得纪念的一天。”
区域间延迟对产生大规模的影响......
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 3 月 27 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.03.27.534336 doi：bioRxiv 预印本
CEM500K，一种大规模的异质无标记的蜂窝电子显微镜图像数据集，用于深度学习
细胞电子显微镜（EM）数据集的抽象自动分割仍然是一个挑战。依靠利益区域（ROI）注释的监督深度学习（DL）方法产生了无法推广到无关数据集的模型。较新的无监督的DL算法需要相关的预训练图像，但是，当前可用的EM数据集的预培训在计算上是昂贵的，对于看不见的生物学环境的价值很小，因为这些数据集很大且同质。为了解决此问题，我们提出了CEM500K，这是一个敏捷的25 GB数据集，为0.5 10 6独特的2D蜂窝EM图像，该图像从近600个三维（3D）和10,000个二维（2D）图像中策划了> 100个无关的成像项目。我们表明，在CEM500K上预先训练的模型学习在生物学上相关且具有有意义图像增强的功能。至关重要的是，我们对这些预训练的模型进行了转移学习，并在六个公开可用和一项新得出的基准细分任务上评估了转移学习，并报告了每个模型的最新结果。我们发布了CEM500K数据集，预先培训的模型和策划管道，用于建立模型和EM社区的进一步扩展。数据和代码可在https://www.ebi.ac.uk/pdbe/emdb/empiar/entry/10592/和https://git.io/jlltz上获得。
大规模的最佳联盟结构生成...
5.5实验。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 102 div>5.5实验。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>102 div>
机器人：一个大规模的野外机器人操纵数据集
Alexander Khazatsky ∗, 1, Karl Pertsch ∗, 1, 2, Suraj Nair 1, 3, Ashwin Balakrishna 3, Sudeep Dasari 1, Siddharth Karamcheti 1, Sorous Nasiranya 5, Mohan Kumar Srirama 4, LawprenCe Yunliang Chen 2, Kirsty Ellis 6, Peter David Fagan 7, Joey Hejna 1, Masha Itkina 3, Marion Lepert 1, Jason Ma 14, Patrick TREE Miller 3, Jimmy Wu 8, Suneel Belkhale 1, Shivin Dass 5, Huy Ha 1, Abraham Lee 2, Youngwoon Lee 2, 16, Arhan Jain 9, Marius Memmel 9, Sungjae Park 10, Ilija Radosavovic 2, Kaiyuan Wang 11，Albert Zhan 6，Kevin Black 2，Cheng Chi 1，Kyle Hatch 3，San Lin 11，Jingpei Lu 11，Abdul Rehman 7，Pannag r Sanketi 12，Archide Sharma 1，Cody Simpson 3，Cody Simpson 3，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Homer Walke 2，Blake Wulfe 3，Blake Wulfe 3，Te Xiao 12 Z. Charlotte Le 2, Yunshuang Li 14, Kevin Lin 1, Roy Lin 2, Zehan Ma 2, Abhiram Maddukuri 5, Suvir Mirchandani 1, Daniel Morton 1, Tony Nguyen 3, Abby O'Neill 2, Rosario Scalise 9, Derick Seale 3, Victor Son 1, Stephen Tian 1, Andrew Wang 2, Yilin Wu 4, Annie XIIE 1，Jingyun Yang 1，Patrick Yin 9，Yunchu Zhang 9，Osbert Bastani 14，Glen Berseth 6，Jeannette Bohg 1，Ken Goldberg 2，Abhinav Gupta 4，Abhishek Gupta 9，Abhishek Gupta 9，Dinesh Jayaraman 14 Rammamoorthy 7，Dorsa Sadigh 1，Shuran Song 1，15，Jiajun Wu 1，Yuke Zhu 5，Thomas Kollar 3，Sergey Levine 2，Chelsea Finn 1