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枯草芽孢杆菌的饮食掺入，增强生长...
这项研究评估了用枯草芽孢杆菌HBB493®补充饮食对斑马鱼（Danio rerio）生长，生存，配子发生和肠道健康的益生菌作用。600名少年分为五个实验组：对照组I（0.0 cfu/g），II组（6.5x10 9 cfu/g），III组（1.3x10 10 cfu/g），第IV组（2.6x10 10 CFU/g）和V组V（3.9x10 10 CFU/G）。每种治疗和对照都有3个重复，而每个复制都有40条鱼。实验的持续时间为100天。在实验终止时，通过组织学评估了性腺和肠道。生长参数，在饲喂的3.9x10 10 CFU/g的鱼类中与对照，II组和III组B.枯草芽孢杆菌FED组（p <0.05）中观察到的<9x10 10 cfu/g（p <0.05），而V组为最佳。治疗组之间的存活率没有显着差异（P> 0.05）。性腺的组织学观察结果揭示了喂养不同水平枯草芽孢杆菌的鱼类之间的差异。喂养饮食II，III，IV和V与没有枯草芽孢杆菌的饮食相比，性腺具有更多的性腺。使用绒毛和杯状细胞的状态来评估补充枯草芽孢杆菌的鱼类饮食的肠道健康。绒毛和杯状细胞在所有不同水平的枯草芽孢杆菌中都完好无损。本研究表明，应使用饮食补充3.9x10 10 CFU/G益生菌B.枯草脂蛋白枯草酵母在观赏斑马鱼中的生长参数，生存率，配子发生和肠道健康的增强。
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
利用静电增强生物医学植入物的耐久性
科学与医学相结合的医疗技术创新提高了患者的生活质量。尤其值得注意的是植入人体的电子设备（如心脏或大脑）的出现，这些设备能够实时测量和调节生理信号，为帕金森病等棘手疾病提供了新的解决方案。然而，技术限制阻碍了电子设备植入后的半永久性使用。
RECQ5 的转录衰减和RNA聚合酶II的缩合机制 通过欧洲黑松的造林管理增强生态系统服务提供 brochosomes作为叶霍普珀的反染色伪装涂层 myh11稀有变体增强主动脉生长，并诱导心脏肥大和心力衰竭，并以压力超负荷 Genomeocean：在大规模宏基因组组件上训练的有效基因组基础模型 干细胞特异性NF-κB是干细胞存活和肠道损伤时上皮再生所必需的 1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖... 2025.01.31.635872.full.pdf 一个集成多端的计算分析，以更好地了解85个小动物的结构和功能 铬摩托运动指纹启用单个疾病生物标志物分子的多素数字计数 AAV血清型php.eb与中的AAV9相比，具有上升的神经元转导效率 Neuromark DFNC模式 rtct：啮齿动物三角完成任务，以促进路径整合的翻译研究 全球大脑活动和功能连通性的剂量依赖性变化1 1识别... 的JNK调节的磷蛋白体标记 CDKN2ALOW癌细胞胜过... 的巨噬细胞 2025.02.05.636601.full.pdf gutheridge3
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636647 doi：Biorxiv Preprint
增强生成式人工智能时代的多媒体完整性
人工智能和机器学习工具（包括生成模型和深度伪造技术）的广泛使用，使得任何人都可以以最小的努力、低成本和更高的真实感令人信服地创建和/或修改媒体。这种快速发展对传统验证方法构成了重大挑战，传统验证方法可能难以跟上这些技术日益复杂化和规模化的步伐。因此，验证方法的准确性和有效性受到越来越大的压力，使消费者更容易受到错误信息的攻击和影响。人工智能生成的媒体 1 的滥用也对组织构成了重大的网络威胁，包括通过冒充公司高管和使用欺诈性通信来访问组织的网络、通信和敏感信息。其中一些威胁在之前的联合网络安全信息表 (CSI) 中有所描述：将深度伪造对组织的威胁具体化。[3] 除了这些特定的威胁之外，人们对多媒体内容固有的普遍信任正在迅速消失。因此，加强信息完整性的需求从未如此迫切。 [4] 虽然水印等其他技术也可用于媒体出处，但内容凭证（尤其是持久内容凭证）才是本报告的重点2。
AI在增强生产和运营效率方面的作用
•语音助手：Siri，Alexa和Google Assistant•建议系统：Netflix，Amazon和Spotify建议•图像识别•照片或安全摄像机中的面部识别•医疗保健诊断：AI医疗成像和诊断中的AI分析：自动驾驶汽车•自动驾驶汽车：自动驾驶员•自动驾驶•oud of tecter•oud ofer chards：在网站上•个性化营销：基于浏览历史记录的有针对性广告•语言翻译：Google翻译和DEEPL•预测性维护：监视故障的机械
用方向性增强生物医学关系提取
摘要生物关系网络包含丰富的信息，以了解基因，蛋白质，疾病和化学物质等实体关系背后的生物学机制。生物医学文献的广泛增长提出了更新网络知识的重大挑战。最近的生物医学关系提取数据集（Biored）提供了有价值的手动注释，从而促进了机器学习和预训练的语言模型方法的发展，以自动识别新颖的文档级别（阶段上下文）关系。尽管如此，其注释缺乏实体角色的方向性（主题/对象），这对于研究复杂的生物网络至关重要。在这里，我们注释了关系中关系的实体角色，随后提出了一种具有软提交学习的新型多任务语言模型，以共同识别关系，新发现和实体角色。我们的结果包括具有10,864个方向性注释的富集生物库。此外，我们提出的方法超过了现有的大型语言模型，例如最先进的GPT-4和Llama-3在两个基准测试任务上。我们的源代码和数据集可在https://github.com/ncbi-nlp/bioredirect上找到。联系人：zhiyong.lu@nih.gov
通过欧洲黑松的造林管理增强生态系统服务提供
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月3日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.13.598800 doi：Biorxiv Preprint
南瓜种子提取物的抗生素针对富含致癌细菌的强生物膜生产菌株的菌株
这项研究通过生态学方法来解决龋齿，强调使用天然成分保持平衡的口服微生物组并产生稳定的免疫口腔。关于微生物群落，饮食习惯和口腔卫生实践之间的相互作用，该研究突出了南瓜种子提取物的潜在益处，包括其抗炎性，抗菌和抗氧化特性。与传统的化学干预措施不同，这种方法促进了可持续和自然的口腔健康。这项研究使用了南瓜种子提取物和两种类型的细菌形式的天然成分，即Sanguinis ATCC链球菌ATCC 10556和嗜酸乳杆菌ATCC 4356，它们包括在强生生物膜生产国类别中。该研究使用的工具是一个微板读取器，波长为490 nm，用于在两种细菌中读取生物膜。这项研究的结果是，在45％南瓜种子提取物的浓度下，具有抗脂肪膜活性可抑制sanguinis at canguinis atcc 10556的生长（MBIC），价值为52.42％，其浓度为45％的45％南瓜种子提取物的浓度为60.6.60.6. 60.60.60.10.10.60.6 （MBEC）为51.45％。对于所有生物膜测量组，方差分析测试的结果均显着。这项研究得出的结论是，南瓜种子具有良好的抗生素活性，用于sanguinis stanguinis atcc 10566和嗜酸乳杆菌ATCC 4356。得出的结论是，南瓜种子含有L-精氨酸化合物，可以触发口腔环境中的变化到更稳态的pH。
推进与Genai的相似性搜索：检索增强生成方法
本文介绍了一种创新的检索增强生成方法，以进行相似性搜索。所提出的方法使用生成模型来捕获细微的语义信息并基于高级上下文理解检索相似性分数。该研究重点介绍了包含从生物医学领域提取的100对句子的生物群数据集，并引入了相似性搜索相关结果，这些结果优于先前在该数据集上获得的句子。通过对模型敏感性的深入分析，研究确定了最佳条件，导致最高相似性搜索准确性：结果揭示了较高的Pearson相关评分，在0.5的温度下达到0.905，并且提示中提供的20个示例的样本大小为20个示例。这些发现强调了生成模型进行语义信息检索的潜力，并强调了相似性搜索的有希望的研究方向。