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Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
临床生物标志物状态从儿童期到青少年期的转变——对来自八个欧洲国家的儿童的前瞻性研究
1 德国不来梅莱布尼茨预防研究和流行病学研究所 — BIPS，2 德国新勃兰登堡应用技术大学农业与食品科学学院营养学系，3 意大利阿韦利诺国家研究委员会食品科学研究所，4 爱沙尼亚行为与健康科学中心国家健康发展研究所，爱沙尼亚塔林，5 儿童健康研究与教育研究所，斯特罗沃洛斯，塞浦路斯，6 匈牙利佩奇大学医学院儿科系，7 瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院医学研究所公共卫生与社区医学系流行病学和社会医学系，8 瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院临床科学研究所儿科系，9 根特大学公共卫生系，比利时，10 GENUD（生长、运动、营养和发展）研究组，健康科学学院，萨拉戈萨大学，阿拉贡农业研究所 (IA2)，阿拉贡卫生研究所 (IIS 阿拉贡)，萨拉戈萨，西班牙，11 Centro de Investigacio´n Biome´dica en Red de Fisiopatologı´a de la Obesidad y Nutricion´n (CIBEROBn)，马德里，西班牙，12 统计研究所，数学和计算机科学学院，不来梅大学，不来梅，德国
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
对来自...的样本进行高覆盖率纳米孔测序
对千人基因组计划样本进行高覆盖率纳米孔测序，以建立人类遗传变异的综合目录 作者 Jonas A. Gustafson 1,2,*, Sophia B. Gibson 1,3,*, Nikhita Damaraju 1,4,*, Miranda PG Zalusky 1 , Kendra Hoekzema 3 , David Twesigomwe 5 , Lei Yang 6 , Anthony A. Snead 7 , Phillip A. Richmond 8 , Wouter De Coster 9,10 , Nathan D. Olson 11 , Andrea Guarracino 12,13 , Qiuhui Li 14 , Angela L. Miller 1 , Joy Goffena 1 , Zachary B. Anderson 1 , Sophie HR Storz 1 , Sydney A. Ward 1 , Maisha Sinha 1 , Claudia Gonzaga-Jauregui 15 、Wayne E. Clarke 16,17 、Anna O. Basile 16 、André Corvelo 16 、Catherine Reeves 16 、Adrienne Helland 16 、Rajeeva Lochan Musunuri 16 、Mahler Revsine 14 、Karynne E. Patterson 3 、Cate R. Paschal 18,19 、Christina Zakarian 3 、Sara Goodwin 20 、Tanner D. Jensen 21 、Esther Robb 22 、1000 基因组 ONT 测序联盟、华盛顿大学罕见疾病研究中心 (UW-CRDR)、阐明罕见疾病遗传学的基因组学研究 (GREGoR) 联盟、W. Richard McCombie 20 、Fritz J. Sedlazeck 23,24,25 , Justin M. Zook 11 , Stephen B. Montgomery 21 , Erik Garrison 12 , Mikhail Kolmogorov 26 , Michael C. Schatz 14 , Richard N. McLaughlin Jr. 2,6 , Harriet Dashnow 27,28 , Michael C. Zody 16 , Matt Loose 29 , Miten Jain 30 , Evan E. Eichler 3,31,32 , Danny E. Miller 1,19,31,** 附属机构 1. 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学儿科系遗传医学分部 2. 美国华盛顿大学西雅图分子与细胞生物学项目 3. 美国华盛顿大学基因组科学系 4. 美国华盛顿大学西雅图公共卫生遗传学研究所 5. 悉尼南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学健康科学学院布伦纳分子生物科学研究所 6. 美国华盛顿州西雅图太平洋西北研究所 7. 美国纽约州纽约纽约大学生物系 8. 美国路易斯安那州巴吞鲁日阿拉米亚健康中心 9. 比利时安特卫普 VIB 分子神经病学中心应用和转化神经基因组学组 10. 比利时安特卫普大学生物医学科学系 11. 美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所材料测量实验室 12. 美国田纳西州孟菲斯田纳西大学健康科学中心遗传学、基因组学和信息学系 13. 意大利米兰人类科技城 14. 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学计算机科学系 15. 国际人类基因组研究实验室人类基因组研究，墨西哥国立自治大学 16. 纽约基因组中心，美国纽约州纽约市 17. Outlier Informatics Inc.，萨斯卡通，萨斯卡通，加拿大 18. 西雅图儿童医院实验室部，西雅图，华盛顿州，美国 19. 检验医学和病理学部，美国华盛顿大学，美国华盛顿州西雅图 20. 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 21. 斯坦福大学遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 22. 斯坦福大学计算机科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 23. 贝勒医学院人类基因组测序中心，美国德克萨斯州休斯顿
针对来自脊髓灰质炎病毒流行国家的旅行者的脊髓灰质炎病毒指南 (...
2024 年 6 月 10 日 — 各国应按照建议接种脊髓灰质炎疫苗 (OPV/IPV)，无论他/她是否 -。1.1) 直接来自通知的……
未称呼4通过快速准确的信号比对来改善纳米孔DNA和RNA修饰检测
缩放定律表明，超过一万亿种居住在我们的星球上，但迄今为止仅研究或测序了一个微小和非代表性的分数（少于0.00001％）。深度学习模型，包括应用于生命科学任务的模型，取决于培训或参考数据集的质量和大小。鉴于我们在地球上生活时遇到的较大知识差距，我们提出了一种以数据为中心的方法来改善生物学中的深度学习模型：我们与自然公园和生物多样性利益相关者建立了伙伴关系，覆盖了50％的全球生物群落，建立了一个全球的宏观元素学和生物数据供应链。与现有公共数据相比，该数据集中捕获的蛋白质序列多样性具有较高的蛋白质序列多样性，我们将此数据优势应用于蛋白质折叠问题，通过补充Al-Phafold2的推断。我们的模型（基本折叠）超过了CASP15和CAMAO的目标的传统Alphafold2性能，其中60％显示PLDDT分数提高，RMSD值降低了80％。最重要的是，预测结构的提高质量可以产生赌注对接结果。通过与利益相关者分享利益，该数据源于我们提出的一种方法，可以同时改善生物学的深度学习模型，并激励对我们星球的生物多样性的保护。
评估遗传多样性并定义对来自阿拉伯半岛东南部的Dromedary骆驼基因组的阳性选择的特征
dromedary骆驼（Camelus dromedarius）是Camelidae家族中的Camelini部落的成员。它们分布在北非，阿拉伯半岛和东南亚。这种家用物种的特征是它对恶劣的沙漠环境的卓越适应性。在这项研究中，来自阿曼东南阿拉伯半岛的29个dromedary样品的全常染色体数据；研究了马斯喀特的10，研究了14个来自al-batinah和al-sharqiya的5，以评估其遗传关系并定义阳性选择的候选象征。最小的遗传区别观察到了将马斯喀特丛脉与其他两个人群分开的，它们之间有一定程度的遗传混合。使用多个信号（DCMS）方法的DE相关复合材料，这些dromedary种群的常染色体内总共有47个候选区域，以阳性选择的签名定义。这些候选区域含有154个基因，这些基因主要与与免疫反应，脂质代谢和能量消耗，光学和听觉功能以及长期记忆有关的功能类别相关。在候选区域和各个基因上调用了不同的功能基因组变异，这些变异需要进一步研究，以发现可能与Dromedaries中不同有利的表型相关。这项研究的输出为进一步的研究工作铺平了道路，旨在定义用于基因组育种计划的标志物，以保护该物种的遗传多样性并提高其生产力。
糖尿病是住院COVID-19患者的危险因素 - 对来自波兰的国家住院数据库的分析，2020年
结果：我们包括174,621例Covid-19患者，他们于2020年住院。中有40,168例糖尿病患者（DPS），该组中DPS的比例高于一般人群（23.0％，9.5％，p <0.001）。在这组COVID-19的住院治疗中，记录了17,438例院内死亡，DPS的死亡率高于非糖尿病患者（16.3％vs. 8.1％，P <0.001）。多元逻辑回归表明，无论性别和年龄如何，糖尿病是死亡的危险因素。在主要效应分析中，DPS的院内死亡几率高出28.3％，而不是非糖尿病患者。同样，PSM分析包括101,578例患者，其中19,050例患有糖尿病，表明DPS的死亡风险较高，无论性别的赔率高34.9％。年龄组的糖尿病的影响有所不同，对60-69岁的患者的影响最高。
针对瓜白粉病病原体的高寄生虫真菌：对来自Ampelomyces寄生的Podosphaera Xanthii释放的分生孢子的定量分析
1植物保护，科学技术实验室，农业学院，金代大学，奈良631-8505，日本； walk011kimu_ax000@icloud.com（y.k。）; mano0823kaa@gmail.com（K.N.）; 2011410196f@nara.kindai.ac.jp（A.M。）; ymatsuda@nara.kindai.ac.jp（y.m。）2植物保护研究所，农业研究中心，H-1525布达佩斯，匈牙利； nemeth.mark@atk.hu（m.z.n. ）; seress.diana@atk.hu（D.S. ）;吻 3，Mitsui Chemicals Agro，Inc.，Yasu-Shi 520-2362，Agrogemicals Research Center，Ragrogemicals Research Center，Research＆Development Division，日本； tomomi.shirakawa@mitsuichemicals.com 4植物中心，高级技术学院，金奈大学，Wakayama 642-0017，日本； takikawa@waka.kindai.ac.jp 5日本的奥卡卡大学577-8502的药物研究与技术研究所； 934097@kindai.ac.jp 6昆士兰州大学作物健康中心，昆士兰州大学，QLD 4350，澳大利亚7号农业技术与创新研究所，纳拉大学，日本NARA 631-8505电话。 ： +81-742-43-5194†这些作者对这项工作也同样贡献。2植物保护研究所，农业研究中心，H-1525布达佩斯，匈牙利； nemeth.mark@atk.hu（m.z.n.）; seress.diana@atk.hu（D.S.）;吻3，Mitsui Chemicals Agro，Inc.，Yasu-Shi 520-2362，Agrogemicals Research Center，Ragrogemicals Research Center，Research＆Development Division，日本； tomomi.shirakawa@mitsuichemicals.com 4植物中心，高级技术学院，金奈大学，Wakayama 642-0017，日本； takikawa@waka.kindai.ac.jp 5日本的奥卡卡大学577-8502的药物研究与技术研究所； 934097@kindai.ac.jp 6昆士兰州大学作物健康中心，昆士兰州大学，QLD 4350，澳大利亚7号农业技术与创新研究所，纳拉大学，日本NARA 631-8505电话。： +81-742-43-5194†这些作者对这项工作也同样贡献。
自然和获得的免疫力对来自两个智利城市的人群中的SARS-COV-2病毒，2020-2022
摘要：背景：智利获得了针对全球SARS-COV-2病毒的疫苗的最高覆盖范围。目的：评估来自两个智利城市的队列中免疫力的进展（自然和被疫苗收购）。方法：包括参加三个阶段的基于人群的系列流行率研究的个人（n = 386）（2020-2021和2022）。在血清中测量了SARS-COV-2抗体的存在。使用描述性统计数据分析了包括疫苗接种时间和接收疫苗类型的数据。结果：第一轮的血清阳性率为3.6％，第二轮增加到96.9％，在第三轮增加了98.7％。在第三轮比赛中，自上次剂量以来，接受基础完整方案的个人中有75％在180天或更长时间以上；在180天或更长时间以上，接受一项助推器剂量的人中有98％的人是血清阳性的，而接受两个助推器的100％参与者自上次剂量以来的时间都呈血清阳性。随着时间的流逝，接受mRNA疫苗的参与者的血清阳性率较高。结论：智利的高疫苗接种覆盖范围使种群能够维持高水平的抗体。疫苗接种助推器对于随着时间的推移维持免疫力至关重要，这也取决于施用的疫苗类型。