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通过功能约束结构图变分自动编码器实现结构和功能连接组的统一嵌入
摘要。图论分析已成为建模大脑功能和解剖连接的标准工具。随着连接组学的出现，主要感兴趣的图或网络是结构连接组（来自 DTI 纤维束成像）和功能连接组（来自静息态 fMRI）。然而，大多数已发表的连接组研究都集中在结构或功能连接组上，但当它们之间的互补信息在同一数据集中可用时，可以联合利用它们来提高我们对大脑的理解。为此，我们提出了一种功能约束的结构图变分自动编码器 (FCS-GVAE)，它能够以无监督的方式整合来自功能和结构连接组的信息。这导致了联合低维嵌入，从而建立了一个统一的空间坐标系，用于跨不同主体进行比较。我们使用公开的 OASIS-3 阿尔茨海默病 (AD) 数据集评估了我们的方法，并表明变分公式对于最佳地编码功能性大脑动态是必不可少的。此外，与不使用互补连接组信息的方法相比，所提出的联合嵌入方法可以更准确地区分不同的患者亚群。
配对的划分介导的COL17A1重新构图用于连接表皮细胞Bullosa
连接表皮溶解Bullosa（JEB）是一种令人衰弱的遗传性皮肤疾病，由编码Lam-Inin-332，XVII型胶原蛋白（C17）的基因突变引起，并综合素6 B 4，维持模糊和表皮之间的稳定性。我们签署了患者特异性的cas9-核酸酶和基于 - 基因酶的靶向策略，用于在Col17a1的外显子52中重新构建与缺乏全长C17表达相关的共同纯合子deportion。随后对蛋白质的重新修复，糖节组成以及治疗后的DNA和mRNA结局的发散表明，基于成对的基于成对的COL17A1编辑的吉利效率，安全性，安全性和精度。几乎46％的原发性jeb角细胞表达了C17。重新构架Col17a1 tran-文字主要具有25和37-nt的缺失，占所有编辑的> 42％，编码C17蛋白质变体，可准确地定位于细胞膜。此外，与未处理的JEB细胞相比，经过校正的细胞显示出精确的细胞外120 kDa C17结构域的精确脱落，并提高了对层粘连蛋白332的粘附能力。三维（3D）皮肤等效物在表皮和真皮之间的基底膜区域内表现出C17的认可和连续沉积。我们的发现构成了第一次基于基因编辑的Col17a1突变的校正，并证明了基于Cas9 D10A Nickase比野生型CAS9 Cas9基于野生型Cas9策略在临床环境中基于基因重塑的Prox-Imal配对迹象策略的优越性。
伯克希尔·哈撒韦公司截至 2021 年 12 月 31 日的组织结构图
Berkshire Hathaway Inc.（沃伦·E·巴菲特持有其 31.89023% 的股份）德国 47-0813844 Acme Building Brands, Inc. 德国 75-2864968 Acme Brick Company 德国 75-2403336 Acme Brick DFW, LLC 德国 83-0429401 Acme Brick Sales Company, LLC 德国 20-3883479 Acme Ochs Brick and Stone, Inc. 德国 35-2323613 Alpha Cargo Motor Express, Inc. 德克萨斯州 75-1379033 Denver Brick Company 科罗拉多州 84-0861986 Innovative Building Products, Inc. 德克萨斯州 75-2230919 Acme Management Company 德国 75-2403337 Acme Services Company, LLC 德国 75-2514346 Affordable Housing Partners, Inc. 德国45-3769803 AHP 1, LP DE 30-0761132 AHP Affordable, LLC DE 80-0847095 AHP Federal and State Affordable 2, LLC DE 84-3755052 AHP Federal and State Affordable 3, LLC DE 84-3786733 AHP Housing Fund 1, LLC NV 35-2447768 Reliance-Hospital Ground Associates, Limited Liability Limited Partnership VI 27-5494476 AHP Housing Fund 2, LLC NV 30-0741786 Riser Road Partners, LP MS 45-4080344 AHP Housing Fund 3, LLC NV 61-1690303 GCI Fund XVIII, LP MO 27-2114103 AHP Housing Fund 4, LLC NV 35-2447999 Deer Path SLF, LLC 伊利诺伊州 45-5028590 AHP Housing Fund 8, LLC 德国 38-3879542 DHI-Kachina Apartments, LLC 亚利桑那州 45-4422417 AHP Housing Fund 9, LLC 德国 38-3879644 Bulldogger-GMC, 有限合伙企业 俄克拉荷马州 45-3823323 AHP Housing Fund 10, LLC 德国 38-3879703 Ironman-GMC, 有限合伙企业 俄克拉荷马州 45-3823308 AHP Housing Fund 11, LLC 德国 37-1698937 WC-GMC, 有限合伙企业 俄克拉荷马州 45-5369890 AHP Housing Fund 12, LLC 德国 37-1698993 WP-GMC, 有限合伙企业 俄克拉荷马州 45-5378535 AHP Housing Fund 14, LLC DE 38-3882204 Steele Lawton Pointe LLC OK 35-2428497 Steele Tower Apartments, LLC SD 27-4237579 AHP Housing Fund 15, LLC DE 61-1690180 AHP Housing Fund 16, LLC DE 37-1700908 Artisan American JPA, LP LA 45-4102030 AHP Housing Fund 17, LLC DE 36-4740813 Playa del Pueblo, Ltd. TX 45-3171599 AHP Housing Fund 18, LLC DE 30-0748965 Lofts at Roberts, LLC IN 45-4645174 AHP Housing Fund 19, LLC DE 36-4741393 Dovecoast Housing, LP TX 46-1164026 AHP Housing Fund 20, LLC 德国 37-1701500 Foxfire Apartments Limited Dividend Housing Association, LLC 密歇根州 45-4300290 AHP Housing Fund 21, LLC 德国 36-4745479 Silver Moon Lodge LLLP 新墨西哥州 46-2629154 AHP Housing Fund 22, LLC 德国 30-0753286 Park Manor Estates II LP 明尼苏达州 45-2486547 AHP Housing Fund 23, LLC 德国 61-1696001 Alexandria Housing LLLP 明尼苏达州 20-5006642 AHP Housing Fund 24, LLC 德国 38-3889831 Point Place Partners, LP 密西西比州 46-1285759 AHP Housing Fund 25, LLC 德国 32-0392000 Jackson Square Housing, LLC 北卡罗来纳州 46-1139252 AHP Housing Fund 26, LLC 德国 61-1698204 Mixed Income, LLC NV 45-1767288 AHP Housing Fund 27, LLC 德国 35-2460781 Plaza Square 50 LP MO 45-4776750 AHP Housing Fund 28, LLC 德国 36-4747707 Westgate Senior Limited Dividend Housing Association, LLC MI 46-0710685 AHP Housing Fund 29, LLC 德国 38-3892372 Logan 24, LP，爱荷华州有限合伙公司 IA 45-4738103 AHP Housing Fund 30, LLC 德国 32-0394468 Centerline AHP Housing LLC NJ 46-2621376 Woodbury Oakwood Urban Renewal Preservation, LP NJ 45-3478219 AHP Housing Fund 31, LLC 德国38-3897538 Serenity Park 协会，LP OK 27-3546759 AHP Housing Fund 32, LLC DE 35-2467652 Sugar Hill Crossing, LLC LA 45-1203819
HGDTI：利用基于异构图神经网络的信息聚合预测药物-靶标相互作用
摘要背景：在新药研发研究中，传统的湿实验周期较长，通过计算机模拟预测药物-靶标相互作用（DTI）可以大大缩小候选药物的搜索范围，优秀的算法模型可能更有效地揭示药物、蛋白质等相关数据构成的生物信息网络中药物与靶标之间的潜在联系。结果：本工作开发了一种异构图神经网络模型HGDTI，包括网络节点嵌入的学习阶段和DTI分类的训练阶段。该方法首先获取药物的分子指纹信息和蛋白质的伪氨基酸组成信息，然后通过Bi-LSTM提取节点的初始特征，并利用注意力机制聚合异构邻居。在多个对比实验中，HGDTI的整体性能明显优于其他最先进的DTI预测模型，并采用负采样技术进一步优化模型的预测能力。此外，我们通过异构网络内容缩减测试证明了HGDTI的鲁棒性，并通过其他对比实验证明了HGDTI的合理性。这些结果表明HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。结论：基于异构图神经网络模型的HGDTI可以利用异构信息来捕获药物和靶标的嵌入，为药物开发提供帮助。为了方便相关研究人员，我们在http://bioinfo.jcu.edu.cn/hgdti建立了一个用户友好的Web服务器。
安迪·吉利斯 切斯特菲尔德县规划部门组织结构图
电话：(804)748-1050 或电子邮件：planning@chesterfield.gov 2022 年 3 月 7 日修订 向 Linda Townsley 提交更新
SAE 航空航天委员会组织结构图
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