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World File Search System能变
让不可能变为可能
本文件是作为美国政府机构赞助的工作记录而编写的。美国政府、劳伦斯利弗莫尔国家安全有限责任公司及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或劳伦斯利弗莫尔国家安全有限责任公司对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或劳伦斯利弗莫尔国家安全有限责任公司的观点和意见，不得用于广告或产品代言目的。这项工作由劳伦斯利弗莫尔国家实验室在美国能源部的支持下完成，部分根据合同 W-7405-Eng-48，部分根据合同 DE-AC52-07NA27344。LLNL-AR-840123
康复后中风的大脑功能变化...
1 NTU健康技术研究所，跨学科研究生课程，南南技术大学，新加坡，新加坡，2睡眠和认知中心，转化和认知中心，Yong lin研究中心，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡新加坡国立大学，新加坡，新加坡，新加坡，生物培训学院。研究，新加坡科学技术和研究机构，新加坡，新加坡5计算机科学与工程学院，南南技术大学，新加坡，新加坡，新加坡6，新加坡生物想象财团6新加坡新加坡大学
与神经胶质瘤风险相关的20q13.33的功能变体改变了增强子活性，并调节多个基因的表达。
图1与胶质母细胞瘤风险相关的20染色体区域。使用UCSC基因组浏览器，使用铅SNP rs2297440，r 2> .6的LD块定义的区域，使用UCSC基因组浏览器显示了推定的增强元素，其中包含RS2297440的LD中包含SNP的推定增强元素。SNP在该区域的基因下面观察到。seq轨道，来自SNP以下NHA的H3K4ME1表明潜在的增强子元素。区域1表示在荧光素酶测定中没有增强剂活性的区域。区域2表示等位基因特异性增强子区域，其中包括RS3761124（标有星号）。区域3和4表示表现出增强剂活性但不受单倍型影响的区域。应注意，测试的增强剂活动的区域的大小不是扩展。ld，连锁不平衡； SNP，单核苷酸多态性；加利福尼亚大学圣克鲁斯大学UCSC
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
通过体内产生单链 DNA 进行高通量功能变体筛选
与自然界中存在的巨大变异和基因组工程师设想的巨大变异相比，创建和表征单个遗传变异的规模仍然有限。在这里，我们介绍了逆转录子文库重组 (RLR)，这是一种高通量功能筛选方法，其规模和特异性超过了 CRISPR-Cas 方法。我们利用逆转录子的靶向逆转录活性在体内产生单链 DNA (ssDNA)，以 > 90% 的效率整合编辑并实现多路复用应用。RLR 同时引入了许多基因组变异，产生了可通过靶向深度测序寻址的汇集和条形码变异库。我们使用 RLR 对合成的抗生素抗性等位基因进行汇集表型分析，展示了相对增长率的定量测量。我们还使用进化细菌的剪切基因组 DNA 进行 RLR，通过实验查询数百万个序列以寻找因果变异，证明 RLR 特别适合利用大量的自然变异库。使用体内产生的 ssDNA 进行汇集实验为探索整个基因组的变异提供了途径。
随着数字化转型加速，人工智能变得越来越重要
（注1）本系列的走势及变动率（不含货币对冲）是以税前股息再投资单位价格（扣除受托人费用后）计算得出。税前股息再投资单位价格是假设股息（税前）在分配时再投资而计算的，可能与实际单位价格有所不同。此外，增加或减少的幅度可能与投资者的实际回报不同。 （注 2）全球股票以 MSCI AC 世界指数（包括股息）为基础。全球 IT 股票板块是 MSCI AC 世界 IT 指数（包括股息）。美国股票是标准普尔500指数（包括股息）。这些指数均不是该系列的基准。 （注3）计算本系列的单位价格时，将外币资产折算为日元，是以单位价格计算日前一天（若当日为假日，则为前一个交易日）的股价，以及单位价格计算日的汇率为基准。因此，对于上图中的每个指数，都是按照此计算方法，根据资产净值计算日前一天指数的值和资产净值计算日的汇率来计算日元等值。 （资料来源）委托公司根据彭博社数据制作
— 人工智能变得简单
人工智能在优化食品和饮料设施中至关重要的卫生和清洁任务方面也显示出巨大的潜力。英国惠特韦尔 Martech 和诺丁汉大学之间的合作正在开发自我优化的就地清洁 (CIP) 系统，其中人工智能驱动的多传感器系统将检测设备上的食物残渣和微生物碎片，以确定最佳清洁时间长度，保持卫生标准并提高效率。据估计，该系统每年可为英国食品制造业节省高达 1 亿英镑。
大脑衰老包括多种结构和功能变化模式，具有不同的遗传和生物物理关联
摘要 脑成像可用于研究个体大脑与人群标准相比的衰老情况。这可以提供有关大脑健康方面的信息；例如，吸烟和血压会加速大脑衰老。通常，每个受试者只估计一个“大脑年龄”，而在这里，我们从英国生物银行 21,407 名受试者的多模态脑成像数据中确定了 62 种受试者变异模式。这些模式代表了大脑衰老的不同方面，显示出功能和结构大脑变化的不同模式，以及与遗传、生活方式、认知、身体指标和疾病的不同关联模式。虽然传统的大脑年龄建模没有发现遗传关联，但 34 种模式具有遗传关联。我们认为，重要的是不要将大脑衰老视为一个单一的同质过程，对结构和功能变化的不同模式进行建模将揭示健康和疾病中更多具有生物学意义的大脑衰老标志。
驾驶事件导致心理负荷增加后电生理和性能变化
本研究旨在调查如何利用驾驶表现以及电生理和主观数据来评估驾驶员在驾驶过程中的心理工作负荷。参与者必须在驾驶模拟器上的两个会话（基线和实验）内以安全且恒定的距离跟随前导车辆并处理两个特定驾驶事件（超车和行人事件）。在实验会话中，增加了交通密度和时间压力（超车事件）以及时间压力（行人事件），以引起更高的工作负荷。参与者在每次驾驶会话后填写 NASA TLX 问卷。每次事件后在两个时间窗口（30 秒和 5 分钟）内分析电生理参数（SCL、ECG）、驾驶表现（SDLP 和对前导车辆速度变化的响应：连贯性、延迟和增益）。结果表明，表现和生理变量均因交通状况和时间压力而不同。此外，虽然在很长一段时间内（事件发生后 5 分钟）系统地观察到了性能变化，但实验过程中获得的平均 SCL 数据的影响与事件发生后 30 秒内的基线值明显不同。从心理负荷的角度讨论了结果，并提出了有关可以监控驾驶员心理状态的安全系统的建议。