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将微生物组和基因组数据结合的机会和限制进行复杂性状预测
摘要背景：使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是，仍然有许多问题要回答：微生物组对复杂性状预测的有用程度如何？微波性可靠的估计值吗？可以回收宿主基因组，微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗？方法：在这里，我们通过（i）制定一种新型的模拟策略来解决这些问题，该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入，以及（ii）使用方差 - 组件方法（贝叶斯复制的核心kernel hilbert space（RKHS）和贝叶斯变量选择方法（Bayes c）（贝叶斯），以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果：使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度，无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制，微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言，尽管通常高度高度的微生物群丰度分布，但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高，但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论：我们得出的结论是，可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接，但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观，而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度，而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https：//github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。
人类卫星 3 DNA 编码兆碱基规模的转录因子结合平台
真核生物基因组中经常散布着大量串联重复序列，称为卫星 DNA，这些序列是组成性异染色质的基础，常位于着丝粒区域周围。虽然某些卫星 DNA 类型在着丝粒生物学中具有明确的作用，但其他丰富的卫星 DNA 的功能尚不明确。例如，人类卫星 3 (HSat3) 约占人类基因组的 2%，形成高达数十兆碱基的巨大阵列，但这些阵列在着丝粒功能中没有已知的作用，直到最近才几乎完全被排除在基因组组装之外。因此，这些巨大的基因组区域仍然相对研究不足，而 HSat3 的潜在功能作用在很大程度上仍然未知。为了解决这个问题，我们对新的 HSat3 结合因子进行了系统筛选。我们的工作表明，HSat3 阵列含有高密度的转录因子 (TF) 基序，这些基序与与多个高度保守的信号通路相关的因子结合。出乎意料的是，HSat3 中最富集的 TF 属于 Hippo 通路转录效应子家族 TEAD。我们发现 TEAD 以细胞状态特异性的方式将辅激活因子 YAP 募集到 HSat3 区域。利用 RNA 聚合酶-I 报告基因检测、HSat3 的靶向抑制、YAP 的诱导降解和超分辨率显微镜，我们表明 HSat3 阵列可以将 YAP/TEAD 定位在核仁内，YAP 在那里调节 RNA 聚合酶-I 活性。除了揭示 Hippo 通路与核糖体 DNA 调控之间的直接关系外，这项研究还表明卫星 DNA 可以编码多个转录因子结合基序，为这些巨大的基因组元素定义了新的作用。
低级激光疗法和自体外泌体疗法在头发生长中的结合；案例系列Shila Mirzadeh 1，Tahereh Hashesmi 2，Azam Mohamma
1国立计算机和新兴科学大学（快点）2武汉理工大学管理学院3经济学和金融学院，西尼·吉旺大学4号，武汉技术大学资源与环境工程学院，中国5号工程学系5伊斯兰伊斯兰大学巴哈瓦尔布尔大学伊斯兰大学8数据科学中心，政府学院法斯巴拉巴德，旁遮普邦巴基斯坦doi：https：//doi.org/10.36347/sajb.2025.v13i.v13i2.007 |收到：30.12.2024 |接受：06.02.2025 |发布：15.02.2025 *通讯作者：Nageeta Kumari国立计算机和新兴科学大学（FastNuces）
结合机器学习和学习者选择
尽管个性化学习的好处现在已经有充分的文献记载，但其在学校中的概括受到高层规模的挑战。诸如智能辅导系统（ITS）之类的教育技术可能有助于应对这一挑战并帮助教师和学生。最近，利用了一种利用好奇心驱动的学习模型的方法来构建其个性化练习序列。基于学习进度假设（LPH），这种方法包括提出学生练习，以最大程度地提高学习进度，并使用多武力的强盗机器学习技术逐渐识别。与人类专家设计的课程相比，与人类专家相比，在实地研究中以前显示了所产生的算法（ZPDE）在学习表现方面更有效。但是，有两个限制。首先，没有评估动机影响。第二，ZPDE算法并没有使学生能够表达选择。代理中的这种局限性与最初与建模好奇心驱动的学习有关的LPH理论不符。在这里，我们介绍了一个系统（ZCO），该系统（ZCO）结合了使用LP的自适应运动提议，并有可能使学生做出选择。这些选择的可能性涉及锻炼难度正交的维度，并且是许多现有教育技术的游戏化实例。我们首先表明，基于LP的个性化改善了学习绩效（再现和巩固先前的结果），同时产生积极而激励的学习经验。我们提出了一项广泛的现场研究（来自11所学校的265个7-8岁儿童，RCT设计），将基于LP的自动课程生成系统与手工设计的课程进行了比较，无论有没有自我选择。然后，我们表明，增加自我选择作为嬉戏的功能，触发了学习者的内在动机，并增强了基于LP的个性化的学习有效性。这样做，它加强了认真游戏中内在动机与表现进步之间的联系。相反，对于手工设计的线性路径，观察到了嬉戏特征的有害效果。因此，只有在课程个性化对学习者有效的情况下，由嬉戏的功能引起的内在动机才是有益的。由于在市场上可用的非适应性教育技术中使用了嬉戏的功能，因此值得关注的结果。
结合蛋白 HMf-2 (hmfB)
复原 我们建议在打开前先短暂离心此小瓶，使内容物沉至底部。请使用去离子无菌水复原蛋白质至浓度为 0.1-1.0 mg/mL。我们建议添加 5-50% 甘油（最终浓度）并分装以在 -20°C/-80°C 下长期储存。我们默认的甘油最终浓度为 50%。客户可以将其作为参考。
MotifDb：蛋白质-DNA 结合序列基序的注释集合
tbl.tfClassExample <- data.frame(motifName=c("MA0006.1", "MA0042.2", "MA0043.2"), chrom=c("chr1", "chr1", "chr1"), start=c(1000005, 1000085, 1000105), start=c(1000013, 1000092, 1000123), score=c(0.85, 0.92, 0.98), stringsAsFactors=FALSE) # 这里我们说明如何添加具有所需名称的列：tbl.tfClassExample$shortMotif <- tbl.tfClassExample$motifName tbl.out <- associateTranscriptionFactors(MotifDb, tbl.tfClassExample, source="TFClass", expand.rows=TRUE) dim(tbl.out) # 许多 tfs 已映射，主要是 FOX 家族基因 tbl.motifDbExample <- data.frame(motifName=c("Mmusculus-jaspar2016-Ahr::Arnt-MA0006.1", "Hsapiens-jaspar2016-FOXI1-MA0042.2", "Hsapiens-jaspar2016-HLF-MA0043.2"), chrom=c("chr1", "chr1", "chr1"), start=c(1000005, 1000085, 1000105), start=c(1000013, 1000092, 1000123), score=c(0.85, 0.92, 0.98),字符串因子=FALSE）
社论：结合模型降阶和数据科学的先进材料建模
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
