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培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
一种半定量方法，用于复杂样品的非目标组成分析
摘要：与高分辨率质谱耦合的液态色谱分析（NTA）提高了与靶向分析技术相比，可以提高理解复杂混合物的分子组成的能力。但是，对未知化合物的检测意味着NTA中的定量是具有挑战性的。本研究提出了一种新的半定量方法，用于有机气溶胶的NTA。使用多个定量标准的平均电离效率来实现未知数，这些标准在与未知分析物相同的保留时间窗口内洗脱。总共110个真实标准构建了25个保留时间窗口，用于定量氧化（CHO）和有机肌（Chon）物种。该方法在生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）的提取物上进行了验证，并与具有真实标准的定量进行了比较，并且平均预测误差为1.52倍。此外，从真实的标准定量中估计了70％的浓度（预测误差在0.5到2倍）。与预测性电离效率方法相比，半定量方法还显示出良好的CHO化合物定量一致性，而对于Chon物种，半定量方法的预测误差（1.63）显着低于预测性电离效率方法（14.94）。将CHO和CHON物种相对丰度的衍生衍生而应用于BBOA表明，与半定量方法相比，使用峰面积低估了CHO的相对丰度，并将Chon的相对丰度高于Chon的相对丰度。这些差异可能会导致对复杂样本中源分配的严重误解，从而强调需要解决NTA方法中的电离差异。■简介
中年和老年人中肠道微生物组组成与肌肉骨骼特征的关联：两组联合研究
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年2月22日发布的此版本中显示在版权所有者中。 https://doi.org/10.1101/2025.02.19.25322523 doi：medrxiv preprint
饮食组成对活性肠道细菌多样性的影响以及spodoptera exigua的生长（鳞翅目：noctuidae）
肠道微生物群在几种昆虫的营养中起功能。但是，在鳞翅目中尚不清楚情况。现场研究表明，微生物组可能不稳定，并且是由饮食决定的，而在实验室中，鳞翅目通常是在含有对微生物群落影响不明的抗生素的饮食上饲养的。此外，鳞翅目微生物组的表征的分子方法很少描述代谢活性的肠道细菌。这项研究的目的是评估饮食和抗生素如何影响Spodoptera exigua（Hübner）生长以及肠道细菌群落的多样性和活动。我们评估了在存在和不存在链霉素的情况下，苜蓿和小麦基饮食如何影响幼虫的生长。苜蓿饮食改善了幼虫的生长，pupal质量和生存率，但抗生素仅在小麦细菌饮食中受益。我们观察到肠道细菌群落中饮食驱动的变化。在活跃的社区中，苜蓿菌落以肠球菌和犀牛为主，而在小麦种植菌群中，仅存在肠球菌。相比之下，形成孢子的杆菌是DNA群落中非常普遍的成员。在这两种情况下，链霉菌素对存在的分类单元的相对丰度都有选择性影响。我们的研究强调了表征肠道微生物群落多样性和活动的重要性。DNA衍生的群落可能包括环境DNA，孢子或不可行的细菌，而RNA衍生的社区更有可能准确地表示有可能直接参与宿主代谢过程的活性成员的多样性。
农业用地的使用诱导土壤微生物功能组成比分类学组成
土地利用从自然生态系统到农田的变化会极大地改变全球土壤的12种，尤其是挑战撒哈拉以南非洲的挑战，并具有快速的人口增长和强化农业。土壤微生物多样性对于支持14个生态系统多功能性和防止病原体生长至关重要。最近的15项研究表明，农业活动使跨16个地点的微生物群落均匀，这可能会导致该规模的功能均匀化。然而，鉴于17微生物功能的冗余，由农场18的功能均质化可能比分类学均质化更广泛。我们比较了19种自然土地和真菌核的分类和功能组成，在肯尼亚和马拉维的范围（〜200 21 m）的天然土地和农田之间的尺度（〜200 21 m）到跨地点（〜1500 km），使用226S rRNA和其基因的散布测序，以及肯尼亚和马拉维的跨站点（〜1500 km）。土壤微生物23功能组成比自然土地比分类学组成的24个单位更广泛地匀浆，这表明在跨尺度上发生了类似的功能性25种对农业的反应，而范围内的范围内则存在不同的分类群。此外，26个环境因素主要影响地点均匀性，而27种耕作本身是跨站点同质性的重要贡献者，这表明与环境变化相比，农业的28个压倒性影响。加法 - 29盟友，致病真菌在农田中相对较丰富，这可能是由于30种诱导的物种竞争和农业引起的环境变化，例如低31个土壤pH。我们的发现强调了在评估土地利用变化对33个土壤健康的影响以制定可持续土地管理策略的影响时，需要调查微生物功能多样性32以及分类学多样性。34
新热带树中的干旱耐受性特征与植物层真菌群落的组成相关
与植物相关的微生物已显示可帮助植物应对干旱。但是，基本机制知之甚少，并且关于哪种微生物分类单元和功能主要涉及的不确定性。我们在新热带雨林和识别的叶面微生物中探讨了这些问题，这些生物可能在树木的干旱耐受性中发挥作用。我们的目标是（i）测试新热带树中的干旱耐受性特征与其叶面真菌和细菌群落的多样性和组成之间的关系，以及（ii）与干旱耐受性特征相关的叶片微生物分类或负相关。我们的结果表明，叶真菌群落而不是细菌群落的组成与干旱耐受性有关。我们识别27
线虫秀丽隐杆线虫可以从其共存的真菌微生物组成员Barnettozyma Californica
线虫秀丽隐杆线虫在其环境中以细菌为食，并已成为微生物组研究的模型生物。然而，尽管在其自然栖息地中存在许多真菌物种，但秀丽隐杆线虫是否以及如何与同时发生的真菌相互作用仍然很大。在这里，我们将酵母Barnettozyma californica与秀丽隐杆线虫的中cosm隔离，并表征其基因组和与线虫的相互作用。我们发现B. californica被秀丽隐杆线虫摄入，可以用作食物来源的唯一，尽管很差。然而，当与大肠杆菌OP50一起使用时，真菌会导致人口增长和觅食行为改变，这表明这种真菌 - 细菌混合物比单独的细菌提供了更好的食物来源。这种效果在不同的天然秀丽隐杆线虫菌株之间有所不同，这表明线虫与加利福尼亚州的相互作用是基因组基础。分离的加州菌菌株的完全组装和注释的基因组并未表明其与秀丽隐杆线虫和/或大肠杆菌OP50相互作用的任何明显的候选基因。总的来说，我们的结果提供了一个有趣的例子，说明了自然相互作用的真菌，细菌和动物之间的复杂性和多层关系。
Mohammadi，Gelareh，Van de Ville，Dimitri，Vuilleumier，Patrik。大脑网络扩散用组成的情绪的功能核心过程
尽管对情感的定义缺乏科学共识，但通常认为它们涉及思想，身体和行为的几种修改。尽管心理学理论强调了情绪的多元素特征，但对大脑中这种组成部分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多元数据驱动的方法将广泛的情绪分解为功能性核心过程并确定其神经组织。20名参与者观看了40个情感剪辑，并以32个组件特征的特征定义了119个情感时刻。结果表明，在一组与估值评估，享乐体经历，新颖性，目标 - 相关，方法/避免倾向和社会关注相关的组件过程中编码组件过程的大脑网络中，有不同的情绪从协调的活动中出现。我们的研究超越了以前的研究，该研究通过强调新方法与理论驱动的建模如何为情感神经科学提供新的基础，并揭示人类情感经验的功能结构，从而超越了侧重于分类或维情感的研究。
组成量子算法
构图是我们在经典算法设计中认为是理所当然的，并且在特殊的情况下，我们将其视为基本公理，即构成“有效”算法的基本公理应该导致“有效”的算法，即使使用这种直觉来证明我们对“有效效率”的定义合理。组成量子算法比组成经典的算法更为微妙。早就知道，零元量子算法并未构成，但事实证明，使用右算法透镜，有界元素量子算法。实际上，在界面设置中，量子算法甚至可以避免编写有限的纠错随机算法所需的对数因子，这些算法来自通过多数投票来扩增成功概率的界限。在本文中，针对一般计算机科学的听觉，我们试图为这些结果提供一些直觉：为什么组成量子算法很棘手，尤其是在零错误的环境中，但是为什么它在界限环境中比经典构图更好。
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。