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动力与精准的结合 - Elite Motion
Elite Motion® 推出了 Hypergear X®，这是传动系统发展史上的里程碑。这种先进的减速和倍增系统是多年研究和开发的成果，旨在超越传统减速器的极限，为性能和效率树立新标准。凭借其“正在申请专利”的技术，Hypergear X® 具有独特的能力，可以适应各种工业应用，从自动化和机器人到航空航天和可再生能源。它以各种传动比提供最佳动力传输，兼具坚固性和操作灵活性。除了卓越的性能外，Hypergear X® 还体现了我们对可持续发展的承诺。它降低了能源消耗并使用可持续材料，促进了更环保的工业运营。了解 Hypergear X® 如何改变您的运营，提高效率和可持续性。
2024-精准地热钻探 PTA
地热系统可节省能源，并支持 GSA 实现到 2045 年实现联邦房地产投资组合电气化的目标。GSA 的 1,500 栋建筑中有许多位于无法使用地热系统的城市地区。减少钻孔面积可节省宝贵的土地空间并扩大地热利用的机会。纽约市一座历史建筑的供应商案例研究显示，通过实施地热，温室气体排放量减少了 41%，供暖能耗减少了 60%，制冷能耗减少了 18%。新的钻井技术可最大限度地减少灰尘、噪音和振动，从而减少对有人居住空间的干扰。
电遗传学：精准医疗的新途径
1. Hongo, M. 和 Iwahara, M. 电激发方法在 l-谷氨酸发酵中的应用。农业生物化学 43，2075–2081（1979 年）。2. Weber, W. 等人。合成哺乳动物电遗传转录电路。核酸研究 37，e33（2009 年）。3. Mansouri, M. 和 Fussenegger, M. 电遗传学：结合合成生物学和电子学远程控制哺乳动物设计细胞的行为。化学生物学观点 68，102151（2022 年）。4. Fussenegger, BG, Martin。用于体内表达治疗性蛋白质的设计细胞。 BioProcess International https://www.bioprocessintl.com/expression-platforms/designer-cells-for-in-vivo-expression-of-therapeutic-proteins-emerging-applications-based-on-gene-circuits (2023)。5. Krawczyk, K. 等人。电遗传细胞胰岛素释放用于 1 型糖尿病的实时血糖控制
精准肿瘤学的进展与挑战 - ijrpr
肿瘤学领域以识别和靶向生物标志物为基础。精准医疗的大部分内容是针对靶向治疗，如果没有生物标志物识别，靶向治疗是不可能的。用于预测检查点抑制剂反应性的众多生物标志物包括肿瘤突变负荷 (TMB)、错配修复基因缺陷、微卫星不稳定性 (MSI)、PBRM1 分子改变和 PD-L1 扩增等。除了错配修复基因缺陷和高微卫星不稳定性外，高 TMB（尤其是 ≥20 个突变/mb）在准确预测检查点抑制剂的益处方面显示出希望。当 TMB 水平升高时，接受免疫治疗的患者的总体生存率会提高。然而，一些研究对 TMB 作为生物标志物的精确度提出了质疑，因为 MSI-H 正在取代它。
社论：人工智能助力精准医疗 - NSF-PAR
（CBCT），对 40 名术后头颈癌患者进行了训练。开发的 DCNN 在 Hounsfield 单位 (HU) 精度、图像对比度和 OAR 描绘精度方面提高了 CBCT。Jensen 等人使用 100 名前列腺癌患者队列证明，他们的新机器学习模型可用于快速估计癌症放射治疗中可行剂量目标的帕累托集，这可以直接加速治疗计划过程，并通过留出更多时间进行计划细化来间接提高最终计划质量。他们的模型通过利用优化优先级和输出初始化优于现有的机器学习技术。作为首次尝试，Mistro 等人已经证明知识模型可以有效地用作教学辅助工具，使缺乏经验的规划者在不到 2 天的时间内达到接近经验丰富的规划者的水平。拟议的辅导系统可以作为 AI 生态系统的重要组成部分，使临床医生能够有效、自信地使用基于知识的规划进行个性化放射治疗。基于 85 个训练案例和 15 个测试案例，Wang 等人展示了一种用于胰腺立体定向放射治疗 (SBRT) 规划的新型深度学习框架，该框架可以预测每个光束的通量图，从而绕过冗长的逆优化过程。在他们的工作中，Barua 等人证明了多元功能主成分分析 (MFPCA) 方法可用于表征接受辐射的下颌亚体积的时间轨迹。他们的工作表明，从放射治疗前后连续 CT 扫描中获得的放射组学特征的时间轨迹与放射治疗引起的下颌损伤相关，这可用于帮助早期治疗骨放射性坏死，这是口咽癌患者放射治疗的主要副作用。在一篇小型评论中，Luo 总结了目前用于预测宫颈癌结果的三种主要方法：统计模型、医学图像和机器学习，并讨论了使临床结果预测更准确、更可靠和更实用的一些挑战。
融合教学法的人工智能助力精准教育
参考文献：Wanichsan, D.、Panjaburee, P.*、Laosinchai, P.、Triampo, W. 和 Chookaew, S. (2012)。基于增强概念-效果关系模型的多数密度方法，通过多位专家合作开发测试和诊断系统。应用专家系统，39 (9)，8380-8388。（SCI、SSCI、SCOPUS、Q1）
精准农业和灌溉——当前美国观点
精准农业与灌溉 – 美国当前观点 Steven R. Evett，美国农业部农业研究局自然资源与可持续农业系统代理副局长，steve.evett@ars.usda.gov Susan A. O’Shaughnessy，美国农业部农业研究局农业研究工程师，P.O.抽屉 10，2300 Experimental Station Road，Bushland，TX 79102，美国，Susan.O’Shaughnessy@ars.usda.gov Manuel A. Andrade，美国农业部农业研究局赞助的橡树岭科学与教育研究所农业研究工程师，P.O.抽屉 10，2300 Experimental Station Road，Bushland，TX 79102，美国，Alejandro.Andrade@ars.usda.gov 摘要。精准农业 (PA) 作为农业经营的概念框架，满足了管理农场、流域、区域和国际范围内田间和田间变异的需求。自 20 世纪 80 年代美国现代 PA 诞生以来，PA 的使用方式、所涉及的目标以及支持它的技术发生了巨大变化。全球定位系统 (GPS) 可供公众使用。结合最初为卫星图像开发的地理信息系统 (GIS) 计算机技术，PA 成为农民规划特定地点农业经营的主流工具，早期包括施肥，其次是播种率、种子品种、农药喷洒，现在是特定地点灌溉。配备 GPS 转向和位置感知监督控制系统的设备允许将预先确定的场地特定处方图下载到设备中，并用于关闭喷洒系统，例如，当喷洒系统经过水道时。支持 GPS 的收割设备生成的产量图是用于场地特定管理的第一批数据之一，由于缺乏共变现场数据和基于土壤时空特性如何影响植物发育的充分决策支持系统 (DSS)，结果往往令人困惑。然而，这种被动和间接的 PA 已经发展到提供更强大的解决方案，例如，根据地理参考土壤采样提供可变速率施肥，从而生成肥料需求处方图。或者另一个例子，基于多卫星传感器融合的 30 米分辨率作物用水图进行空间可变灌溉管理。许多较为成功的 PA 技术都涉及机载传感器系统，该系统将数据提供给嵌入式计算平台，从而对设备进行实时调整。此类主动和直接 PA 系统使用现代技术，例如，在有杂草时打开喷洒设备，否则关闭，或者在非生物胁迫传感器指示作物缺水时打开可变速率灌溉喷嘴。此类监控和数据采集 (SCADA) 系统依赖于基于对生物物理学和生物系统的复杂理解的算法。如今，计算能力、数据采集和管理基础设施、新建模范式和空间决策支持系统的融合为 PA 带来了新的可能性。PA 服务的提供者现在包括从国家到地方各级的政府机构、私人提供者（通常使用来自政府地面、空中和卫星传感系统的公开数据）、大学推广系统和农民合作社。数据来源范围从公共领域到农民或第三方持有的私人数据。有关数据标准、数据共享、数据所有权以及公共和私人权利的问题进一步增加了现代 PA 的复杂性，但公共和私人机构都在积极解决这些问题。
针对细胞类型特异性靶向的精准干预是……
免疫检查点阻断代表了人类癌症治疗的突破，但只有少数患者从这种疗法中获得临床益处。一个关键问题是如何将以沙漠或抑制性免疫为特征的“冷”肿瘤塑造成“热”表型 [1]。环 GMP-AMP 合酶 - 干扰素基因刺激因子 (cGAS-STING) 通路是先天免疫感应的基本调节器，有可能通过激活多种细胞类型（包括树突状细胞、单核细胞甚至肿瘤细胞）中的 I 型干扰素 (IFN) 依赖性反应来增强肿瘤排斥 [2]，这在许多用干扰素基因刺激因子 (STING) 激活疗法治疗的临床前小鼠肿瘤模型中得到了证实。已经开发了大量 STING 激动剂，其中数十种已进入临床试验，但到目前为止，它们都没有显示出有希望的结果，即使与抗程序性死亡 1 (PD-1) 结合也是如此。其潜在机制在很大程度上是未知的。现在，Li 等人在最近的《自然》研究文章中向我们展示了他们令人鼓舞的发现，即全身性地递送 STING 激动剂可通过 B 细胞衍生的白细胞介素 (IL)-35 抑制自然杀伤 (NK) 细胞介导的抗肿瘤反应，这种方式依赖于干扰素调节因子 3 (IRF3)，但不依赖于 I 型干扰素 [3]。他们首先在患有胰腺导管腺癌的小鼠中全身性地递送多种 STING 激动剂。
通过精准基因组编辑促进作物育种
全球气候变化以及不利的非生物和生物因素正在限制农业生产力，因此加大了作物科学家在满足全球粮食供应日益增长的需求方面面临的挑战。通过植物育种将应用遗传学引入农业，促进了杂交品种的开发，提高了作物的生产率。然而，利用现有基因库开发新品种对作物育种者来说是一个挑战。基因工程有可能通过将新基因引入作物来拓宽遗传多样性。但将外来 DNA 随机插入植物的核基因组通常会导致转基因沉默。植物育种领域的最新进展包括开发一种称为基因组编辑的新型育种技术。基因组编辑技术已经成为一种强有力的工具，可以在基因组的特定位点精确修改作物基因组，这一直是植物育种者的长期目标。目标基因组的精确修改、基因组编辑植物中不存在外来 DNA 以及基因组修改方法更快更便宜是基因组编辑技术的显著特点，导致其在不到十年的时间内广泛应用于作物育种。本综述重点介绍通过精准基因组编辑在作物育种方面的进展。本综述包括：作物改良的不同育种方法概述；基因组编辑工具及其作用机制和最广泛使用的基因组编辑技术 CRISPR/Cas9 在作物改良中的应用，特别是用于改良农艺性状，例如抗病性、非生物胁迫耐受性、除草剂耐受性、产量和品质提高、减少抗营养物质和延长保质期；以及基因组编辑作物监管部门批准的最新情况。本综述还为通过精准基因组编辑开发高产气候适应性作物提供了启示。
精准发酵：澳大利亚食品的未来 | FaBA
一个典型的例子是联合利华开发的冰结构蛋白，这项技术在 21 世纪中期彻底改变了冰淇淋的生产方式。这些蛋白质可以与冰晶结合，保护生物体免受冰冻条件下的伤害，因此也被称为抗冻蛋白 [6] 。它们在冻融循环中会改变冰晶的生长、形态和稳定性 [7] 。这使得生产出的冰淇淋含有更少的脂肪、糖和卡路里，同时包含更多的水果 [8] ，并从根本上减少了冰棍在炎热气候下的融化时间。冰结构蛋白的商业化利用只有通过精准发酵才有可能，因为它们在植物中的含量极少。这项发明的成功归功于透明的沟通，解决了人们对安全的担忧，以及使用转基因酵母生产蛋白质，吸引了注重健康的顾客。