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从 FAANG 到餐桌：应用高度注释的基因组来改善养殖动物生产
简介联合国粮食及农业组织 (FAO) 报告称，到 2050 年全球人口可能达到 97 亿，到 2100 年将增至 112 亿 (https://population.un.org/wpp/Publications/Files/Key_Findings_WPP_2015.pdf)。人口增长对全球粮食体系提出了多重挑战，全球粮食体系需要利用更少的自然资源生产出更健康的食品，减少对环境的影响，保护生物多样性，并灵活地适应不断变化的社会期望。要满足这一需求，就需要对养殖动物的健康和福利进行环境可持续的改善，并提高效率和多样化（例如，包括更多适合当地环境的物种）[1]。为实现这些目标所需的育种策略和管理实践的变化将需要建立在提高准确使用基因型预测世界养殖动物（包括陆生和水生）表型的能力的基础上（图 1）。在这里，我们描述了一系列研究重点，以应对当前和未来的挑战，这些研究重点以动物基因组功能注释（FAANG）项目 [ 2 ] 的进展、成功和资源为基础。FAANG 的第一阶段专注于基础数据生成以表征表达和调控基因组区域，以及管理和提供带注释的养殖动物基因组 [ 2 ，3 ]。这些主要基于个体层面的高深度方法 [ 3 ]。这个团体现在面临的主要挑战是利用这些资源将基因型、表型和遗传价值联系起来，以便将这项研究从实验室转化为现场的工业应用。为了有效实现这一目标，我们需要为大量动物生成功能基因组信息，而不是依赖少数经过深入注释的个体。此外，到目前为止，大多数数据集来自由异质细胞群组成的组织，阻碍了
通过增强基因组来强化突变育种...
传统上，电离辐射（例如X射线、伽马射线、β粒子以及快中子和热中子）被用于诱发这些作物的突变。然而，电子束、质子束和重离子束等新能源正日益为突变育种增添新的视角。虽然单独诱发突变或与常规育种相结合有可能产生变异，但基因组资源的可用性深刻影响着加速遗传作物改良的步伐。下一代测序 (NGS) 技术的出现导致了广泛分子资源的开发，包括转录组序列数据、遗传和物理图谱以及分子标记，使性状定位和标记辅助育种更快、更可靠。为了快速跟踪豆类作物改良，必须使用辐射来扩大变异并同时开发详尽的基因组资源。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
重新构想医疗团队：利用患者-临床医生-AI 三元组来提高诊断安全性
一旦 AI 向临床医生发出警报，这些数据应如何呈现？随着新的数据流上线并集成到电子健康记录 (EHR) 中，我们还需要根据数据对哪些操作可能被视为适当进行教育。例如，AI 系统旨在诊断心房颤动并根据其对 CHA 2 DS 2 - VASc 评分的计算提出抗凝建议。该评分是一种临床预测规则 (CPR)，可估计心房颤动患者的中风风险。该系统还使用 HAS-BLED 评分，这是一种估计患者大出血风险的 CPR。使用该系统可能会导致显著的实践差异，具体取决于临床医生对算法的熟悉程度以及他们随后对算法建议的采纳。25
整合遗传学和血浆蛋白质组来预测 2 型糖尿病的风险
摘要 综述目的 蛋白质是从基因组到表型组的信息传递的核心层，是最大的药物靶标类别。我们回顾了高通量技术的最新进展，这些技术提供了全面、可扩展的血浆蛋白质组分析，有可能提高对 2 型糖尿病 (T2D) 的预测和机制理解。 最新发现 技术和分析的进步使得人们能够识别新的蛋白质生物标志物和特征，这有助于解决现有方法预测和筛查 2 型糖尿病的挑战。到目前为止，基因研究仅揭示了与 2 型糖尿病相关的少数蛋白质的推定因果作用，但正在进行的大规模血浆蛋白质组基因研究将有助于解决这一问题，并增加我们对导致糖尿病的病因途径和机制的理解。 摘要 人类血浆蛋白质组的研究已经开始阐明其在 2 型糖尿病预测和生物标志物发现方面的潜力。未来整合基因组和蛋白质组数据的研究将提供机会优先考虑药物靶标并确定将遗传易感性与 2 型糖尿病发展联系起来的途径。