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分子网络分析和乙基的抗菌潜力
药物发现中的挑战包括生物合成基因簇，这些基因簇在标准实验室培养条件下保持沉默。另一方面，重新发现已知化合物是不可避免的。因此，一种菌株模拟化合物（OSMAC）方法和分子网络分析目前适用于发现新的生物活性化合物。sinomcrobium sp。pap.21从在西巴布亚州康达瓦西湾收集的海洋沉积物中分离出来。然后，将细菌培养在五种不同的液体培养基（RL1，A1BFE+C，NB，LB和海水）中，并孵育4、5和7天。在每种培养基中分别使用乙酸乙酯（ETOAC）提取细菌培养物，然后进行孵育期，然后进行LC-HRMS测量。分析了总共45种乙酸乙酯提取物，以针对小叶片和大肠杆菌的体外抗菌活性进行体外抗菌活性。通过GNP的分子网络分析表明，三种假定的化合物具有抗菌特性。 来自A1BFE+C培养基中的 EtOAC提取物表现出针对Luteus的抗菌活性。 但是，它们都没有对大肠杆菌进行活跃。 共同，Sinomicrobium sp。 Pap.21产生的生物活性化合物表现出抗菌潜力，特别是针对革兰氏阳性细菌的生物活性化合物。 关键字：抗菌； lc-hrms;分子网络；奥斯马克； Sinomrobium sp。 Pap.21简介通过GNP的分子网络分析表明，三种假定的化合物具有抗菌特性。来自A1BFE+C培养基中的 EtOAC提取物表现出针对Luteus的抗菌活性。 但是，它们都没有对大肠杆菌进行活跃。 共同，Sinomicrobium sp。 Pap.21产生的生物活性化合物表现出抗菌潜力，特别是针对革兰氏阳性细菌的生物活性化合物。 关键字：抗菌； lc-hrms;分子网络；奥斯马克； Sinomrobium sp。 Pap.21简介EtOAC提取物表现出针对Luteus的抗菌活性。但是，它们都没有对大肠杆菌进行活跃。共同，Sinomicrobium sp。Pap.21产生的生物活性化合物表现出抗菌潜力，特别是针对革兰氏阳性细菌的生物活性化合物。关键字：抗菌； lc-hrms;分子网络；奥斯马克； Sinomrobium sp。Pap.21简介Pap.21简介
验证的语言模型和社会网络分析
此预印本版的版权持有人于2024年6月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.06.24308537 doi：medrxiv preprint
预训练语言模型和社交网络分析
此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 6 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.06.06.24308537 doi: medRxiv preprint
探究性别特异性医学中的创新传播：来自社会网络分析的见解
摘要 医疗保健领域的特点是不断创新，性别特定医学作为一个新的子领域出现，旨在解决疾病临床表现、结果、治疗和预防方面的性别差异。尽管性别特定医学非常重要，但其应用仍未得到充分研究，由于缺乏对这一主题的认识，对患者的结果构成潜在风险。本研究以创新决策过程理论为基础，考察了在线网络中有关性别特定医学的信息传播情况。该研究将社交网络分析应用于反映该主题在线讨论的 Twitter 数据集，以深入了解在线医疗专业人员和患者对其的采用情况。结果表明，该网络具有社区结构，子社区之间的信息交换有限，主要由医学专家主导讨论。研究结果表明，性别特定医学的采用可能处于早期阶段
毛果杨体外转化的全基因组关联研究和网络分析支持多种植物激素途径和串扰的关键作用
许多植物物种和基因型对转化和再生 (TR) 的适应性存在很大差异，这对基因工程在研究和育种中的应用提出了挑战。为了帮助了解这种变异的原因，我们使用 1204 棵野生黑杨树种群进行了关联作图和网络分析。为了对愈伤组织和嫩枝 TR 进行精确和高通量的表型分析，我们开发了一种计算机视觉系统，可以交叉引用互补的红、绿、蓝 (RGB) 和荧光高光谱图像。我们使用单标记和组合变异方法进行了关联作图，然后对已发表的多组学数据集进行了上位性和整合的统计检验，以确定可能的调控中心。我们报告了 409 个与编码序列 5 kb 范围内的关联有关的候选基因，上位性测试表明其中 81 个候选基因是彼此的调节因子。与蛋白质 - 蛋白质相互作用和转录调控相关的基因本体术语被过度使用。除了长期确定对 TR 至关重要的生长素和细胞分裂素通路之外，我们的结果还强调了应激和伤害通路的重要性。这些通路内和跨通路的潜在信号调节中心包括生长调节因子 1 (GRF1)、磷脂酰肌醇 4-激酶 β 1 (PI-4K β 1) 和 OBF 结合蛋白 1 (OBP1)。
使用图的大脑网络分析的基准
人的大脑是复杂的神经生物学系统的核心，其中神经元，电路和子系统在策划行为和认知方面进行了研究。神经科学的最新研究表明，大脑区域之间的相互作用是神经发育和疾病分析的关键驱动因素[1，2]。使用结构或功能连通性映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范式之一。重新说，从地理深度学习中动机的图形神经网络（GNN）由于其建模复杂的网络数据建模而引起了广泛的兴趣。在文献中，功能和结构联系被广泛认为是用于大脑调查的有价值的信息资源[3]。但是，他们主要在特定的私人数据集上对其建议的模型进行实验。由于道德问题，通常无法公开使用的数据集，并且未披露成像预处理的详细信息，从而使其他研究人员无法重新调查实验。目前尚未进行有关如何设计有效GNN用于脑网络分析的系统研究。为了弥合这一差距，我们提出了BraingB，这是一种用于GNNS的大脑网络分析的基准，并于2023年在IEEE-TMI上发表[4]。1。我们在同类和模式的四个数据集上进行实验，并建议一组在大脑网络上进行有效GNN设计的食谱。基于这四个维度的不同组合作为基准，我们的贡献是四个方面：•建立了一个统一，模块化，可扩展和可重复的框架，用于使用GNN进行大脑网络分析，以实现可重复性。它旨在通过可访问的数据集，标准设置和基线来启用公平评估，以促进计算神经科学和其他相关社区中的协作环境。•我们总结了功能和结构性大脑网络的预处理和施工管道，以弥合神经影像学和ML社区之间的差距。•我们将基于GNN的大脑网络分析的感兴趣的设计空间分解为四个模块：（1）节点feapers，（b）消息通讯机制，（c）注意机制和（d）汇总策略。
社交网络分析和扩展现实的情感分类
摘要 - 这项研究探讨了扩展现实（XR）产品，特别关注Apple Vision Pro，以阐明消费者的看法和这些创新技术的基本社会动态。这项研究深入研究了扩展现实（XR）产品，专门针对Apple Vision Pro，旨在了解消费者的看法和围绕这些创新技术的社会动态。通过利用情绪分析和社交网络分析（SNA）以及Crisp-DM和SVM算法，本研究为XR社区内的情感模式，网络结构和影响力因素提供了全面的见解。采用多方面的方法来实现研究目标。情感分析和SNA剖析情感模式和XR社区内的网络结构。CRISP-DM框架指导研究过程，确保系统的数据分析和解释。SVM算法对观点进行了分类，提供了一个强大的分析框架，以了解消费者对XR产品的情感。分析对XR消费者的看法和社会动态产生了重大见解。计算出的网络指标，包括密度为0.000124，不存在互惠，集中度为0.001331和模块化值为0.999000，XR社区中关键网络动态的启示。检查经常使用的单词在XR话语中揭示了普遍的主题，为理解消费者的情感提供了宝贵的背景。相比，具有SMOTE的SVM的精度为81.82％，精度为97.58％。此外，对SVM算法的评估表明了值得称赞的性能指标，而SVM没有SMOTE的准确率为84.33％，精度为84.67％，召回99.28％，F_Measure的召回率为91.39％。这项研究为XR产品的消费景观提供了宝贵的见解，主要关注Apple Vision Pro。通过结合情感分析，SNA和既定方法，该研究对XR社区内的消费者看法和社会动态提供了细微的理解。这些发现为战略决策提供了依据，并为XR技术的进步做出了贡献，为情感分析技术在理解消费者情感方面的功效提供了宝贵的见解。
将动态网络分析与人工智能相结合，以增强 PD-L1：Affibody 相互作用中的表位预测
图 2：PD-L1：Affibody 复合物的结构预测结果。A) PDB 中发现的 PD-L1 复合物的天然接触以红色突出显示 B) PD-L1 和 Affibody 结合方向的比较分析：Alphafold2 Multimer、ClusPro 和 ZDock 预测。每种预测方法排名前 3 位的结构描绘了 PD-L1 和 Affibody 的结合方向。所有预测中两个主要方向是一致的：一个平行于 beta 片层，另一个垂直于它。这突出了计算方法在捕获该复合物的假定结合模式方面的融合。C) 两个提议方向的说明。DF) 从平行和垂直方向的十六个 100 纳秒全原子 MD 模拟重复中获得的独立属性的箱线图。D) 拟合到 PD-L1 后的 Affibody RMSD。 E) 使用分子力学泊松-玻尔兹曼表面积 (MM-PBSA) 方法估计结合自由能。F) 用垂直平均值归一化的界面残基相关性总和。这些基于 MD 的指标的综合分析强烈支持 PD-L1 和 Affibody 之间的垂直结合模式是最可能的配置，强调了计算评估方法的稳健性和一致性。
战后波多黎各经济的演变：网络分析
第二次世界大战结束后，波多黎各的经济开始发展和转型。这一发展源于美国对制造业的投资增加，这导致波多黎各经济从 20 世纪 50 年代到 70 年代初经历了显著的经济增长（Toledo，2006 年）。年均增长率达到 4.9%，但随着 1973 年的石油禁运，经济进入了显著的经济停滞期（Rodr´ıguez 和 Toledo，2007 年）。 Luciano (2005) 补充道，1974 年至 1999 年期间经济停滞不前，不稳定因素首先是 1973 年至 1974 年油价上涨。在此背景下，波多黎各经历了自 1974 年以来的第一次财政危机，政府经历了第一次违宪的预算赤字 (Qui˜nones-P´erez and Seda-Irizarry, 2016)。随后，在 20 世纪 70 年代中期，美国国会根据《国内税收法典》第 936 条批准了针对美国公司的特殊税收制度。根据 Caraballo-Cueto 和 Lara (2018) 的研究，在第 936 条繁荣时期，制造业占波多黎各国内生产总值 (GDP) 的 42%，创造了当地金融体系 30% 以上的存款，占总就业人数的 17%。尽管波多黎各工业化的不同阶段都很重要，但基于邀请的工业化模式也受到了批评。Luciano (2005) 指出，对许多经济学家来说，不稳定的原因是发展模式的枯竭。作者认为，一些经济学家将不稳定主要归因于波多黎各比较优势的恶化和 20 世纪 70 年代美国的经济衰退。相反，其他经济学家将不稳定归因于资本外逃（利润流出岛外）、对原材料的依赖、昂贵的能源以及面向外部市场而与内部市场联系最少的经济（Luciano，2005 年）。Qui˜nones-P´erez 和 Seda-Irizarry（2020 年）补充说，在整个工业化出口时期，工业政策和满足波多黎各人需求的可持续发展模式尚未得到很好的定义。对发展模式和工业化出口举措的批评使波多黎各成为一个值得了解的案例：波多黎各的生产结构从 1967 年到 1992 年是如何演变的？本文旨在确定波多黎各的生产结构从 1967 年到 1992 年是如何演变的。此外，它还旨在分析和评估波多黎各经济中的产业间关系