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World File Search System多态
locityper：复杂多态基因的靶向基因分型
图2。单倍型精度定义和分析在256个具有挑战性的医学相关基因座。a，hap-lot型误差计算为实际和预测的单倍型之间的序列差异。质量值（QV）是单倍型误差的类似phred的变换。b，序列差异（单倍型误差）和QV箱之间的近似对应关系。c，全数据库locityper的单倍分型精度（以填充圆圈为标记）和1公斤的调用分别设置为最多40 HPRC样品。单倍型失败过滤的单倍型以灰色显示。d，在多达40个HPRC样本中，保留的一个设置中的locityper精度（loo;带有白色圆圈）和相应的单倍型可用性（实际和最接近可用的单倍型之间的QV）。e，从1kgp的602 Illumina WGS三重奏处的Locityper一致性。f，准确性，在跨HPRC样品的LOO设置中被Locityper丢失 - 最佳可用QV和预先介绍的QV之间的差异。累积分数显示为浅蓝色。
BLACKMAMBA：人工智能合成、可即时修改程序的多态键盘记录器
“从网络安全的角度来看，研究大型语言模型、它们可以生成的内容以及生成这些内容所需的提示非常重要……。这样的研究让我们了解了当前工具可以做什么和不能做什么，并让社区警惕这些技术的潜在滥用[4]。”
多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达
图2：Evodiff会产生逼真的和结构上的蛋白质序列。（a）用于评估Evodiff序列模型产生的序列的可折叠性和自洽的工作流量。（b-c）可折叠性的分布，通过序列PLDDT的序列（b）的序列PLDT衡量，以及通过scperperxity（C）测量的自谐度，用于测试集，Evodiff模型和基础线的序列（n = 1000个序列；每个模型;盒子图显示Me-Dian和Internetrokile范围）。（d）序列PLDDT与测试集（灰色，n = 1000）和640M参数OADM模型Evodiff-seq（蓝色，n = 1000）的序列相对于scperperxity。（e）从Evodiff-Seq（640m参数OADM模型）中成功表达和表征无条件的世代的结构和指标。omegafold预测，并报告了每个结构的平均PLDDT。％的覆盖率和对最高爆炸击中的％身份在每个设计下面表示。（f）（e）设计序列的圆二色性（CD）光谱。（g）从CD光谱（蓝色）与Omegafold（灰色）推断出的每个序列的结构组成。Alphafold预测包含在图中S6进行比较。
数据科学和genai
•介绍机器学习•监督和不受监督的学习之间的差异•分类和回归之间的差异•机器学习应用•数据科学项目生命周期•线性回归理论•线性回归理论•成本功能•使用梯度下降使用梯度下降的优化梯度解释•梯度解释•模型下降•模型误差•平均正方误差•平均正方误差•多态性误差•多态多态，多态多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态误差，使用Python进行回归•过度拟合，不适合，合适的拟合•逻辑回归•理解逻辑回归一步一步矩阵
多态网络下基于自能的港口微电网分布式低碳能源管理方法
为了减少港口污染与碳排放、提高清洁能源利用率，提出一种基于船舶自能源（WE）的港口微电网及其多态分布式低碳能源管理方法。首先，本研究考虑船舶自能源（SWE）等多种异构WE，建立港口微电网多态能源管理系统，实现不同通信网络下WE之间的可靠信息交互。其次，考虑港口WE双向能量传输特性，建立异构WE的运行成本函数。此外，以港口微电网经济低碳运行为目标，构建港口微电网能量管理模型，并基于分布式优化理论获得最优解。最后，通过仿真算例验证了所提方法的有效性。
海报多态毒素的结构见解——枯草芽孢杆菌的免疫对系统。
多态毒素是细菌战争的武器，用于限制竞争对手、帮助亲属选择和塑造细菌群落。多态毒素系统 (PTS) 在革兰氏阴性细菌中得到了充分研究，但对革兰氏阳性细菌的研究有限。在枯草芽孢杆菌中，已报道了几种毒素免疫蛋白对，包括 YeeF-YezG、YobL-Y、obK YxiD- YxxD。很少有研究描述这些毒素-免疫对的结构/机制细节。这种毒素需要 VII 型分泌系统。我们已经证明 YeeF 的 C 端结构域 (YeeF-CT) 含有具有 DNase 活性的毒素。YeeF-CT 的表达会导致大肠杆菌的生长缺陷并导致形态变化。而毒素-免疫对的共表达可恢复正常的细菌生长。在这里，我们报告了 YeeF-CT 与其同源抗毒素 YezG 结合的晶体结构，分辨率为 2.1 Å。晶体结构表明，毒素 (YeeF-CT) 在与其同源免疫蛋白 (YezG) 结合后会发生重大构象变化。比较结构分析表明，毒素的六个 β 片层（核酸酶活性所必需的）在与免疫蛋白结合后被撕裂成两个子域。这种机制不同于其他 II 型毒素-抗毒素系统，其中抗毒素的内在无序区域与毒素的活性位点结合，从而在空间上阻断其底物的结合。我们目前正在研究这种毒素-免疫蛋白对的结构指导详细表征。
失忆记忆：一种抵御冷启动数据残留攻击的自毁多态机制
易失性存储器（如寄存器和 SRAM）是任何 CPU 或片上系统 (SoC) 不可或缺的部分。它们存储各种片上敏感资产，如加密密钥、中间密码计算、密码、混淆密钥和硬件安全原语输出。尽管此类数据应在断电后立即删除，但很容易受到冷启动攻击。冷启动攻击基于存储器的剩磁效应，即存储器内容在断电后不会立即消失；它们会随着时间的推移逐渐消失，在低温下会显著延长。可以通过重新启动正在运行的机器并读取存储器中剩余的内容来利用此效应。本文提出了一种延伸到失忆寄存器的自毁锁存器，当温度降至冰点时保护敏感数据。我们提出的锁存器可以感知此类攻击期间所需的温度下降，并通过进入禁止数据状态立即做出反应，擦除寄存器存储的数据。该设计使用基于 NULL 约定逻辑 (NCL) 的多态 NOR/NAND 门，该门的功能会随温度而改变。我们的结果表明，锁存器和寄存器在工艺变化过程中保持稳定，对攻击的响应度为 99% 和 80%。即使在 20% 的数据未被破坏的情况下，也有 9.5% 的数据会翻转其状态，使攻击者难以进行可靠的提取。由于多态机制易于实现，因此易于实现，并且仅使用一个栅极电压就可以轻松编程自毁行为的温度阈值。
接触依赖性生长抑制 (CDI) 系统部署了一大批多态离子载体毒素，用于细菌间竞争
接触依赖性生长抑制 (CDI) 是一种由 CdiA 效应蛋白介导的广泛存在的细菌间竞争形式。CdiA 存在于抑制剂细胞表面，并在接触时将其有毒的 C 末端区域 (CdiA-CT) 传递到邻近的细菌中。抑制剂细胞还会产生 CdiI 免疫蛋白，这些蛋白可中和 CdiA-CT 毒素以防止自我抑制。在这里，我们描述了一组不同的 CDI 离子载体毒素，它们会消散目标细菌中的跨膜电位。这些 CdiA-CT 毒素由基于 AlphaFold2 建模的两个不同域组成。C 末端离子载体域都预测会形成能够跨越细胞膜的五螺旋束。N 末端“进入”域的结构各不相同，似乎劫持了不同的整合膜蛋白，以促进毒素组装到脂质双层中。大肠杆菌分离株部署的 CDI 离子载体根据其进入域结构分为六大类。比较序列分析鉴定出第 1 组和第 3 组（AcrB）、第 2 组（SecY）和第 4 组（YciB）的离子载体毒素受体蛋白。利用正向遗传学方法，我们鉴定出第 5 组和第 6 组离子载体的新受体。第 5 组利用由 puuP 和 plaP 编码的同源腐胺输入蛋白，第 6 组毒素识别由旁系同源 dtpA 和 dtpB 基因编码的二肽/三肽转运蛋白。最后，我们发现离子载体结构域表现出显著的组内序列变异，特别是在预测与 CdiI 相互作用的位置。因此，相应的免疫蛋白也具有高度多态性，通常与同一组的成员仅共享约 30% 的序列同一性。竞争实验证实，免疫蛋白对其同源离子载体具有特异性，无法抵御来自同一组的其他毒素。这种蛋白质相互作用网络的特异性为大肠杆菌分离株之间的自体/非自体识别提供了一种机制。