Joshua S. Weinstock,1,2,15 Maya M. Arce,3,4,15 Jacob W. Freimer,2,3 Mineto Ota,2,3 Alexander Marson,3,4,5,6,7,7,8,8,9,9,9,9,14美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学生物医学工程系2遗传学系,斯坦福大学,斯坦福大学,美国加利福尼亚州94305,美国3 Gladstone-UCSF基因组免疫学研究所,旧金山,CA 94158,美国加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,旧金山94158加利福尼亚大学伯克利分校,加利福尼亚州伯克利分校,美国6日64720,6人类遗传学研究所(IHG),加利福尼亚大学,旧金山,旧金山,旧金山,加利福尼亚州94143,美国7帕克癌症癌症治疗研究所,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,旧金山,旧金山,美国,美国944112,旧金山,旧金山,CA 94143,美国9 UCSF Helen Diller家庭综合癌症中心,加利福尼亚大学,旧金山,旧金山,旧金山,加利福尼亚州94158,美国10马龙医疗保健中心,医疗保健中心约翰·霍普金斯大学,巴尔的摩,马里兰州,美国13号生物学系,斯坦福大学,加利福尼亚州斯坦福大学,14高级作者15这些作者同样贡献了16个铅联系 *通信 *通讯:alex.marson@gladstone.ucsf.edu(A.M。)),pritch@stanford.edu(J.K.P。)https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100671https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100671
常染色体隐性肢带型肌营养不良症 21 (LGMDR21) 是由蛋白质 O-葡萄糖基转移酶 1 (POGLUT1) 的致病变异引起的,该酶负责对 50 种哺乳动物蛋白质(包括 Notch 受体)中发现的特定表皮生长因子 (EGF) 重复序列进行 O-糖基化。先前的患者活检数据表明,Notch 信号传导受损、肌肉干细胞减少和分化加速可能与疾病病因有关。使用患者诱导的多能干细胞 (iPSC)、其校正同种型和对照 iPSC,基因表达谱分析表明 POGLUT1、NOTCH、肌肉发育、细胞外基质 (ECM)、细胞粘附和迁移的失调是相关通路。它们还表现出体外 POGLUT1 酶活性和 NOTCH 信号传导降低以及肌肉生成、增殖、迁移和分化缺陷。此外,体内研究表明植入、肌肉干细胞形成、PAX7 表达和维持显著减少,同时间质中错误定位的 PAX7 + 细胞百分比增加。使用 CRISPR-Cas9 切口酶对患者 iPSC 进行基因校正可挽救主要的体外和体内表型。这些结果证明了 iPSC 和基因校正在疾病建模和表型挽救中的功效,并提供了肌肉干细胞生态位定位、PAX7 表达和细胞迁移作为 LGMDR21 的可能机制参与的证据。
。cc-by-nc 4.0国际许可(未获得同行评审证明),他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2024年11月1日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.01.618995 doi:biorxiv preprint
摘要:今天,联邦采购政策办公室 (OFPP) 发布了一份蓝图,旨在打造我们最好的承包劳动力队伍 - 这是成功的联邦采购系统最重要的元素。去年,联邦政府通过数千名承包专业人员授予的合同购买了价值超过 7500 亿美元的商品和服务,这些专业人员的商业敏锐性、分析和研究技能以及判断力对于机构任务的成功至关重要。为确保我们向美国人民提供高质量的服务并应对未来的挑战,我们的承包劳动力队伍需要各级强大的采购人才渠道,并持续投资于他们的技能发展。
福克斯帕金森研究基金会,纽约,纽约,美国22临床研究系,迈克尔J. 福克斯帕金森研究基金会,纽约,纽约,美国23个神经遗传学实验室,美国国家卫生研究院国家卫生研究院,美国马里兰州贝塞斯达,美国马里兰州福克斯帕金森研究基金会,纽约,纽约,美国22临床研究系,迈克尔J.福克斯帕金森研究基金会,纽约,纽约,美国23个神经遗传学实验室,美国国家卫生研究院国家卫生研究院,美国马里兰州贝塞斯达,美国马里兰州
摘要目的:本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状,以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法:研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的,其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果:研究结果表明,人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段,在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金,这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性:本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍,考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献:本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果:本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词:人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式:Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志,4(2),109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量,其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注,尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理,有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程,改善公共资源管理,并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务,以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
高尿酸血症(HUA)是与血液中高浓度的尿酸(UA)有关的疾病,可能引起痛风和慢性肾脏疾病。与健康人相比,痛风和HUA患者的肠道菌群发生了显着改变。本文的重点是肠道微生物群的改变与该疾病的发展之间的复杂互连。一些研究表明,微生物的组成,多样性和活性的变化在建立和发展HUA和痛风发病机理中起着关键作用。因此,我们讨论了肠道菌群如何通过嘌呤代谢,UA排泄和肠道炎症反应对HUA贡献。我们检查了与痛风和HUA相关的肠道菌群组成的特定变化,突出了关键细菌分类群和所涉及的代谢途径。此外,我们讨论了常规痛风治疗对肠道菌群组成的影响,以及针对肠道微生物组的新兴治疗方法,例如使用益生菌和益生元。我们还提供了有关肠道微生物群的研究的见解,作为痛风治疗和与营养不良相关诊断的一种新型治疗干预措施。
本演讲和随附的口头介绍(本文共同称为“演示”)包含明确和暗示的前瞻性陈述,涉及实质性风险和不确定性。本演讲中包含的所有陈述,除了历史事实的陈述外,包括有关Exscientia plc期望的陈述(“我们”,“我们”,“我们”,“我们的”,“我们的”或“ Exscientia”),我们的战略,未来运营,未来财务状况,预测,预计,预计,成本,成本,成本,计划,潜在的市场和潜在的市场和竞争机会,竞争机会,竞争机会,市场趋势,市场趋势,对市场的机会,对象,对象,对目标,对目标,以及对目标,以及对目标,以及对目标,以及对目标,以及对目标,以及对目标,以及对目标,以及对目标,以及目标,以及目标,以及目标,以及对目标,以及目标,以及目标。“预期”,“相信”,“估计”,“期望”,“预期”,“五月”,“可能”,“可能”,“计划”,“计划”,“项目”,“目标”,“潜在”,“潜在”,“意志”,“意志”,“可能”,“应该”,“应该”,类似的表达方式和类似的表情旨在识别所有前瞻性的陈述,尽管所有前瞻性陈述都包含这些识别词。前瞻性陈述基于我们管理层的信念和假设以及当前可用于管理层的信息。此类陈述受风险和不确定性的约束,实际结果可能与由于各种重要因素所致的前瞻性陈述中所示或暗示的结果有重大不同。我们实际上可能没有实现我们的前瞻性陈述中披露的计划,意图或期望,并且您不应过分依赖我们的前瞻性陈述。
(a)Q. Alba基因组组装的HAPA和HAPB之间的结构同步。两个反转超过1 Mb:3染色体上的1.1 Mb反转和染色体上的1.9 Mb反转。35S阵列的位置用红色正方形表示,5S阵列用红色圆圈表示。(b)中期染色体用两对35(绿色)和一对5s(红色)rDNA信号扩散。小型35S信号由白色箭头指示。
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍:试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期:2024 年 5 月 23 日 | 修订日期:2024 年 7 月 15 日;2024 年 7 月 28 日;2024 年 8 月 24 日 | 接受日期:2024 年 8 月 28 日 | 出版日期:2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍,组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍,从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍,以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战,从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法,本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据,确定了 AI 实施的四个主要障碍。