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基于AAV的实验动物中人类疾病建模的向量瘤胃微生物的影响
先前的研究已经讨论了Sanhe和荷斯坦奶牛之间的血清代谢与哺乳性表现之间的关联，发现这两种品种的代谢谱与平等不同。由于瘤胃是奶牛营养吸收和生产转化的中心器官，因此在相同饮食条件下观察到的差异是否与瘤胃微生物组的结构有关，尚不清楚。这项研究测量了四个奇偶族的Sanhe Cows（S1/S2/S3/S4）和Holstein Cows（H1/H2/H3/H4）的明显消化率和瘤胃发酵参数，并使用高通量测序技术产生了全面的瘤胃象征性型菌群数据集。在S组之间观察到干物质消化率（P = 0.001）和氨氮（P = 0.024）的显着差异，S1中各种VFA含量的趋势较高（0.05 H组在粗蛋白消化率上显示出显着差异（p = 0.001），H1中的较高的异价酸含量（p = 0.002）以及H3中最低的乙酸盐与丙酸丙酸酯与丙酸酯比（P = 0.002）。 元基因组测序结果表明瘤胃微生物组模式和代谢变化之间的一致性，S1与S2/S3/S4明显不同，H1和H2与H3和H4不同。 瘤胃微生物组的物种组成在Sanhe和Holstein Cow之间相似，但注意到丰度的差异。 根瘤菌<肾小球>，新甲基脂肪酸群和心摩肌在S1，H1和H2中更为丰富，并且在这些阶段中，自噬 - 触及植物 - 病原体相互作用和内吞作用等途径显着富集。H组在粗蛋白消化率上显示出显着差异（p = 0.001），H1中的较高的异价酸含量（p = 0.002）以及H3中最低的乙酸盐与丙酸丙酸酯与丙酸酯比（P = 0.002）。元基因组测序结果表明瘤胃微生物组模式和代谢变化之间的一致性，S1与S2/S3/S4明显不同，H1和H2与H3和H4不同。瘤胃微生物组的物种组成在Sanhe和Holstein Cow之间相似，但注意到丰度的差异。根瘤菌<肾小球>，新甲基脂肪酸群和心摩肌在S1，H1和H2中更为丰富，并且在这些阶段中，自噬 - 触及植物 - 病原体相互作用和内吞作用等途径显着富集。多方的Sanhe奶牛的ATP结合盒转运蛋白途径的丰度更高。此外，诸如GH84和GH37之类的Cazymes与差异性生理指标和牛奶性状显着相关。总而言之，这项研究揭示了Sanhe和不同奇偶群体的瘤瘤菌与代谢特征之间的复杂关系，这表明瘤胃微生物组的结构的变化可能是影响乳头奶牛泌乳性能和代谢差异的关键因素。
探索骆驼滴答的微生物，推断向量能力：组织水平共生培养基的见解
尽管技术进步允许从各种植物组织的细胞壁进行分离和结构分析，但我们对这些多糖如何组织到特定的分子三维（3D）结构中的理解非常有限（6，7）。阐明这种植物细胞壁的3D组织是对植物如何适应细胞类型的环境和生长条件的充分理解的先决条件。进行结构分析，首先通过使用各种化学品处理从细胞壁中提取单个多糖。但是，这些聚合物在细胞壁内采用的3D结构丢失，只能通过分子计算机建模来预测。X射线衍射和魔法旋转固态核磁共振
评估随机森林，决策树，支持向量回归的性能和流量预测的梯度提升
这项研究利用一系列机器学习算法来预测Ikpoba河的小时流量。数据收集依赖于沿河沿线安装的水透度系统，收集每小时测量量高度，环境温度和大气压。将量规高度转换为流量数据，从Ikpoba河等级曲线中提取了涵盖2015年至2020年期间的历史量规和流量数据，并使用曲线拟合技术对水流和量规高度之间的精确关系进行了分析。使用各种拟合度措施，例如调整后的R平方值，估计标准误差和确定系数，用于识别最佳拟合关系。随后使用土壤和水评估工具对估计的流量数据进行了验证，并结合了研究区域的数字高程模型，以及其他输入参数，例如土壤，坡度，每日最大降水量和每日最高温度。使用Microsoft Excel中生成的回归图进行了验证结果。从机器学习结果中，随机森林算法在预测流量方面的其他方法优于其他方法，均为0.02的均值误差和确定系数为0.98。相反，决策树在预测单个数据点方面表现出了较高的准确性，最低的根平方误差为0.02。
优化预测性能：堆叠的多内核支持向量机中的超参数调整
摘要 - 这项研究解决了管理糖尿病的更先进诊断工具的必要性，糖尿病是一种慢性代谢疾病，导致葡萄糖，脂质和蛋白质代谢的破坏是由胰岛素活性不足引起的。该研究研究了机器学习模型的创新应用，特别是堆叠的多内核支持向量机随机森林（SMKSVM-RF），以确定它们在识别医疗数据中复杂模式方面的有效性。创新的合奏学习方法SMKSVM-RF结合了支持向量机（SVM）和随机森林（RFS）的优势，以利用其多样性和互补特征。SVM组件实现多个内核来识别唯一的数据模式，而RF组件由决策树组成，以确保可靠的预测。将这些模型集成到堆叠的体系结构中，SMKSVM-RF可以通过优势通过优势来增强分类或回归任务的总体预测性能。这项研究的一个重大发现是引入SMKSVM-RF，它在混淆矩阵中显示出令人印象深刻的73.37％的精度。此外，其召回率为71.62％，其精度为70.13％，值得注意的F1分数为71.34％。这种创新技术显示了增强当前方法并发展为理想的医疗系统的潜力，这表明糖尿病检测方面的一个值得注意的一步。结果强调了复杂的机器学习方法的重要性，并强调了SMKSVM-RF如何提高诊断精度并有助于持续发展医疗保健系统，以实现更有效的糖尿病管理。
![识别GO 中的软件供应链攻击向量
arxiv：2502.07152v1 [stat.me] 2025年2月11日](/simg/7\7a52d4776c8aa25ca7fae2eb48cee446999e7797.webp)
识别GO 中的软件供应链攻击向量 arxiv：2502.07152v1 [stat.me] 2025年2月11日
在GO中，开源软件的广泛采用导致了繁荣的第三方依赖性生态系统，这些生态系统通常被整合到关键系统中。但是，依赖关系的再利用引入了重大的供应链安全风险，因为单个折衷的软件包可能会产生级联的影响。现有的供应链攻击分类法忽略了特定于语言的功能，这些功能可以被攻击者隐藏恶意代码。在本文中，我们提出了一种针对GO语言及其包装生命周期的12个不同攻击向量的新颖分类学。我们的分类法确定了用于良性目的的特定语言的GO特征，可以滥用以通过供应链隐秘地传播恶意代码。此外，我们推出了Gosurf，这是一种静态分析工具，该工具根据我们提出的分类法分析GO包装的攻击表面。我们评估了500个使用现实世界中的500个语料库的Gosurf。我们的工作提供了确保GO生态系统中开源软件供应链的初步见解，使开发人员和安全分析师可以优先考虑代码审核工作并发现隐藏的恶意行为。
根据基础向量增强短信密码学的安全性Ramesh Khanal教学学院Balkumari College Email
密码学是对除具有解码信息的手段或钥匙的所有人的隐藏信息的实践和研究。也是密码学领域采用许多不同的方法将正常数据转换为不可读形式。本文的研究目的是如何秘密地保持数字数据并通过基于基础向量的不安全渠道秘密地发送数字数据，即一项活动围绕着一种技术围绕一种技术，说明了一组名为Matrix to Cryptography的基础向量的技术，该方法涉及该方法涉及两个矩阵，该矩阵涉及该方法的两个矩阵，用于对编码编码矩阵的编码和另一个矩阵进行编码。字符在原始消息或流中分配了数值，并且矩阵必须是行降低echelon表单以用于解码。所提出的方法在其原理上非常简单，并且具有巨大的潜力，可以应用于秘密交换消息的其他情况。
研究论文：基于小波卷积神经网络和支持向量机的混合脑电情绪识别方法
方法：本文提出了一种基于从小波 CNN（WCNN）加权层提取的深度特征和多类支持向量机（MSVM）的混合方法来提高从脑电图（EEG）信号中识别情绪状态的能力。首先，使用连续小波变换（CWT）方法对 EEG 信号进行预处理并将其转换为时频（TF）颜色表示或尺度图。然后，将尺度图输入到四个流行的预训练 CNN，AlexNet、ResNet-18、VGG-19 和 Inception-v3 中进行微调。然后，将每个 CNN 中的最佳特征层用作 MSVM 方法的输入，以对效价-唤醒模型的四个季度进行分类。最后，使用与受试者无关的留一受试者排除标准在 DEAP 和 MAHNOB-HCI 数据库上评估所提出的方法。
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无
支持向量机器学习工具的性能用于诊断临床实践中的糖尿病性视网膜病变
摘要：目的：检查支持向量机学习软件（视网膜）的现实性能，以确定糖尿病患者在临床实践中可能存在糖尿病患者的糖尿病性视网膜病（DR）。方法：包括1001例患者的1001只眼睛 - 每位患者一只眼睛 - 参与丹麦国家筛查计划。根据国际临床糖尿病性视网膜病变严重程度量表，三位独立的眼科医生对所有眼睛进行了分级，并通过多数决定确定疾病的确切水平。该软件检测到DR和NO DR，并与眼科医生的成绩进行了比较。Results: At a clinical chosen threshold, the software showed a sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of 84.9% (95% CI: 81.8–87.9), 89.9% (95% CI: 86.8–92.7), 92.1% (95% CI: 89.7–94.4), and 81.0% (95% CI:与人类评分相比，分别为77.2–84.7）。常规筛查的结果为87.0％（95％CI：84.2-89.7），85.3％（95％CI：81.8-88.6），89.2％（95％CI：86.3-91.7），和82.5％（95％CI：78.5-866666.0），相应。AUC为93.4％。参考分级器Conger的精确kappa为0.827。结论：该软件的执行与常规分级相似，并具有重叠的信心间隔，表明两组之间的性能可比性。研究生协议令人满意。但是，评估更新的软件以及更新的临床程序至关重要。因此，建议在实施软件作为决策支持工具之前进行进一步的临床测试。
使用扩散张量成像和支持向量机检测慢性爆炸相关轻度创伤性脑损伤
1 加利福尼亚大学圣地亚哥分校放射学系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92121；dharrington@health.ucsd.edu (DLH)；rtheilmann@health.ucsd.edu (RJT)；adangeles@health.ucsd.edu (AA-Q.)；arobb@health.ucsd.edu (AR-S.)；tao.song@megin.fi(TS)；z2ji@health.ucsd.edu (ZJ)；rrlee@health.ucsd.edu (RRL) 2 VA圣地亚哥医疗保健系统研究、放射学和精神病学服务部，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92161 3 加利福尼亚大学计算机科学与工程系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 92093；p8hsu@eng.ucsd.edu (P.-YH)； ckcheng@ucsd.edu (C.-KC) 4 加利福尼亚大学神经科学系，加利福尼亚州圣地亚哥 92093，美国；slnichols@health.ucsd.edu 5 ASPIRE 中心，VASDHS 住宅康复治疗计划，加利福尼亚州圣地亚哥 92110，美国；lu.le@va.gov (LL)；carl.rimmele@va.gov (CR)；scmatthews@health.ucsd.edu (SM) 6 洛约拉大学心理科学系，路易斯安那州新奥尔良 70118，美国；kyurgil@loyno.edu 7 VA 压力和心理健康卓越中心，加利福尼亚州圣地亚哥 92161，美国；dgbaker@health.ucsd.edu 8 加利福尼亚大学精神病学和行为医学系，加利福尼亚州戴维斯 95817，美国； aidrake@ucdavis.edu 9 南京邮电大学计算机学院，南京 210023，中国；guoj@njupt.edu.cn 10 加利福尼亚大学精神病学系，加利福尼亚州圣地亚哥 92093，美国 * 通信地址：mxhuang@ucsd.edu；电话：+1-858-534-1254；传真：+1-858-534-6046 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。