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酿酒酵母和新兴酵母菌种合成生物学工具和组装方法的标准化
摘要：利用工程原理重新设计生物体是合成生物学 (SynBio) 的目的之一，因此实验方法和 DNA 部件的标准化变得越来越必要。专注于酿酒酵母工程的合成生物学界一直处于这一领域的前沿，构想出了几种被该界广泛采用的特征明确的合成生物学工具包。在本综述中，我们将讨论为酿酒酵母开发的分子方法和工具包对所需标准化工作的贡献。此外，我们还回顾了为新兴非常规酵母物种设计的工具包，包括解脂耶氏酵母 (Yarrowia lipolytica)、Komagataella phaffii 和马克斯克鲁维酵母 (Kluyveromyces marxianus)。毫无疑问，这些工具包中强调的特征化 DNA 部件与标准化组装策略相结合，极大地促进了许多代谢工程和诊断应用等的快速发展。尽管在常见酵母基因组工程中部署合成生物学的能力不断增强，但酵母界在生物自动化等更复杂、更精细的应用中还有很长的路要走。关键词：标准化、特性、生物部件、酵母工具包、合成生物学、自动化
基于MTPI自动转移学习的深层网络自动训练方法和D
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中，以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是，手动参数培训需要反复试验成本（T＆E），现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构，这在非结构化环境中是低实用性的，例如干山谷环境（DTV）。因此，这项研究合并了转移学习（MTPI，最大转移电位指数法）和RL（MTSA强化学习，多汤普森采样算法）在数据集自动启动和网络中自动培训，以降低人类的经验和T＆E。首先，为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗，使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件（MTPI条件），这表明随后的迭代仅需要2.30％的数据集和6.31％的时间成本。然后，在MTPI条件（MTSA-MTPI）中提高了MTSA至自动提高数据集，结果显示准确性（人为误差）提高了16.0％，标准误差降低了20.9％（T＆E成本）。最后，MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络（例如FCN，SEG-NET，U-NET和SEG-RES-NET 50），并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2％WPA（准确性）和90.9％的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法，该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
翻译方法 Elie Bou Assi1,2*，Kaspar ...
请注意，本文计划在 ICTALS 2022 特别版中发表。致谢：我们感谢伯尔尼大学、Inselspital、伯尔尼大学医院、癫痫研究联盟、瑞士国家科学基金会 (SNF)、UCB、FHC、Wyss 生物和神经工程中心、美国癫痫协会 (AES)、CURE 癫痫基金会、Ripple neuro、Sintetica、DIXI medical、UNEEG medical 和 NeuroPace 通过无限制的教育捐款为伯尔尼 ICTALS 2022 会议提供慷慨赞助。AR 和 KS 感谢 SNF 拨款 200800 的支持。CR 感谢 SNF 通过拨款 204593 提供的支持。EBA 感谢数据价值研究所 (IVADO, 51627) 和蒙特利尔大学医院研究中心 (CRCHUM, 51616) 的资金支持。利益冲突：Elie Bou Assi、Kaspar Schindler、Christophe de Bézenac、Simon S. Keller、Émile Lemoine、Abbas Rahimi、Mahsa Shoaran 和 Christian Rummel 没有利益冲突需要披露。
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
Allbirds产品碳足迹方法
●当我们努力使我们的材料和制造假设尽可能针对供应链，在某些情况下（由于缺乏数据），我们使用了全球行业平均值。●当我们使用一系列数据源时，范围和方法中可能存在差异。我们会尽力确保来自不同来源的价值是可比的，尽管有时我们无法确认。在这些情况下，我们选择保守的假设来代表最高可能的碳足迹。●收集用于产品使用的数据是具有挑战性的，因为根据消费者的行为，可以在整个产品的生活中发生各种各样的动作。，我们对产品一生中的洗涤和干循环数量进行了保守假设，我们正在努力更好地衡量和影响客户如何照顾Allbirds产品。●我们的模型当前仅测量全球变暖潜力，CO 2 E，但我们正在努力合并其他指标（例如水，废物）。
肿瘤学药物再利用的计算方法
药物开发需要时间，而且通常无法满足当今医疗保健的需求。这主要是因为将新药推向市场需要很长时间、从头药物开发的成本惊人以及开发过程中的高流失率 ( 1 )。目前对药物开发的估计表明，将新化学实体 (NCE) 开发成实际药物需要超过 12 年的时间和超过 1 亿美元 ( 2 )。即使投入了如此多的资源，也只有不到 2% 的 NCE 能够开发成药物（98% 的流失）。药物开发失败的主要原因是缺乏安全性和有效性 ( 3 )。在进行临床前研究以确定可行性之后，NCE 必须通过严格的 I 期和 II 期试验，才能在临床环境中建立良好的毒理学和药理学特征。少数通过 I 期和 II 期临床试验审查的候选药物将进入 III 期试验，以验证其在大量处于特定疾病不同阶段和合并症的患者中的临床疗效。减轻围绕新药发现和开发的不确定性，并简化临床试验流程是肿瘤学的必需品，因为癌症仍然是全球主要的公共卫生问题。一种可能的解决方案是
美国地方法院
1 “审判法院具有管理权，这种权力被描述为‘每个法院固有的权力，可以控制其案件的处理，为自己、律师和诉讼当事人节省时间和精力。’”In re Air Crash Disaster at Fla. Everglades on Dec. 29, 1972 , 549 F.2d 1006, 1012 (5th Cir. 1977)（引用 Landis v. N. Am. Co. , 299 US 248, 254 (1936)）；参见 Bonner v. City of Prichard , 661 F.2d 1206, 1209 (11th Cir. 1981)（采用 1981 年 10 月 1 日之前所有第五巡回法院的判决作为有约束力的先例）。法院注意到，所有三名被告均已出庭，因此已注意到该动议，该动议由原告使用法院的案件管理/电子案件档案 (CM/ECF) 系统以电子方式提交。（参见文件 8、9）；地方规则 6.02(b)。
我们专注和负责任的量子计算方法
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用，量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全，更高效的催化剂，并使人们和环境受益。例如，氨是世界上最常见的工业化学物质之一，用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨，我们将无法维持世界当前的人口。但是，氨产生需要令人难以置信的高温和压力，并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3％。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
sta303数据分析方法2
**与课程讲师的所有沟通都应通过sta303@course.utoronto.ca将课程发送到课程。仅在正常工作时间内监视此电子邮件（即星期一至周五上午9点至下午5点）。请最多允许24-48小时以进行回复。