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fignl1-firrm对于减数分裂重组至关重要，并防止DNA
control (63) Firrm cKO (649) control (264) Firrm cKO (2937) control (738) Firrm cKO (2777) control (1066) Firrm cKO (1971) control (63) Firrm cKO (649) control (264) Firrm cKO (2934) control (742) Firrm cKO (2811)控制（1082）FIRRM CKO（2015）
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
人类机器人协作中的流动 - 在工业场景中的多数分析和感知的挑战检测
流动或轻松的关注通常被描述为最佳体验的状态。它的特征是高水平的参与感，一种控制感和完全沉浸在活动中（Csikszentmihalyi，2000； Nakamura和Csikszentmihalyi，2002; Csikszentmihalhi，2020年）。当任务提出的挑战与个人的技能和能力相匹配时，这种状态就会出现。流与内在动机，享受和集中注意力有关，从而改善了表现和积极的体验。虽然Extensiveresearch（Nah等，2014; Stamatelopoulou et al。，2018; Dos Santos等，2018; Pearce，2005）在各个领域的流量概念上进行了进行，例如体育，教育和游戏，其在工业设置中的应用仍然相对未探索。此外，文献中有关流量经验的任务在精神上是苛刻的，这在工业任务中并不是典型的。考虑到流动在优化绩效和工作中的重要性（Csikszentmihalyi和Lefevre，1989; Csikszentmihalhi，2020），必须弥合这一研究鸿沟并探索工业环境中的流量经验（Fullagar等，2018; Beyrodt; Beyrodt; Beyrodt et et 2023;为了解决这一差距，我们在实验室工作单元中设计了一个集会任务，非常类似于工业环境。此任务涉及参与者与合作机器人（Cobot）之间的合作，以组装变速箱。这使我们能够在类似行业的人类机器人协作（HRC）任务中分析对不同挑战水平的情感和生理反应。通过调整柯伯特的生产率，我们创造了三个不同的挑战水平，这些挑战与流动研究（无聊，流动和焦虑）中的三个常见状态相对应。工业设置中的组装任务通常涉及重复和固定程序。结果，工人逐渐获得了必要的技能来熟练执行任务，从而导致其个人技能水平随着时间的流逝而差异很小。在这种情况下，影响流量经验的主要因素成为任务提出的挑战水平。工业任务的这一独特方面使我们特别研究了不同的感知挑战水平如何引起不同的反应。认识到，当感知到的挑战和技能之间存在平衡时，我们的目标是通过调整挑战水平来调整任务，以促进Cobot工人之间的流动。最近的研究（Lee，2020; Rissler等，2020; Di Lascio等，2021）探索了通过生理信号对工作时的自动检测。他们检测到流量的存在（流动与无流量）或分类流动强度（低与高）。但是，考虑到工业集会任务的具体特征，我们采取了不同的方法 - 检测到感知到的挑战水平。这种方法逻辑上符合我们调整任务挑战水平的目标。此外，处理任务的感知挑战通常比操纵流程体验本身更容易。通过我们的分析，我们已经培训了这部分是因为在挑战和技能之间达到平衡是必需的，但它本身并不足够。总而言之，我们的贡献涉及调查面部情绪估计（价和唤醒）和心率变异性，作为在工业组装任务背景下感知到的挑战水平的指标。
圆形染色体会发生减数分裂吗？
1）单倍体圆形染色体菌株在富含营养培养基上的相反交配类型的单倍体野生型菌株配对。然后，通过在选择性培养基上生长二倍体子细胞。2）然后将二倍体通过转移到饥饿的Me di a来散发。二倍体母体菌株减数分裂是产生的单倍体产物。TETRA DS。3）单倍体细胞的生存能力通过营养素生长
添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
14摘要15当前的研究表明，饮食，物理16活动和心理健康结果等因素之间有希望的关联，从而承认这些变量之间的复杂相互作用。17然而，活体微生物饮食摄入的作用以及休闲时间的体育锻炼18（LTPA）与抑郁症状的关系需要进一步探索。本研究研究了2007年至2018年之间参加NHANES的25,747个人组成的队列。使用了患者的健康问卷（PHQ-9），其中得分21≥10的个体被归类为表现出抑郁症状。LTPA状态由全球22个体育活动问卷报告，并通过MET-MINUTES/WEEK计算。由23名参与者消耗的食物通过每克实时微生物进行评估，分为三组：24个低，中和高。控制了所有协变量后，发现表明LTPA与抑郁症状有25个负相关[或（95％CI）：0.983（0.976,0.990），p <0.001]。26参与更多LTPA的人与消耗所有三个水平的膳食活体27个微生物[Low，β（95％CI）：0.086（0.063，0.109）呈正相关；培养基，β（95％CI）：0.009（0.007，0.012）;高，β28（95％CI）：0.002（0.001，0.002）]。此外，在较低的抑郁可能性[或（95％CI）：0.931（0.882,0.982），p = 0.010]中，服用更多具有培养基活微生物的食物为29。中等和高水平的活微生物的摄入量分别介导了LTPA和抑郁症状31症状之间的关联，分别为4.15％和0.83％。含有培养基和32个活体水平的食物的饮食摄入可能是LTPA与抑郁症状33症状负相关的介体。34个关键字：抑郁症状；活微生物；休闲时间的体育锻炼；调解35分析；横断面研究36
新冠疫苗国家间分配不平等及其深层因素：综合集中指数分析与多元线性回归分析
在 COVID-19 大流行期间，健康公平成为国家和国际层面令人关注的问题。在国家层面，研究人员一直关注其国家内不同社会群体在感染水平、后果和疫苗接种方面的差异（1-14）。全球层面的主要健康公平问题之一是 COVID-19 疫苗的不公平获取，特别是在 COVID-19 疫苗开始生产后和疫苗变得充足之前的时期。全球卫生治理 (GHG) 负责协调 COVID-19 疫苗的公平分配；然而，情况并非如此（15、16）。根据 Our World in Data 网站 2022 年 4 月 7 日的数据，高收入国家 (HIC) 和中上收入国家 (UMIC) 完全接种疫苗的人数比例分别达到 74.1% 和 76.68%。相比之下，中低收入国家 (LMIC) 和低收入国家 (LIC) 的完全接种疫苗人口比例分别达到 50.51% 和 11.51%。至于部分接种疫苗的人口比例，估计高收入国家、中高收入国家、中低收入国家和低收入国家分别为 5.05%、4.77%、9.17% 和 3.26% ( 17 )。这些数字表明这些国家群体在疫苗接种方面存在差异。
弥合了进化动力学和减数分裂的分子机制之间的差距：基于模型的prDM9基因内红色女王
图1：对称PRDM9结合如何促进染色体配对的模型。在特定靶基序的结合DNA时，PRDM9（橙色椭圆形）将DNA段接近染色体轴。PRDM9绑定的某些站点可能会经历DSB（红色星星）。DSB的切除会生成一个单链端，该端将搜索一个补充序列，以用作修复模板。在对称绑定prDM9的情况下（即在两个同源物上，左侧的情况），假设同源搜索仅限于轴区域，则更直接访问了同源物的两个姐妹染色单体所提供的模板，从而促进同源性搜索并与同源物配对。然后可以将断裂作为CO或NCO事件修复，在这两种情况下，都可以在破裂的位点实现基因转换。在不对称的PRDM9结合（右侧显示的情况）的情况下，同源物不太直接访问，从而阻止了有效的同源物参与。一旦同源物已突触（这要归功于其他DSB，都在同一对染色体上的其他地方的其他位置上出现的其他DSB，稍后将进行损坏的位点。 在与DSB相对应的位置上具有不活动的结合位点的情况下，NCO将有效地实现偏见的基因转换，而有利于无效版本。稍后将进行损坏的位点。在与DSB相对应的位置上具有不活动的结合位点的情况下，NCO将有效地实现偏见的基因转换，而有利于无效版本。
多参数分子分类器可预测对HER2+乳腺癌中没有化学疗法的新辅助Lapatinib加曲妥珠单抗的反应
利益冲突C. Gutierrez报告持有Genetex股票。C. de Angelis报告了Roche，Eli Lilly，Gsk，Novartis，Pfizer，Astrazeneca的个人费用（作为顾问和/或发言局）；和从诺华给该机构的研究赠款。H. Nitta是Roche的雇员。M. Kapadia是Roche的雇员，并报告了Roche Stock。A. Forero-Torres是Seagen的雇员。I. E. Krop报告在Bristol Myers Squibb，Daiichi Sankyo，Macrogenics，Genentech/Roche，Seagen，Seagen，Astrazeneca的顾问委员会上报告；诺华和默克的数据监测委员会；从Genentech/Roche，Pfizer，Macrogenics研究机构的资助。R. Nanda报告在阿斯利康，超越，富士，吉利德，吉利德，无穷大，iteos Therapeutics，Merck，Obi Pharma，Obi Pharma，Oncosec，Oncosec，Seagen，Seagen；以及来自Arvinas，Astrazeneca，Celgene，Corcept Therapeutics，Genentech/Roche，Gilead/Immunomedics，Merck，Obi Pharma，Obi Pharma，Oncosec，Oncosec，pfizer，pfizer，seagen，seagen，seagen，suegen，sun pharma，taiho的研究资金。M. P. Goetz是Erivan K. Haub家庭癌症研究教授，以纪念Richard F. Emslander，M.D。并报告了从研究到实践，临床教育联盟，Medscape的CME活动的个人费用；作为小组成员的个人费用，进行了全面健康会议的小组讨论；担任Curio Science的主持人的个人费用；从Arc Therapeutics，Astrazeneca，Biovica，Biotheranotics，Blueprint药物，Eagle Pharmaceuticals，Lilly，Novartis，Pfizer，Sanofi Genzyme，Sermonix向Mayo诊所咨询费用；以及从辉瑞（Pfizer），讲道者（Sermonix）向梅奥诊所（Mayo Clinic）进行研究资助。J.S.J.S.J. R. Nangia报告报告了Paxman Coolers Ltd. B. Weigelt报告在本研究范围之外重新培养治疗剂的研究资金。Reis-Filho报告收到高盛，贝恩资本，Repare Therapeutics，Paige.ai，Saga Diagnostics和个人的个人/咨询费；科学咨询委员会的成员：VolitionRX，Repare Therapeutics，Paige.ai和personis； Grupo Oncoclinicas董事会成员； Roche Tissue Diagnostics，Daiichi Sankyo，Merck和Astrazeneca的科学咨询委员会的临时成员； Paige.ai中的股票期权；以及在本研究范围之外重新培养治疗剂的库存。A. Prat报告从辉瑞，诺华，罗氏，MSD肿瘤学，莉莉，Daiichi Sankyo，Amgen，Amgen，Guardant Health获得酬金； Amgen，Roche，Novartis，Pfizer，Bristol-Myers Squibb，Boehringer，Puma Biotechnology，Oncolytics Biotech，Daiichi Sankyo，Abbvie，Astrazeneca，Astrazeneca，NanoString Technologies（对机构）咨询; Roche，Novartis，Incyte，Puma Biotechnology向机构进行研究；揭示基因组学的股票和其他所有权权益；在诺华（直系亲属）的工作；专利PCT/EP2016/080056（HER2作为缺乏细胞毒性疗法的双重HER2封锁的反应指标），WO/2018/096191（基于PAM50的化学内分泌评分（CES），基于PAM50的乳腺癌受体，具有阳性激素受体，具有即时的阳性激素受体，具有复发性及其复发剂的阳性风险）和HERS2DXDXDXDXDXDXDXDXDXDX。 Daiichi Sankyo的旅行和住宿费用；以及与Oncolyticts和Pseptomyc S.L.的其他关系C. K. Osborne报告了持有Genetex股票并参与阿斯利康咨询委员会的参与。R. Schiff收到/已从阿斯利康，葛兰素史克，PUMA Biotechnology Inc和Gilead Sciences（向机构）那里获得了研究资金； Eli Lilly的临时咨询委员会成员；过去的咨询/咨询委员会成员；沃尔特·克鲁沃（Wolters Kluwer）/uptodate（通过机构）的特许权使用费。M.辉瑞的研究资金。J. Veeraraghavan，C。Gutierrez，J。S。Reis-Filho，S。G。Hilsenbeck，A。Prat，A。Prat，C。K。Osborne，R。Schiff，R。Schiff，M。F。Rimawi在未决的专利申请中也是＃PCT/US21/70543（由乳房癌症治疗的方法）和预测的方法，并在培训中进行了预测和预测。所有其余的作者都没有宣布利益冲突
多代理增强学习中的投影 - 最佳单调值函数分解
价值函数分解已成为在培训和分散执行范式下进行合作多代理增强学习的普遍方法。这些算法中的许多算法通过使用代理实用程序的单调混合函数来分配最佳的关节作用功能，以确保分散决策的关节和局部选择之间的相干性。尽管如此，利用单调混合函数也会引起表示局限性，并且在单调函数类别上找到无约束的混合函数的最佳投影仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了QPRO，该QPRO对价值函数分解的最佳投影问题置于遗憾的是对不同过渡的投影权重的最小化。可以使用Lagrangian乘数方法放松和解决此优化问题，以遵守封闭形式的最佳投影权重，在该方法中，我们通过最大程度地减少预期收益的遗憾政策，从而缩小最佳和受限单调混合功能之间的差距，从而增强单调值函数分支。我们的实验证明了我们方法的有效性，表明在具有非单调价值函数的环境中的性能提高了。