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RAINBOW：使用新颖的 SNP 集方法进行基于单倍型的全基因组关联研究
稀有变异难以检测是传统全基因组关联研究 (GWAS) 面临的问题之一。这一问题与单倍型等由多个等位基因组成的复杂基因组成密切相关。为解决这一问题，已提出了多种单核苷酸多态性 (SNP) 集方法。但这些方法很少与单倍型相关讨论。在本研究中，我们开发了一种新的 SNP 集方法“RAINBOW”，并将该方法应用于基于单倍型的 GWAS，将单倍型块视为 SNP 集。结合单倍型块估计和 SNP 集 GWAS，可在无需先前单倍型信息的情况下进行基于单倍型的 GWAS。我们准备了 100 组稻 (Oryza sativa subsp.) 的模拟表型数据和真实标记基因型数据集。 indica，并对数据集进行 GWAS。我们比较了我们的方法、传统的单 SNP GWAS、传统的基于单倍型的 GWAS 以及传统的 SNP 集 GWAS 的功效。结果显示我们的方法在三个方面优于这些方法：（1）控制假阳性；（2）如果数据集中对因果变异进行了基因分型，则可以不依赖连锁不平衡来检测因果变异；（3）它显示出比其他方法更高的功效，即它能够检测到其他方法未能检测到的因果变异，主要是当因果变异位置非常接近且其作用方向相反时。通过在本研究中使用 SNP 集方法，我们期望不仅可以检测出罕见变异，还可以检测出具有复杂机制的基因，例如具有多个因果变异的基因。 RAINBOW 是作为名为“RAINBOWR”的 R 包实现的，可从 CRAN（https://cran.r-project.org/web/packages/RAINBOWR/index.html）和 GitHub（https://github.com/KosukeHamazaki/RAINBOWR）获取。
Blackbox.ai 使用 SambaNova Cloud 来支持代理工作流程
Blackbox 利用 SambaNova Cloud 自动化 CyberCoder 任务，包括从头开始构建应用程序、调试代码以及向现有程序添加功能。“我们每秒向 SambaNova Cloud 发送数百个请求，使用 8B 模型，我们的完成速度提高了 3 到 4 倍，我们计划在 2024 年底之前提高利用率”，Rizk 说道，“高性能和低延迟对我们来说非常重要。代理工作流程本质上更长，但这些模型具有更快的推理速度和低延迟，使我们能够优化以获得更好的用户体验。”“不仅技术非常棒，支持也非常棒”，Rizk 说道，“SambaNova 团队在测试和生产阶段对我们的响应和支持速度非常出色，这是一个真正的差异化因素。”要了解有关 SambaNova Cloud 的更多信息，请访问：cloud.sambanova.ai
生物医学领域的领导者。UC 致力于开发医疗治疗方法，帮助创建生物医学公司，让数百万人的生活更加健康。
加州大学项目是全国性的典范，它使研究人员能够与当地社区合作，创造改善健康的新方法。2011 年，美国国立卫生研究院与雪松西奈医学中心、查尔斯·德鲁医学与科学大学以及洛杉矶港湾加州大学洛杉矶分校医学中心的洛杉矶生物医学研究所合作，向加州大学洛杉矶分校颁发了一项为期五年的临床和转化科学奖，金额为 8130 万美元，专门用于研究导致洛杉矶县残疾和早逝的最大比例的健康状况，该县的心脏病、糖尿病、中风、艾滋病、抑郁症、暴力和其他可预防疾病的发病率远远超过全国平均水平。
标题 基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
利用 CO₂-Plume 地热 (CPG) 能源技术...
CO 2 -羽状地热 (CPG) 技术是一种地热发电系统，它使用地质储存的 CO 2 作为地下热提取流体来产生可再生能源。CPG 技术可以通过提供可调度电力来支持可变风能和太阳能技术，而灵活 CPG (CPG-F) 设施可以同时提供可调度电力、能量存储或两者。我们提出了第一项研究，研究 CPG 发电厂和 CPG-F 设施如何通过将工厂级发电厂模型与系统级优化模型相结合，作为可再生重度电力系统的一部分运行。我们以美国北达科他州为例，展示 CPG 将地热资源基础扩展到通常不考虑地热发电的地点的潜力。我们发现，太阳-风能-CPG 模型的最佳系统容量可以比峰值需求高出 20 倍。CPG-F 设施可以通过在季节性和短期时间范围内提供能量存储，将这种模拟系统容量降低到峰值需求的 2 倍多一点。 CPG-F 设施的运营灵活性进一步提高了 CPG 发电厂的环境空气温度限制，通过在临界温度下储存能量。在所有情况下，需要对二氧化碳排放征收每吨数百美元的税，才能在经济上证明使用可再生能源而不是天然气发电厂是合理的。我们的研究结果表明，CPG 和 CPG-F 技术可能在未来的可再生重电系统中发挥宝贵作用，我们提出了一些建议，以进一步研究其整合潜力。
基于 RRAM Crossbar 的神经形态脑接口...
摘要 — 实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态地对神经尖峰进行分类，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟的尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改善。
世界 - 太阳能市场报告
每年的新增装机需求从数百吉瓦到太瓦级不等，而太阳能发电量在短短几十年内可能会增长数十倍。尽管太阳能市场的增长数据无疑令人鼓舞，但仍有几个关键障碍阻碍着增长。劳动力的可用性、电网整合的限制、社会对无处不在的太阳能部署的接受度以及对化石燃料行业的持续支持等挑战阻碍了大规模太阳能发电的能力。太阳能发电量也需要在所有地区实现增长。应对这些挑战将大大有助于平滑太阳能的增长轨迹。通过这份旗舰级年度全球太阳能市场报告，ISA 旨在展示全球不同太阳能技术市场的发展情况，重点介绍各种太阳能应用的市场，研究现有的不同的未来光伏情景预测，并提供对全球支持太阳能的主要政策和工具的定性概述。
年度基因组学和人类遗传学的年度审查长阅读DNA测序：最新进展和剩余挑战
DNA测序在近几十年来彻底改变了医学。，对大型结构变化和重复DNA的分析是人类基因组的标志，受到短阅读技术的限制，读取长度为100-300 bp。长阅读测序（LRS）允许使用合成的实时测序和基于纳米孔的DI-ERCT电子测序进行实时测序，将人DNA片段的常规示例分别为数百个千倍酶对。lrs允许分析人类基因组中的大型结构变异和单倍型相分化，并能够发现和表征罕见的致病结构变异和重复探索。它最近还可以组装一个完整的，无处不在的人类基因组，该基因组包括以前棘手的区域，例如高度重复的centromeres和同源性杂技短臂。通过添加用于靶向富集，直接表观遗传DNA修饰检测和远程染色质分析方案，LRS有望在人类种群中引发对遗传多样性和致病突变的新时代。