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理事会关于人工智能的第 8 号建议（非官方翻译）
c) 人工智能参与者应根据其角色、环境和能力，持续对人工智能系统生命周期的每个阶段应用系统的风险管理方法，并在适当情况下采取负责任的商业实践来应对与人工智能系统相关的风险，包括通过不同人工智能参与者、人工智能知识和人工智能资源提供者、人工智能系统用户和其他利益相关者之间的合作。风险包括与人权相关的风险，例如安全、保障和隐私、劳工权利和知识产权，以及有害偏见。
长的非编码RNA SNHG8驱动tauopathies中的应力颗粒形成
Reshma Bhagat 1，Miguel A. Minaya 1，Arun Renganathan 1，Muneshwar Mehra 2，Jacob Marsh 1，Rita Martinez 1，Alissa L. Nana 3，Salvatore Spina 3，Salvatore Spina 3，Salvatore Spina 3，Salvatore Spina 3，William W. Seeeeey 3,4，Lea T. Grinberg 3,4,5，Celeste M. Karch 1,6 * div>
长链非编码 RNA LUCAT1 是人类干扰素反应的负反馈调节剂
长链非编码 RNA 是包括免疫反应在内的生物过程的重要调节因子。lncRNA 的免疫调节功能主要在小鼠模型中得到揭示，而对 lncRNA 在人类免疫反应中的了解有限。在这里，我们鉴定出 lncRNA LUCAT1，它在受脂多糖和其他先天免疫刺激刺激的人类髓系细胞中上调。在髓系细胞中靶向删除 LUCAT1 会增加响应 LPS 的 I 型干扰素刺激基因的表达。相反，增加 LUCAT1 表达会导致可诱导的 ISG 反应降低。在活化细胞中，LUCAT1 在细胞核中富集，并与染色质结合。此外，LUCAT1 通过与细胞核中的 STAT1 相互作用来限制干扰素刺激基因的转录。总之，我们的研究强调了 lncRNA LUCAT1 作为诱导后反馈调节因子的作用，其功能是抑制人类细胞的免疫反应。
皮质基因座上的长链非编码 RNA 控制蝴蝶的适应性着色
蝴蝶和蛾类翅膀色素沉着的进化变异提供了通过隐蔽和拟态进行适应的惊人例子。皮质基因座已被独立定位为控制 14 种鳞翅目昆虫颜色多态性的基因座，表明它是翅膀图案多样化的基因组热点，但通过蛋白质编码敲除进行功能验证已被证明很难获得。我们的研究揭示了一种新的长链非编码 RNA (lncRNA) 的作用，我们将其命名为象牙，它从皮质基因座转录而来，在调节蝴蝶的颜色图案方面发挥着作用。令人惊讶的是，象牙表达预示了蛹发育过程中大多数黑色素图案，表明象牙在确定鳞片身份方面具有早期发育作用。为了测试这一点，我们在五种蛱蝶科蝴蝶中生成了 CRISPR 马赛克敲除，并表明象牙诱变会导致深色色素鳞片转变为白色或浅色鳞片。对 Vanessa cardui 生殖系突变体的基因分型将这些表型与象牙保守的第一个外显子上的小靶标缺失联系起来。相反，具有已确认无效等位基因的皮质生殖系突变蝴蝶缺乏任何翅膀表型，并且排除了该相邻基因的颜色图案作用。总体而言，这些结果表明 lncRNA 充当颜色图案规范的总开关，并在蝴蝶颜色图案的适应性多样化中发挥关键作用。
利用长读长的优势进行靶向测序
长读测序技术通过生成足够长的读长来跨越和解析基因组的复杂或重复区域，提高了基因组组装的连续性，从而提高了质量。一些研究小组已经展示了长读长在检测数千个基因组和表观基因组特征方面的强大功能，而这些特征以前被短读长测序方法遗漏了。虽然这些研究表明了长读长如何帮助解析基因组的重复和复杂区域，但它们也强调了使用这些平台准确解析大量群体中的变异等位基因所需的通量和覆盖率要求。在撰写本文时，在最高通量短读长仪器上，全基因组长读长测序比短读长测序更昂贵；因此，实现足够的覆盖率以检测异质样本中的低频变异（如体细胞变异）仍然具有挑战性。另一方面，靶向测序提供了在异质群体中检测这些低频变异所需的深度。在这里，我们回顾了当前使用和最近开发的靶向测序策略，这些策略利用现有的长读技术来提高我们在各种生物背景下观察核酸的分辨率。
人工智能原理有效吗？ ——从非约束性原则到普遍性原则……
6 Shinpo，Fumio，“为什么要有‘机器人法’？”机器人法律协会成立筹备研究会报告（2015年10月11日）（2015年）。有关这些原则的详情，请参阅新浦文雄的《机器人法：法律领域问题的鸟瞰图》，《信息法研究》，第 9 卷，第 65-78 页（2017 年）和新浦文雄的《日本主要人工智能以及机器人战略和建立基本原则的研究，人工智能法律研究手册，Woodrow Barfield、Ugo Pagallo（编），Edward Elgar Publishing（2018）第 114-142 页，Jacob Turner，R OBOT规则：规范人工智能，Palgrave Macmillan；第一版。（2019 年）。7 规范欧洲新兴机器人技术：机器人技术面临的法律和伦理，FP7-SCIENCE-IN-SOCIETY-2011-1，项目编号：289092.8《深度剖析/成立律师协会有困难吗？“机器人的‘社会化推进’面临诸多挑战，业内人士表达异议”，日刊工业新闻，2016 年 1 月 18 日 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00371272 。
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因为FI集团和FI员工通常会承担溢价付款的经济负担，因此分配计划分配了两者之间的保费。提出索赔时，FI组和FI员工可以选择默认或替代选项，以确定雇主与该FI集团的任何雇员之间支付的总保费分配。为了有效地处理索赔，分配计划设定了默认分配，如下所示：（1）员工保险费的15％被认为是由雇员支付的（剩余时间）（2）雇员的家庭保险费的34％是由雇员支付的（与雇员一起支付）（与雇员一起支付）。替代选项允许索赔人提交支持供款的数据或记录，高于默认值。以下方案是如何计算估计保费的示例，用于确定索赔人在FI NET和解基金中的比例份额。在FI集团提出索赔的任何情况下，它将获得任何未分配给索赔员工的保费的信贷。
