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World File Search System结合概率
DNA与二氧化硅结合：作用中的合作吸附
请注意，由于它们的高负电荷，我们排除了两个裸露的DNA（U DD <0）之间吸引人的可能性。上面的这三个条件可以在物理上理解如下。由于DNA无法单独与二氧化硅结合，因此结合剂和DNA之间的吸引力（条件2）将确保DNA粘在结合剂上，而复合物（DNA+结合剂）与二氧化硅结合。结合剂必须与二氧化硅结合才能发生（条件1）。但是，如果两种结合剂之间存在吸引力，则在两个结合剂之间形成复合物，而不是DNA结合剂复合物（条件3），它在能量上更有利。这将降低DNA的结合概率与二氧化硅。在这里值得一提的是，在这项工作中为参数扫描所选择的范围由我们较早的作品12，43指导，其中进行了广泛的无偏见和偏见的分子动力学模拟（伞采样模拟），以评估参数。在此，由于系统的复杂性，我们无法评估参数的确切值，因此尝试了参数扫描。在上述所有计算中，我们将结合剂与DNA（rθ）的浓度比为5。
在神经影像学中重新评估特定/iCity
摘要对神经成像特异性的准确评估对于促进我们对脑疾病的理解至关重要。当前的方法论通常依赖于常见的方法和有限的跨病理比较，从而导致对特异性的潜在高估。这项研究批评了这些局限性，突出了特异性计算中常见方法的固有缺点以及全面控制条件的必要性。通过对贝叶斯框架的审查，我们通过结合概率建模和鲁棒的反向推断来证明其在评估特异性方面的优势。这项工作还强调了明确的控制条件在减轻大脑病理之间的重叠中的关键作用，尤其是在显着网络等共享网络中。通过应用贝叶斯工具（例如培根（贝叶斯因子建模）），我们验证了得出疾病特异性模式的能力，将其与频繁分析的较窄发现形成鲜明对比。本文强调了贝叶斯方法论和广泛的荟萃分析数据集在克服现有挑战中的重要性，最终为更精确的神经影像学研究铺平了道路。
ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
微网格中的超级能源存储系统
虽然存在建立的单组分存储系统的确定性能力计划模型，但很少关注使用基于群体的元元素算法的混合储能系统（ESSS）的概率大小。这重点介绍了两个关键的研究机会，即：（1）研究保存模型及其特性的影响，并优化每日系统调度对混合ESS设计中的狭窄现实差距，以及（2）基于潜在的具有重大财务设计的杂种微网格中混合ESS中的混合ESS整合到网格连接的微网络中。在响应中，本文中的本文基于最先进的元易启发式算法的新型概率混合能力计划优化模型。为了证明该模型在社区微网络方案中的有效性，提出了新西兰Aotearoa的生态村庄的案例研究。模拟结果表明，在最有可能的情况和最坏情况的概率场景中，分别高于确定性结果的溢价约为4％和〜36％。另一方面，发现混合ESS的生命周期成本的最佳随机估计值比确定性建模低约39％。此外，还研究了使用电池库的暂时性套利经济学，表明以固定的LifePo 4电池的当前资本成本和目前的固定饲料税（NZ $ 0.08/kWh），仅出于套利原因而循环存储在经济上是不可行的。总而言之，本文重点介绍了结合概率的选择误差技术的迫切需要，并强调在设计混合ESS以将混合ESS集成到网格连接的微网格中时，大小和调度合作的重要性。