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DNA结合与功能之间令人惊讶的连接，用于近似酵母转录因子
图1。基因组在Jaspar数据库35中列出的107个酵母转录因子（TF）的酵母转录因子结合（A）的映射（a），在蛋白质编码基因中，具有已知DNA序列基因的蛋白质编码基因中的TF结合位点的堆叠条形图描述了堆叠的条形图（绿色和黄色）。fiMO 36用于扫描结合位点，以了解阈值p <0.00025的基序（方法）。所有启动子的DNA序列（来自TSS的-400至+200 bps）均用作背景模型。（b）热图代表了178 TF与5467个启动子的二元结合事件，该启动子由无监督的K-均值聚集。黄色条代表结合和深蓝色无结合。（c）框图显示了面板1b的每个群集中在基因调节区域检测到的TF数量：cluster-I（1-40 TFS）；群集II（10-65 TFS）;集群III（32-137 TFS）。Welch t检验的结果以1C-1E显示。对此的显着性和所有后续数字均定义为-ns：> 0.05，*：0.05-0.01，**：0.01- 0.001，***：0.001-0.0001，****：p <= 0.0001。（d）显示了我们的TF结合簇（图1b）在TFIID和CR基因26中的分布。（e）框图显示了每个集群中启动子的NDR宽度。据报道，在5467个分析启动子37中，已有5237个NDR宽度。（f）基于结合事件的TF之间的相关性。群集图显示TF-TF相关性的层次聚类。先前建立的TF相互作用的示例以红色突出显示。相关值范围为-0.15至0.9。黑色突出显示的左上簇包含富含II基因的TF；黑色突出显示的中间簇包含富含簇III基因的TF。评估TF结合位点的DNA序列特异性，我们分析了
切割中的KERF锥角的实验分析双重乳液由PGPR和阿拉伯胶作为胶囊稳定：内部液滴的令人惊讶的稳定作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
大脑中的惊奇和新奇 - 信息科学
摘要 惊讶和新颖的概念已在多个大脑区域和物种的各种实验和理论研究中使用。然而，“惊讶”和“新颖”在不同的研究中指的是不同的量，这引发了人们对这些研究是否确实与大脑中的相同功能和机制有关的担忧。在这里，我们通过系统地研究惊讶和新颖的不同方面如何与不同的大脑功能和生理信号相关来解决这些问题。我们回顾了最近对惊讶和新颖性提出的定义的分类以及与实验观察的联系。我们表明，计算建模和可量化的定义可以对以前的发现进行新颖的解释，并为未来的理论和实验研究奠定基础。
2024年5月28日 - 医学分钟 - 新的综合假计划| Burstein到主席DHMI研究部分|心理健康监测工具揭示了令人惊讶的结果
随着心理健康意识月的临近，现在是检查福利燃油表的有效性的好时机，福利燃料量表是Shannon Scielzo，Ph.D。的简单评估工具。 ，教育管理副教授兼教育副主任。“居民福祉是医学教育中日益相关的问题，但是如何最好地衡量它，” Scielzo博士说。“我们将近10年前开发了燃油表，以便居民可以直接与计划的政府进行沟通，并且计划负责人可以监视和确定在福祉方面挣扎的居民。”该工具要求居民使用1到5个Likert型比例（1，空； 3，一半的水箱；和5，全油箱）报告其“燃料水平”。计划领导者与提供低分（1或2）的居民联系，该计划主管每周发送电子邮件更新，以解决居民对其福祉燃油表的评论。“从我的角度来看，对我们的学员的福祉通常是基于上下文的 - 环境或情况是主要原因，而不是个人或个性，” Scielzo博士说。“因此，我们努力在可能的情况下解决临床学习环境，并帮助受训者寻求支持和资源来解决其余的问题。”她说，多年来，该工具强调了居民之间的相似之处。“如果他们睡眠不足，生病，饥饿或与某人的互动不良，我们可能会期望福祉较低，并且可能的负面结果可能会产生。”她补充说。“同样，我们已经检查了各种旋转（从同一环境中的同龄人到其他人）的分数的对应关系，并且环境似乎占了福祉分数的差异的很大一部分。因此，如果实习生对幸福感低，他们的同龄人，教师监督他们，甚至团队中的护士也可能很低。”
大脑网络动力学预测惊喜动态-CCN 2024
惊喜是一种基本的人类经验。，我们会惊讶于电影中的情节扭曲，或者在体育比赛中取得了弱者队的胜利。我们生活中有多少令人惊讶的时刻有什么共同点？是否有令人惊讶的大脑签名？我们确定了一个大脑网络模型，即基于惊喜边缘 - 基于 - 基于 - 基于功能性磁共振成像（fMRI）测量的区域交互动力学，预测了在自适应学习任务中的惊喜。相同的模型被推广，以预测惊喜，因为单独的个人观看了悬疑的篮球比赛和违反心理期望的视频。我们的结果表明，共同的神经认知过程是跨环境中惊喜的基础，并且可以将不同的经验转化为大脑动力学的共同空间。
智能II
在这种材料中发生的物理和化学相互作用的，预测模型的效率非常有限。 div>如今，以一种令人惊讶的方式打破了中国，人工智能。 div>对显然领导这一职业的“伟大”美国公司的最后一项运动的反应感到惊讶。 div>，但他们也使自己的特征感到惊讶，除了在我们的杂志之外的地缘政治考虑之外，它似乎对Openai贡献了非常有竞争力的特征。较低的成本和能耗。 div>但从我们的角度来看，最有趣的是，负责DeepSeek的公司已发布其开放模型，详细介绍了其操作，以便可以复制它。 div>这意味着许多来自世界各地的专家将能够在代码上工作，并且预计他们的进化非常快。 div>作为材料领域的研究人员，我期待着我们所有的潜力，最终以新一代的形式富有成果
人类面部表情情绪感知模型：研究概况与展望
在认知科学和神经科学中，有两种主要模型描述人类如何感知和分类面部表情——连续模型和分类模型。连续模型将每种面部表情定义为面部空间中的特征向量。例如，该模型解释了如何以不同的强度看待情绪表达。相比之下，分类模型由 C 个分类器组成，每个分类器都针对特定的情绪类别进行调整。除其他发现外，该模型还解释了为什么在快乐和惊讶的面部之间变形的序列中的图像被视为快乐或惊讶，而不是介于两者之间的某种情绪。虽然连续模型更难证明后一种发现，但分类模型在解释如何以不同的强度或模式识别表情方面并不那么好。最重要的是，这两个模型都无法解释如何识别情绪类别的组合，例如高兴的惊讶、愤怒的惊讶和惊讶。为了解决这些问题，在过去几年中，我们研究了一个修订模型，该模型证实了认知科学和神经科学文献中报告的结果。该模型由 C 个不同的连续空间组成。通过线性组合这些 C 个面部空间，可以识别多种（复合）情绪类别。这些空间的维度显示为大部分是配置性的。根据该模型，对情绪面部表情进行分类的主要任务是精确、详细地检测面部特征点，而不是识别。我们概述了证实该模型的文献，展示了如何使用生成的模型来构建识别情绪面部表情的算法，并提出了机器学习和计算机视觉研究人员的研究方向，以继续推动这些领域的最先进技术。我们还讨论了该模型如何帮助研究人类感知、社交互动和障碍。关键词：视觉、面部感知、情绪、计算建模、分类感知、面部检测
