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World File Search System教条
论战争原则
美国陆军的概念创新工作往往会遭受分层问题的困扰。首先，概念开发工作通常无法构想他们试图解决的问题。第二，概念创新遭受了讨论，并没有找到答案。第三，概念的发展，并通过扩展，教义修订遭受回收相同的想法，以不同的顺序改装预先存在的段落，并将其包装为新的东西。最后，概念和教义发展受到对其中许多概念的教条解释。这会导致概念和学说，这些概念和学说不是嵌套而是交织的，并且不能解释战争的真实特征。今天在美国陆军文档中几乎没有责备的今天的城市围困和代理战争的频率都肯定了这一主张。尽管如此，战争原则为改造美国军事思想提供了出色的起始立场；他们还提供了一个广泛的框架，以悬挂新生的概念和教义发展。这项工作首先通过研究理论家J.F.C.的工作对战争原则的历史进行了调查。Fuller和Robert Leonhard；然后，它着眼于自20世纪初采用以来这些原则在美国陆军学说中的位置。从那里开始，这项工作提出了一系列新的战争原则，以及随附的假设，然后以大规模战斗场景的战争结束，建立在这些原则和假设的一般框架之前。
RNA功能和结构预测的大规模基础模型
最初被边缘化为从DNA到蛋白质的信息流中的中间体，RNA已成为现代生物学的明星，拥有精确治疗，基因工程，进化起源以及我们对基本细胞过程的理解。但是，RNA既多产，又是一家信息商店，一种使者和催化剂，涵盖了许多含有许多功能和结构性类别的催化剂。解密RNA的语言不仅对于对其生物学功能的机械理解，而且对于加速药物设计而言很重要。朝向这个目标，我们引入了AIDO.RNA，这是AI驱动数字有机体中RNA的预训练的模块[1]。aido.RNA包含16亿个参数，在单核苷酸分辨率下对4200万个非编码RNA（NCRNA）序列进行了培训，并且在一系列全面的任务上，在包括结构预测，遗传调节，跨种类的分子功能和RNA序列设计上实现了最先进的性能。aido.RNA在域适应后，学会了建模蛋白质翻译的基本部分，即蛋白质语言模型近年来受到广泛关注的蛋白质模型。更广泛地，aido.RNA暗示了生物序列建模的一般性以及利用中央教条来证明许多生物分子表示的能力。模型和代码可通过https://github.com/genbio-ai/aido和拥抱脸的模型Generator获得。
人类心脏组织的自动化模型
基因组是一个序列，该序列完全编码编排整个生物体功能的DNA，RNA和蛋白质。机器学习的进步与整个基因组的大量数据集相结合可以实现一个生物基础模型，从而加速了复杂分子相互作用的机械理解和生成设计。我们报告了EVO，这是一种基因组基础模型，可实现从分子到基因组量表的预测和产生任务。使用基于深信号处理的进展的体系结构，我们将EVO扩展到70亿参数，上下文长度为131千座（Kb），即单核苷酸，字节分辨率。接受了2的训练。7M核和噬菌体基因组可以概括分子生物学的中央教条的三种基本方式，以执行与领先的领域特异性语言模型具有竞争性或胜过领域的零拍函数预测。evo还擅长多元素生成任务，我们通过首次生成合成的CRISPR-CAS分子复合物和整个可转座系统来证明这一点。使用在整个基因组上学习的信息，EVO还可以预测核苷酸分辨率下的基因本质，并且可以产生长度高达650 kb的编码丰富序列，比以前的方法长。通过EVO进行多模式和多尺度学习的进步，为提高我们对生物学的理解和控制跨多个复杂性提供了有希望的途径。
2024生物学I：大问题模块摘要
科学总是要领先。这就是它的工作方式！作为一个光荣的人类努力，我们认为这有点正确（有点错了）。然后，我们认为更加困难，并逐步使其变得更好。例如，门德尔的定律是一个了不起的突破，并提供了重要的基础，但是绿豌豆和黄色豌豆并不多教我们关于身高或疾病等复杂人类特征的继承。和生物学的中心教条（DNARNA蛋白质）在根本上是正确的，但其对蛋白质的强调也错过了指导性状如何制成的信息流的关键方面。二十年前，人类基因组序列的初稿已经完成，世界上最聪明的人类遗传学家认为，没有编码蛋白质的98％的基因组是“垃圾”。这个垃圾是关于分子和细胞功能，健康和疾病的无尽发现发现的金矿。我们为有望改变一切的个性化基因组数据的海啸做好准备，因此，我们将辨别和批判性思想的人介绍如何利用大数据来理解，预测和治疗我们DNA中编码的对健康影响的特征。在短短的几年内，您将有助于塑造这场革命。在这个班级中，我将介绍人类的生物学发现故事以及生物学理解的稳定增长，因为我们努力辨别炒作与希望。从门德尔开始，转到人类基因组项目，然后是个性化的基因组学，我们将看到进化如何给我们一个“备忘单”，以使生物学看似巨大的复杂性。您将能够描述出色的人类遗传多样性如何发现和利用基因组中的信息以获得更好的医学和人类健康的关键。
重新思考单基因神经系统疾病
重要的是，单基因神经系统疾病与常见的神经系统疾病（包括脑血管病和阿尔茨海默病）具有广泛的症状谱。已知一些单基因神经系统疾病的病理机制在更常见的特发性疾病中发挥作用（例如，家族性和散发性阿尔茨海默病或帕金森病中的神经元损伤）。3 4 然而，常见神经系统疾病的病因通常涉及内部遗传因素和外部环境刺激的复杂时空相互作用，因此很难了解其基本致病机制并开发治疗方法。5 单基因神经系统疾病的研究更为直接，因为单一遗传因素会驱动疾病进展。这为神经病学家和神经科学家提供了诊断、治疗技术创新和开发相对简单的实验模型以进行假设驱动的机制研究的独特前景。我们认为，关于单基因神经系统疾病的医学思维迫切需要重大更新。从历史上看，由于单基因神经系统疾病通常疾病负担沉重，治疗选择有限，研究和临床界对它们的态度大多是悲观的。这反映了长期以来的教条，即遗传性单基因神经系统疾病是无法治愈的，尽管少数疾病，如威尔逊氏病，是可以治疗的。6 然而，随着单基因神经系统疾病作为研究更常见神经系统疾病机制的工具的潜力越来越受到认可，人们的态度开始转变。DNA 测序方法在医院的广泛部署大大提高了我们识别
生物继承中的捐赠和接受
植物，动物和人类作为物种以及个体中特征的继承代表了人们对人类生物学现象的思考最古老的概念之一。从一开始就链接到转移，即捐赠 +接受，分别来自母亲或父母的某些材料，分别来自女儿有机体或子女。尽管有一些关于遗产的机理基础的猜测，这些基础是在“ pangenesis”理论的制定中，与查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的遗传性有关，生物遗传问题的性质一直保持掩盖，直到最初识别出弗雷德里克（Frederick Griffith）在1922年的细菌转变，直到揭露了1928年的细菌转变，艾弗里，麦卡锡和麦克劳德于1944年。这是分子生物学的一系列关键发现的起点，例如对遗传密码的解密，最终引起了其中心教条，对生命科学和社会产生了根本的后果，例如排除了遗传性特征的遗传可能性。从那时起，遗传与DNA是遗传过程的介体或载体材料的密切相关的，这对于蛋白质的合成既是必要且足够的，并且是遗传中以DNA为中心的遗传观点的遗传观点，用于碱性结构的自我组合，以及完整有机体的发展。在这里，这种观点最有影响力的环境和推定将在与其他生物学物质（例如膜和细胞器）的结果共同划定，以及与生物学遗传中的自我组织和自动化过程有关的过程。
序列建模和设计从分子到基因组量表，
基因组是一个序列，该序列完全编码编排整个生物体功能的DNA，RNA和蛋白质。机器学习的进步与整个基因组的大量数据集相结合可以实现一个生物基础模型，从而加速了复杂分子相互作用的机械理解和生成设计。我们报告了EVO，这是一种基因组基础模型，可实现从分子到基因组量表的预测和产生任务。使用基于深信号处理的进展的体系结构，我们将EVO扩展到70亿参数，上下文长度为131千座（Kb），即单核苷酸，字节分辨率。EVO经过了整个原核生物基因组的培训，可以概括分子生物学中心教条的三种基本方式，以执行与领先的领域特异性语言模型具有竞争性或优于领先的域模型的零拍函数预测。evo也符合多元元素生成任务，我们通过首次生成合成的CRISPR-CAS分子复合物和整个可转座系统来证明这一点。使用在整个基因组上学习的信息，EVO还可以预测核苷酸分辨率下的基因本质，并且可以产生长度高达650 kb的编码丰富序列，比以前的方法长。通过EVO进行多模式和多尺度学习的进步，为提高我们对生物学的理解和控制跨多个复杂性提供了有希望的途径。
扩展的机制和/或结构性重要性
机制和活力主义之间的反对是一种古老而古老的。似乎在生物学史学家，尤其是19世纪末和20世纪初的生物学史上特别活跃（Hein 1972，Allen 2005）。从广义上讲，生物学和医学的历史无休止地反对机制和活力主义，通常着重于这种观点的最教条的声明（多流动力学的言论和非物质生命力）。因此，他们忽略了早期现代机制类型的生育能力和多样性（Des Chene 2001中提到的多样性；另请参见Hutchins 2015，2015年，Wolfe 2014，2014年），包括试图对生命本身的本体论地位伸张正义，并相反，相反，机构机械学友好的核心范围的核心范围的动物经济化，以及在“概念”中的核心范围，以及''''''''''''''''和“''''''''''''和“'''''''''''和“'''''''''''''''''''n'so and“””元素””程度有关。 （Wolfe and Terada 2008，Wolfe 2017a，2019a）。此外，机制与生命主义之间的对立有效地掩盖了特定结构概念的奇异性和重要性，这些概念既不是限制性的机械化（自下而上的还原主义），也不是全体生物体（自上而下的全面主义）。这种新的强调机制与生命主义之间的相互关系是什么样的生命主义历史？我建议，至少在没有讽刺其非物质生命力的情况下，生命主义与总体上的重要重要性有关，尤其是与“活机”的重要性有关，以借用克劳德·伯纳德（Claude Bernard）的短语（Bernard，1865年）。
生物多样性I（微生物，藻类，真菌和苔藓植物）
气体交换；细胞呼吸 - 糖酵解，发酵（厌氧），TCA循环和电子传输系统（有氧）；能量关系 - 产生的ATP分子数量；两性途径；呼吸商。植物生长调节剂 - 陶氏素，gibberellin，cytokinin，乙烯，ABA；种子休眠；春光周期。碳水化合物，脂质，蛋白质，核酸和酶（16％）单糖家族：醛糖和酮，三位糖，四分之一，五齿和己糖。葡萄糖和果糖的呋喃糖和吡喃糖形式。二糖；减少和非还原糖的概念，麦芽糖，乳糖和蔗糖的Haworth投影。多糖，储存多糖，淀粉和糖原。结构多糖，纤维素，肽聚糖。定义和主要类别的存储和结构脂质。存储脂质。脂肪酸：结构和功能。必需脂肪酸。三酰基甘油结构，结构脂质。磷酸甘油酯：构建基块，一般结构。氨基酸，蛋白质的组成部分。氨基酸的一般公式和zwitterion的概念。蛋白质结构：初级，次级，第三和第四纪结构。核苷酸，DNA和RNA的螺旋；分子生物学中央教条的简要概念。 酶的分类。 apoenzyme，辅酶，修复组，辅因子。 酶的结构。 酶的作用机理：活性位点，激活能，过渡状态复合物。核苷酸，DNA和RNA的螺旋；分子生物学中央教条的简要概念。酶的分类。 apoenzyme，辅酶，修复组，辅因子。 酶的结构。 酶的作用机理：活性位点，激活能，过渡状态复合物。酶的分类。apoenzyme，辅酶，修复组，辅因子。酶的结构。酶的作用机理：活性位点，激活能，过渡状态复合物。多烯酶复合物：丙酮酸脱氢酶； Isozyme: lactate dehydrogenase Microbial growth in response to environment (4%) - temperature (psychrophiles, psychrotrophs, mesophiles, thermophiles, thermodurics), pH (acidophiles, alkaliphiles), solute and water activity (halophiles, xerophiles, osmophiles), oxygen (aerobes, anaerobes, microaerophilic, facultative飞氧，兼性厌氧菌），静水压力（男性）。对营养和能量的响应微生物生长 - 自养/光营养，异育；光学组织，化学硫代基因营养素：化学硫代植物，化学硫代骨骼营养，化学果蝇营养，光载体促营养。人类生理学（7％）消化和吸收：消化道和消化腺；消化酶和胃肠道激素的作用；蠕动，消化，吸收和吸收蛋白质，碳水化合物和脂肪。呼吸和呼吸：动物中的呼吸器官（仅回忆）；人类的呼吸系统；呼吸机制及其在人类中的调节 - 气体的交换，气体的运输以及呼吸的调节，呼吸量；与呼吸哮喘，肺气肿，职业呼吸系统疾病有关的疾病。排泄物及其消除：排泄模式 - ammenotelism，犹太人主义，乌瑞特主义；人类排泄系统 - 结构和功能；尿形成，渗透调节；调节肾脏功能 - 肾素 - 血管紧张素，心房纳地酸因子，ADH和糖尿病肌肉症；其他器官在排泄中的作用；疾病 - 尿毒症，肾衰竭，肾脏骨化，肾炎；透析和人造肾脏。
mRNA疫苗感应的SARS-COV-2 的免疫力的纵向监测
在60多年前提出了分子生物学的中心教条时，mRNA被假定为瞬态信使或不稳定的中间体，并将核糖体提供信息以供蛋白质合成（Brenner等，1961; Crick，1958; Gros et al。，1961）。随着对基因表达的研究，转录后调节的重要性，RNA世界的证据和RNA的中心性得到了极大的认识（Gilbert，1986; Sharp，2009）。因此，对RNA代谢的机械理解提供了有关基于RNA的技术和治疗学的新见解（Damase等，2021）。特定基因由CRISPR-CAS基因组编辑平台中的指导RNA（GRNA）靶向，而mRNA表达则由反义寡核苷酸（ASOS）和RNA干扰（RNAI）技术调节。这些功能丧失方法是针对疾病中致病基因表达的，并且正在演变为有前途的治疗剂。同样，功能获取的方法已成为一种有吸引力的治疗性，这是通过在2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行期间引入的有效mRNA疫苗技术的明显说明的。在有关“生物学和治疗学的RNA”的特刊中，我们描述了RNA生物学的基本概念如何转化为新型治疗学（图1）。在第一篇文章中，达娜·卡罗尔（Dana Carroll）（犹他大学）回顾了CRISPR-CAS基因组编辑平台的一般原则以及基础编辑技术的最新进展。CRISPR-CAS技术的临床应用得到了很好的总结，还讨论了基于CRISPR的疗法的其他问题；后者中的一些也可能适用于其他基于RNA的治疗应用。