摘要。气候变化评估社区依赖于广泛接受的风险及其组成部分的定义,例如危害,暴露和脆弱性,由著名的国际组织气候变化小组(IPCC)提供。这些年来,这些风险的定义一直在发生变化,并以一种一般和“常识”的形式提出,因为公共社会需要理解它们,并容纳了不同研究流所接受的风险概念。但是,这些定义在操作气候风险评估程序中已证明无效,这暴露了歧义的关键需求。本文通过解开IPCC最新定义和词汇表的基于的关于价值和风险(掩盖)的共同本体的定义和词汇表,以解决气候变化评估中的风险和同源概念的语义清晰度。这项研究为气候变化研究中的风险提供了更精确,更精致的本体论基础,可以更好地与场景和评估的复杂性保持一致,并通过支持更有效的沟通和对气候相关风险的更有效沟通和评估,从而有助于气候变化研究,并对其进行缓解和适应。
我的目的是表明,神通新柏拉图主义的大部分结构可以映射到超人类主义的结构中。神通结构中的许多概念可以映射到超人类主义结构中高度相似的对应物上。例如,神通灵魂的概念在超人类主义灵魂的概念中有一个对应物,神通之神在超人类主义之神中也有对应物。从神通术到超人类主义的映射倾向于保留关系和属性。神通灵魂与神通之神的关系就像超人类主义灵魂与超人类主义之神的关系一样。为了使这种映射更精确,我将表明,神通者和超人类主义者有许多共同的形而上学思想。他们有共同的目标和方法。许多神通实践在超人类主义实践中都有对应物。根据这种映射,超人类主义包含一个神通形象。我将其称为技术神通术。
再次被证明在微生物学领域非常有用,在微生物学领域中,自动化显着改善了抗菌易感性测试(AST)和细菌培养分析[36,37]。通过自动化板板,接种样品以及分析结果,自动化液体处理程序和孵化器(如BD Kiestra系统)的过程,进行了简化的微生物学操作[38,39]。这减少了样本分析期间污染的可能性,并提高了培养结果的准确性[25,40]。在加法机器人技术中,由于实验室医学的复杂性增长,机器人技术已经有助于实验室数据管理和工作流优化。机器人平台可以与LIS通信,以实时监控和控制样本状态,提高实验室生产力并减少延迟。(42)。通过快速测试,处理和报告样本,此集成确保了更精确和及时的诊断信息(43)。进一步增强了诊断结果的可靠性,数据给药的自动化也降低了数据输入错误的可能性(44)。
基因组工程正在重塑植物生物技术和农业。使用最近开发的基因编辑技术进行作物改良现在比以往任何时候都更容易、更快速、更精确。尽管马铃薯被认为是一种全球粮食安全作物,但它并没有从这些技术的多样化中获益足够多。栽培马铃薯的独特遗传特征,如四体遗传、高基因组杂合性和近交衰退,阻碍了这种重要作物的常规育种。因此,基因组编辑为马铃薯的性状改良提供了一套极好的工具。此外,使用特定的转化方案,可以设计出无转基因的商业品种。在这篇评论中,我们首先描述了马铃薯基因组编辑过去的成就,并强调了这些努力中缺失的一些方面。然后,我们讨论了马铃薯基因组编辑的技术挑战,并提出了克服这些困难的方法。最后,我们讨论了尚未在马铃薯中探索的基因组编辑应用,并指出了文献中缺失的一些途径。
确定样品化学成分的最重要信息是,分析物元素的凝聚相和原子化物会发射出从可见光到 X 射线波长范围内的辐射。在大多数情况下,都会观察和分析来自外层电子轨道的激发态发出的原子发射,因为它可以使定量分析更准确、更精确。等离子体发射光谱法,例如射频电感耦合等离子体发射光谱 (ICP-OES),是用于测定钢中除气态元素外的合金元素和杂质元素的典型分析工具,浓度范围从几十% 到几 ppm。1,2) ICP-OES 为钢铁制造业开发先进产品做出了贡献。 3,4) 另一方面,使用火花放电等离子体的等离子体发射光谱法 (SD-OES),通常称为 QuantVac (QV),5) 已用于钢铁生产中的现场/在线分析,并且特别适用于钢铁产品的质量和过程控制。6) ICP-OES 通常需要对样品进行预处理,包括酸分解和水溶解,而 SD-OES 可直接测定固体钢样品中的元素,这是该分析方法具有广泛应用的主要原因。
•探讨遗传变异如何影响个人代谢和对药物的反应方式的药物基因组学将扩大并允许个性化的药物治疗,从而导致更有效和有效的医疗保健。•病原体基因组数据将越来越多地用于患者,系统和国家一级的公共卫生系统中。•范围内的基因组研究正在提供对不同人群中疾病的遗传多样性和易感性的见解,并将越来越多地用于为公共卫生政策和疾病预防策略提供信息。•基因组数据库的持续扩展将进一步完善我们对疾病遗传基础的理解。这将使更精确和有针对性的疾病和治疗方法。•新生儿筛查 - 英国范围内的研究旨在研究在出生时进行的人口水平整体基因组测序的效用和可接受性,并将为未来的政策方向提供信息。•基因组学可以用作监测工具;使用生物标志物跟踪从心脏病发作到阿尔茨海默氏痴呆症的各种疾病的进展和治疗反应。
摘要:为了开发更精确、更实用的有效应用,必须在应用于情绪的心理学和工程学之间取得平衡。来自中枢和周围神经系统的信号已用于情绪识别,但它们的运作和它们之间的关系仍然未知。在此背景下,在目前的研究中,我们试图研究这两个系统的心理生物学,以便生成一个用于在效价维度上识别情绪的计算模型。为此,我们研究了 24 名受试者的脑电图 (EEG) 信号、心电图 (ECG) 信号和皮肤温度。对每种方法都进行了单独评估,在每种方法中都发现了积极和消极情绪的特征模式。在对每种方法进行特征选择后,分类结果表明,尽管可以在中枢和外周水平上对情绪进行分类,但多模态方法并没有改善仅通过 EEG 获得的结果。此外,通过按性别区分样本,我们发现大脑和外周反应在情绪处理方面存在差异;不过,男性和女性之间的差异仅在外周神经系统水平上明显。
毫无疑问,近年来肿瘤学取得了令人瞩目的发展,大大提高了患者的预期寿命。诊断技术、手术(越来越保守)和放射治疗(更精确且副作用更少)方面取得了重大进展。早期和晚期的药物治疗也有助于减少复发,甚至延长远处转移患者的生存时间,从而使癌症可以长期保持慢性状态。因此,必须将治疗合并症视为改善生活质量护理的重要组成部分。实体瘤患者约 50% 的死亡原因与感染有关 (1)。这些感染主要是细菌感染,其次是真菌和病毒感染。感染能够显著恶化患者的预后,导致癌症治疗中断,通过增加促炎细胞的比例改变肿瘤微环境 (TME),在使用抗生素、抗真菌药和抗病毒药后造成肠道菌群失调,总体上对患者的生活质量产生负面影响 (2)。尽管癌症患者因感染而死亡的风险增加了一倍以上,但感染可能会对患者的生活质量产生负面影响。
这项全面的综述探讨了人工智能(AI)在胃肠癌领域的变革性作用。胃肠道癌提出了独特的挑战,需要精确的诊断工具和个性化的治疗策略。利用AI,尤其是机器学习和深度学习算法,在革新早期检测,治疗计划,预后和药物开发方面具有巨大的潜力。对当前的研究和技术进步的分析强调了AI在广泛数据集中揭示复杂模式的能力,从而提供了可行的见解,从而提高了诊断准确性和治疗效率。强调了AI对胃肠癌景观的变革性影响,这表明范式向更精确和有针对性的癌症护理转变。结论强调了AI研究人员,医疗保健专业人员和决策者的持续研究工作和协作计划的必要性。通过促进跨学科的合作,我们可以浏览胃肠道癌症护理的不断发展的领域,采用AI的潜力改善患者的结果,并为更有效和个性化的癌症管理方法做出贡献。
在DNA复制过程中被识别为t)和尿嘧啶DNA糖基化酶抑制剂UGI(阻止尿嘧啶糖基化酶的U糖基化U的糖基化,从而导致碱基切除修复(Komor等,2016)。该融合蛋白专门针对C·G碱基对突变,以在单链引导RNA(SGRNA)的指导下进行T·碱基对;该蛋白质也称为胞嘧啶碱基编辑器(CBE)。cbe不会产生DNA双链断裂,而仅导致单个C·G碱基对的靶向突变为T·基对基对,因此比原始的CRISPR/CAS9基因组编辑技术更精确(Komor等人,2016年)。CBE预计在猪的遗传改善方面将更安全。迄今为止,CBE在猪的遗传修饰中的应用已取得了几个突破。尽管BES已成功地用于生产基因工程的猪(Li等,2018; Xie等,2019; Wang等,2020),但过去使用的BES(例如BE3)被证明会引起高比例的
