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中东呼吸综合征(MERS)是由一种新型冠状病毒——中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-CoV)引起的病毒性呼吸道疾病,病死率高。然而,MERS-CoV感染人类的机制仍不清楚。除了完整人免疫球蛋白G(IgG)多克隆抗体(SAB-301)的安全性和耐受性得到一定的验证之外,目前尚无其他针对MERS-CoV的有效的预防性疫苗或抗体特效治疗手段。尽管目前正在研究病毒的快速诊断技术并加强公共卫生的管理,但感染MERS-CoV的病例仍在不断出现。因此,需要实施各种有效措施防止疫情恶化。进一步研究病毒的流行病学特征和发病机制,以及开发有效的抗MERS-CoV感染的治疗和预防性药物是十分必要的。为此,我们需要明确MERS-CoV各种蛋白的详细信息。在文中论述了MERS-CoV的主要结构蛋白和非结构蛋白,并总结了抑制MERS-CoV感染的各种潜在的策略。计算生物学和病毒学的结合可以促进抗MERS-CoV的有效肽治疗剂的设计和开发。总之,本文提供了遏制MERS进展(从预防到治疗)的重要信息。


在本文中,我从长期回顾的角度解释了我对人工智能(AI)/数据科学与生物医学之间关系的看法。随着新技术的不断出现,现代生物医学的发展一直在加速。由于所有生命系统基本上都受其自身DNA中信息的支配,因此信息科学对生物医学的研究具有特别重要的意义。与物理学不同,在生物学中没有发现(或很少有)主导定律。因此,在生物学中,“数据到知识”方法很重要。人工智能在历史上一直应用于生物医学,最近的新闻表明,基于人工智能的方法在国际蛋白质结构预测竞争中获得了最佳性能,这可能被视为该领域的另一个里程碑。类似的方法可能有助于解决基因组序列解释中的问题,如确定患者基因组中的癌症驱动突变。最近,下一代测序(NGS)的爆炸性发展已产生大量数据,并且这种趋势将加速。 NGS不仅用于“读取” DNA序列,而且还用于在单细胞水平上获得各种类型的信息。这些数据可以视为气候模拟中的网格数据点。数据科学和人工智能对于这些数据的综合解释/模拟都将变得至关重要,并将在未来的精密医学中起主导作用。


Kenta Nakai , 等

智能制造是提高过程工业质量的关键。在智能制造中,有这样一种趋势:将各种新一代信息技术融合到过程安全分析中。目前,由于危险化学品的大量使用,绿色制造面临着安全管理方面的重大障碍,从而导致化工过程空间的不均匀化以及安全环保法规的日益严格化。新兴的信息技术,如人工智能(AI),作为克服这些困难的一种手段,是很有前景的。基于最先进的人工智能方法和过程工业中复杂的安全关系,我们识别并讨论了与过程安全相关的几个技术挑战:用过程安全的稀缺标签进行知识获取;基于知识的过程安全推理;不同来源异构数据的精确融合;以及动态风险评估和辅助决策的有效学习。在此背景下,本文还讨论了当前和未来的工作。


毛帅 王冰

安全、高效、可持续运作与控制是工业生产过程中的主要目标。最先进的技术严重依赖于人为干预,因此在实践中表现出明显的不足。蓬勃发展的大数据时代对流程工业产生了巨大的影响,为实现智能制造提供了前所未有的机遇。这种生产方式不仅要求机器减轻人类的繁重体力劳动,还要能有效地承担智力劳动,甚至能够自主创新。为了实现这一目标,数据分析与机器学习不可或缺。在本文中,我们回顾了数据分析和机器学习在工业生产过程监控、控制和优化方面的最新进展,特别关注了机器学习模型的可解释性和功能性。通过分析实际需求与研究现状之间的差距,确定了未来的研究方向。


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