目的分析黑龙江省乙型流感病毒流行状况及基因进化特征,为防控乙型流感提供基础数据。方法对2015—2020年黑龙江省流感病毒病原学监测数据进行分析。选取10株B/Victoria系流感毒株及19株B/Yamagata系流感毒株,通过全基因组测序方法获得...目的分析黑龙江省乙型流感病毒流行状况及基因进化特征,为防控乙型流感提供基础数据。方法对2015—2020年黑龙江省流感病毒病原学监测数据进行分析。选取10株B/Victoria系流感毒株及19株B/Yamagata系流感毒株,通过全基因组测序方法获得血凝素(hemagglutinin,HA)和神经氨酸酶(neuraminidase,NA)基因序列,并从全球共享流感数据倡议组织(Global Initiative on Sharing All Influenza Data,GISAID)获取黑龙江省6株B/Victoria系流感毒株基因序列。利用生物信息学软件对黑龙江省35株乙型流感病毒基因序列进行分析。结果16株B/Victoria系流感毒株HA基因均属于V1A分支,其中3株属于以162~164氨基酸位点缺失为特征的V1A.3分支;NA基因进化树与HA一致。19株B/Yamagata系毒株HA基因属于Y3分支;18株B/Yamagata系毒株NA基因属于Y3分支,1株B/Yamagata系毒株NA属于B/Victoria系的V1A分支,为HA-Y3/NA-V1A系间重配株。B/Victoria系毒株在HA蛋白的抗原表位发生了变异,B/Yamagata系毒株抗原表位变异少,未发现耐药位点的变异。结论黑龙江省B/Victoria系毒株在多个HA抗原位点上发生变异,需密切监测流行株的变异情况。展开更多
随着近年电池领域研究投入的激增,研究人员面临着前所未有的信息过载和知识盲区的挑战。针对这一问题,本文探讨了大语言模型(large language model,LLM)的检索增强生成(retrieval augmented generation,RAG)架构在电池领域的应用潜力,...随着近年电池领域研究投入的激增,研究人员面临着前所未有的信息过载和知识盲区的挑战。针对这一问题,本文探讨了大语言模型(large language model,LLM)的检索增强生成(retrieval augmented generation,RAG)架构在电池领域的应用潜力,在此基础上对近期的研究文献进行综述,并提出展望。本文介绍了大语言模型RAG架构的工作原理,强调了该架构在垂直领域的可靠性,并基于此综述探讨了该架构在电池材料设计、电池单元设计和制造、电动交通与电网的电池管理系统三个领域的潜在应用。在电池材料设计部分,本文着重分析了大语言模型RAG架构的无幻觉生成能力在数据提取、研究方案设计和多模态数据问答中的优势。在电池单元设计和制造部分,本文从科研端指出该架构对电池单元设计方案分析的辅助作用,从制造端指出该架构桥接产业和科研的鸿沟、辅助产业管控的作用。在电动交通和电网的电池管理系统部分,本文指出该架构在跨领域知识联结、辅助系统级运维的作用。最后,本文讨论了多模态RAG技术在电池研究领域的应用潜力及其对电池研究效率的提升,并展望了RAG在电池领域的更多应用前景。展开更多
文摘目的分析黑龙江省乙型流感病毒流行状况及基因进化特征,为防控乙型流感提供基础数据。方法对2015—2020年黑龙江省流感病毒病原学监测数据进行分析。选取10株B/Victoria系流感毒株及19株B/Yamagata系流感毒株,通过全基因组测序方法获得血凝素(hemagglutinin,HA)和神经氨酸酶(neuraminidase,NA)基因序列,并从全球共享流感数据倡议组织(Global Initiative on Sharing All Influenza Data,GISAID)获取黑龙江省6株B/Victoria系流感毒株基因序列。利用生物信息学软件对黑龙江省35株乙型流感病毒基因序列进行分析。结果16株B/Victoria系流感毒株HA基因均属于V1A分支,其中3株属于以162~164氨基酸位点缺失为特征的V1A.3分支;NA基因进化树与HA一致。19株B/Yamagata系毒株HA基因属于Y3分支;18株B/Yamagata系毒株NA基因属于Y3分支,1株B/Yamagata系毒株NA属于B/Victoria系的V1A分支,为HA-Y3/NA-V1A系间重配株。B/Victoria系毒株在HA蛋白的抗原表位发生了变异,B/Yamagata系毒株抗原表位变异少,未发现耐药位点的变异。结论黑龙江省B/Victoria系毒株在多个HA抗原位点上发生变异,需密切监测流行株的变异情况。
文摘随着近年电池领域研究投入的激增,研究人员面临着前所未有的信息过载和知识盲区的挑战。针对这一问题,本文探讨了大语言模型(large language model,LLM)的检索增强生成(retrieval augmented generation,RAG)架构在电池领域的应用潜力,在此基础上对近期的研究文献进行综述,并提出展望。本文介绍了大语言模型RAG架构的工作原理,强调了该架构在垂直领域的可靠性,并基于此综述探讨了该架构在电池材料设计、电池单元设计和制造、电动交通与电网的电池管理系统三个领域的潜在应用。在电池材料设计部分,本文着重分析了大语言模型RAG架构的无幻觉生成能力在数据提取、研究方案设计和多模态数据问答中的优势。在电池单元设计和制造部分,本文从科研端指出该架构对电池单元设计方案分析的辅助作用,从制造端指出该架构桥接产业和科研的鸿沟、辅助产业管控的作用。在电动交通和电网的电池管理系统部分,本文指出该架构在跨领域知识联结、辅助系统级运维的作用。最后,本文讨论了多模态RAG技术在电池研究领域的应用潜力及其对电池研究效率的提升,并展望了RAG在电池领域的更多应用前景。
