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肥胖基因及其互作microRNA与疾病发生关联的生物信息学研究
目的：探索基于生物信息学的肥胖与疾病发生之间的关联。方法：主要目标是从相关疾病数据库（Genecards，TTD，Omim，Uniprot）中获得的，其中具有“肥胖”，“心血管疾病”，“心脏病”，“癌症”和“肝脏代谢障碍”的关键词。Based on the STRING database, the protein-protein interaction network of dis- ease and obesity cross-targets was constructed, the core targets were screened, and the DAVID data- base was used to analyze the gene ontology function (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Ge- nomes (KEGG) pathways, so as to predict the non-coding RNA and transcription factors acting on the core targets, and construct基因调节网络。结果：在肥胖和心血管疾病之间筛选了总共25个核心目标和58个相互作用的miRNA。有30个肥胖和心脏病的核心目标，有81个相互作用的miRNA。有25个肥胖和癌症的核心靶标，以及84个相互作用的miRNA。有30个肥胖和肝脏代谢疾病的核心靶标，还有73个相互作用的miRNA。肥胖和心血管疾病的核心靶标主要富含脂质，动脉粥样硬化，腺苷酸激活的蛋白激酶，信号传导途径等。肥胖和心脏病的核心靶标主要富含胆固醇代谢，脂质动脉粥样硬化和其他信号通路。肥胖和癌症的核心靶标主要在腺苷酸激活的蛋白激酶和磷脂酰肌醇3-激酶-akt信号通路中富含。肥胖和肝脏代谢性疾病的核心靶标主要富含非酒精性脂肪肝病和脂肪细胞因子信号通路。本研究为肥胖与疾病之间复杂关系的后续探索提供了一个新的方向和新思路。
时空量子关联的因果分类
仅从测量结果的相关性来看，两个原本孤立的个体能否确定这种相关性是否是非时间性的？也就是说，他们能否排除在两个不同时间给予他们相同的系统的可能性？经典统计学认为不能，但量子理论却不同意。在这里，我们介绍了将这种量子相关性识别为非时间性的必要和充分条件。我们证明了时间反转下的非时间性不对称性，并揭示了它是不同于纠缠的空间量子相关性的度量。我们的结果表明，某些量子相关性具有内在的时间箭头，并能够根据它们与各种潜在因果结构的（不）兼容性对跨时空的一般量子相关性进行分类。
研究下颌和palatine及其关联的患病率
电子邮件：cardoso_lopes@yahoo.com.br摘要托罗·下颌骨和palatine是良性，非塑性，无症状特征的外遗体，不需要任何形式的治疗。关于其病因的患病率和研究仍然存在争议。评估下颌和palatine圆环的普遍性及其与副功能习惯和系统问题的存在的关系。回顾性研究，用作过去十年来牙科课程的口腔学诊所的患者的病历数据来源。在评估的1024个病历中，只有39个病历（3.8％）。没有患者有副习惯，磨牙或挤压病史。考虑到性别，结果揭示了23名妇女（58.9％）和16名男性（41.1％）。所研究人群的平均年龄为45.7。关于系统问题的存在，16名（41.1％）患者患有某种全身性疾病，23名（58.9％）没有。通过这项研究可以得出结论，尽管样本受到限制，但托罗与官方习惯没有关联。
与欧盟研究与创新计划关联的好处
o英国继续表现出色，在ERC的2023年工作计划中赢得了45个合并赠款和42个高级赠款，仅次于德国。3•不同部门之间的合作：Horizon Europe的合作支柱将大学和研究机构与企业和医疗保健提供商一起，以面对共同的挑战，推动包容性增长并改善生活：英国机构仅在Horizon 2020下就建立了近225,400个合作链接。4•现成的全球协作路线：Horizon Europe提供了无与伦比的，现成的跨境工作路线。共同的规则和资金周期，访问人才，基础架构，网络，收藏和数据使参与者可以按规模运作，没有一个国家可以复制。•支持新技术和初创企业：超过2,000家英国企业从2020年的Horizon获得了近15亿欧元：中小企业获得了近8.7亿欧元的收入，从而增加了全国各地的工作和机会。5 Horizon还提供了对英国不能独自交付的大规模患者群体的访问权限。•与志趣相投的合作伙伴联盟：英国大多数最大的研究伙伴都在欧盟。与加拿大，新西兰和韩国等有牢固联系的国家都在欧洲：将来可能会签署。随着地缘政治紧张局势的增加，与共享我们价值观的合作伙伴合作比以往任何时候都重要。
经典关联的量子和经典混合生成
摘要 —我们考虑两阶段混合协议，将量子资源和经典资源结合起来，以生成由两个独立参与者共享的经典相关性。我们的动机有两个方面。首先，在不久的将来，量子信息处理的规模非常有限，当可用的量子资源不足以完成某些任务时，增强量子方案能力的一种可能方法是引入额外的经典资源。我们分析了这些混合协议的数学结构，并描述了所需量子资源和经典资源数量之间的关系。其次，通信复杂性理论中的一个基本开放问题是描述共享先验量子纠缠相对于共享先验随机性的优势，这仍然是一个开放的问题。事实证明，我们的量子和经典混合协议为这个重要问题提供了新的见解。
脑表型关联的多尺度网络回归
图 2 MSNR 模型训练和评估示意图。 (a) MSNR 旨在通过考虑边缘和社区级别的信息来研究大脑连接-表型关系。该模型采用 n × p × p 矩阵，其中 n 是受试者的数量，p 是每个对称邻接矩阵中的节点数。节点属于 K 个社区，是先验确定的。 (b) 从总样本 (n = 1,015) 中随机选择 20% (n = 202) 作为剩余验证数据。我们进行了五倍交叉验证来选择调整参数 λ 1 和 λ 2 的值。这两个参数分别表示平均连接矩阵 (Θ) 和社区级连接-协变量关系矩阵 (Γ 1,...,Γ q) 的 l 1 范数的核范数惩罚。整个过程重复了五次。 （c）然后使用（b）中确定的调整参数对其余 80% 的总数据集（n = 813）进行模型训练。然后计算样本外预测误差，作为验证集上已知和估计连接矩阵之间差异的 Frobenius 范数。（d）我们还通过置换程序评估了最终模型，其中我们破坏了大脑连接和协变量数据之间的联系，以生成样本外预测误差的零分布
生物作为复杂微生物和病毒关联的介体
微生物真核生物（又称生物学家）以其在不同生态系统中的营养循环中的重要作用而闻名。然而，原始人相关的微生物组的组成和功能在很大程度上仍然难以捉摸。在这里，我们采用了与培养无关的单细胞分离和基因组分辨的宏基因组学，以详细的见解对目前从不同环境中分离出的目前无法培养的纤毛和Amoebae的100多个未倍增的微生物组和病毒膜。我们的发现揭示了独特的微生物组组成，并暗示了复杂相互作用以及与细菌共生体和病毒关联的复杂网络。我们观察到纤毛和变形虫在微生物组和病毒蛋白组成方面存在明显的差异，突出了原生物 - 微生物相互作用的特异性。超过115个回收的微生物基因组与已知的真核生物的内共生体相关，其中包括多元化的众多成员，人力体，军团菌，衣原体，依赖性和250个以上的人与可能的宿主相关细菌属于phylylyscibac的细菌。我们还确定了属于多种病毒谱系的80多个巨型病毒，其中一些病毒在单细胞转录组中积极表达基因，这表明可能与采样的生物有关联。我们还揭示了广泛的其他病毒，这些病毒被预测会感染真核生物或宿主相关的细菌。我们的结果提供了进一步的证据，表明生物是复杂的微生物和病毒关联的介体，在生态网络中起着至关重要的作用。我们的样品中巨型病毒和多种微生物共生体的频繁同时出现表明多部分关联，尤其是在变形虫中。我们的研究提供了与鲜为人知的原生物谱系相关的微生物多样性的初步评估，并为对原生生态学及其在环境和人类健康中的作用有了更深入的理解铺平了道路。
纸质文档级神经机器与关联的内存网络∗
摘要标准神经机器翻译（NMT）是关于文档级上下文是独立的。大多数现有的文档级别的NMT方法都充满了全局文档级信息感，而这项工作着重于在内存网络中利用详细的文档级别上下文。从内存中检测到当前句子中最相关部分的内存网络的容量，这是一种自然解决方案，可以对丰富的文档级上下文进行建模。在这项工作中，实现了拟议的文档感知内存网络，以增强变压器NMT基线。对几个任务的实验表明，所提出的方法显着提高了强大变压器基准和其他相关研究的NMT性能。关键词：内存网络，神经机器翻译，文档级上下文
了解相互关联的成长心态和学术参与及表现
Marcia Pool 博士是伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC) 生物工程系的教学副教授兼本科项目主任。她一直积极致力于改善本科教育，包括开发实验室以提高实验设计技能，并指导学生团队完成顶点设计和顶点设计后的转化课程。在担任主任期间，她与系领导密切合作，管理本科项目，包括：制定课程设置计划、主持本科课程委员会、审查和批准出国留学的课程衔接、担任首席顾问以及代表系参加大学级会议。她还参与大学招生和推广工作；她为参观生物工程的高中生协调了三次暑期体验，并共同协调了为期一周的生物工程夏令营。她自癌症学者计划成立以来一直与其合作，并为 researcHStart 活动提供支持。最近，她被选为 UIUC 工程教育卓越学院 (AE3) 的教育创新研究员 (EIF)。在国家层面，她曾担任生物医学工程荣誉协会 Alpha Eta Mu Beta 的执行董事 (2011-2017)，并且是 ABET 评估员 (2018 年至今)。