XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标的
农业排放对可持续发展议程13的目标的影响：东非气候行动战略
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by-nc-nd/4。0/。
在超快时标的分子中控制电子
为了克服这一挑战，研究人员使用了Terahertz Light脉冲，这种光脉冲频率远低于可见光。这些脉冲会导致电子在分子和可以操纵单个分子的专用显微镜的金属尖端之间移动，从而使团队可以去除或添加电子。这种新方法提供了一种不仅以可控方式控制激子的方法，既快速又精确，而且还可以控制其他重要的分子状态，这些状态对于化学反应，能量传递和许多其他过程至关重要。该团队还证明了人眼看不见的Terahertz Light可以在分子中转化为可见光，从而揭示了一种新颖的方式，可以通过分子能量变化将一种类型的光转化为另一种光。
医学合成数据中隐私和实用性指标的范围审查
合成数据的使用是一种有前途的解决方案，可在解决隐私问题时促进与健康相关数据的共享和再利用。但是，在系统地评估合成数据的隐私和实用性的标准化方法上仍然没有共识，这阻碍了其更广泛的采用。在这项工作中，我们介绍了评估合成健康相关数据的当前方法的全面审查和系统化，重点介绍了隐私和实用性方面。我们的发现表明，有多种方法可以评估合成数据的实用性，但是在哪种情况下，没有共识是最佳的。此外，我们发现本综述中包括的大多数研究都不评估合成数据提供的隐私保护，以及那些通常会大大低估了风险的隐私保护。
智力：鼠标的发展和观点
Intellicage for Mice是一个配备了四个角结构的啮齿动物家庭笼，该结构具有对称的双面板，可在两侧的每个侧面的操作条件，无论是通过奖励（获得水）或厌恶（非pain刺刺激：空气泵，LED灯，LED灯）。使用皮下植入的发音器单独记录瓶乳头的角探，鼻子戳和实际的舔，用于rfid鉴定在同一家居笼中容纳多达16只成年小鼠。这允许记录小鼠的单个笼子内活动，并使用在多功能图形用户界面上设计的工作流程在角落中应用奖励/惩罚操作方案方案。智力开发具有四个根源：（i）对分析小鼠行为的标准方法的不满，包括标准化和可重复性问题，（ii）对处理和住房动物福利问题的反应，（iii）小鼠模型的增加产生了对单小鼠的经典手动行为表型的高度工作负担。和（iv），对室外环境中应答器切割小鼠的研究发现，在小鼠模型中，与实验室经典测试所观察到的小鼠模型中的遗传行为差异明显。后者的观察对于在社会群体中开发房屋式测试很重要，因为它们与传统的信念相矛盾，即必须在社会隔离下对动物进行测试，以防止其他团体成员受到干扰。使用智能确实减少了经典测试的数量，而其灵活性在全球范围内广泛的应用中被证明，包括跨大陆并行测试。本质上，出现了两条测试：在筛查新遗传模型的智能中对自发行为的复杂分析，以及在许多行为神经科学领域的假设检验。即将到来的Intellicage的发展旨在改善学习角和录像带的刺激呈现，并在智能中进行社交互动。它的主要优势是（i）小鼠生活在社会环境中，并且没有压力进行实验，（ii）研究不受时间的限制，并且可以在没有人类的情况下进行，它会增加全球行为表型的可重复性，以及（iv），（iv）允许对笼子的工业标准化进行回顾，这些工具范围允许了新的概况分析。
使用疟原虫作为筛选疟原虫血液阶段疟疾疫苗靶标的模型揭示了新的候选
疟原虫造成非洲以外的大多数疟疾病例。与p不同。恶意，p。Vivax生命周期包括休眠的肝脏，催眠症，在没有蚊子传播的情况下会引起感染。一种针对p的有效疫苗。Vivax血液阶段将限制这种复发感染的症状和病理，因此可能在控制该物种的控制中起关键作用。p。vivax落后于p。恶性菌，有许多识别的tar-得到了几个转换为II期测试。相比之下，只有一个p。基于Divax血液阶段疫苗基于DUFFY结合蛋白（PVDBP）的候选疫苗已达到IA期，这在很大程度上是因为缺乏p的持续体外培养系统。Vivax限制了新候选人的系统筛选。我们使用了p之间的密切系统发育关系。vivax和p。knowlesi（人类红细胞中存在体外培养系统），以测试系统反疫苗学的可扩展性以识别和确定p的优先级。Vivax血液阶段目标。p。在哺乳动物的表达系统中，预测在红细胞侵袭中起作用的可在红细胞侵袭中起作用。 这些抗原中的八种用于产生多克隆抗体，这些抗体被筛选，以识别p中的直系同源蛋白的能力。 knowlesi。 knowlesi和嵌合p。 knowlesi基因与他们的p。在哺乳动物的表达系统中，预测在红细胞侵袭中起作用的可在红细胞侵袭中起作用。这些抗原中的八种用于产生多克隆抗体，这些抗体被筛选，以识别p中的直系同源蛋白的能力。knowlesi。knowlesi和嵌合p。knowlesi基因与他们的p。然后对这些抗体进行了测试，以抑制两种野生型P的生长和侵袭。使用CRISPR/CAS9进行修改以交换p。Vivax直系同源物。诱导抑制抗体的候选者
“促进循环经济行动和协同作用，以提高对可持续发展目标的野心：来自东南亚的见解”
消费和生产（SCP） - 确实在整个可持续发展目标方面协同效益。此外，前瞻性，创新的业务和其他组织已经开始采用循环经济实践和技术，而这反过来又是针对东南亚地区循环经济过渡的业务行动。该活动将汇集政策制定者和利益相关者，以讨论与可持续发展目标（SDG）8紧密结合的循环经济的重要性，该目标强调促进所有人促进包容性，可持续的经济增长，就业和体面的工作，SDG9对创新和SDG12在可持续消费和生产方面。循环概念和最佳实践应嵌入经济体系，政府，企业和社区中，以创造一种弹性，资源有效的经济。
人类突变体潜在药物靶标的硅内方法...
摘要：由于对有效的治疗干预措施的需求不断增长，计算方法被用于药物发现中。这项工作的重点是使用一种硅胶方法来寻找可能的药物靶标，并检查它们如何与人类突变体复合物中的AG-881（Vorasidenib）抑制剂和NADPH相互作用。我们使用分子对接，结构验证和毒性预测评估了Tovorafenib和姜黄素作为可能的治疗剂的有效性。cb-dock用于分子对接。使用Pymol计算用于结构稳定性分析的根平方偏差（RMSD）。为了确定所选化合物的安全性，使用毒素毒性鉴定进行了毒性评估。我们的结果表明，姜黄素和Tovorafenib在目标稳定性分析中都表现出令人鼓舞的结合亲和力和结构稳定性。使用正毒素进行毒性评估，以确定所选化合物的安全性。我们的发现表明，Tovorafenib和姜黄素在靶复合物中都表现出有希望的结合亲和力和结构稳定性，姜黄素表现出良好的毒性特征。这项研究强调了计算药物发现在识别新型治疗候选者中的潜力，这有助于精确医学的发展。关键字：分子对接；结合亲和力； Tovorafenib;药效团建模；结构分析； AG-881抑制剂
gimap：计算配对CRISPR目标的遗传相互作用
描述有助于在复杂的遗传实验中找到有意义的模式。第一个GIMAP从配对的CRISPR（群集的定期间隔短壁画重复序列）中获取数据，该屏幕已预处理到计数配对GRNA的计数表（指南ribonucleic Acid）读取。当残疾基因或成对的基因或对时，IN-POT数据将具有细胞计数的细胞计数。“ GIMAP”套件的输出是遗传互动得分，它是观察到的CRISPR评分与被指出的CRISPR评分之间的距离。预期的CRISPR分数是我们对两个无关基因的CRISPR values的期望。越远，观察到的CRISPR得分是从其表达的得分中，我们越怀疑遗传相互作用。这项包装中的工作基于弗雷德·哈钦森癌症Center（2021）的Alice Berger实验室的原始研究。
在基于目标的药物相似性网络中发现新的药物特性
尽管生物信息学、系统生物学和机器学习最近取得了进展，但准确预测药物特性仍然是一个悬而未决的问题。事实上，由于生物环境是一个复杂的系统，传统的基于化学结构知识的方法无法完全解释药物与生物靶标之间相互作用的性质。因此，在本文中，我们提出了一种无监督机器学习方法，该方法使用我们了解的有关药物-靶标相互作用的信息来推断药物特性。为此，我们根据药物-靶标相互作用定义药物相似性，并根据药物-药物相似性关系构建加权药物-药物相似性网络。使用能量模型网络布局，我们生成与特定、主要药物特性相关的药物社区。然而，这些社区中 13.59% 的药物似乎与主要药理特性不匹配。因此，我们将它们视为药物重新利用的提示。测试所有这些重新利用提示所需的资源相当可观。因此，我们引入了一种基于中介性/度节点中心性的优先级机制。通过使用介数/度作为药物再利用潜力的指标，我们确定药物甲丙氨酯可能是一种抗真菌药物。最后，我们使用基于分子对接的稳健测试程序进一步确认甲丙氨酯的再利用能力。
使用患者报告的结果指标的定量研究的反应转移结果：描述性系统评价
摘要目的本系统综述的目的是描述反应转移效应的流行率和幅度，用于不同的响应转移方法，人群，研究设计和患者报告的结果指标（PROM）s。方法在Medline，Psycinfo，Cinahl，Emahl，Embase，社会科学引文指数和论文和本次全球范围内进行了文献搜索，以识别2021年以前发布的Proms的纵向定量研究。根据报告的统计信息或手稿中所述，确定了每个响应转移效应（效应大小，R平方或受访者的百分比）。在两个分析级别（研究和效应水平），重新校准和重新定位/重新概念化/重新概念化以及不同的反应转移方法以及种群，研究设计和舞会特征下，总结了响应转移效应的流行和响应效果的幅度。进行了两次分析：（a）包括所有研究和样本，以及（b）仅包括无关研究和独立样本。150项研究的结果包括研究，130（86.7％）检测到了反应转移效应。在研究的4868效应中，793（16.3％）揭示了反应转移。可以确定105个研究（70.0％）的效应尺寸，总共有1130个效果，其中537（47.5％）导致响应转移的检测。效果大小差异很大，大多数重新校准效应大小（Cohen's D）在0.20至0.30之间，并且在整个特征中，重置重新定位/重新概念化效应的中位数较少超过0.15。从无关的研究中获得了相似的结果。结论结果引起人们对理解响应转移结果的理解的需求的关注：谁会经历响应变化，在何种情况下以及在哪些情况下？