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知识引导的人工智能技术...
细胞通过跨多组学层的不同分子之间的复杂相互作用而存活和增殖。用于识别这些相互作用的传统实验方法为分子生物学奠定了坚实的基础，但与高通量技术测量的多组学数据的快速积累相比，它们的可扩展性逐渐变得不足。因此，近年来，对数据驱动的细胞内相互作用计算建模的需求日益凸显。多组学相互作用的复杂性主要归因于其非线性。也就是说，它们的准确建模需要所考虑的基因或蛋白质之间存在复杂的条件依赖性、协同作用或拮抗作用，这会阻碍实验验证。人工智能 (AI) 技术，包括深度学习模型，是处理可扩展且产生大量数据的特征之间复杂非线性关系的最佳选择。因此，它们在建模多组学相互作用方面具有巨大潜力。尽管存在许多用于计算生物学应用的人工智能驱动模型，但很少有模型明确地将先验知识纳入模型架构或训练程序中。这种通过领域知识指导模型的方法将大大减少训练模型所需的数据量，并限制其巨大的表达能力以专注于生物相关空间。因此，它可以增强模型的可解释性，减少虚假相互作用，并证明其有效性和实用性。因此，为了促进知识引导的人工智能技术在多组学相互作用建模中的进一步发展，我们在此回顾了迄今为止开发的用于多组学相互作用的深度学习模型的代表性生物信息学应用，并按指导模式对其进行分类。
机器学习引导的蛋白质工程
摘要：工程的最新进展高度有希望的生物催化剂越来越涉及机器学习方法。这些方法利用了现有的实验和仿真数据来帮助发现和注释有希望的酶，以及提出改善已知靶标的有益突变。蛋白质工程的机器学习领域正在收集蒸汽，这是由于最近的成功案例和其他领域的显着进步所驱动的。它已经包含雄心勃勃的任务，例如理解和预测蛋白质结构和功能，催化效率，对映选择性，蛋白质动力学，稳定性，溶解度，聚集等等。尽管如此，该领域仍在不断发展，需要克服许多挑战和要解决的问题。从这个角度来看，我们概述了该领域正在进行的趋势，重点介绍了最近的案例研究，并研究了基于机器学习的方法的当前局限性。我们强调了在新兴模型进行理性蛋白质设计之前对新兴模型进行彻底实验验证的关键重要性。我们就基本问题发表了意见，并概述了未来研究的潜在方向。关键词：活动，人工智能，生物催化，深度学习，蛋白质设计
SmartEM：机器学习引导的电子显微镜
Connectomics 提供了必要的纳米分辨率、突触级神经回路图，有助于了解大脑活动和行为。然而，很少有研究人员能够使用高通量电子显微镜来快速生成重建整个回路或大脑所需的非常大的数据集。迄今为止，在通过电子显微镜 (EM) 收集图像后，人们已经使用机器学习方法来加速和改进神经元分割、突触重建和其他数据分析。随着处理 EM 图像的计算改进，获取 EM 图像现在已成为限速步骤。在这里，为了加快 EM 成像速度，我们将机器学习集成到单光束扫描电子显微镜的实时图像采集中。这种 SmartEM 方法允许电子显微镜对标本进行智能、数据感知成像。SmartEM 为每个感兴趣的区域分配适当的成像时间 - 快速扫描所有像素，但随后以较慢的速度重新扫描需要更高质量信号的小子区域，以保证整个视野的均匀分割性，但节省大量时间。我们证明，该流程使用商用单光束 SEM 将连接组学的图像采集时间加快了 7 倍。我们应用 SmartEM 重建小鼠皮层的一部分，其精度与传统显微镜相同，但所需时间更短。
属性引导的复合聚合物 -
图1：聚合物拓扑的变分自动编码器的策略。在训练阶段（顶部），用于计算一组聚合物的分子动力学（MD）模拟来计算一组聚合物的计算典型典型的抄本，例如平均平方循环半径⟨r 2 g⟩。使用人工神经网络（ANN）和图神经网络（GNN），将有关拓扑描述符和聚合物图的信息编码为低维的潜在空间。潜在空间被解码以完成重建，回归和分类任务。这些编码的特征被串联以形成降低的潜在空间，分解器从中重新构造了聚合物结构。在搜索阶段（底部）中，从潜在空间到供应聚合物进行采样，这些聚合物预测将展示目标⟨r 2 g⟩且指定的拓扑。根据MD模拟评估了这些谓词，并在验证后进行了系统分析，可以对拓扑影响如何影响其他特性，例如粘度。
计算引导的碳涂层 - ...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-vpldb ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5262-6086 Content not peer-reviewed by ChemRxiv.License: CC BY-NC 4.0
梯度引导的模态脱钩 - ...
具有不完整输入数据（缺少模态）的多模式学习是实用且具有挑战性的。在这项工作中，我们对这一挑战进行了深入的分析，发现模式优势对模型训练具有显着的负面影响，从而极大地降低了缺失的模态性能。是由Grad-CAM激励的，我们引入了一种新颖的指标，梯度，以监测和减少在缺失情景中广泛存在的模态主导性。为了帮助该指标，我们提出了一种新颖的梯度引导的模态解耦（GMD）方法，以促进对主导方式的依赖性。特定的是，GMD从不同模态中删除了冲突的梯度成分，以实现这种去耦，从而显着提高了性能。此外，要弹性处理模态分配数据，我们设计了一个参数有效的动态共享（DS）框架，该框架可以根据是否可用，可以根据是否可用来求解网络参数。我们对三个流行的多模式基准进行了广泛的实验，包括Brats 2018用于医学分割，CMU-MOSI和CMU-MOSEI进行情感分析。结果表明，我们的方法可以显着胜过竞争对手，表明所提出的解决方案的有效性。我们的代码在此处发布：https：//github.com/haowang420/gradient-gendient-gudide-modality-decoupling。
使用引导的Fluxon繁殖
我们在固态中提出了循环制冷，在II型超导体中采用了磁场涡流气体（也称为频线）作为冷却剂。通过设想由绝热和等温臂组成的赛马几何形状来实现的制冷周期，并刻在II型超导体中。通过在样品中施加外部电流（在Corbino几何形状中），可以实现赛马场中的隆克子的引导传播。磁场的梯度设置在赛道上，使一个人可以绝热冷却并加热伏克子，随后将热量与冷热储层交换。我们表征了S -Wave和D波配对对称性的热力学上的制冷周期的稳态状态，并呈现其功绩的形式，例如传递的冷却能力，以及性能的系数。我们的冷却原理可以通过在常规稀释冰箱中可实现的基础温度下方进行局部冷却来提供明显的冷却，以实现芯片微冰期目的。我们估算单位区域的冷却功率的NW / mm 2，假设隧道与〜m µm 2 < / div>
引导的植入物放置和修复
是一位经验丰富的临床机构和讲师，以其在数字化方面卓越而闻名。他已经完成了几门课程课程，拥有秘书长的硕士学位，目前正在英国利兹大学攻读博士学位。他的临床工作赢得了许多奖项，并且是英国伯明翰的Ulster University与Ulster University相关的医学和牙科学院副教授。Nulty博士是国际数字牙科学院的校长。
人工智能引导的内在构象挖掘
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 11 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.11.21.469457 doi：bioRxiv 预印本