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DNA指纹识别中的挑战和解决方案：样本质量，数据分析和解释
Pratibha Tiwari doi博士：https：//doi.org/10.33545/26174693.2024.v8.i1d.401摘要DNA指纹，这是一种较重要的挑战，是质量分析的，是概念分析的，是遗传学研究的摘要。本文深入研究了这些挑战，突出了样品污染，DNA降解和混合DNA样品的复杂性等问题。它还探讨了数据分析的局限性，这是由于遗传数据的复杂性和当前分析软件的限制。此外，本文讨论了解释挑战，包括道德问题，隐私问题以及误解结果的潜力。为了解决这些问题，本文介绍了各种解决方案，例如用于DNA收集和恢复的高级技术，用于更精确的数据分析的软件中的开发以及实施标准化协议以解释。此外，讨论了自动化在增强准确性和专业培训的重要性中的作用。通过研究DNA指纹识别的挑战和解决方案，提供了对该领域及其未来前景的全面概述，并提供了文章的简洁摘要，概述了DNA指纹领域的问题和解决方案。关键字：DNA指纹，DNA样本，法医学，分析，现代法医学领域中的介绍，DNA指纹作为基石技术，彻底改变了我们在犯罪调查，亲子关系纠纷和遗传学研究中对犯罪研究的认同方式。自成立以来，这种强大的工具一直在解决曾经被认为无法解决的许多情况下。但是，与任何科学技术一样，DNA指纹并非没有挑战。本文旨在阐明与DNA指纹识别相关的复杂性和障碍，特别是专注于样本质量，数据分析和解释的问题，这对于准确可靠的结果至关重要[1，5]。样品质量是DNA指纹的基石。DNA样品的完整性决定了最终结果的准确性。挑战来自各种来源，例如环境退化，污染以及处理混合或有限的DNA样品的复杂性。这些问题可能会导致歧义或错误的结果，从而在法医研究中构成重大障碍。DNA数据的分析是另一个充满挑战的领域。复杂遗传数据的解释需要复杂的软件和分析技能。但是，当前技术的局限性和人为错误的风险可能会导致数据误解，这对法律和道德领域产生了严重的影响。此外，对DNA指纹结果的解释是一个微妙的过程，通常受到道德考虑，隐私问题和滥用潜力的影响。解释的准确性和可靠性至关重要，因为它们在法律判断和个人事务中可能会产生深远的影响。应对这些挑战对于DNA指纹识别的持续成功和可靠性至关重要。本文将探讨为克服这些障碍而开发的各种解决方案，包括用于样本收集和保存的高级技术，数据分析软件的改进以及实施标准化的解释协议。此外，将强调对该领域专业人士的培训和教育的重要性，强调了技术和专业知识不断发展的必要性。
基于指纹识别的混合量子室内定位...
摘要 本文介绍了一种使用混合量子深度神经网络模型 (H-QDNN) 来提高室内定位精度的方法。为了提高基于当代技术的室内定位精度，我们结合了量子计算 (QC) 和深度神经网络 (DNN) 的优势。QC 的优势在于可以加速训练过程，并通过量子叠加和纠缠高效处理复杂的数据表示，而 DNN 则以能够提取有意义的特征和从数据中学习复杂模式而闻名。所提出的模型可以使用小型数据集进行训练，从而减少对大量数据的需求，这在室内定位中尤其有用，因为在室内定位中，数据收集可能耗时且资源密集。为了评估我们提出的方法的有效性，我们进行了广泛的实验并与现有的最先进方法进行了比较。结果表明，与传统技术相比，H-QDNN 模型显著提高了室内定位精度。此外，我们还深入了解了有助于提高性能的因素，例如所使用的量子启发算法和混合指纹的集成。
婴儿单心室心脏病分期间的蛋白质组指纹：慢性炎症和生物网络广泛激活的证据
简介：单心室心脏病 (SVHD) 儿童在不同系统和不同时间的发病率显著，70% 的患者出现急性肾损伤，33% 出现神经发育障碍，14% 出现生长障碍，5.5% 的患者出现坏死性小肠结肠炎。蛋白质组学是一种在复杂的生理状态下识别新生物标志物和损伤机制的方法。方法：将处于中间阶段的 SVHD 婴儿与年龄相仿的健康对照进行比较。收集血清样本，在 -80°C 下储存，并在单批次分析中对 1,500 种蛋白质组进行分析（Somalogic Inc.，CO）。使用偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 比较病例和对照的蛋白质组学谱，并使用 t 检验检测单个蛋白质的差异（FDR <0.05）。在 STRING 和 Cytoscape 中执行功能富集的蛋白质网络分析。结果：PLS-DA 仅基于蛋白质组学模式便可轻松区分 SVHD 病例（n = 33）和对照（n = 24）（准确度 = 0.96、R2 = 0.97、Q2 = 0.80）。568 种蛋白质在组间存在差异（FDR <0.05）。我们确定了 25 个上调的功能簇和 13 个下调的功能簇。活跃的生物系统分为六个主要组：血管生成和细胞增殖/周转、免疫系统激活和炎症、代谢改变、神经发育、胃肠系统以及心脏生理和发育。结论：我们报告了 SVHD 患者和健康对照者的循环蛋白质组的明显差异，>500 种循环蛋白质可区分两组。这些蛋白质组学数据确定了多个生物系统中普遍存在的蛋白质失调，并且具有作为 SVHD 发病驱动因素的良好生物学可行性。
使用机器学习的指纹识别系统
指纹可以被认为是生物识别技术领域的至关重要和主导性状，因为它们具有高度的安全性，可靠性，低成本和可接受性。随着指纹识别系统和指纹系统的部署的需求量很大，在系统的每个阶段都有许多挑战在增加，包括特征提取，特征匹配，指纹分类以及指纹图像的增强。几种ML（机器学习）技术为识别挑战引入了几种不传统的技术和解决方案。这项研究使我们借助基本的机器学习技术及其实施了强调重点的理解，以补偿有关指纹识别的主要复杂性。
帕金森病的神经生理学脑指纹 Jason da Silva Castanheira、Alex I. Wiesman、Justine Y. Hansen、Bratislav Misic、Sylva
1 蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学，蒙特利尔魁北克，加拿大 * 通讯作者：sylvain.baillet@mcgill.ca。‡ 本文所用的数据来自阿尔茨海默病新型或实验性治疗的症状前评估 (PREVENT-AD) 计划，数据发布 6.0。PREVENT-AD 研究组的完整列表可在 PREVENT-AD 数据库中找到。PREVENT-AD 计划的研究人员为 PREVENT-AD 的设计和实施做出了贡献和/或提供了数据，但未参与本报告的分析或撰写。摘要 在本研究中，我们调查了从脑电生理活动中获得的脑指纹在帕金森病 (PD) 诊断和进展监测中的临床潜力。我们通过短暂的、无任务的脑磁图记录获取了 PD 患者和年龄匹配的健康对照者的脑指纹。个体脑指纹的节律成分可以以大约 90% 的准确率区分患者和健康参与者。帕金森脑指纹最突出的皮质特征映射到单峰感觉运动区域的多节律活动。利用这些特征，我们还表明可以直接从皮质神经生理活动中解码帕金森病的阶段。此外，我们的研究表明，帕金森脑指纹的皮质拓扑结构与受该疾病病理生理影响的神经递质系统的皮质拓扑结构一致。我们进一步证明，帕金森病患者的皮质活动心律失常成分在短时间内比健康对照组更具变化性，这使得基于这些特征对患者进行个体区分更具挑战性，并解释了之前发表的负面结果。总体而言，我们概述了患者特定的节律性脑信号特征，这些特征为帕金森病的神经生理特征和临床分期提供了见解。因此，帕金森病节律性脑指纹的提出定义可能有助于提出新颖、精细的患者分层方法，并有助于更好地识别和测试治疗性神经刺激目标。
儿童大脑磁共振指纹识别
随着磁共振成像技术的不断进步，定量成像方法在临床和研究应用中都获得了巨大的发展。例如，弥散加权成像、灌注加权成像、功能性磁共振成像和磁共振已被广泛用于深入了解儿童的正常大脑发育和各种神经系统疾病。1-4 当系统相关偏差得到控制时，定量成像方法可以得出客观且可能更具可重复性的发现。尽管具有这些潜在优势，但定性 T1 加权和 T2 加权图像仍然是临床实践中使用最广泛的磁共振图像，临床解释/诊断很大程度上依赖于定性或半定量的视觉评估。T1 和 T2 弛豫时间是基本的磁共振成像特定属性，受内在组织成分、微环境、温度和磁场强度控制。与传统磁共振成像相比，直接测量 T1 和 T2 弛豫时间可以提供更定量和客观的组织特征和病理过程评估。 5,6 然而，技术限制（特别是较长的采集时间）使得这些方法更容易受到运动的影响，并且容易出现系统相关的不稳定性，从而阻碍了它们在临床上的广泛应用。
观看此空间：通过弹性发射器指纹确保卫星通信
由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
观看此空间：通过弹性发射器指纹确保卫星通信
由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
糖尿病中的免疫指纹：眼表和视网膜炎症
摘要：糖尿病是一个普遍的全球健康问题，与显着的发病率和死亡率相关。糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的众所周知的炎症性，神经血管并发症，是在工作年龄成年人中发达国家可预防失明的主要原因。然而，糖尿病眼睛的眼表成分也因不受控制的糖尿病而受到损害的风险，这种糖尿病通常被忽略。糖尿病患者角膜角膜的炎症变化表明，炎症在糖尿病并发症中起着重要作用，就像在DR中一样。眼睛的免疫特权限制了免疫和炎症反应，角膜和视网膜具有复杂的先天免疫细胞网络，可维持免疫稳态。然而，糖尿病中的低度炎症会导致免疫失调。本文旨在概述和讨论糖尿病如何影响眼部免疫系统的主要成分，具有免疫功能的细胞和炎症介质。通过了解这些影响，可以开发潜在的干预措施和治疗方法来改善糖尿病患者的眼部健康。