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World File Search System加性效应
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Dayvigo与其他促进睡眠药物一样，即使使用按规定使用，也可能会损害白天的清醒。处方者应向患者提供有关次日嗜睡的可能性的建议。如果Dayvigo的剩余睡眠不到一整夜，或者服用高于建议的剂量，则白天损害的风险会增加（请参阅第4.2节和管理方法）。不建议使用Dayvigo与其他药物治疗失眠症。与其他中枢神经系统抑制剂（例如苯二氮卓类药物，阿片类药物，三环抗抑郁药，酒精）共同给药会增加CNS抑郁症的风险，这可能导致白天损害。由于潜在的加性效应，可能需要进行dayvigo和伴随中枢神经系统抑制剂的剂量调整。CNS抑制作用可能在停止Dayvigo后长达几天内持续存在。应使用患者的最低有效剂量（请参阅第4.2节和给药方法）。
玉米杂交种性能和品系配合力的基因组预测
玉米育种中最重要的两项活动是开发具有高一般配合力 (GCA) 和特殊配合力 (SCA) 值的自交系，以及鉴定具有高产量潜力的杂交种。基因组选择 (GS) 是一种很有前途的基因组工具，可根据从基因组预测 (GP) 估算的基因组估计育种值对未经测试的育种材料进行选择。在本研究中，进行了 GP 分析，以在三个玉米品系逐个测试试验中估计杂交种、GCA 和 SCA 的谷物产量 (GY) 表现，其中所有材料在 10 到 11 个多地点试验中进行了表型分析，并使用中密度分子标记平台进行了基因分型。结果表明，在模型的所有试验中，包括品系和测试者的加性效应，对杂交种表现的预测能力范围为 0.59 到 0.81。在同时包含加性和非加性效应的模型中，杂交种性能的预测能力得到了提高，所有试验的范围为 0.64 至 0.86。GY 的 GCA 预测能力较低，在仅包含自交系的模型的所有试验中范围为 0.14 至 0.13；在同时包含自交系和测试者的模型的所有试验中，GY 的 GCA 预测能力得到了提高，范围为 0.49 至 0.55，而 GY 的 SCA 预测能力在所有试验中均为负值。测试者之间的 GY 预测能力从 0.66 到 0.82 不等；测试者之间的杂交种性能很难预测。GS 提供了基于分子标记信息预测新杂交种性能和新自交系的 GCA 的机会，通过对更少的多地点试验进行表型分析，可以大幅降低总育种成本。 2021 中国作物学会和中国农业科学院作物科学研究所。由 Elsevier BV 代表科爱传播有限公司制作和托管。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
自上而下和自下而上的刺激技术结合动作观察治疗在中风康复中的应用：前景
脑卒中是一种中枢神经系统疾病，可导致脑结构性病变和功能障碍，从而导致不同类型和程度的功能障碍。双模态平衡恢复模型（半球间竞争模型和替代模型）已被提出作为脑卒中后功能恢复的机制。我们分析了运动观察治疗方法、经颅电（TES）或磁（TMS）刺激和外周电（PES）或磁（PMS）刺激技术的组合如何作为辅助物理治疗方法来减轻脑卒中患者的症状。我们认为自上而下和自下而上的刺激技术与动作观察治疗相结合可能发展成为脑卒中后神经康复中有价值的物理治疗策略。我们探讨了在运动观察期间对患侧半球或患侧半球进行 TES 或 TMS 干预，然后执行动作，如何结合患侧肢体的 PES 或 PMS 产生超加性效应，以增强常规治疗对脑卒中患者的效果。所提出的范例可能是一种创新和辅助的方法，可以增强传统康复治疗的效果，特别是对于那些患有严重运动障碍的患者。
简单通道中量子容量的一般非加性
确定量子信道的容量是量子信息论中的一个基本问题。尽管有严格的编码定理来量化跨量子信道的信息流，但由于超加性效应，人们对其容量的理解甚少。研究这些现象对于深化我们对量子信息的理解非常重要，然而简单明了的超加性信道的例子却很少。在这里，我们研究了一类称为鸭嘴兽信道的信道。其最简单的成员是三元组信道，当与多种量子比特信道联合使用时，显示出相干信息的超加性。高维家族成员与擦除信道一起使用时表现出量子容量的超加性。受配套论文 [ 1 ] 中提出的“自旋对准猜想”的影响，我们关于量子容量超加性的结果扩展到了低维信道以及更大的参数范围。特别是，超加性发生在两个弱加性信道之间，每个信道本身都具有很大的容量，这与之前的结果形成了鲜明的对比。值得注意的是，单一、新颖的传输策略在所有示例中都实现了超可加性。我们的结果表明，超可加性比以前想象的要普遍得多。它可以发生在各种各样的通道中，即使两个参与通道都具有很大的量子容量。
社论：植物复杂性状遗传解析的统计方法进展
在实际数据分析中，最常用的全基因组关联研究（GWAS）方法往往会遗漏一些重要的位点和性状遗传力。针对这些挑战，Li等（2022a）基于压缩方差分量混合模型建立了一种创新方法3VmrMLM。在3VmrMLM中，数量性状核苷酸（QTN）、QTN与环境互作（QEI）和QTN与QTN互作（QQI）检测中的所有效应都被压缩到一个效应相关向量中，而所有多基因背景都被压缩到一个向量相关的多基因背景中。该方法特别适用于杂合基因型比例较高的物种，如人类、森林、菊花和草原。3VmrMLM能取代现有的方法吗？答案是否定的，尽管3VmrMLM表现出优于现有方法的优势。对于以加性效应为主导的位点的检测，现有方法仍然适用，如在水稻、小麦和大豆中观察到的。由于 GWAS 基于历史重组的连锁不平衡，因此方法之间存在互补性（Zhang et al., 2019 ）。然而，现有方法在检测显性效应和小等位基因替换效应方面面临挑战（Zhang et al., 2023 ）。在分析真实数据时，通货膨胀因子或分位数-分位数图是评估方法性能的常用指标。然而，这对于我们的 mrMLM 和 3VmrMLM 方法（Zhang et al., 2020 ; Li et al., 2022a ）并不重要，因为它们的全基因组扫描旨在选择潜在相关的标记，而不是识别
利用人工神经网络提高内洛尔牛肉嫩度的基因组预测准确性
摘要 本研究的目的是比较人工神经网络 (ANN) 与贝叶斯岭回归、贝叶斯套索、贝叶斯 A、贝叶斯 B 和贝叶斯 Cπ 在估计内洛尔牛肉嫩度的基因组育种值方面的预测性能。使用 Illumina Bovine HD Bead Chip（HD，来自 90 个样本的 777K）和 GeneSeek Genomic Profiler（GGP Indicus HD，来自 485 个样本的 77K）对动物进行基因分型。对每个芯片应用基因型的质量控制，包括去除位于非常染色体上的 SNP，其次要等位基因频率 <5%、与 HWE 的偏差（p < 10 –6）以及连锁不平衡 >0.8。使用 FImpute 程序进行基因型估算。基于谱系的分析表明，肉质嫩度具有中等遗传性（0.35），这表明可以通过直接选择来改善肉质嫩度。贝叶斯回归模型的预测准确度非常相似，加性效应和显性效应分别从 0.20（贝叶斯 A）到 0.22（贝叶斯 B）和 0.14（贝叶斯 Cπ）到 0.19（贝叶斯 A）不等。ANN 对遗传价值的基因组预测准确度最高（0.33）。尽管人们认识到深度神经网络可以提供更准确的预测，但在我们的研究中，具有一个隐藏层、105 个神经元和整流线性单元 (ReLU) 激活函数的 ANN 足以提高对肉质嫩度遗传价值的预测。这些结果表明，具有相对简单架构的 ANN 可以为 Nellore 牛肉质嫩度提供卓越的基因组预测。