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健康筛查结肠镜检查后的自由生活食物摄入量和肠道菌群的再现
1目标：微生物组的作用已与各种医学2条件有关。结肠镜检查后，已知发生结肠微生物负荷的重生，3然而，肠4制剂后尚未研究自然重生的质量和时机。此外，尚无研究记录详细的自由生活饮食摄入量，并在骨镜后同时使用肠道微生物组重生。在这里，我们试图确定相对于饮食摄入的6个早期重生模式。方法：健康的成年人（n = 15 [4雌性/11雄性]，BMI = 27.2±3.9 kg/m 2，年龄51.4±7.2 y）计划在密苏里州大学的胃肠病学诊所招募筛查8结肠镜检查。9在结肠镜检查（基线）的两周内，受试者完成了3天的详细食物记录10。后骨镜检查，受试者吃的自由饮食和详细的食物记录在第0、1、2、4、7、10和13天收集了11个。粪便样品是在骨内镜检查前的，并在第12天的第3、5、8、11和14天获得。肠道微生物组组成。结果：在手术后的5天内，受试者报告了14个相对于基线消耗的总能量更多的总能量，大概是为了弥补肠prep期间发生的低15能量摄入量。在基线时，纤维摄入量（21.0±9.1 g/d）比结肠镜检查当天高16，第0天（16.1±11.2，p = 0.0159）。此后，每日纤维17摄入量与基线相同。使用加权和未加权差异的主坐标分析观察到了18个标志性的微生物组β多样性（p = 0.0001，19 f = 15.23，单向Permanova）。精选的分类单群被枯竭后骨内镜检查（例如，杆菌中的20个）。具体而言，在21天和第3天的粪便样品之间观察到时间的显着影响（成对P = 0.0013，F = 2.9）。这些变化趋向于第5天返回22返回基线，随后的样本，使用加权差异分析（Bray-Curtis）测试23时，分类单元与基线相似。结论：这些结果定量24证明了微生物相对丰度和25种多样性的显着变化的幅度。手术后的26纤维摄入量的变化对齐的时间安排。这些数据突出了27次筛查结肠镜检查后在重建健康微生物组后的营养重要性。28 29关键字：结肠镜检查；结肠准备；微生物变异性；食物摄入；微生物30组成；微生物重生。
世纪尺度的碳固换通量整个海洋由生物泵
海洋生物地球运动员组碳固隔机制中的碳泵。最初创建了这一问题，目的是解释在全球海洋45中观察到的DIC浓度增加，因此没有考虑有机碳在沉积物中的储存。后来将碳泵应用于海洋碳固换，在这种情况下，其定义包括有机碳转运到海洋内部，可能是沉积物。的确，IPCC 7对海洋碳泵的定义如下：溶解度泵是“一种物理化学过程，将溶解的无机碳从海面传递到其内部[…]的内部[...]驱动，主要由二氧化碳的溶解度驱动（CO 2）[CO 2）[…]和大型，热量，热氢键模式的海洋循环”;碳酸盐泵由“碳酸盐的生物形成，主要是由浮游生物产生的生物矿物质颗粒，这些颗粒沉入海洋内部，可能是沉积物[…]伴随着CO 2释放到周围的水，后来又释放到了大气中”；这是本研究的重点，生物碳泵将POC和DOC运送到“海洋内部，可能是沉积物”。
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。
智能相互作用的由生物启发的事件驱动的机械发光传感器
事件驱动的传感器对于实时应用至关重要，但是当前技术的集成面临着诸如高成本，复杂信号处理和噪声脆弱性之类的限制。这项工作引入了一个由生物启发的机械发光视觉传感器，该传感器使标准基于框架的摄像头能够通过仅在机械应力下发射光执行事件驱动的传感，从而充当事件触发器。从犬齿的生物力学中汲取灵感，传感器利用杆状图案阵列来增强机械发光信号灵敏度并扩大接触表面积。此外，设计支持机器学习的算法旨在实时准确分析相互作用触发的机械发光信号。传感器被整合到四倍的机器人的口腔界面中，显示出增强的交互式功能。该系统成功地分类了八个互动活动，平均精度为92.68％。综合测试验证了传感器在捕获动态触觉信号并扩大与环境相互作用时机器人的应用范围时的效率。
重新构想安全：由生成式人工智能驱动的新时代
本报告旨在全面分析网络安全形势的现状，特别关注生成式人工智能技术的集成。随着网络威胁不断演变和升级，组织必须调整其安全策略以保护其资产并在数字时代保持信任。本报告旨在强调生成式人工智能在加强网络安全措施方面带来的挑战和机遇，同时也研究印度安全形势中的新兴趋势。
水生环境中自由生活的变形虫的社交生活
自由生活的变形虫（FLA）在自然界和人造环境中很普遍，它们可以通过形成囊肿在恶劣的条件下生存。研究发现，一些FLA物种能够显示出对人类健康的致病性，导致中枢神经系统，眼睛等严重感染。回收率极低。因此，必须在环境栖息地建立FLA的监视框架。许多研究调查了独立FLA的风险，但FLA与周围微生物之间的相互作用确定了生态系统中的微生物群落，并在很大程度上影响了公共卫生。在这里，我们系统地讨论了FLA和不同类型的微生物之间的相互作用，以及对环境中FLA的行为和健康风险的相应影响。特别是细菌，病毒和真核生物可以与FLA相互作用，并引起对FLA感染性的增强或抑制的影响，以及微生物社区的变化。因此，考虑到环境中FLA和其他微生物的共存对于降低环境健康风险至关重要。
由生成式人工智能驱动的营销、销售和服务
BMW 正在使用名为 EKHO 的生成式 AI 平台来简化选择汽车功能和选项的过程。在油漆、技术、内饰和配件之间，有近 1000 万种可能的汽车配置，而且并非所有配置都相互兼容。过去，BMW 销售人员会查阅不同的实体手册来了解可能的配置，并帮助客户装备他们的新车。在购买新车的兴奋中，这花费了大量时间。现在销售人员会询问 EKHO。EKHO 利用适用的知识库来汇总相关的配置选项，然后根据后续问题微调答案。EKHO 已经将这个耗时的步骤减少了 30%，让销售人员有更多时间与客户沟通。
主动自由生活的微巴拉齐微生物组在很大程度上由稀有的表面分类群
假定一个持续的微生物种子库来维持海洋生物圈，最近的发现表明，海洋表面中存在的原核分类群在整个水柱中占主导地位的原核群落。然而，环境条件对原核生物的活性产生了严格的控制，并且已知这些条件的急剧变化从表面到深水发生。总（DNA）和活动的同时表征（即具有蛋白质合成的潜力，RNA）在分布在热带和亚热带全球海洋中的13个站点的自由生活社区使我们能够评估它们沿水柱沿水柱的结构和多样性的变化。我们观察到，在垂直梯度上，主动社区比总体社区更相似。从活性和总体社区的垂直连通性观察，我们发现在表面上检测到的分类单元有时占低质体水的活性微生物组的75％以上（平均为50％）。这些活性分类单元通常在表面很少见，代表了所有表面分类单元的一小部分。我们的发现表明，环境条件的急剧变化会导致大部分表面分类单元的失活和消失，但是某些表面稀有的分类群保持活跃（或具有蛋白质合成的潜力）并占据了沐浴型活性微生物组。
翻译学院和行业合作伙伴团队邀请您参加由生物制药公司UCB提供的一系列研讨会中的第二名。
与行业合作伙伴团队和IP和许可团队一起，我们构成了创新@King的一部分。通过行业合作伙伴团队，我们与生物制药公司UCB合作，提供一系列讲习班，以提高从行业角度来提高对转化发展之旅的认识和理解。一系列研讨会也将涵盖：
无线可穿戴生态系统用于自由生活动物的社交网络分析
摘要 - 了解动物社会系统的动态需要研究接触和相互作用的变化，这受环境条件，资源可用性和捕食风险以及其他因素以及其他因素的影响。传统（直接）观察方法有局限性，但是传感器技术和数据分析的进步为研究这些复杂系统在自然主义环境中研究这些复杂系统提供了前所未有的机会。接近日志记录和跟踪设备，捕获运动，温度和社交互动，提供了无创的手段来量化行为并开发动物社交网络的经验模型。然而，挑战仍然在整合不同的数据类型，结合更多的传感器模式以及解决后勤约束。为了解决这些差距，我们开发了一个具有新功能的无线可穿戴传感器系统（称为“ juxta”），包括模块化电池组，用于组合数据类型的内存管理，可重新配置的部署模式以及用于数据收集的智能手机应用程序。我们介绍了一项有关草原田鼠（Microtus ochrogaster）的试点研究的数据，该研究表现出相对复杂的社会行为。我们证明了juxta的潜力增加了我们对自由生活动物的社交网络和行为的理解。此外，我们提出了一个框架，以指导将来的研究融合时间，空间和事件驱动数据。通过利用无线技术，电池效率和智能传感方式，我们的可穿戴生态系统为动物社交网络研究中的实时，高分辨率的数据捕获和分析提供了可扩展的解决方案，为探索跨物种和环境的复杂社会动态开辟了新的途径。