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对本体感受和视觉干扰的快速在线校正会在初级运动皮层中招募类似的回路
研究文章：新研究 | 感觉和运动系统 对本体感受和视觉扰动的快速在线校正会在初级运动皮层中招募类似的回路 https://doi.org/10.1523/ENEURO.0083-23.2024 收到日期：2023 年 3 月 11 日 修订日期：2023 年 12 月 22 日 接受日期：2024 年 1 月 9 日 版权所有 © 2024 Cross 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的署名。
下一代正向遗传筛选：单细胞分析将高通量扰动统一
可编程基因组工程技术，例如CRISPR（群集的阶层间隔短的短质体重复序列）核酸酶和大量平行的CRISPR筛选，这些筛选利用了这种可编程性，已经改变了生物科学。这些筛选将基因和非编码基因组元素连接到与疾病相关的表型，但直到最近才限于单个表型，例如生长或基因表达的流通记者。通过将大规模平行筛选与单细胞类型/状态的高维度配对，我们现在可以测量单个遗传扰动或扰动的组合如何影响细胞转录组，蛋白质组和表观基因组。我们审查了CRISPR屏幕与单细胞多组合和使用深层多模式表型扩展的汇总屏幕提供的独特机会。
密封：通过支持技能的对手学习朝着闭环方案生成
摘要 - 随着现实世界中的这种技术的增加，对自主驾驶（AD）系统和组件的验证和验证越来越重要。安全性 - 关键场景生成是通过闭环培训来鲁棒性策略的关键方法。然而，场景生成的现有方法依赖于简单的目标，从而导致过度攻击或非反应性的对抗性。为了产生多样化的对抗性但现实的场景，我们提出了印章，即一种方案扰动方法，利用了学分的得分功能和对抗性，类似的人类技能。密封扰动的场景比SOTA基准更现实，从而改善了超过20％以上的真实世界，分布和分布外情景的自我任务成功。为了促进未来的研究，我们发布了我们的代码和工具：https：//github.com/cmubig/seal
螃蟹生物扰动改变了黄河河口的潮间带湿地上丰富和稀有细菌的社区组合
结果和讨论：在螃蟹扰动的土壤中，丰富和罕见的亚社区的组成和多样性发生了明显改变。同时存在网络分析揭示了螃蟹生物扰动实质上改变了稀有细菌的相互作用模式，而其对丰富细菌的影响相对较小。此外，我们发现丰富的亚群落的组装过程主要受随机过程的影响，而稀有的亚社区组装集体则由随机和确定性过程集体塑造。总而言之，我们的研究阐明了螃蟹生物扰动介导丰富和罕见的亚社区的独特组装过程的机制，并强调了在评估潮流湿地的生态功能时考虑稀有细菌的重要性。
生物启发的对抗性鲁棒性的机制
尚未证明卷积神经网络在合理的计算和性能成本下对对抗性扰动非常强大。灵长类动物的视觉腹流似乎对视觉刺激中的小扰动是可靠的，但是引起这种强大感知的基本机制尚不清楚。在这项工作中，我们研究了两个生物学上合理的机制在对抗鲁棒性中的作用。我们证明，灵长类动物视网膜进行的非均匀采样以及在每个偏心率下具有一系列接受型尺寸的多个接受场的存在，可以改善神经网络对小型对抗性扰动的稳健性。我们验证了这两种机制不会遭受梯度混淆，并通过消融研究研究了它们对对抗性鲁棒性的贡献。
医疗 AI 中可解释性的可信度被忽视
虽然已经提出了各种方法来解释人工智能模型，但对生成的解释的可信度却很少进行检验。本文表明，这种解释可能容易受到输入的细微扰动的影响，并产生误导性结果。在公共 CheXpert 数据集上，我们证明专门设计的对抗性扰动可以很容易地篡改显着性图以达到所需的解释，同时保留原始模型预测。医学领域的人工智能研究人员、从业者和权威机构在解释人工智能模型时应谨慎，因为这种解释可能不相关、误导，甚至在不改变模型输出的情况下被对抗性操纵。医学领域的人工智能研究人员、从业者和权威机构在解释人工智能模型时应谨慎，因为这种解释可能不相关、误导，甚至在不改变模型输出的情况下被对抗性操纵。
预测 B0 场中与运动相关的动态变化...
在快速 MRI 成像中，B 0 不均匀性会导致非线性图像失真（例如，对于 EPI）或图像模糊（例如，对于螺旋采集）。5 对于 CEST，B 0 不均匀性会引起频率偏移 6 ，这会导致量化中的系统误差。体内 MRI 检查对受试者的运动很敏感。那些具有长 MRI 序列或重复次数较多的 MRI 检查尤其容易受到受试者运动的影响。7,8 受试者位置的变化不仅经常通过 k 空间不同部分之间的不一致直接导致运动伪影，而且还会通过由位于磁化率差异很大的组织（例如脑组织、骨组织和空气）之间的磁化率界面处的源引起的局部场扰动的位置变化导致 B 0 场的均匀性降低而间接导致运动伪影。9,10
用于分析汇集的 CRISPR 筛选的算法基准
简介 成簇的规则间隔回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 蛋白是一类由细菌编码的、RNA 引导的可编程 DNA 靶向和切割系统。由于其使用可定制的单向导 RNA (sgRNA) 的可编程特性，CRISPR-Cas 已实现强大的汇集筛选，以探索基因组范围内遗传扰动的功能。以最常用的 CRISPR-Cas9 系统为例，化脓性链球菌 Cas9 蛋白可以与 110 个核苷酸 (nt) 的 sgRNA 复合，该 sgRNA 包含一个 20 nt 序列，该序列与目标 DNA 区域互补结合并诱导双链断裂 (DSB)。基因组 DNA 上的这种切割机制会触发宿主非同源末端连接 (NHEJ) 或同源定向修复 (HDR)
无弹性N2+H2碰撞和量子古典速率...
diatom-Diatom碰撞的量子古典（QC）方法是由G.D.计费[6]，被证明是准确，有效的，可以获得涉及振动能传递的重型突击过程的横截面和速率系数。该方法的关键特征是，振动的自由度是机械处理的，而其他自由度（翻译和旋转运动）则经过经典处理。为了以自洽的方式处理整个系统，量子机械的自由度必须在周围经典动作的影响下正确地发展。反过来，经典的自由度必须对量子过渡做出正确的反应。在目前的两个双原子分子的量子古典方法中，振动和旋转振动耦合通过紧密耦合方程式对量子进行量子处理。首先，总振动波函数是根据旋转扰动的摩尔斯波波函数ϕ v 1（r 1，t）ϕ v 2（r 2，t）扩展的：