XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空间图
活细胞核凝聚体的平行蛋白质组学和转录组微环境图谱 (μMap)
摘要：细胞活动在空间上由不同的细胞器组织。虽然一些结构已被充分描述，但许多细胞器的作用尚不清楚。分析生物分子组成是理解功能的关键，但在小型动态结构的背景下很难实现。光邻近标记已成为映射这些相互作用网络的强大工具，但在活细胞应用中，最大限度地提高催化剂定位并降低毒性仍然具有挑战性。在这里，我们公开了一种具有最小细胞毒性和脱靶结合的新型细胞内光催化剂，我们利用这种催化剂进行基于 HaloTag 的微环境映射 (μ Map)，以在空间上对活细胞中的亚核凝聚物进行分类。我们还专门开发了一种新的以 RNA 为中心的工作流程 (μ Map-seq)，以实现这些结构的并行转录组学和蛋白质组学分析。在验证了我们的方法的准确性后，我们生成了跨核仁、核层、卡哈尔体、副斑和 PML 体的空间图。这些结果为 RNA 代谢和基因调控提供了潜在的新见解，同时显著扩展了 μ Map 平台，以改进生物系统中的活细胞邻近标记。■ 简介
Mounia Ziat。Mounia Ziat。
§“幻觉，体现空间和多感官整合”，蒙特利尔，QC，2013年7月8日。§“触觉概论”，关于触觉和BCI的研讨会，BCI'13，加利福尼亚州太平洋格罗夫，2013年6月6日。§“在恶化驾驶期间多模式信息的最佳整合”，美国比勒菲尔德大学认知神经科学系，2013年5月22日。§“ Ingrid：交互式网格表”，法国巴黎西格奇·巴黎，2013年4月25日。§“ BCIS简介”，关于触觉和BCI的研讨会，WHC'13，韩国大道，2013年4月14日。§“人类交往研究计划”，NMU CS研讨会系列，马奎特，密歇根州，2013年4月2日。§“通过手机的动作通过动作学习的视觉空间图”，NMU心理学Colloquia系列，Marquette，MI，2012年11月9日，2012年11月9日§“流离失所的触觉抑制：ERP的证据：ERP的证据”，TRG 2011，西雅图，2011年11月3日，2011年11月3日，2011年，2011年。§“重新访问指尖类似物”，特殊讲座，WLU，加拿大安大略省，加拿大，加拿大，2008年5月5日。§“重新访问指尖类型类比”，CIM星期四，麦吉尔大学，麦吉尔大学，蒙特利尔，QC，加拿大，5月1日，2008年5月1日。
使用多重成像的人类发展的时空分析
人类的发育是复杂而复杂的，其中细胞的位置，关键标记的表达和细胞 - 细胞相互作用有助于从不同细菌层的各种器官的发展以及身体轴的建立。因此，了解人类在时空方面的发展至关重要。空间和时间方面，这可以评估同一组织上的多个标记，从而对细胞和组织中的蛋白质表达进行关键见解。在本文的范围内，我们专注于使用多重成像在系统性和器官水平的人类发育中期的三个月中细胞类型的空间和单细胞分析。本文的论文I列出了前三个月发育中的人肺的空间和单细胞图。我们在概念后第6至13周使用了多重成像，该肺采用30 plex抗体面板，因此分析了近100万个细胞。我们提供了发育中的人肺的空间分辨细胞类型组成，重点是细胞类型的时空变化，例如免疫细胞，内皮细胞，淋巴细胞和增殖细胞态。第一篇论文的关键发现是，上皮中的增殖模式揭示了较小和较大的远端和近端气道的伸长率以及动脉周围某些免疫细胞的存在，突出了位置 - 功能关系。此外，本文代表了多路复用成像在发育中的人肺上的首次应用。纸II旨在通过关注免疫细胞和内皮细胞等细胞类型来系统地研究整个胚胎的人类发育。我们使用28个多重抗体面板从第3周到5分析了人类的整个胚胎组织。本文的关键发现是早在第4周就出现了肝免疫细胞，与其他免疫细胞相比，其标记表达谱的差异。在论文III中，我们提出了一种简单且灵活的开源方法，用于可视化数百个基因的原位表达式，该方法可以与其他方法（例如多路复用成像）结合使用。在论文IV中，我们探索了在细胞和亚细胞水平上发育中的人心脏的空间动力学。 总而言之，本文通过在各个阶段呈现发展器官和整个胚胎的空间图来阐明人类发育前三个月的时空变化。 目的是说明健康状态的特征，有助于更好地理解与先天性疾病相关的异常。 关键词：人类发育，器官发育，空间蛋白质组学，单细胞蛋白质组学，增殖，免疫系统在论文IV中，我们探索了在细胞和亚细胞水平上发育中的人心脏的空间动力学。总而言之，本文通过在各个阶段呈现发展器官和整个胚胎的空间图来阐明人类发育前三个月的时空变化。目的是说明健康状态的特征，有助于更好地理解与先天性疾病相关的异常。关键词：人类发育，器官发育，空间蛋白质组学，单细胞蛋白质组学，增殖，免疫系统
通过群体脑成像发现表型
神经影像学可以对大脑进行无创的详细研究。通过数据驱动发现大脑群体变异模式，可能对早期疾病诊断和了解大脑非常有价值。由此产生的模式可以用作成像衍生表型 (IDP)，并可以补充现有的专家整理的 IDP。然而，群体数据集包含来自数千名受试者的许多不同结构和功能成像模式，带来了以前从未解决的计算挑战。这里，首次提出了一种多模态独立成分分析方法，该方法可扩展用于完整英国生物库 (UKB) 数据集中体素级神经影像数据的数据融合，该数据集很快将达到 100,000 个成像对象。这种新的计算方法可以估计群体变异模式，从而增强使用来自 UKB 和人类连接组计划的数据预测数千个表型和行为变量的能力。与广泛使用的分析策略、单模态分解和现有的 IDP 相比，高维分解实现了更高的预测能力。在 UKB 数据（14,503 名受试者，47 种不同的数据模态）中，确定了许多与非成像表型的可解释关联，包括与流体智力、惯用手和疾病相关的多模态空间图，在某些情况下，基于 IDP 的方法会失败。
局部驱动量子磁体的实空间热化
对孤立系统中热化及其破坏的研究使人们对非平衡量子态及其对初始条件的依赖性有了更深入的了解。初始条件的作用因量子多体疤痕的存在而突出，量子多体疤痕是一种特殊的非热态，具有潜在的有效超自旋结构，嵌入在原本混乱的多体谱中。自旋海森堡和 XXZ 模型及其在一维和更高维度中的变体已被证明具有精确的量子多体疤痕，表现出可在合成和凝聚态系统中实现的自旋螺旋态的完美复兴。受这些进展的启发，我们提出了实验上可访问的、局部的、时间相关的协议来探索空间热化概况，并强调系统的不同部分如何热化并影响超自旋的命运。我们根据驱动自旋与其余自旋之间的相互作用，确定了铁磁（X 极化）初始状态的不同参数范围，包括局部非热行为，其中驱动自旋有效解耦，充当“冷”点，同时有助于加热其他自旋。我们还确定了超自旋在长时间内保持对局部驱动弹性的参数范围。我们开发了一个实空间和 Floquet 空间图来解释我们的数值观察，并做出了可以在各种实验装置中测试的预测。
制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕
对表现出接收场的神经元的分析取决于生物体的空间位置，例如网格，位置或边界细胞，通常是从使用射击速率图绘制其在空间中的活性开始的。然而，映射方法是多种多样的，并取决于通常由实验者定性选择的调音参数，因此在整个研究中都有很大变化。诸如此类参数的小变化可能会显着影响结果，但是迄今为止尚未尝试对发射速率图进行定量研究。使用模拟数据集，我们检查了调谐参数，记录持久性和射击场大小如何影响使用最广泛使用的方法生成的空间图的准确性。对于每种方法，我们都发现了一个明确的参数子集，该参数产生了低误差射击率图并隔离了产生的参数1）可能的误差最小，2）帕托托 - 最佳参数集，这些参数集平衡，计算时间，位置场检测准确性和缺失值的外推。平滑的双变量直方图和平均移位直方图始终与最快的计算时间相关联，同时仍提供准确的地图。自适应平滑和嵌合方法被发现可以最有效地补偿低位置采样。内核平滑的确定性估计还可以很好地补偿了低采样的良好，并获得了准确的地图，但它也是测试最慢的方法之一。总体而言，在大多数情况下，双变量直方图，再加上空间平滑，这可能是最理想的方法。
惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议
摘要：对晶体材料的化学空间，尤其是金属 - 有机框架（MOF）的实验探索，需要对大量反应的多组分控制，这是不可避免地会在手动执行时耗时和劳动力。为了在保持高可重复性的同时加速物料发现速率，我们开发了一种与机器人合成平台集成的机器学习算法，用于闭环探索多氧盐损坏金属金属 - 有机框架（POMOFS）的化学空间。通过使用从不确定性反馈实验获得的更新数据和基于其化学构成的POMOF分类的多类分类扩展，通过使用更新数据来优化极端梯度提升（XGBoost）模型。POMOF的机器人合成的数字签名由通用化学描述语言（χDL）表示，以精确记录合成步骤并增强可重复性。九种新颖的Pomofs，其中包括具有良好的可重复性的POM胺衍生物与各种醛的硫胺衍生物的胰岛化反应，这些pomofs具有源自单个配体的混合配体。此外，根据XGBoost模型绘制了化学空间图，其F1得分高于0.8。此外，合成的Pomofs的电化学性质表明，与分子POMS相比，较高的电子转移和Zn比率的直接效应，所使用的配体的类型以及POMOFS中的拓扑结构用于调节电子传递能力。■简介
神经网络权重的几何流量模型
深层生成模型（例如流量和扩散模型）已被证明在建模高维和复杂的数据类型（例如视频或蛋白质）方面具有有效性，这激发了它们在不同数据模式（例如神经网络重量）中的使用。神经网络权重的生成模型对于贝叶斯深度学习，学习优化和转移学习等多种应用程序将很有用。但是，重量空间生成模型的现有工作通常忽略神经网络权重的对称性，或者仅考虑其中的一个子集。对这些对称性进行建模，例如MLP中的子顺序之间的置换对称性，卷积网络中的滤波器或通过使用非线性激活而产生的比例对称性，具有通过有效地降低问题的降低降低问题的重量模型的潜力。从这个角度来看，我们旨在在重量空间中设计生成模型，以更加仔细地尊重神经网络重量的对称性。我们以流量匹配的生成建模为基础，而权重空间图神经网络设计以设计三个不同的重量空间流。我们的每个流量都采用不同的方法来建模神经网络权重的几何形状，因此使我们能够以原则上的方式探索权重空间流的设计空间。我们通过列出了在重量空间的常规模型上列出未来工作的潜在方向来得出结论。我们的结果证实，建模神经网络的几何形状更忠实地导致更有效的流量模型，可以推广到不同的任务和体系结构，并且我们表明，尽管我们的流量以比以前的工作少的参数获得竞争性能，但可以进一步改进它们，通过扩展它们。
定量生物医学成像应用中磁共振指纹的新兴趋势：评论
摘要：磁共振成像（MRI）是一种重要的医学成像技术，以其能够提供具有显着软组织对比的人体高分辨率图像的能力而闻名。这使医疗保健专业人员能够对人体的各个方面（包括形态学，结构完整性和生理过程）获得宝贵的见解。定量成像提供了人体的组成测量，但是目前，要么需要长时间的扫描时间或仅限于低空间分辨率。不足采样的K空间数据采集大大帮助减少了MRI扫描时间，而压缩感应（CS）和深度学习（DL）重建已减轻了相关的不足采样伪像。另外，磁共振指纹（MRF）提供了一个有效且通用的框架，可以从单个快速MRI扫描中同时获取和量化多个组织性能。MRF框架涉及四个关键方面：（1）脉冲序列设计； （2）快速（未采样）数据采集； （3）在MR信号演化或指纹中编码组织特性； （4）同时恢复多个定量空间图。本文提供了对MRF框架的广泛文献综述，解决了与这四个关键方面相关的趋势。MRF在所有磁场强度和所有身体部位的范围内都面临特定的挑战，这可以为进一步研究提供机会。我们旨在回顾MRF的每个关键方面的最佳实践，以及不同的应用，例如心脏，大脑和肌肉骨骼成像等。对这些应用的全面审查将使我们能够评估未来趋势及其对将MRF转化为这些生物医学成像应用的影响。
9博士候选职位
相关的合作伙伴（提供培训和订婚）▪方面分析，Genk-比利时▪irbm Spa，Pomezia，Pomezia-意大利▪DompéFarmaceuticiSpa，Milano/L'Aquila -Italaly-意大利 - 意大利▪Horizons -perthshire ltd，Perthshire - perthshire -k. CNRS学位），图卢兹 - 法国▪法国大学（Inserm授予学位），尼斯 - 法国▪波尔图大学（iPoporto授予学位），波尔图 - 葡萄牙2。Prostamet目标Prostamet是一个沉浸式的博士网络（DN），通过建立独特的综合和模块化的转化管道，旨在使高成就的博士候选者揭示从最先进的研究链到从最先进的分子发现到全部创新药物开发的完整研究链，同时侧重于不再具有较不受欢迎的临床癌症癌症的癌症，以抗癌症的癌症（PRC），PCARISPARISCATARE（PCA）。通过其模块化和双向性质具有多个入口点，该管道有望在药物开发链的多个水平上产生输出，以实现可持续的下游价值。通过结合高级技术“动手”研究培训，非学术安排以及有关该财团的学术/非学术组成提供了有关科学和互补的“软”技能的课程/讲习班，Prostamet的野心旨在为年轻的研究人员提供有关转化和全面研究的年轻研究人员，并提供了良好的转换能力。这将使这些下一代研究人员在转化性的医疗保健系统中从事繁荣的职业，重点是个性化的精密医学，以打击复杂的人类疾病。3。前列腺研究管道中的互连项目，申请人可以从研究管道沿9个相互联系的博士项目中进行选择。DC1-3将生成PCA中脂质代谢变化的全面和空间图。▪DC1（Ku Leuven）将采用最新的空间脂肪组技术来映射脂质代谢