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通过基础模型的潜在空间可能性优化改善功能蛋白的产生
已经采用了各种深层生成模型来进行从头功能蛋白的产生。与3D蛋白设计相比，基于序列的生成方法旨在产生具有所需功能的氨基酸序列，由于蛋白质序列数据的丰度和质量以及相对较低的建模复合物，用于训练的氨基酸序列仍然是一种主要方法。通常对这些模型进行培训以匹配训练数据中的蛋白质序列，但每个氨基酸的精确匹配并不总是必不可少的。某些氨基酸的变化（例如，不匹配，插入和删除）可能不一定会导致功能变化。这表明将训练数据的可能性最大化超出氨基酸序列空间，可以产生更好的生成模型。预训练的蛋白质大语言模型（PLM）（例如ESM2）可以将蛋白质序列编码为潜在空间，并可能用作功能验证器。，我们通过模拟优化氨基酸序列空间和源自PLM的潜在空间的可能性，提出了训练功能蛋白序列生成模型。此培训方案也可以看作是一种知识蒸馏方法，该方法在培训过程中动态重新体重样本。我们将方法应用于训练GPT类模型（即自回旋变压器）进行抗微肽（AMP）和苹果酸脱氢酶（MDH）的一代任务。计算实验证实，我们的方法优于各种深层生成模型（例如，没有提出的培训策略的没有提议的培训策略）的各种深层生成模型（例如，生成对抗性净，变异自动编码器和GPT模型），证明了我们多叶型精选策略的有效性。
功能性MRI
Complementary use for clinical diagnosis -utilization of clinical research results -prediction of pathology Clinical treatment and assessment -drug, therapy, rehabilitation, biofeedback -epileptic foci mapping -drug effects Non clinical uses -complementary use with behavioral, anatomical, other modality results -lie detection -prediction of behavior tendencies -brain/computer interface
从基因组语言模型中挖掘功能性新生基因的语义
生成基因组学模型可以设计越来越复杂的生物系统。然而，有效地控制这些模型以生成具有所需功能的新序列仍然是一项重大挑战。在这里，我们展示了 Evo，一个拥有 70 亿个参数的基因组语言模型，可以执行功能引导设计，超越自然序列。通过学习多个基因之间的语义关系，Evo 实现了基因组的“自动完成”，其中编码所需功能的 DNA 提示指示模型生成可挖掘类似功能的新 DNA 序列。我们将此过程称为“语义挖掘”，与传统的基因组挖掘不同，它可以访问不受发现的进化创新约束的序列景观。我们通过实验测试生成的抗 CRISPR 蛋白和毒素-抗毒素系统的活性来验证这种方法，包括与任何天然蛋白质没有显着同源性的从头基因。令人惊讶的是，即使在没有结构假设、已知的进化保守性或特定任务微调的情况下，使用 Evo 进行上下文蛋白质设计也能实现强大的活性和较高的实验成功率。然后，我们使用 Evo 自动完成数百万个提示，以生成 SynGenome，这是一个独一无二的数据库，其中包含超过 1200 亿个 AI 生成的基因组序列碱基对，可实现多种可能功能的语义挖掘。语义挖掘范例可实现超越观察到的进化宇宙的功能探索。
引用：Rendeiro R，Jargus J，Nedoma J等。在广泛的行业应用中使用PDM和磷酸的混合物的可能性。
可以在具有不同应用不同的不同行业中发现掺杂磷颗粒的聚二甲基硅氧烷（PDMS）的混合物。这种混合物在照明，发光二极管（LED），柔性显示器，反爆炸（AC）溶液，发光温度计和多种类型的Sensors中起着特别重要的作用。机械发光和生物医学的领域正在蓬勃发展，并且也有可见光通知的潜力（VLC）。在这项综合综述中，提出了PDMS的基本特征和适合创建PDM和磷剂混合物的选定磷酸盐列表。在过去十年中，摘要和详细概述了这种观点混合的应用。
基于 GIS 的开放空间与犯罪可能性分析
本研究使用地理信息系统 (GIS) 确定多个大都市区域的犯罪行为趋势，探索奥韦里首都特区的开放空间与犯罪发生率之间的空间关系。奥韦里首都特区的开放空间是休闲、社交活动和植被的重要场所，但存在一些特殊问题，可能成为犯罪活动的潜在中心。本研究使用空间分析来研究这些开放区域及其周围的土地使用、人口密度和基础设施如何影响不同的犯罪水平。数据研究通过确定犯罪率较高的特定区域（这些区域与照明不足、能见度低和交通不便等环境特征有关），强调了城市建筑的物理方面如何影响安全。
人工智能中不确定性的表现：超越概率和可能性
统计推断证据范式的扩展，而 Shafer 将这些上限和下限概率解释为可信度和信念函数，而不参考具有一对多映射的底层概率空间。这样获得的方法被 Shafer 称为证据理论。它专门用于表示和合并不可靠的证据。相反，由于对随机变量的观察不完整，Dempster 设置中的上限和下限概率也可能模拟未知的概率。第二个想法是使用（凸）概率集，要么是因为统计模型不为人所知，要么是因为生成主观概率的通常协议发生了改变，承认与风险事件相关的彩票的买卖价格可能不同。后者是沃利低预测和不精确概率理论的基础。事实证明，沃利的框架在数学上比 Dempster-Shafer 理论更通用。本章介绍了贝叶斯概率论的这些概括。
重复经颅磁刺激对注意力缺陷多动障碍儿童前额叶皮质激活的影响：功能性近红外光谱研究
背景：注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种流行的神经发育障碍，其特征是不注意，冲动和多动症。随着神经调节技术的持续发展，重复的经颅磁刺激（RTMS）已成为ADHD的潜在非侵入性治疗。但是，缺乏对ADHD的RTM机理的研究。功能性附近红外光谱（FNIRS）是一种光学成像技术，它通过测量脑组织中血氧浓度的变化来反映脑功能。因此，这项研究利用FNIR来检查RTMS对ADHD儿童的核心症状和前额叶皮层激活的影响，这为RTMS在ADHD治疗中的临床应用提供了参考。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
功能性人工和基因组智能的接口
摘要：基因组是一个分子生物学的跨学科领域，通过解码生物生物进行数据分析来研究生物基因组的结构，功能，进化，映射和编辑。您与人工智能的界面已经从大数据方法中的深度学习（DL）策略加剧，而夹紧的调节性的散布式植物（CRISPR）混乱系统（CRISPR）在生物技术和医学中出现了革命性的可能性。的目标是描述应用于功能基因组和CRISPR遗传编辑系统的人工智能的使用概况。这是一项范围审查，根据Scielo，NCBI/PubMed®，Science Direct选择了2020 - 2024年的文章。使用助记符PCC组合（种群，上下文，概念）来定义研究的指导问题。根据清单首选的报告项目的指南进行了审查，用于系统评价和荟萃分析的剪裁评论（PRISMA-SCR）。包括20篇符合研究标准的文章，并在分析了有关人工智能（IA）和OMIC科学联系的内容之后，就机器学习协助的技术的提高和技术的提高而取得了明显的进步。得出的结论是，受过训练的算法允许在大容量开采中进行机器学习，并提供了预测性，更准确的分析，并超越了传统方法。AI扩大了OMIC科学和收入中技术设备的能力；在CRISPR系统中，系统以准确的标准和对指南RNA设计的理解超过了传统方法。