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使用基础编辑扩展Intellia的工具箱
本演示文稿包含Intellia Therapeutics，Inc。（“ Intellia”，“我们”或“我们的”）的“前瞻性陈述”，这是1995年《私人证券诉讼改革法》的含义。这些前瞻性陈述包括但不限于有关Intellia关于我们的信念和期望的明示或暗示陈述：计划提交研究新药（“ IND”）申请（“ IND”）申请或类似的NTLA-5001申请申请，我们对我们的第一个T细胞受体（“ TCR”）指导的细胞治疗疗法开发在我们的急诊Myeloid Leukemia中（我们的第一个TCR）的候选人（“ TCR”）的培养基疗法（“ TCR”）（“ TCR”）（介绍）。评估NTLA-5001对以前接受过一线疗法的持续或经常性AML患者的预期；计划为我们的计划进行进步和完成临床前研究；开发专有的LNP/AAV混合输送系统，以及我们的模块化平台，以提高我们复杂的基因组编辑功能，例如基因插入；进一步开发我们的专有细胞工程过程，用于多个顺序或同时编辑；在即将举行的科学会议上介绍其他数据，以及2021年的其他临床前数据；我们的CRISPR/CAS9技术的进步和扩展以开发人类治疗产品，以及我们维护和扩展相关知识产权组合的能力；能够在临床前研究中证明我们平台的模块化并复制或应用结果，包括我们的attr，AML和HAE计划中的任何研究，包括人类临床试验，包括人类的临床试验；能够使用CRISPR/CAS9技术开发所有类型的其他类型的其他体内或Ex Vivo细胞疗法，尤其是针对AML中的WT1；以及我们产品候选人的潜在商业机会，包括价值和市场。
兽医免疫学工具箱：过去、现在和未来
众所周知，与小型啮齿动物生物医学模型物种和人类的广泛工具箱相比，兽医物种的研究能力因缺乏免疫试剂而受到限制。这为牲畜、伴侣动物和野生动物的疾病控制解决方案的战略发展造成了障碍，这不仅影响动物健康，而且还可能通过增加人畜共患病原体传播的风险而影响人类健康。目前已有许多项目旨在缩小兽医免疫工具箱的能力差距，其中大多数项目侧重于牲畜物种。全球已采取各种方法来开发兽医免疫试剂，分子生物学和蛋白质生物化学的技术进步加速了工具箱的开发。虽然短期资助计划可以解决特定的能力差距，但它们没有考虑到试剂和数据库的长期可持续性，这需要不同的资助模式。我们回顾了兽医免疫学工具箱的过去、现在和未来，特别参考了 2019 年 8 月 16 日至 19 日在美国西雅图举行的第 12 届国际兽医免疫学研讨会 (IVIS) 上国际免疫学会联合会 (IUIS) 兽医免疫学委员会 (VIC) 免疫工具包研讨会上讨论的最新发展。这些试剂的未来可用性对于改善动物健康、对传染性病原体的反应和疫苗设计的研究以及对人畜共患病原体和“同一个健康”计划的动物/人类界面的重要分析至关重要。
光杆菌株和致病菌株的遗传工具箱
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 7 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.07.574529 doi：bioRxiv preprint
CS168：现代算法工具箱讲座＃13
问题：如何有效地从长度为n k的数据集中进行统一的随机元素采样？两个主要问题是1）n可能很大 - 我们当然不想将大量的流中存储在内存中，2）n可能未知 - 我们可能不知道会提前知道流的长度，但是我们仍然希望每当流终止时，我们都会有一个均匀的随机样本。（回想一下，我们在类似的“流”设置中提出此问题，与我们之前看到的计数 - - 佐剂算法的设置。）作为一个激励示例，假设路由器可能希望从给定日期的流量中对1,0000个随机IP地址进行采样。路由器显然不想存储所有IP地址，并且路由器不知道它会在给定日期看到的总流量。
vigicaen：'vigibase'药物宣传数据库工具箱
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布鲁塞尔自由大学 AI 工具箱 Bargiacchi, Eugenio
存在几个与 AI-Toolbox 功能部分重叠的库。MADP（Oliehoek 等人，2017）是最著名的工具箱之一。它用 C++ 编写，面向多智能体部分可观察模型，并提供多种算法。MADP 是面向对象的，因此类的层次结构很大，而 AI-Toolbox 的设计更紧凑。此外，MADP 没有 Python 绑定。BURLAP 是一个用于强化学习和规划的广泛的 JAVA 库。它包含可视化环境的代码，可与 ROS 框架一起使用（Quigley 等人，2009）。它主要关注完全可观察的环境，而 AI-Toolbox 包含多种最先进的 POMDP 算法。pomdp-solve 是 Anthony Cassandra 编写的 C 库，其中包含相对较旧的 POMDP 算法（最新的算法发表于 2004 年）。它还需要商业许可的 CPLEX 线性规划求解器。MDPToolbox（Chades 等人，2014 年）是用于单代理 MDP 算法的 MATLAB 工具箱。相比之下，AI-Toolbox 还支持 bandits、POMDP 和 MMDP 算法。还有其他工具箱，例如 PyMDPToolbox、JuliaPOMDP（Egorov 等人，2017 年）、ZMDP 和 APPL，但它们的范围比 AI-Toolbox 小得多。
打开软件工程工具箱以评估值得信赖的人工智能
摘要：可信度是接受和成功以人为本的人工智能 (AI) 的核心要求。要将 AI 系统视为值得信赖，必须根据可信 AI 的黄金标准（包括指南、要求或期望）评估其行为和特征。虽然 AI 系统非常复杂，但它们的实现仍然基于软件。软件工程界有一个长期建立的工具箱来评估软件系统，特别是在软件测试方面。在本文中，我们主张将软件工程和测试实践应用于可信 AI 的评估。我们将欧盟委员会 AI 高级专家组定义的七个关键要求与软件工程的既定程序联系起来，并提出未来工作的问题。
trelpy：用于任务相关的感知评估的工具箱
摘要 - 在安全 - 关键的自治系统中，得出系统级保证需要以与系统级任务一致的方式评估单个子系统。这些安全保证需要仔细的理由，以了解如何评估每个子系统，并且评估必须与子系统的相互作用和其中所做的任何假设一致。一个常见的例子是感知与计划之间的相互作用。Trelpy是一个基于Python的工具箱，可以评估感知模型的性能，并通过概率模型检查在计算系统级保证中利用这些评估。该工具为流行检测指标（例如混淆矩阵）实现了这一框架，并实现了新的指标，例如命题标记的混淆矩阵。选择混淆矩阵标签的命题公式，以使混淆矩阵与下游计划者和系统级任务相关。Trelpy还可以通过Egentric距离或相对于自我车辆进行方向分组对象，以进一步使混乱矩阵更多的任务相关。这些指标被利用以计算感知和计划者的综合性能，并计算系统级要求的满意度概率。
用于人类组织衍生的功能性遗传工具箱...
摘要 人类类器官系统重现了器官的主要特征，为发育生物学和疾病建模提供了平台。组织来源的类器官已被广泛用于研究外在生态位因素对干细胞的影响。然而，由于缺乏有效的基因操作工具，它们很少用于研究内源性基因功能。之前，我们建立了一个人类胎儿肺类器官系统（Nikoli ć 等人，2017 年）。在这里，以这个类器官系统为例，我们系统地开发和优化了一个完整的遗传工具箱，用于组织来源的类器官。这包括“类器官 Easytag”，这是我们通过 CRISPR 介导的同源重组靶向所有类型的基因位点，然后通过流式细胞术富集正确靶向的细胞的有效工作流程。我们的工具箱还结合了使用紧密诱导的 CRISPR 干扰和 CRISPR 激活的条件性基因敲除或过表达，这是这些技术首次有效应用于组织来源的类器官。这些工具将促进组织来源的类器官中的基因扰动研究，促进人类疾病建模，并为许多正在进行的描述性研究（例如人类细胞图谱项目）提供功能对应物。