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高分辨率全基因组染色体映射...
CRISPR-Cas9 编辑是一种可扩展的生物通路映射技术，但据报道会导致基因组发生各种不希望出现的大规模结构变化。我们对原代人类细胞中的基因组进行了阵列式 CRISPR-Cas9 扫描，以 101,029 个指导基因为靶点敲除 17,065 个基因。高维表型组学揭示了一种“邻近偏差”，其中 CRISPR 敲除与同一染色体臂上生物学上不相关的基因的敲除具有意想不到的表型相似性，重现了典型的基因组结构和结构变异。转录组学将邻近偏差与染色体臂截断联系起来。对已发表的大规模敲除和敲减实验的分析证实，这种影响在细胞类型、实验室、Cas9 递送机制和检测方式中普遍存在，并表明邻近偏差是由 DNA 双链断裂引起的，细胞周期控制起着中介作用。最后，我们展示了一种针对大规模 CRISPR 筛选的简单校正方法，以减轻这种普遍存在的偏见，同时保留生物学关系。
张量序列近似的新算法
摘要 — 张量分解为因子矩阵，通过核心张量相互作用，在信号处理和机器学习中得到了广泛的应用。到目前为止，将数据表示为 2 阶或 3 阶子张量的有序网络的更通用的张量模型尚未在这些领域得到广泛考虑，尽管这种所谓的张量网络 (TN) 分解在量子物理和科学计算中已经得到了长期研究。在本文中，我们介绍了 TN 分解的新算法和应用，特别关注张量序列 (TT) 分解及其变体。为 TT 分解开发的新算法在每次迭代中以交替方式更新一个或多个核心张量，并表现出对大规模数据张量的增强的数学可处理性和可扩展性。为了严格起见，给定秩、给定近似误差和给定误差界限的情况都被考虑在内。所提出的算法提供了均衡的 TT 分解，并在单一混合盲源分离、去噪和特征提取的经典范例中进行了测试，与广泛使用的 TT 分解截断算法相比，取得了更优异的性能。
[DZNE-2024-00092.pdf
摘要：神经退行性疾病，例如帕金森氏病，阿尔茨海默氏病和亨特顿病，都以神经元和神经元功能障碍的进行性丧失鉴定和特征，导致认知和运动障碍。最近的研究表明，PTM的重要性，例如磷酸化，乙酰化，甲基化，泛素化，Sumoylation，硝化，硝化，截断，O-Glcnacylation和羟基化和羟基化，在NeuroDegeneration灾难的进展中。PTM可以改变蛋白质的结构和功能，从而影响蛋白质稳定性，定位，相互作用和酶活性。异常的PTM会导致蛋白质错误折叠和聚集，降解和清除，并最终导致神经元功能障碍和死亡。本综述的主要目的是概述与神经变性有关的PTM，其潜在机制，分离PTM的方法以及这些疾病的潜在治疗靶标。本文讨论的PTM包括tau磷酸化，α-突触核蛋白和狩猎蛋白泛素，组蛋白乙酰化和甲基化以及RNA修饰。了解PTM在神经退行性疾病中的作用可能为这些毁灭性疾病提供新的治疗策略。
展开一系列感觉影响和相互作用在功能性大脑横向性的发展中
大多数关于非人类物种中脑部和行为侧向的大多数研究是针对成年人进行的，但是关于家雏鸡的横向化研究是一个例外。由于禽类胚胎在鸡蛋中发育，因此可以操纵它们的球架和既有后的既有既容易了，远比哺乳动物可以实现的感觉更容易。因此，小鸡（加勒斯·加鲁斯）已成为阐明遗传和表观遗传学对侧向大脑和行为发展的模型。类似的研究表观遗传影响对偏侧化发展的影响适用于其他禽类，尽管到目前为止，鸽子和鹌鹑是这方面研究的唯一其他鸟类（Quail，Casey and Sleigh，2014年； Harshaw等人； Harshaw等人。，2021; Pigeon，Güntürkün和Ocklenburg，2017年； Letzner等。，2017年）。实际上，诸如小鸡和鹌鹑之类的早熟鸟类具有非凡的属性，以帮助发展。在孵化之前和之后，它们都经过许多不同的阶段，每个阶段都非常分开，持续时间很短。这些阶段可以分别拦截和操纵，也可以按顺序截断，以揭示孵化后的行为结果，从而可以研究感觉体验对脑功能的影响。
使用动态偏置 LSTM 对 ECG 异常进行分类...
摘要 — 本文提出了一种基于动态偏置长短期记忆 (DB-LSTM) 网络的心电图 (ECG) 信号分类模型。与传统 LSTM 网络相比，DB-LSTM 引入了一组参数 C，用于保存单元格的先前时间步长单元门状态。因此，可以保留更多特征信息，并且分类任务所需的网络规模更小。使用 MIT-BIH ECG 数据集进行的全面模拟表明，该模型可以在更短的时间窗口、更快的训练收敛下执行 ECG 特征分类，同时以更低的权重分辨率实现相当的训练和分类精度。与其他最先进的 ECG 分析算法相比，该模型仅需要 4 层，当权重从 FP32 截断为 INT4 时，准确率达到 96.74%，准确率仅下降 2.4%。在 Xilinx Artix-7 FPGA 上实现，所提出的设计估计仅消耗 40μW 动态功率，这对于资源受限的边缘设备来说是一个有希望的候选方案。
有关GLP-1和GIP-1的重要方面
GLP-1源自前葡聚糖，这也是其他几种其他肽，例如胰高血糖素，GLP 2，胶质素，氧基诺抑制蛋白和主要的progulucagon片段（MPGF）的前体。MPGF与GLP-1和GLP-2共享序列，它是一种主要从胰腺细胞释放的产品。取决于细胞中存在的激素转化酶（PC）的类型，proglucagon在翻译后处理中采用不同的路径。胃肠道中的L细胞主要表达PC 1/3，并将proglucagon加工到GLP-1以及GLP-2，Oxyntomodulin和Glicentin中。在禁食或概括状态下，L细胞在低基础水平下分泌GLP-1。胰腺α细胞主要表达PC2，而PC 1/3在较低水平上表达。他们分泌与谷氨酸相关的胰腺多肽（GRPP），MPGF和胰高血糖素[11,12]（图1）。取决于N末端截断的产物，甘氨酸扩展的肽GLP-1（7-37）和GLP-1（7-36）酰胺可以通过胰腺受体检测到，并且是体内活性物种[12]。
使用量子限制的Boltzmann机器在数字量子模拟器上进行有限尺寸缩放
可以使用有限尺寸缩放（FSS）分析确定相变的临界点和临界指数。此方法假定相变仅在有限尺寸限制中发生。然而，最近在有限尺寸系统中发生的量子相转变引起了很多兴趣，例如单个两级系统与单个骨模式相互作用，例如，在量子Rabi模型（QRM）中。由于这些相转换出现在有限的系统大小上，因此对于这些情况，传统的FSS方法是不适用的。对于这种情况，我们提出了一种替代FSS方法，其中系统的截断是在希尔伯特空间而不是物理空间中完成的。此方法先前已用于计算原子和分子系统电子结构配置的稳定性和对称性破坏的关键参数。我们使用此方法计算QRM的量子相变的临界点。我们还提供了一种协议，可以使用量子限制的玻尔兹曼机器算法在数字量子模拟器上实现此方法。我们的工作在研究量子器件上的量子相变的研究中为新的方向打开了方向。
用重组人巨噬细胞半乳糖C型凝集素靶向TN-抗原阳性人类肿瘤
摘要：糖基化的改变会导致肿瘤发生过程中与肿瘤相关的碳水化合物抗原（TACA）的出现。o-糖果的截断揭示了经常连接到丝氨酸或苏氨酸氨基酸的N-乙酰基乳糖苷（GalNAC）的Thomsen Nouveau（TN）抗原，这是可以在癌细胞表面上访问的，但在健康细胞的表面上是可访问的。有趣的是，GalNAC可以通过巨噬细胞半乳糖凝集素（MGL）识别，这是一种在免疫细胞中表达的C型凝集素受体。在这项研究中，在体外测试了重组MGL片段，以测试流量细胞仪和共聚焦显微镜以及对肿瘤小鼠的流效量MGL后的癌细胞靶向效率。我们的结果证明了MGL靶向TN-阳性人类肿瘤而不诱导毒性的能力。这种结果使MGL是正常人蛋白的片段，是人类肿瘤的体内诊断和成像以及治疗应用的第一个载体候选。关键词：癌症，TN抗原，C型凝集素■简介
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
分割不确定性定量的心形模型
心脏图像的分割是许多患者特定计算管道的可变组成部分，但其对模拟结果的影响仍未得到充分了解。探索赛车变异性影响的障碍是建立心室统计形状模型的技术挑战。在这项研究中，我们通过创建一个统一的形状模型（包括心外膜和eCardium），改善了以前的形状分析。我们在Shapeworks中测试了四种技术，以生成心室形状模型：标准，多体，混合，混合多域和地球距离。使用所有11个分割的多域和混合多域生成了形状模型，而Geodesic距离方法使用四个分段的子集生成了形状模型。每个形状模型在分段变异性的空间依赖性特征上，包括壁厚，环直径和基础截断。虽然三种方法中的每一种都有好处，但混合多域方法为最精确的形状模型提供了最少的点，并且在大多数应用中可能最有用。