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通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
产生高度纯的多能干细胞衍生的肌源细胞和肌管
摘要：光检测和范围（LIDAR）技术现在已成为许多应用程序中的主要工具，例如自主驾驶和人类 - 机器人协作。基于点云的3D对象检测因其在挑战性的环境中对相机的有效性而在行业和日常生活中广泛接受。在本文中，我们提出了一种模块化方法，可以使用3D激光雷达传感器检测，跟踪和分类人员。它结合了多个原则：用于对象分割的强大实现，带有本地几何描述符的分类版和跟踪解决方案。此外，我们通过在没有任何以前的环境知识的情况下通过运动检测和运动预测来获取和预测感兴趣的区域来减少要处理和预测感兴趣的区域的积分数量，从而在低绩效机器中实现了实时解决方案。此外，由于局限性的视图或极端姿势变化，例如蹲伏，跳跃和拉伸，我们的原型即使在具有挑战性的情况下也能够成功地检测和跟踪人员。最后，在室内环境中进行的多个真实的3D激光雷达传感器记录中测试并评估了所提出的解决方案。与最先进的方法相比，结果在人体的积极分类中特别高。
SARS-CoV-2 变体 B.1.640.1 的高度融合和细胞病变
摘要 在整个 COVID-19 大流行期间，特性不明的 SARS-CoV-2 变体时有出现。一些变体具有独特的表型和突变，可以进一步表征病毒的进化和 Spike 功能。在 Omicron 扩张之前，2021 年至 2022 年间，非洲和欧洲报告了约 1,100 例 B.1.640.1 变体病例。在这里，我们分析了 B.1.640.1 分离株及其 Spike 的生物学特性。与祖先 Spike 相比，B.1.640.1 携带了 14 个氨基酸替换和缺失。B.1.640.1 逃脱了一些抗 N 端结构域和抗受体结合结构域单克隆抗体的结合，以及来自恢复期和接种疫苗个体的血清的中和。在细胞系中，感染产生大量合胞体和高度细胞病变效应。在原发性气道细胞中，B.1.640.1 复制率低于 Omicron BA.1，并且比其他变体引发了更多的合胞体和细胞死亡。B.1.640.1 Spike 单独表达时具有高度融合性。这是由位于 Spike S2 域的两个特征不明显且不常见的突变 T859N 和 D936H 介导的。总之，我们的结果突出了超融合性 SARS-CoV-2 变体的细胞病变，该变体在 Omicron BA.1 出现后被取代。（本研究已在 ClinicalTrials.gov 注册，注册号为 NCT04750720。）
在高度熟练的早期和晚期
BarbaraKöpke，Ruairidh K R Howells，Francesca Cortelazzo，PatricePéran，Xavier de Boisse-Zon等。神经语言学杂志，2021，59，10.1016/j.jneuroling.2021.100988。hal-04407593
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
2000-2019：分子植物免疫的高度影响力出版物
作用，植物病原体相互作用或分子植物 - 微生物相互作用（在补充表S1中列出了包括这些术语在内的著名术语（包括这些术语）。在2000年代初期，该领域围绕关键概念模型结合在一起，该模型指导了对植物与其合作生物之间相互作用的分子基础进行协调的研究（Jones and Dangl 2006）。在过去的20年中，令人印象深刻的知识已经建立了，发现和概念性见解分散在80,000多个研究文章和评论中（下面讨论）。获得对如此大型研究领域的广泛概念性的理解是复杂而令人生畏的，尤其是对于可能不知道如何选择和分析关键关键影响力的早期职业学家而言。文章收到的引文数量已告知其在活跃的出版研究人员社区中的影响。作为基于文章的指标，它比基于期刊的指标（例如，期刊影响因素）更好地表明了给定论文的影响，该指标仅表示日记的全球影响（PAL和REES 2022）。重要的是，著名的作者发表在高期期刊上的论文（可能是由于所谓的“ Matthew效应”），或者由男性作者倾向于接受更多的cita，这种现象在全球范围内被称为“引用偏见”（Dorkin等人2020; Urlings等。2021）。由于这种现象，不能将汇率视为纸质质量的绝对度量。本文旨在为读者提供易于发挥的分子植物免疫研究的快照。为此，我们在2000年至2019年之间发表的分子植物免疫（以下称为Hippys）中的170个高度影响力（即高度引用）出版物（以下称为Hippys）（图1a）。我们签署并执行了分析管道，以回答以下四个问题。谁发布了嬉皮士（例如，哪些机构，期刊，国家）？Hippys地址有哪些特定的研究主题？哪些特定模型对象（即生物或分子）使用嬉皮吗？嬉皮及其研究生态系统的结构如何？总的来说，我们的研究对分子植物免疫以及共享它们的研究界最有影感最大的科学进步提供了全面的分析概述。
1-325 GHz 频段高度可调高 Q 值反转模式 MOS 变容二极管
对高速数据传输的迫切需求加上纳米技术节点的发展，正推动通信标准（如 5G）向毫米波频段发展。毫米波频段的使用还涉及汽车雷达、成像或医疗应用。在更高的频段，用户可以受益于更宽的带宽，从而可以获得所需的数据速率或雷达分辨率的提升。另一方面，消费类应用需要低成本的解决方案，例如 CMOS 或 BiCMOS 技术提供的解决方案。然而，虽然 BiCMOS 技术中晶体管的工作频率 (𝑓)/𝑓 *+,) 高于 400 GHz 以满足毫米波应用 [1]，但这些技术中无源可调元件的种类仅限于少数几种变容二极管或开关电感器。可调元件可用于执行必要的射频功能，例如 VCO 调谐 [2]、相移控制，尤其是构建波束控制系统以补偿自由空间中路径损耗的增加 [3]，或用于校准目的 [4] 等。可调设备的性能可通过调谐范围和品质因数来量化
灭活的人畜共患流感（H5N8）疫苗可诱导针对最近高度致病性禽流感染2.3.4.4b a（H5N1）病毒的稳健抗体反应
在2023年，芬兰面临着由2.3.4.4b A（H5N1）病毒引起的高度致病性禽流感，这些病毒从野生鸟类传播到毛皮农场。疫苗接种处于风险的人，例如毛皮和家禽农场工人，兽医和实验室工人，始于2024年6月，使用了由Seqirus生产的MF59-Adjuvant-Adjuvant灭活（H5N8）疫苗（基于2.3.4.4B A/Astrakhan/Astrakhan/32212/2020）。我们研究了39名受试者的两剂量疫苗接种方案后研究了抗体反应。疫苗接种诱导了与疫苗病毒和两种促枝2.3.4.4b病毒相当水平的功能抗体，这与芬兰的皮草动物的暴发或美国的牛有关。在先前未接种的人的两剂疫苗上，使用微隔核酸或血凝蛋白毒素的疫苗病毒的血清保护率为83％（95％CI 70-97％，滴度≥20）和97％（95％CI 90-100％，滴度90-100％，滴度≥40）。在先前H5接种疫苗的个体的子集中，第一个剂量已经导致了血清保护滴度，这表明免疫召回。这些数据表明，预计该疫苗将对当前循环的H5进化枝2.3.4.4b病毒进行交叉保护。
检测唾液中恶性疟原虫和居住在弗朗西维尔的儿童的粪便样本，弗朗西维尔是加蓬高度流行的地区
1个单位进化和寄生姐妹（UNEREP），国际研究中心，弗朗西斯维尔（CIRMF），弗朗西维尔bp 769，加蓬； biteghebiteghe@gmail.com（J.-C.B.-B.-E.）; borislendongo@yahoo.fr（J.B.L.W。）; onouaseinnat@gmail.com（S.-S.O.）; lyds_ass@yahoo.fr（L.S.O.-L。）; mpega_mb2@yahoo.fr（c.n.m.m.n.）; charleneklc@gmail.com（l.c.k.）; lekana_jb@yahoo.fr (J.-B.L.-D.) 2 Laboratory of molish and cellular biology (LABMC), University of Masuku Sciences and Techniques, Franceville BP 943, Gabon 3 unit of Emerging Viral Diseases (UMVE), International Research Center M É DICALES DE FRANCEVILLE, Franceville BP 769, Gabon; s_lekana@yahoo.fr 4 Mivegec，IRD，CNRS，Montpellier大学，法国蒙彼利埃34900； rougeron.virginie@gmail.com 5博士学位学校在热带感染力学领域，法国维尔bp 876，Gabon 6 D Ettement de Parasitologie-Mycologie，Universitédesciencesde des Sciences de laSanté大学，Libreville BP 4008，Gabon * sostomence：Imboumykarl@imboumykarl@imboumykarl@imboumykarl@imboumykarl@n n@gmail@gmail@gmail;这样的。： +241-660-72638
梳理干草堆：使用1组合并的临床和研究开发的测试策略寻找高度致病的禽流感病毒2 3
梳理干草堆：使用1个组合的临床和研究开发的测试策略寻找高度致病的禽流感病毒2 3 Gordon C. Adams 1,2 1,2，†，，Jamie E. Devlin 3，†，Erik Klontz，Erik Klontz，MD，Phd 3,4，Phd 3,4，Rachel A. Lachel A. Lach a.Laing 1，John A.4 Branda, MD 3,4 , Navid Chowdhury 3 , SunYoung Kwon 1 , Pardis C. Sabeti, MD, DPhil 2 , Elyse 5 Stachler, PhD 2 , Vamsi Thiriveedhi 3 , Erica S. Shenoy, MD, PhD 1,4,5 , Jacob E, Lemieux, MD, 6 PhD 1,2,4, ‡ , Sarah E Turbett，MD 1,3,4，‡7 8†联合第一位作者对论文也同样贡献。9‡共同培训对论文的贡献也同样贡献。10 11分支机构：12 1传染病司，美国马萨诸塞州波士顿13号马萨诸塞州综合医院医学系。14 2美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所。15 3美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院病理学系。16 4美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。17 5感染控制单元，美国马萨诸塞州波士顿的弥撒一般性杨百翰。18 19关键字：流感，H5，鸟类流感，监视测试20