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动态分类：利用自我监督的分类来增强预测性能
在本文中，我们提出了一种创新的动态分类算法，旨在实现零遗漏的检测和最小误报的观察。使用监督模型将数据分配到N当量的训练子集和n个预测子集中，然后是n个单独的预测模型的独立预测。这使每个预测模型都可以在较小的数据范围内运行，从而提高了整体准确性。此外，该算法利用通过监督学习生成的数据来进一步完善预测结果，滤除未满足准确性要求的预测，而无需引入其他模型。实验性调查表明，当数据分配误差最小时，动态分类算法实现了出色的性能，而零遗漏的检测和最小的假阳性，则显着超过了现有的模型结合体。即使在分类错误较大的情况下，算法仍然可以与最新模型相提并论。这项研究的关键创新包括自我监督的分类学习，小范围子集预测的使用以及直接拒绝不合格的预测。虽然当前的算法在自动参数调整和分类模型效率方面仍然有改进的空间，但它在多个数据集中表现出出色的性能。未来的研究将着重于优化分类组件，以进一步增强算法的鲁棒性和适应性。
根据分类隶属关系估算共识蛋白质组和代谢功能
摘要目的：元编码和元基因组测序使高度多样化的环境社区的表征能够表征。估计这些社区执行的代谢功能的挑战导致了几种最新方法的发展，其中大多数方法是根据特定基因标记量身定制的。但是，测序技术进步所产生的方法的增加，驱动了能够处理异质微生物社区数据的方法。预测通常取决于其内部分析管道，并受到基础数据库的影响，这些数据库将标记基因与特定功能注释联系起来。这限制了用户通过追踪内部数据和流程来评估预测质量的能力。最后，用户受这些方法提供的特定注释的约束（例如ec数），限制了他们根据中间结果进行进一步专业分析的能力。方法：ESMECATA预测分类学官员的共识蛋白质组及其相关功能。Esmecata的关键特征是其解释性和功能。为了支持异质测序数据的灵活整合，Esmecata利用了通过分析不同测序数据集的分析获得的分类学官方。为了深入了解每种分类学的知识并解释预测功能的相关性，Esmecata确定了在UNIPROT数据库中有记录的蛋白质组织能够辅助代表的给定官能中的分类学等级。根据阈值，将Uniprot蛋白质组的蛋白聚类并过滤，以创建共识蛋白质组。这些共有的蛋白质组会自动用功能信息（例如，EC数字，GO术语）注释，但它们也被设计为用于进一步的自定义注释工作流。功能注释在功能表中报道，该功能表可以充满分类的丰度，以产生全面的功能性文件。结果：ESMECATA预测已使用多个数据集验证，并将其与最新方法进行了比较。此外，它被应用于甲烷剂反应器的新型元编码数据集，表征了微生物群落和沼气在不同的时间点和进气条件上的产生。我们的结果证明了沼气之间的联系
植物分类学和植物多样性的进步
期刊植物正在组织一个特殊问题：“植物分类学和植物多样性的进步：地中海及其他地区的见解”，以增强对地中海及周边地区植物分类学和植物群的了解。地中海是一种主要的生物多样性热点，尽管其植物多样性巨大，但仍未完全研究。增加人类干扰和气候变化继续推动生物多样性丧失，使保护努力比以往任何时候都更加紧迫。此问题邀请从事分类学研究的学者，包括形态学，核学，分子系统发育，生态学和关键或不忽视的物种的解剖结构。地中海地区看到了许多分类学发现，不断扩大科学知识。本期特刊欢迎研究人员采用现代和创新方法的植物分类学和系统发育，有助于更深入地了解生物多样性及其保护。
特刊 - 肌动型的多样性和分类法
拥有大约35,000种描述的物种，Scarabaeoidea是最大的甲虫超家族之一，包括多样化和受欢迎的群体，例如粪甲虫，鹿肉甲虫，六月甲虫，花奶酪，花香糖和犀牛。在化石记录中表现得很好，自侏罗纪以来就已经存在。它们是共生的，死亡的，植物的，腐生的和木质的，有些甚至是食肉。一些物种与人类竞争资源，被认为是严重的害虫，例如在棕榈中发展的日本甲虫和犀牛甲虫；其他人非常有益，例如甲虫，可以改善土壤质量和植物的生长。具有高度多样性的生态需求，全球分布和巨大的物种多样性，因此，甲壳虫是一个流行的研究目标，涵盖了从化学生态学到分类学和害虫控制的学科。本期特刊将展示Scarabaeoid研究的这些不同方面，特别关注分类法和多样性的各个方面。您可以选择我们的分类学共同特刊。
心率变异性有助于对系统性硬化症中的表型进行分类
我们旨在开发系统性硬化症（SSC）子类型分类器工具，以在患者的床边使用。我们比较了静止（5分钟）的心率变异性（HRV），并响应于具有弥漫性（n = 16，DCSSC）和有限（n = 38，LCSSC）的患者（n = 58）的正抑制（5分钟）（n = 58）。在时间，频率和非线性域中从Beat-Beat RR间隔中评估HRV。DCSSC组与LCSSC组不同，主要是较高的心率（HR）和较低的HRV，在depubitus和正稳态条件下。站立机动降低了HR标准偏差（SD_HR），Poincaré拟合椭圆的RR间隔图（SD2）的主要轴长以及DCSSC组中的相关维度（CORDIM），而LCSSC组中这些HRV索引增加了（P = 0.004，P = 0.004，p = 0.002，以及增加了这些HRV指数。我们确定了5个最有用和判别的HRV变量。We then compared 341 classifying models (1 to 5 variables combinations × 11 classifier algorithms) according to mean squared error, logloss, sensitivity, specificity, precision, accuracy, area under curve of the ROC-curves and F1-score.f1得分范围从最佳1-可添加模型的0.823到4个变量最佳模型的最大0.947。最具体和精确的模型包括SD_HR，SD2和Cordim。总而言之，我们提供了高性能分类模型，能够从ECG记录中区分易于在床边执行的有限皮肤SSC子类型。模型基于1至5 HRV索引用作自主综合影响心脏活动的非线性标记。
个性化前列腺癌放射疗法中的基因组分类器：基于国际共识的系统评价和未来观点
TAGEDP *辐射肿瘤学系，大学医学中心，弗莱堡大学医学院，德国弗莱堡大学，德国弗莱堡大学； Y德国癌症联盟（DKTK），合作伙伴网站Freiburg，德国弗莱堡； Z Berta-Ottragme，德国弗莱堡大学医学学院，德国； X比利时大学医院辐射肿瘤学系；比利时Ku Leuven肿瘤学系； ║加利福尼亚大学洛杉矶分校的辐射肿瘤学和泌尿外科系； {凯斯西部储备大学UH Seidman癌症中心辐射肿瘤学系； ＃伊利诺伊州芝加哥西北芬伯格医学院泌尿外科系； **德国汉堡汉堡大学医院泌尿外科泌尿外科的马丁尼克前列腺癌中心； ZZ土耳其伊斯坦布尔KOC大学医院泌尿外科系； XX XX辐射肿瘤学系，多伦多大学梅蒂医学院和辐射医学计划，玛格丽特癌症中心公主，大学卫生网络。加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，加拿大多伦多； ║║辐射肿瘤学系，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），法国维勒维夫（Vilejuif），巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）Inserm，Inserm incostat U1018； {{华盛顿特区Medstar Georgetown大学医院放射医学系； ##德国弗莱堡大学医学院大学医学中心外科病理学研究所，德国弗莱堡； ***堪萨斯大学堪萨斯大学癌症中心辐射肿瘤学系，
命名审查制度将生物多样性保护和分类科学处于风险状态
植物和动物学术语提供了一些现代科学最稳定的支柱。这些支柱现在因对伦理理由的同名分类单元的意识形态问题的扩散而动摇。这包括数千种以一个人命名的两栖动物。我们抗议旨在主观替代有效分类名称的最新举措，因为它打开了一个潘多拉盒，该盒子可能会破坏物种清单的稳定范围，以及所有依赖于它们的物种，包括生物多样性保护政策。我们没有否定以前的实践来养活当代文化和社会规范，而是鼓励使用有限的资源用于分类学研究（一种工具性但被忽视的学科），以描述当前生物多样性危机中在地球上发现的数百万种物种。
应用于EEG分类的新型判别分析
摘要 - 本文提供了一种开发t -wishart分布的协方差矩阵的分类方法，该方法概括了WishArt分布。与WishArt分布相比，它对于异常协方差矩阵更为强大，并且更灵活地对分布不匹配。在此矩阵变化分布的最新发展之后，提出的分类器是通过利用判别分析框架并提供原始决策规则来获得的。通过对实际数据的数值实验，我们的方法的实际兴趣得到了表明。更确切地说，所提出的分类器在两个标准的脑电图数据集上获得了最佳结果，而最佳最低距离（MDM）分类器相比。索引项 - EEG，协方差矩阵，t -wishart，Bayseian分类，判别分析，BCI。
使用面部表情的时空深度学习方法改善疼痛分类
疼痛管理和严重性检测对于有效的治疗至关重要，但是传统的自我报告方法是主观的，并且可能不适合非语言个体（口语有限的人）。为了解决此限制，我们使用面部表情探索自动疼痛检测。我们的研究利用深度学习技术来通过分析来自疼痛情感面孔数据库（PEMF）的面部图像来改善疼痛评估。我们提出了两种新颖的方法1：（1）混合交通模型与长期短期记忆（LSTM）块相结合，以分析视频框架并预测疼痛的存在，以及（2）与LSTM集成的时空图形卷积网络（STGCN），与LSTM集成在一起，以从面部图像中为疼痛图像进行过程地标。我们的工作代表了PEMF数据集进行二进制疼痛分类的首次使用，并通过广泛的实验证明了这些模型的有效性。结果突出了结合空间和时间特征以增强疼痛检测的潜力，从而在客观疼痛评估方法中提供了有希望的进步。
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。