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Bio Protocol

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सितंबर, बायोस्फीयर में 🌐 - ओपन साइंस सूचकांक: हमने 6,720 वैज्ञानिक संसाधनों के साथ एक खोजने योग्य डायरेक्टरी लॉन्च की। - लॉन्चपैड: हमने प्रिवी के माध्यम से क्रेडिट-कार्ड वॉलेट फंडिंग जोड़ी। - नया बायो वेबसाइट: हमने अपनी वेबसाइट को पुनर्निर्मित किया, जिससे BIOS, OpenLabs, Buildspace, Launchpad और Biofy एक ही स्थान पर एकत्रित हुए। - PeptAI: Adaptyv Bio × Anthropic प्रोटीन डिज़ाइन प्रतियोगिता के ट्रैक 2 के लिए चयनित। - NeuroLab Ignition सेल: सेल 2.2× अधिक आवंटित हुई, जिसमें 650 से अधिक प्रतिभागियों द्वारा 442K USDC का निवेश किया गया। veBIO स्टेकर्स के लिए NDT पुरस्कार दावे अब https://t.co/Pdf20lmFSy पर लाइव हैं। हमने Ignition सेल पर खर्च किए गए सभी BioXP की राशि वापस कर दी। पूर्ण मासिक रिपोर्ट पढ़ें ↓

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हमारे बिजनेस डेवलपमेंट के प्रमुख, माइकलएंजेलो (@oxMichelangelo) इस हफ्ते बोस्टन में @ARDD_Meeting में शनिवार तक उपस्थित रहेंगे। अगर आप उपभोक्ता बायोटेक, दुर्लभ बीमारियों या आयुष्मान में काम कर रहे हैं और $25–150K आपके अगले शोध कदम के लिए फंडिंग कर सकते हैं, तो उनसे मिलने के लिए DM करें। अगर आप एक निवेशक हैं और आपके फंड के लिए अभी बहुत शुरुआती स्तर पर होने के कारण अभी तक आशाजनक प्रोजेक्ट्स हैं, तो हम आपसे बात करने के लिए भी उत्सुक हैं।

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@adaptyvbio और @AnthropicAI प्रोटीन डिज़ाइन प्रतियोगिता के ट्रैक 2 के लिए PeptAI टीम को चुने जाने पर बधाई! टीम को दुनिया भर के शोधकर्ताओं के साथ शामिल होकर AI-संचालित प्रोटीन डिज़ाइन को आगे बढ़ाने और नए डिज़ाइन का परीक्षण करने के लिए देखकर अच्छा लगा। उनकी प्रगति का पालन करने के लिए @peptai_ का अनुसरण करें ↓

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विज्ञान वास्तव में सभ्यता के प्रगति का इंजन है, लेकिन यह इंजन थोड़ा ठहर गया है। हमें वास्तव में खुला और अनुमति-रहित विज्ञान चाहिए। विज्ञान किसी भी व्यक्ति के लिए खुला होना चाहिए जो इसे आगे बढ़ाने में मदद करना चाहता हो। यही विचार Bio के पीछे है: खुले शोध नेटवर्क, जहाँ वैज्ञानिक AI एजेंट्स को निर्देशित करते हैं, साक्ष्य साझा करते हैं जिन पर दूसरे बना सकते हैं, और समुदायों के साथ काम करते हैं ताकि वे उस विज्ञान को फंड कर सकें और विकसित कर सकें जिसके प्रति उनकी प्रतिबद्धता है।

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अगली इग्निशन सेल अगले हफ्ते बायो पर लाइव होने की उम्मीद है! @NootropicsDAO_ न्यूरोलैब AI बना रहा है, जो यह जांचने में मदद करेगा कि यौगिक मस्तिष्क पर कैसे प्रभाव डालते हैं, जिसमें संज्ञानात्मक क्षमता से लेकर संभावित दुष्प्रभाव शामिल हैं, और शोधकर्ताओं को यह तय करने में मदद करता है कि प्रयोगशाला में क्या टेस्ट करना है। बिक्री में शामिल होने के लिए @base पर BioXP + USDC का उपयोग करें ↓

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किसी के लिए बायोटेक के बारे में चिंता करने का पहला कारण उनकी त्वचा, बाल, या उम्र बढ़ने के साथ बनाए रखना चाहे गए शक्ति का स्तर हो सकता है। @ArtemyShumskiy का तर्क है कि ये इच्छाएँ लंबी आयु बायोटेक की वित्तपोषण समस्या को हल करने में मदद कर सकती हैं। वह GLP-1s को उन परिणामों के लिए बाजार का सबूत मानते हुए उदाहरण देते हैं, जिन्हें लोग चाहते हैं और भुगतान करने को तैयार हैं। प्रस्ताव है कि दवा विकास की शुरुआत इन परिणामों से की जाए। शक्ति, संज्ञानात्मक स्वास्थ्य या चयापचय स्वास्थ्य में सुधार को परिभाषित करें, फिर जीवविज्ञान के माध्यम से पीछे की ओर काम करें। इससे शोधकर्ताओं को एक स्पष्ट लक्ष्य मिलता है और निवेशकों को मांग की स्पष्टता मिलती है। इसीलिए हम Bio Protocol के लिए उपभोक्ता बायोटेक को एक प्रवेश बिंदु के रूप में देख रहे हैं। लोग ऐसी चीज़ों को वित्तपोषित कर सकते हैं, जिनका उपयोग वे करना चाहते हैं, और प्रयोगों से वास्तव में क्या प्रदर्शित हो रहा है, इसका पालन कर सकते हैं।

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AI जीवविज्ञान अभी भी इतना शुरुआती है कि इसके सुरक्षा उपायों को स्टैक में ही बुना जा सकता है। @RANDCorporation मॉडल और डेटा तक पहुँच, सामग्री छानबीन, पता लगाने, उत्तरदायित्व और सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिक्रिया के भर में नौ हस्तक्षेपों का मानचित्रण करता है। कोई भी एकल सुरक्षा बाधा सूचना से कार्यान्वयन तक की श्रृंखला को कवर नहीं कर सकती। BIOS (@bioaidevs) समय को स्पष्ट करता है। कंप्यूटेशनल दवा डिज़ाइन के कई चरण पहले ही एक ही अभियान के भीतर चल सकते हैं। आर्द्र प्रयोगशाला प्रमाण अगला कदम है। लूप बंद होने से पहले सुरक्षा उपायों को बनाएँ।

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@adaptyvbio को $40M के लिए बधाई। वह पंक्ति जो दो बार पढ़ने लायक है, वह है कि AI केवल उतनी ही तेजी से आगे बढ़ सकती है, जितनी उसके पीछे के प्रयोग। भौतिक पहलू पर क्षमता बढ़ाना मॉडल के काम की तुलना में धीमा और कम आकर्षक है, और यही वह है जिसकी पूरे क्षेत्र की प्रतीक्षा है। अच्छा लगा कि इसे सही तरह से फंडिंग मिली।

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विज्ञान एक ही विफलता को कई बार भुगतान करता है, और इसमें शामिल कोई भी कुछ गलत नहीं कर रहा है। एक प्रयोगशाला एक दृष्टिकोण पर दो साल खर्च करती है और यह काम नहीं करता। यह परिणाम एक दरवाजा बंद कर देता है, और केवल इतने ही दरवाजे होते हैं, जिससे यह जानना मूल्यवान हो जाता है। यह कहीं नहीं पहुँचता। कोई भी पत्रिका इसे नहीं चाहती। कोई भी अनुदान नवीनीकरण इसकी सराहना नहीं करता। स्पष्ट रूप से कहना कि दो साल में कुछ नहीं मिला, इसकी एक शांत पेशेवर कीमत होती है। इसलिए यह प्रयोगशाला में, एक ड्रॉअर में, और एक पोस्टडॉक की स्मृति में रहता है, जो पहले ही उद्योग के लिए चला गया है। फिर एक अन्य प्रयोगशाला को वही विचार आता है। यह एक अच्छा विचार है, जिसके कारण दो समूहों को यही विचार आया। वे अपने दो साल खर्च करते हैं। समान परिणाम, समान चुप्पी। कहीं एक तीसरा समूह अभी अनुदान आवेदन लिख रहा है। विफलता ही खोज कैसे काम करती है, यही है। समस्या यह है कि प्रत्येक विफलता का भुगतान कई बार किया जाता है, उन लोगों के द्वारा, जिनके पास पहले से ही किया हुआ होने का पता होने का कोई साधन नहीं है। यह इसलिए होता है क्योंकि शोध का वित्तपोषण कैसे होता है। पैसा पाने का सबसे सुरक्षित तरीका है—ऐसे परिणाम प्रस्तुत करना, जो सकारात्मक प्रगति के समान प्रतीत हों, और 'नहीं' का परिणाम बाहर से ऐसा प्रतीत नहीं होता। जिसके पास पैसा है, उसे बदलें, तोदबदल का स्वरूप बदल जाता है। कोई समूह, जिसने पैसा संग्रहित किया है, कि कुछ काम करता है या नहीं, परिणाम 'हाँ' होने में कोई स्टेक (interest) नहीं رखता। उन्हें पता करना चाहिए। अगर 'नहीं' है, तो मतलब है, 'नहीं' ही मिला,औरचुपचापबनेरखनेकेलिएकुछभीबचानेकीज़रूरतनहींहै। इसके परिणामस्वरूपअभीतकअधिकांशचीज़ेंअभीबनीनहींहैं।यहएकअलगशुरुआतीस्थितिहै,औरशुरुआतीस्थितियाँजमकरबढ़तीहैं।

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आठ हजार लोगों को प्रभावित करने वाली एक स्थिति के अनुसंधान की लागत लगभग उतनी ही होती है जितनी आठ लाख लोगों को प्रभावित करने वाली एक स्थिति की। एक ही ट्रायल डिज़ाइन, दशक, और नियामक। जो बदलाव होता है, वह है कि आप उत्तर को किसे बेचते हैं। इसलिए आठ हजार लोगों के लिए, जवाब अधिकांशतः खोजा ही नहीं जाता। वे एक बाजार नहीं हैं। वे अभी भी एक फंड हो सकते हैं।