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World File Search System实验的
有关不受 NIH 指南约束的实验的常见问题解答
ƒ 故意将重组 DNA 或重组 DNA 衍生的 DNA 或 RNA 转移到一个或多个人类研究对象体内 [第 III-C 节]。有关某些其他可能获得豁免的实验以及例外情况的详细信息，请参阅 NIH 指南的附录 C。 2. NIH 指南豁免某些不会对健康或环境构成威胁的实验。机构生物安全委员会 (IBC) 或首席研究员 (PI) 能否确定某项实验不构成此类威胁并因此获得豁免？NIH 指南第 III-F-6 节列出了不会对健康或环境造成重大风险并因此获得豁免的实验类别。属于此类别的实验类型由 NIH 主任根据 RAC 的建议确定，并在适当的通知和公众评论机会之后进行。PI 和 IBC 不能做出决定
多尺度建模和实验的观点加速了聚变材料的开发
a 岛根大学工业创新组织下一代 TATARA 联合创造中心，日本松江 b 田纳西大学诺克斯维尔分校，美国田纳西州诺克斯维尔 c 阿利坎特大学科学学院，第二阶段，应用物理系，西班牙阿利坎特 d 英国原子能管理局，卡勒姆聚变能源中心，卡勒姆科学中心，阿宾登，奥克森，OX14 3DB，英国 e 密歇根大学核工程与放射科学系，密歇根州安娜堡，48109，美国 f 巴黎萨克雷大学，CEA，金属冶金物理研究中心，91191，伊维特河畔吉夫，法国 g 太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰，美国 h 橡树岭国家实验室材料科学与技术部，田纳西州橡树岭 37831，美国 i Forschungszentrum J¨ulich GmbH，能源和气候研究所，52425 J¨ulich，德国 j 国立核能研究大学莫斯科工程物理学院，Kashirskoe sh.31，115409，莫斯科，俄罗斯联邦 k 加利福尼亚大学材料科学与工程系，美国加利福尼亚州洛杉矶 l 克莱姆森大学机械工程系，美国南卡罗来纳州克莱姆森 29623 m 克莱姆森大学材料科学与工程系，美国南卡罗来纳州克莱姆森 29623 n 密歇根大学材料科学与工程系，美国密歇根州安娜堡 48104 o 瑞典皇家理工学院核工程系，SE106 91 斯德哥尔摩，瑞典 p 麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥 q 日本原子能机构，日本茨城县中郡东海村 r 材料科学与化学工程系，石溪大学，石溪，纽约，美国
高能量物理实验的培训和入职计划
1物理系，美国海军学院，美国马里兰州安纳波利斯，美国2物理系，沃里克大学，英国考文垂，科文文特里，科文文特里，布朗大学3号，布朗大学，美国普罗维登斯，美国4物理系，威斯特蒙特学院，加利福尼亚州圣巴巴拉学院，美国加利福尼亚州圣塔巴拉学院，美国5物理学和pa takn offennatute of paits of paits of paits of p.南非开普敦的数学科学，曼彻斯特大学物理与天文学系7，英国曼彻斯特大学，曼尼托巴省大学8物理与天文学，温尼伯大学8物理学和天文学，加拿大，MB，加拿大9号，科学系9，瓦利市科学系，瓦利市州立大学，瓦利市，瓦利市，北瓦利市，北部，美国，美国，大学，大学，公主，普林内特大学，纽约市。美国加利福尼亚州斯坦福大学，瑞士日内瓦12欧洲核研究组织（CERN）12
amala：通过退火突变近似景观对定向进化实验的分析
摘要：基因表达的转录后调节在心脏发育和疾病中起重要作用。心脏特异性替代剪接，协调对心肌细胞组织和收缩至关重要的蛋白质的同工型切换。RNA结合蛋白的功能障碍会损害心脏发育并引起心肌病的主要类型，这代表了一个异常的异常群体，严重影响心脏的结构和功能。尤其是RBM20和RBFOX2的突变与扩张的心肌病，肥厚性心肌病或低塑性左心脏综合征有关。在不同动物模型中的功能分析还提出了其他RNA结合蛋白在心肌病中的可能作用，因为它们参与了组织心脏基因编程。最近的研究为RNA结合蛋白与心血管疾病之间的因果关系提供了重大见解。它们还显示了纠正RNA结合蛋白中致病突变以营救心肌病或促进心脏再生的潜力。因此，RNA结合蛋白已成为心脏疾病功能障碍治疗干预措施的有希望的靶标。挑战仍然是破译它们如何协同调节靶基因的时间和空间表达以确保心脏功能和稳态。本综述讨论了了解心肌病中几种良好表征的RNA结合蛋白的含义的最新进展，目的是确定研究差距以促进该领域的进一步研究。
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
CRISPR-GPT：用于自动设计基因编辑实验的 LLM 代理
基因组工程技术的引入改变了生物医学研究，使得精确改变遗传信息成为可能。然而，创建一个有效的基因编辑系统需要对 CRISPR 技术和正在研究的复杂实验系统有深入的了解。虽然大型语言模型 (LLM) 在各种任务中都表现出了良好的前景，但它们往往缺乏特定的知识，难以准确解决生物设计问题。在这项工作中，我们引入了 CRISPR-GPT，这是一个增强了领域知识和外部工具的 LLM 代理，用于自动化和增强基于 CRISPR 的基因编辑实验的设计过程。CRISPR-GPT 利用 LLM 的推理能力来促进选择 CRISPR 系统、设计向导 RNA、推荐细胞递送方法、起草方案和设计验证实验以确认编辑结果的过程。我们展示了 CRISPR-GPT 帮助非专家研究人员从头开始进行基因编辑实验的潜力，并在现实世界的用例中验证了该代理的有效性。此外，我们探讨了与自动化基因编辑设计相关的伦理和监管考虑因素，强调负责任和透明地使用这些工具的必要性。我们的工作旨在弥合
深度量子图梦想：解读神经网络对量子实验的洞察
摘要 尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对深度神经网络进行量子系统属性的训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——实际上是询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络可以识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
支持观测系统模拟实验的卫星和近空间平台轨道模拟器
摘要：社区全球观测系统模拟实验（OSSE）包（CGOP）由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）和联合卫星数据同化中心（JCSDA）开发，它提供了一种工具，可以定量评估新兴环境观测系统或新兴现场或遥感仪器对 NOAA 数值天气预报（NWP）预报技能的影响。OSSE 的典型第一步是模拟来自所谓自然运行的观测。因此，需要观测的空间、时间和视图几何来从自然运行中提取大气和表面变量，然后将其输入到观测前向算子（例如辐射传输模型）中以模拟新的观测。对于尚未建造仪器或尚未部署平台的新提出的系统来说，这是一个挑战。为满足这一需求，本研究引入了一个轨道模拟器，根据特定的托管平台和机载仪器特性计算这些参数，该模拟器由美国国家海洋和大气管理局卫星应用与研究中心 (STAR) 最近开发并添加到 GCOP 框架中。除了模拟现有的极地轨道和地球静止轨道之外，它还适用于新兴的近空间平台（例如平流层气球）、立方体卫星星座和苔原轨道。观测几何模拟器不仅包括被动微波和红外探测器，还包括全球导航卫星系统/无线电掩星 (GNSS/RO) 仪器。对于被动大气探测器，它计算不同平台上拟议仪器的几何参数，例如随时间变化的位置（纬度和经度）、扫描几何（卫星天顶角和方位角）和交叉轨道或圆锥扫描机制的地面瞬时视场 (GIFOV) 参数。对于 RO 观测，它确定卫星或平流层气球上的发射器和接收器的几何形状并计算它们的倾斜路径。该模拟器已成功应用于最近的 OSSE 研究（例如，评估未来地球静止高光谱红外探测器和平流层气球 RO 观测的影响）。
使用NIF坡道压缩平台概述和材料实验的进度
Lawrence Livermore国家实验室国家实验室Daye Fratanduono，Raymond Smith，David Braun，Amalia Fernandez Panella，Michelle Marshall，Martin Gorman，Richard Briggs，Travis，Travis，Travis Volz，Travis Volz，Earl O'Bannon，Peter Cellers，Peter Cellers，Peter Cellers，James McNaneyy Eggert，Rick Kraus，Damian Swift，Amy Jenei，Elvin Monzon，Korbie Killebrew Le Galloude，Angela Cook，Lila Ahrendes，Anna Murphy，Jamison Jew，Abbas Nikro，Carlos Nikro，Carlos Castrous，Tom Arsenlis，Alsenlis，Alaan Wan等。
VISPR-online：一个基于网络的可视化 CRISPR 筛选实验的交互式工具
背景 CRISPR/Cas9 是一种新颖而强大的基因组编辑技术，它介导的高通量筛选能够系统地探索编码基因和非编码元件在癌症、传染病和发育等各种情况下的功能 [1-6]。我们之前开发了 MAGeCK [7] 和 MAGeCK-VISPR [8] 来对 CRISPR 筛选数据进行分析。为了更好地帮助用户探索 CRISPR 筛选结果，我们开发了 VISPR（CrisPR 筛选的可视化），这是一个交互式可视化程序，是 MAGeCK-VISPR 的一部分。虽然 VISPR 允许用户检查质量控制 (QC) 指标并挑选感兴趣的基因，但它仅支持 MAGeCK 的输出。用户应在本地计算机上安装 VISPR，并手动修改配置文件以运行该程序。不同用户之间的数据共享也