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CRISPR 阵列：其机制综述
摘要 成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR) 的字面定义是成簇的规律间隔的短回文重复序列，是细菌的一种适应性免疫系统，使它们能够检测和破坏病毒的 DNA。事实上，CRISPR 是原核细胞的一种防御机制，它诱导对外来遗传内容的抵抗力，例如在质粒或噬菌体中发现的遗传内容。参与这一机制的蛋白质被称为 CRISPR 相关蛋白 (CAS)，它们能够以特定方式搜索、切割并最终转化噬菌体 DNA。CAS 是一种具有酶功能的蛋白质，由于它在 DNA 序列和 CRISPR 阵列中起着特殊的作用，因此可以称为核酸酶。CRISPR 技术允许改变 DNA，从而能够修改和改变任何生物体的任何基因，比所有以前的方法都更准确、更好。在本综述中，我们介绍了 CRISPR 在基因组编辑中的机制和优势，简要回顾了 CRISPR 在基因治疗探索中的应用以及 CRISPR 通过不同修复机制产生不同类型突变的能力。关键词：CRISPR、CAS 蛋白、间隔物、Proto-SPACER、直接重复引文：Mohamadi S、Zaker Bostanabad S、Mirnejad R。CRISPR 阵列：对其机制的综述。J Appl Biotechnol Rep. 2020；7(2):81-86。doi: 10.30491/JABR.2020.109380。
2024-02_29_aciónagn-firmado.pdf-agn法规
2000年第594条第34条，赋予了国家的一般档案馆的权力：“（...）考虑到该法律及其规定的规定，以有效的创建，组织，组织，转让，保护和服务有效地创建，组织，组织，转让，保护和服务。” div>2015年第1080号法令的第VIII部分是文化部门的单一监管法令，调节了档案遗产。 div>2012年11月30日协定009的第9条的字面意思授予了国家一般档案的董事会，“发出有关国家档案职能的一般规范和法规，根据2000年法律的第594号法律，并根据2000年的规定，并在这些方面以及一般情况下，在这些方面，要求其在档案和范围内的合理化和正常工作，并需要建立档案范围。 div>，为了促进获得符合本协议的实体，必须建立并建立并建立并为需要差异化注意的人员和群体建立差异，优惠和有效的访问标准，例如儿童和青少年，妇女，妇女，老年人，LGBTIQ+人口，障碍性和种族中的人和种族中的人和族裔和种族中的人，同意2015年171章，并在2014年订立了2014年的171章，并置于2014年。 2.1.1.5.4.7。数字1和其他修改，添加或更换它们的标准。 div>在上述优点中： div>，为了使国家一般档案委员会发布的当前规定合理化，有必要统一，更新和规范其他其他技术方面，以建立哥伦比亚国家档案职能的技术和法律标准，并设置其他规定。 div>
沉浸式技术
沉浸的字面意思是：淹没。在沉浸式技术下，我们包括一系列技术，这些技术使用户沉浸在完全虚拟的世界或物理和数字世界的混合中。实现这一目标的两项主要技术是增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR)。在 AR 中，用户可以看到物理世界之上的虚拟层；在 VR 中，用户进入完全虚拟的环境。沉浸式技术被称为扩展现实 (XR)，因为现有的物理环境通过与虚拟环境合并或让位于虚拟环境而得到扩展。借助沉浸式技术，即使体验是完全或部分虚拟的，也可以体验一种新的“真实感”，这种真实感也可以被视为现实。与智能手机或电脑相比，该技术实际上更贴近皮肤和感官。沉浸式技术对社会的影响与大规模消费者突破密切相关。我们不知道这种突破是否会到来或何时到来。我们确实已经看到沉浸式技术在某些领域的实际应用，以及旨在进一步实施的承诺和投资。我们看到最多实验和应用的领域是医疗保健、培训和教育、娱乐、基础设施、工业、办公和艺术（见图 1）。在本扫描中，Rathenau Instituut 讨论了进一步发展和可能广泛采用沉浸式技术所涉及的风险。当与公司大规模收集物理和行为数据相结合时，沉浸式技术可能会对隐私、自决、民主和安全产生重大影响。包括沉浸式技术在内的深远数字化也带来了更多一般风险，这些风险会对参与、包容性和非歧视性以及可持续性产生影响（见图 1）。
向我解释——可解释的人工智能和信息系统研究
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
人工智能的透明度：法律视角
摘要：自主人工智能（以下简称 AI）应用具有非凡的能力，可以彻底改变我们的日常生活。尽管如此，在它们的运行过程中，已经观察到许多侵犯人权的事件，从而危及公众的接受度和进一步发展。造成这种情况的主要原因在于自主 AI 系统固有的不透明性，这构成了所谓的黑箱问题或黑箱效应。为了消除这种影响，科学界经常建议“透明度”应该是实现这一目标的适当工具。事实上，在 21 世纪，关于 AI 透明度主题的学术研究数量迅速增加，甚至敦促欧洲立法者采用有关高风险 AI 系统透明度的协调法律规则等。尽管如此，透明度的语义背景尚未得到充分定义，其可能产生的负面影响也未得到深入探究。因此，人们对人工智能透明度的有效性表示担忧。然而，这些担忧并没有降低透明度对人工智能未来的重要性；它们实际上提出了一种让科学界看待人工智能的不同方式。也就是说，考虑到人工智能从定义上来说是一个多学科领域，由计算科学和认知科学组成，其透明度应该具有双重含义：首先是字面含义，与自主人工智能系统中决策程序的技术性相对应；其次是比喻含义，指充分理解这一程序结果的必要性，更重要的是，指人类有权事前或事后反对自主人工智能系统做出的决定。因此，在人工智能中嵌入透明度应该考虑促进人机交互和人机指挥的方法，而不是仅仅关注人机交互的方法。
建议引用：Bauer，Kevin；辛兹，奥利弗；范德阿尔斯特，威尔； Weinhardt, Christof (2021)：Expl(AI)n It to Me – 可解释的人工智能和信息系统研究，商业与信息系统工程，ISSN 1867-0202，Springer Fachmedien Wiesbaden，威斯巴登，第 63 卷，Iss。 2，第 79-82 页，https://doi.org/10.1007/s12599-021-00683-2
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
社论：人机系统中的解释
自动驾驶汽车、社交和工业机器人、基于图像的医疗诊断、基于语音的知识和控制系统（例如 Alexa、Siri）以及推荐系统是一些应用领域，其中 AI/ML 辅助数字工件已经支持日常惯例和活动。可解释人工智能 (XAI) 和可解释机器学习 (IML) 都是关注用户为应对自动化系统渗透社会、经济、工业和科学环境的激增而创造的术语。例如，当自动驾驶汽车发生碰撞时，有什么好的解释？当 Alexa 被要求解释为什么英国的通货膨胀率如此之高，而通常的回答却非常不合适时，有什么好的解释？当社交媒体巨头为粉丝提出建议并向普通用户投放广告时，有什么好的解释？这些问题，特别是在任务关键型或影响生命的系统中，是由此类系统日益复杂的情况所引发的，在解释和解释其决策、结果或行为时，这些系统不可避免地会变成“黑匣子”。尽管已经采取了一些有趣的算法方法和实现（例如 LIME、IBM Protodash 和 SHAP（SHapley Additive exPlanations））来应对这一挑战，以看透“黑匣子”并理解其行为，但这些方法和实现主要由 ML 开发人员推动，旨在改进 ML 模型，而不是为系统消费者提供结果的某种解释或解释。在更广泛的多学科背景下，“什么是对外行用户的良好解释”这个问题的答案变得更具挑战性，正如我们呼吁的那样，从哲学到社会学、经济学和计算机科学。在此背景下，XAI 应该涉及需要解决的另一个层次的讨论：我们作为人类与 AI 系统的关系。尽管如此，“解释”一词源自拉丁语动词“explanare”，字面意思是“使水平”。因此，讨论和科学
只是因为我们可以……：贝丝·夏皮罗的评论，我们创造的生活：5 万年来人类创新如何改善和重新定义自然
在这本写得精彩的书中，贝丝·夏皮罗有力地论证了合成生物学的道德责任。她认为，基于 CRISPR 的基因编辑工具和其他技术不仅能让我们应对气候、粮食和生物多样性危机，而且这些技术还有机会拯救我们免于流行病。她以对生命的深刻进化观来支持自己的观点——她研究古代 DNA——并且像在实验室里用新技术和分析推动自己的领域发展一样，在田野里四处寻找化石和亚化石（字面意思！）。简而言之，她的论点是，人类至少已经驯化了 50,000 年的动物和植物。其中一些驯化依赖于动物对我们变得宽容并最终建立互利关系，如狼对狗的驯化。其他则涉及我们选择我们认为有用的某些特征，如许多食用植物和我们吃的动物。然而，她认为，由于这种人工选择适用于现有变异，因此在某种意义上是“自然的”，因此它是一种无趣的工具。然而，合成生物学是一个装满锋利工具的工具箱。我们可以使用同源基因操作加速物种内现有变异的选择，或者我们可以创造真正新颖的转基因生物，将不同谱系的特征结合起来。为什么需要转基因操作？她开始概述我所关注的一个问题——人为驱动的灭绝。我在研究生院参加的最好的研讨会集中在马丁和克莱因（1984）关于灭绝的大型编辑书中，我们讨论了似乎与人类扩张有关的快速灭绝的原因。每个人都有相同的数据，但人们对马丁的更新世过度杀戮假说的解释引发了激烈的争论。夏皮罗用许多新的观点更新了这个近40年的论点
产品和工艺设计中的操作层次
操作标准化。操作标准化的目的是减少生产不同部件所需的操作数量。这也会减少所需工具和设备的数量。每台机器的操作类型的减少会减少单台机器的设置时间，从而最大限度地提高运行时间与空闲时间的比率。为了便于标准化组件和操作，工程师应使用标准组件并系统地查阅机械手册，这些手册是工程选择的参考[11]。设置时间分析。减少设置时间对于解决严重影响生产过程灵活性的问题至关重要。应用 Shingo 的 SMED（单分钟模具更换[12]）方法，丰田将压力机的设置时间从几个小时缩短到几分钟。较低的设置时间是实现有效重复制造流程的必要条件，也是实现 2 级和 3 级目标的主要因素之一。装卸时间分析。减少装卸时间（在自动化工厂中指码垛和卸垛时间）旨在最大限度地提高运行时间与装卸时间之间的比率。减少这些时间的措施与工件几何形状、所用夹具和自动装卸设备有关。柔性制造系统 (FMS) 的装卸时间减少可以减少操作员数量并影响托盘传送带的大小。更一般地说，通过使用自动装载机减少通用机床上装卸时间的措施不得导致设置时间增加，否则会降低机器的灵活性。防错装置。防错装置，字面意思是万无一失的装置，旨在避免人为错误，从而提高工作质量和安全性。防错装置的许多应用示例都出现在混合型号生产线中，在这些生产线中，交替使用不同的型号可能会导致频繁的装配错误。
产品和工艺设计中的操作层次
级别 1 — 操作标准化。操作标准化的目的是减少生产不同部件所需的操作数量。这也会减少所需的工具数量和设备数量。每台机器的操作类型减少会减少单台机器的设置时间，从而最大限度地提高运行时间与空闲时间的比率。为了促进标准化组件和操作的任务，工程师应使用标准组件并系统地查阅机械加工手册，这些手册是工程选择的参考[11]。设置时间分析。减少设置时间对于解决严重影响生产过程灵活性的问题至关重要。应用 Shingo 的 SMED（单分钟模具更换[12]）方法，丰田得以将压力机的设置时间从几个小时缩短到几分钟。较短的设置时间是实现有效重复制造流程的必要条件，也是实现 2 级和 3 级目标的主要因素之一。装卸时间分析。减少装卸时间（在自动化工厂中指码垛和卸垛时间），旨在最大限度地提高运行时间与装卸时间之间的比率。减少这些时间的措施与工件几何形状、所用夹具和自动装卸设备有关。柔性制造系统 (FMS) 的装卸时间减少可减少操作员数量，并影响托盘传送带的尺寸。更一般地说，旨在减少通用机床上装卸时间的操作（通过使用自动装载机实现）不得导致设置时间增加，否则会降低机器的灵活性。防错装置。防错装置，字面意思是万无一失的装置，旨在避免人为错误，从而提高工作质量和安全性。在混合型号生产线中可以找到许多防错装置的应用示例，其中交替使用不同的型号可能会导致频繁的装配错误。