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课程计划：基因编辑：我们应该走多远？
基因由 DNA 组成，本质上是生命的指令。它们决定了我们的身体特征和特性。几个世纪以来，人类一直在培育植物和动物以选择特定的遗传特性，但直到最近，生物技术的进步才使我们能够物理地操纵生物体的基因。CRISPR 是一种可以针对特定基因的基因编辑工具，可让科学家进行精确的基因组编辑。能够以这种方式编辑基因可能会对我们预防疾病的方式产生巨大影响。但是，使用这项技术也引发了巨大的生物伦理问题。2018 年末，一名中国研究人员透露，他创造了有史以来第一个基因编辑婴儿。他在双胞胎女孩出生前改变了她们的 DNA，这意味着这些基因变化将传递给后代。基因编辑有朝一日甚至可以用来让父母为未出生的孩子选择特定的特征。人类在改变生命时应该走多远？
Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
提高电催化剂的内在活性以实现可持续能源转换：我们目前处于什么位置？我们能走多远？
生物质原料的价值化（例如涉及 5-羟甲基糠醛和甘油的氧化还原反应）也已被用于生产高价值燃料和化学品。3,4 电化学转换方案比传统的热方案有几个优势，包括（i）可在室温和常压下操作，5 (ii) 高度分布的基础设施，(iii) 在氢化反应中使用丰富的 H 2 O 分子代替昂贵的 H 2 和 (iv) 能够对所需产物实现高选择性，防止产生浪费/有毒的副产物。开发具有高内在活性和对所需产物的选择性的地球丰富且稳定的电催化剂对于广泛实施电化学能量转换方案至关重要。我们社区使用两种常见策略来提高电催化系统的活性：（a）通过增加催化剂负载或中观/纳米结构（通常称为粗糙化）来增加活性位点的数量和（b）发现/设计具有更高内在活性的新活性位点。前一种策略（a）的挑战是（1）催化剂在更宽的电极上的分布会导致质量传输的额外限制，（2）增加现有贵金属催化剂的负载会导致成本增加，以及（3）增加负载只能将几何活性提高最多三个数量级。6因此，提高电催化剂的内在活性是
1像素相机可以走多远？使用光感受器和计算设计的视觉形态解决视力任务
1。简单的视觉传感器在求解视觉任务方面有多有效？2。他们的设计在有效性中扮演什么角色？我们探索具有低至一对一像素的分辨率的简单传感器，代表单个光感受器。首先，我们证明，只有几个光感受器就足以求解不同的vi-sion任务，例如视觉导航和连续控制，即相当好，即，其性能明显优于盲人代理，并与高分辨率摄像头相当。第二，我们表明这些简单的视觉传感器的设计在提供有用信息并成功解决这些任务的能力中起着至关重要的作用。为了找到一个表现出色的设计，我们提出了一种计算设计优化算法，并评估了其在不同任务和域之间的有效性，显示出令人鼓舞的结果。最后，我们进行了一项人类调查，以评估人类手动手动设计的直觉设计的有效性，这表明在大多数情况下，计算设计的设计是最好的设计之一。
我们走正确的道路吗？
免疫检查点抑制剂（ICI）显着改善了晚期NSCLC的治疗管理，最近，它们在早期疾病中也表现出了功效。与标准化疗相比，尽管与ICI的生存结果更好，但很大一部分患者可以从这些药物中获得有限的临床益处。到目前为止，在临床实践中引入了很少的预测性生物标志物，包括编程的死亡配体1（PD-L1）。因此，迫切需要确定新型的生物标记以选择患者进行免疫疗法，以提高功效并避免不必要的毒性。对抗肿瘤免疫的机制和液体活检领域的进展有了更深入的了解，导致鉴定出广泛的循环生物标志物，这些生物标志物可能有可能预测对免疫疗法的反应。在此，我们提供了这些循环生物标志物的最新概述，重点介绍了临床研究的新兴数据，并描述了用于检测的现代技术。
多莉（Dolly）二十五年：我们走了多远？
在一个多世纪的时间里，科学共识表明，终极分化细胞的核将无法控制后代的发展。这一理论是由多莉（Dolly）的诞生来驳斥的，多莉（Dolly）是使用成年体细胞作为核供体产生的第一只动物。在这种范式转移之后，使用体细胞核转移克隆了各种各样的动物。再加上现代基因组工程技术，体细胞核转移已成为产生转基因的农场动物的选择方法。这为研究基因功能提供了新的机会，并导致为各种人类疾病和疾病建立动物模型，或者改善牲畜动物的健康。繁殖（2021）162 F1 – F10
我们距离新冠疫苗还有多远？
本综述概述了 COVID-19 候选疫苗的主要方面和疾病的病理生理学。本综述分析了针对 COVID-19 开发的生物技术候选疫苗的类型、其保护程度和疾病的病理生理机制。研究了开发生物技术候选疫苗的关键所基于的文献数据。回顾了可以参考各种生物技术候选疫苗的数据。为此，利用了最新的文献数据。成功开发需要技术基础设施的疫苗的方法是综合从长期试验中获得的数据并随后将其付诸实践。通过重组 DNA 技术开发的疫苗将成为人们进一步研究的灵感来源。经过快速的疫苗开发过程，COVID-19 疫苗的使用可以在人群中成为主流以预防疾病。作为这些实践的结果，将在阶段研究后评估哪种疫苗更安全、更可靠和更有效。
人工智能控制合成之路：我们还需要走多远？
经过学术界几十年的开拓性研究，化学合成早已成为人类生活中不可或缺的一部分。1合成无处不在，一切能听到、看到、闻到、尝到和触摸到的事物都与合成有关。但更快、更安全、更经济、更有效地完成化学合成过程仍是全世界关注的问题。尽管如此，传统的研究方法可能效率不够高。2,3因此，人们提出利用人工智能技术来辅助化学合成。人工智能的基础是计算机器，而计算机器的理论和应用历史悠久，自上个世纪以来已逐渐应用于许多领域。1948年，克劳德·香农报告说信息可以用二进制系统编码，这开创了信息论领域，为数据科学与化学合成的融合奠定了基础。 4 随着电子技术的不断发展，人工智能算法也得到了越来越多的发展，因此其应用范围已不仅限于开发简单的工具。5 – 9 如图 1 所示，从 2000 年到 2021 年，人工智能与化学合成相结合的研究越来越多。尤其是在这五年间，无论发表量还是引用量，都呈指数级增长。目前，