XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System吸引子
1 PTP1B和PTPN2的小分子抑制剂...
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们也可以用于基于结构连接的功能连接来预测功能连接。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
通过相图和模糊递归图探索大脑功能中的非线性动力学
自然界中发现的大部分复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于非线性动力学与大脑之间的关系也是如此。计算机模拟表明，包括大脑在内的许多生物系统都表现出近乎混乱的行为。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度解释了大脑功能，统计物理学领域在理解大脑连接和功能方面继续取得实质性进展。本研究使用生物物理非线性动力学方法深入研究复杂的大脑功能连接。我们的目标是发现高维和非线性神经信号中隐藏的信息，希望提供一种有用的工具来分析功能复杂网络中的信息转换。通过利用相图和模糊递归图，我们研究了复杂大脑网络功能连接中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列、物理上真实的非线性动力学模型和生物物理上真实的神经质量模型，结果表明，相图和模糊递归图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们还可用于根据结构连接预测功能连接。此外，结果表明，神经元活动的相轨迹编码低维动力学，相图形成的极限环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相图和模糊递归图可以使用真实的 fMRI 数据捕捉大脑中的功能连接，并且这两个指标都能够捕捉和解释特定认知任务期间的非线性动力学行为。总之，我们的研究结果表明，相图和模糊递归图可以作为非常有效的功能连接描述符，为大脑中的非线性动力学提供有价值的见解。
动态系统和混乱理论
动态系统。（v）通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统，为参与者提供动手体验，以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。（vi）探索蝴蝶效应的概念，并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。（vii）通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解，并探索产生的分形的自相似特性。（viii）通过基于混乱的加密或数据安全机制，提供实用问题及其解决方案的暴露。（ix）提供了设计和建模混乱系统的练习，并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。（x）探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1：动力学系统简介：逻辑图。l2：时间逆转不变性，可观察的数量，不断发展和不变概率度量。t1：logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3：liouville方程。l4：求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2：简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5：牙齿和混合。l10：玻尔兹曼方程。L6：混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3：混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7：混沌系统中的分形和自相似性。l8：混乱和奇怪吸引者的动态。t4：物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9：混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11：简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12：耗散函数和一般反应理论。 T5：简单分子动力学系统中的响应。L12：耗散函数和一般反应理论。T5：简单分子动力学系统中的响应。
一种新颖的保守混乱驱动的动态DNA编码图像加密
最近，已经开发了许多基于混合DNA和混乱的图像加密算法。这些算法中的大多数利用混沌系统在分叉图中表现出耗散动力和周期性的窗口/图案以及参数空间附近共存的吸引子。因此，这种算法产生了几个弱键，从而使它们容易受到各种混乱的攻击。在本文中，我们提出了一种新型的保守性混沌标准MAP驱动的动态DNA编码（编码，加法，减法和解码），以进行图像加密。是第一个杂种DNA和基于保守的混乱图像加密算法，具有有效的有限键空间。所提出的图像加密算法是一种动态的DNA编码算法，即用于对每个像素不同规则进行编码，加法/减法，解码等的加密规则。是根据借助保守性混沌标准图生成的伪界序列随机选择的。我们提出了一种新型的方法，可以通过保守的混沌标准图生成伪随机序列，并在最严格的伪随机测试套件（NIST测试套件）中严格测试它们，然后在建议的图像加密算法中使用它们。我们的图像加密算法结合了独特的进纸和反馈机制，以生成和修改动态的一次性像素，这些像素被进一步用于加密普通图像的每个像素，从而在明文上和ciphertext上引起了所需的敏感性。在该算法中使用的所有控制伪序序列都是为参数的不同值（秘密键的一部分）而产生的，并通过混乱映射的迭代（在生成过程中）具有相互依赖性（因此在生成过程中），因此也具有极高的密钥灵敏度。绩效和安全分析已通过直方图分析，相关分析，信息熵分析，基于DNA序列的分析，感知质量分析，关键灵敏度分析，纯文本灵敏度分析，经典攻击分析等进行了广泛的执行。<结果是有希望的，并证明了该算法对各种常见的隐式分析攻击的鲁棒性。
WEISHUN ZHONG
1。“有意义的记忆的随机树模型”，Weishun Zhong，Tankut Can，Atonis Georgiou，Ilya Shnayderman，Mikhail Katkov，Misha Tsodyks，Arxiv，Arxiv：2412.01806，Review 2。“分层工作记忆和新的魔术数字”，Weishun Zhong，Mikhail Katkov，Misha Tsodyks，Arxiv：2408.07637，评论3。“量子神经网络作为量子信息解码器的优势”，Weishun Zhong，Oles Shtanko，Ramis Movassagh，Arxiv：2401.06300，Review 4。“多体局部隐藏生成模型”，Weishun Zhong，Xun Gao，Susanne Yelin，Khadijeh Najafi，Arxiv：2207.02346;物理评论研究6.4（2024）：043041。5。“体重分配受限的学习理论”，Weishun Zhong，Ben Sorscher，Daniel D Lee，Haim Sompolinsky，Arxiv：2206.08933；神经2022 6。“量化多体学习远离代表学习的平衡”，Weishun Zhong*，Jacob M Gold*，Sarah Marzen，Jeremy L England，Nicole Yunger Halpern，Arxiv：2001.03623;科学报告11.1（2021）：1-11 7。“通过多体系统学习学习”，Weishun Zhong*，Jacob M Gold*，Sarah Marzen，Jeremy L England，Nicole Yunger Halpern，Arxiv：2004.03604； ICML研讨会ML科学发现的可解释性（2020）8。“连续吸引子的非平衡统计力学”，Weishun Zhong，Zhiyue Lu，David J. Schwab和Arvind Murugan，Arxiv：1809.11167;神经计算（2020）32（6）9。“仔细观察β -vae中的分离”，Harshvardhan Sikka*，Weishun Zhong*，Jun Yin，Cengiz Pehlevan，Arxiv：1912.05127；第53届ASILOMAR信号，系统和计算机会议（2019）10。“宏观分子自组装中的联想模式识别”，Weishun Zhong，David J. Schwab和Arvid Murugan，Arxiv：1701.01769； J Stat Phys（2017）167：806 11。“ Schr̈Odinger Schatemes的纯种C理论”，James T. Liu和Weeshun Zhong，Arxiv：1510.06975； JHEP 1512（2015）179
黑色素瘤中增殖性侵入性可塑性和IFNγ信号的动态建模揭示了PD-L1表达异质性的机制
黑色素瘤细胞的抽象背景表型异质性有助于耐药性，增加的转移和免疫逃避性疾病。各自的机制已被据报道，以塑造广泛的肿瘤内和肿瘤间表型异质性，例如IFNγ信号传导和对侵入性过渡的增殖，但是它们的串扰如何影响肿瘤的进展仍然很大程度上难以捉摸。在这里，我们将动态系统建模与散装和单细胞水平的转录组数据分析整合在一起，以研究黑色素瘤表型异质性背后的基本机制及其对适应靶向治疗和免疫检查点抑制剂的影响。我们构建了一个最小的核心监管网络，该网络涉及与此过程有关的转录因子，并确定该网络启用的表型景观中的多个“吸引子”。在三种黑色素瘤细胞系（Malme3，SK-MEL-5和A375）中，通过IFNγ信号传导和增生对浸润性转变对PD-L1的协同控制进行了模型预测。结果我们证明，包括MITF，SOX10，SOX9，JUN和ZEB1的调节网络的新兴动态可以概括有关多种表型共存的实验观察结果（增殖性，神经CREST，类似于神经crest，类似于Invasive），以及可转化的细胞检查和响应的响应，包括对响应的响应，并在响应中进行了响应，并在响应中置于某些响应中，并在构成方面构成了对响应的响应。这些表型具有不同水平的PD-L1，在免疫抑制中驱动异质性。PD-L1中的这种异质性可以通过这些调节剂与IFNγ信号的组合动力学加剧。我们关于黑色素瘤细胞逃避靶向治疗和免疫检查点抑制剂的侵入性转变和PD-L1水平的变化的模型预测在来自体外和体内实验的多个RNA-SEQ数据集中得到了验证。结论我们的校准动力学模型提供了一个测试组合疗法的平台，并为转移性黑色素瘤的治疗提供了理性的途径。可以利用对PD-L1表达，侵入性过渡和IFNγ信号传导增殖的串扰的改进理解，以改善对治疗耐药和转移性黑色素瘤的临床管理。
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 卡鲁尼亚理工学院
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀卡伦亚理工学院，5 加拿大卡尔加里大学。doi:10.15199/48.2024.09.27 使用提升小波变换进行基于熵的特征提取以对 EEG 信号进行分类摘要。在脑机接口 (BCI) 领域，一个关键的障碍在于有效地对运动想象 (MI) 信号进行分类。已经开发了许多基于脑电图 (EEG) 信号的 MI 分类技术。所提出的系统通过提升小波变换 (LWT) 将 EEG 信号转换为各种表示。长短期记忆 (LSTM) 用于对每行中提取的特征向量进行分类。在 PhysioNet 数据库上评估了该方法的性能，特别是用于区分右手和左手想象移动。该策略使得 LWT 的 72 个小波族中的 19 个的准确率达到 100%。这种组合被证明是基于 BCI 的脑电图分析的高效工具，展示了其作为该领域资源丰富的解决方案的潜力。压力。 W obszarze interfejsu mózg-komputer (BCI) kluczową przeszkodą jest skuteczna klasyfikacja sygnałów obrazowania motorycznego (MI). Opracowano liczne techniki klasyfikacji MI na podstawie sygnału elektroencefalogramu (EEG)。 Proponowany 系统支持脑电图 (EEG) 和提升小波变换 (LWT) 的变换。 Pamięć długoterminowa 长短期记忆 (LSTM) 是一个简单的学习方法，可以帮助您快速记忆。 Wydajność tej 方法是在 PhysioNet 和 bazie danych PhysioNet 中开玩笑的大洋洲，并在 celu rozróżnienia ruchu obrazowania prawej 和 lewej ręki 中使用。策略 ta zapewnia 100% dokładność w 19 z 72 rodzin falek LWT。该组合包括脑电图分析和 BCI 分析，可提供潜在的潜力。 ( Ekstrakcja cech oparta na entropii do klasyfikacji sygnału EEG przy użyciu transacji falkowej Lifting Wavelet ) 关键词：脑机接口、EEG、提升小波变换、LSTM。功能：计算机交互、脑电图、提升小波变换、LSTM。简介 运动想象 (MI) 代表了实现脑机接口 (BCI) 的一种方法。通常，它使用脑电图 (EEG) 来捕捉大脑活动，这是一种非侵入式且易于应用的方法。建议利用支持向量机 (SVM) 来生成非线性决策边界。此外，还定义了特定的核函数来处理数据集缺乏线性可分性的情况 [1]。研究人员在各种应用中对基于运动想象的脑机接口 EEG 信号分类进行了大量研究 [2-7]。在 BCI 的背景下，公共空间模式 (CSP) 是经常使用的特征之一。Selim 等人 [8] 提出了一种结合吸引子元基因算法和 Bat 优化算法的混合方法。这种混合方法用于选择 CSP 的最优特征并同时增强 SVM 的参数。其他研究则探索了使用 CSP 滤波器来推导新的时间序列。作者 [9] 采用了带通滤波器 (BPF) 和独立成分分析 (ICA) 等预处理技术来消除噪音。在区分左拳和右拳动作时，显式和隐式 MI 方法的准确率分别达到了 81±8% 和 83±3%。此外，各种研究还提出了结合不同方法以提高整体性能。在 [10] 中，设计了一种用于二元类 MI 分类的融合程序。它采用互相关技术提取特征，并利用最小二乘 SVM (LS-SVM) 进行分类。通过 10CV 方法进行性能评估，并将结果与八种替代方法进行比较，结果显示显著提高了 7.4%。提取特征和执行分类的另一种重要方法是使用卷积神经网络 (CNN) [11]。通过将 LSTM 网络与空间 CNN 集成，可以增强 BCI 的性能。随后，获得一个特征向量获得了一个特征向量获得了一个特征向量
系统生物学PDF免费
系统生物学的第一门课程是为高级本科生和研究生设计的，以探索系统生物学领域。本书着重于计算模型及其对各种生物系统的应用。它介绍了代表系统生物学和合成生物学领域的前沿的建模，分子清单和案例研究的基础。这为执行标准系统生物学任务，了解现代文献并启动专门课程或项目提供了全面的背景和访问方法。系统生物学：综合介绍第三版本书是系统生物学的介绍，一个越来越多的领域，侧重于应用于各种生物医学现象的计算模型的设计和分析。首先要涵盖建模的基本原理，然后对将生物系统栩栩如生的分子清单进行回顾。这本书结束了案例研究，展示了系统生物学和合成生物学领域的前沿。文本探讨了医学和药物开发中生理建模，心脏功能和系统生物学等主题。它还深入研究了新兴领域，例如基于代理的和多尺度建模，生物设计原理，代谢通量分布，合成生物学，个性化医学和虚拟临床试验。在整本书中，读者将对系统生物学有一个全面的了解，包括访问执行标准任务，接触现代文学的方法以及启动专业项目的基础。本第三版已对文本进行了彻底的更新，为读者提供了该领域的最新知识和见解。新版本具有默认模块，限制周期，混乱，参数估计，基因调节模型表示，Michaelis-Menten Rate Law，不同类型的抑制作用，滞后，系统适应，非线性无效，PBPK模型和基本模式的主题。该格式将教学文本与对主要文献的参考结合在一起，并伴随着实践练习，以供经验和开放式问题进行反思。第1章讨论了生物系统，还原主义和系统生物学，强调了该领域交流的重要性。第2章研究数学建模，涵盖目标，输入，初始探索，模型选择，设计，结构，方程，参数估计，分析，诊断，一致性，鲁棒性，鲁棒性，探索，验证，验证，使用，应用，扩展，扩展，改进和大规模评估。Chapter 3 focuses on static network models, including strategies of analysis, interaction graphs, properties of graphs, small-world networks, dependencies among network components, causality analysis, mutual information, Bayesian reconstruction, application to signaling networks, static metabolic networks, stoichiometric networks, variants of stoichiometric analysis, metabolic network reconstruction, and metabolic control analysis.第5章通过涉及单个变量或几个变量的线性回归探索线性系统的参数估计。本章以测量基因表达及其定位的检查结束。Chapter 4 discusses the mathematics of biological systems, covering discrete linear systems models, recursive deterministic models, recursive stochastic models, discrete nonlinear systems, continuous linear systems, linear differential equations, linearized models, continuous nonlinear systems, ad hoc models, canonical models, more complicated dynamical systems descriptions, standard analyses of biological systems models, steady-state analysis, stability analysis, parameter灵敏度，系统动力学分析，限制周期和混乱的吸引子。它还涵盖了全面的网格搜索，非线性回归，遗传算法，其他随机算法，典型的挑战以及微分方程系统的结构识别。第6章讨论了基因系统，涵盖了DNA和RNA的主要教条，关键特性，化学和物理特征，大小，形状，基础，基础组成，复制，转录，翻译，调节，控制机制，基因的调控，蛋白质功能的调控，蛋白质功能，信号通路，基因网络，网络组成，组成，网络，组成，组成，组合和分析网络和分析。本书探讨了各种生物系统，包括DNA，基因和非编码DNA，以及真核DNA的填料和调节。RNA的一章深入到Messenger RNA（mRNA），转移RNA（tRNA），核糖体RNA（rRNA）和小RNA，然后讨论RNA病毒和基因调节。基因表达详细介绍，主题包括LAC操纵子，调节模式，转录因子和基因调节模型。以下各章关注蛋白质系统，讨论蛋白质的化学和物理特征，实验蛋白质结构的确定和可视化，酶，转运蛋白以及信号传导以及允许蛋白质。蛋白质，以及目前在蛋白质研究，蛋白质组学，结构功能预测，定位以及蛋白质活性和动态方面面临的挑战。代谢系统涵盖在第8章中，其中包括生化反应，基本反应的数学公式，速率定律，途径和途径系统。本章还讨论了生物化学和代谢组学，计算途径分析的资源，控制途径系统的控制，代谢组数据生成方法，采样，提取，分离，检测，检测，通量分析以及实验数据的动态模型。第9章探讨了信号系统，包括使用布尔网络和网络推理的信号转导网络的静态模型。信号转导系统以微分方程为模型，涵盖了诸如双重性和磁滞，两组分组信号系统，有丝分裂原激活的蛋白激酶级联反应，适应性和其他信号系统等主题。第10章深入人口系统，讨论了人口增长的传统模型，更复杂的增长现象，外部扰动下的种群动态，亚种群的分析，相互作用的人群，相位平面分析以及更复杂的人口动态模型。最后一章是酵母中基因组，蛋白质和代谢产物数据综合分析的案例研究。它回顾了模型的起源，讨论了酵母中的热应激反应，分析海藻糖周期，设计和诊断代谢途径模型，解释了葡萄糖动态，检查基因表达并介绍了多尺度分析和Multiscalar模型设计。第12章提供了使用心脏作为例证的生理建模的示例。它涵盖了量表和建模方法的层次结构，心脏解剖结构的基础知识，在各个级别（器官，组织，细胞）上建模目标，振荡的简单模型，振荡的黑盒模型以及从黑盒中的过渡到有意义的模型，包括电化学。本章讨论了系统生物学的各个方面，包括： *对心肌细胞电化学过程的生物物理描述 *静止的潜力和动作潜力以及这些过程的模型 *问题 *问题 *与重复心跳和失败的心脏相关的过程，并重点介绍了基于Biocartiol of Meciatoliviodial of Medial of Systrimic of Meciatolion of Medial of Systrologial Systems，涵盖了分子的范围：疾病以及个性化医学和预测性健康 *系统生物学在药物开发中的作用，从计算靶标和铅鉴定到使用动态模型的药代动力学建模和途径筛查，本章还深入研究了生物系统的设计原理，包括网络图案，操作原理，以目标为导向的操纵。它还通过代谢工程，基因回路和系统生物学在药物开发中的新作用来探讨合成生物学。最后，本章介绍了系统生物学中的新兴主题，例如： *对复杂疾病，炎症，创伤，生物的建模需求及其与环境的相互作用 *数据建模的研究管道对生物学理论或几种理论。