XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算方法
计算方法的基准，用于纠正CRISPR-CAS9筛选数据中已建立和未知来源的偏差
抽象背景：CRISPR-CAS9辍学屏幕是用于研究以前所未有的精度和规模研究生物学的强大工具。但是，数据的偏见会导致对解释和损害总体质量的潜在混杂影响。CAS9的活性受到目标位点的结构特征的影响，包括拷贝数放大（CN偏置）。更令人担忧的是，近端靶向基因座倾向于产生与CRISPR-CAS9靶向（接近度偏差）的基因无关的反应，这可能是由于CAS9引起的整个染色体臂截断或其他基因组结构特征和不同的染色质访问性水平。结果：我们对八种计算方法进行了基准测试，严格评估了它们在迄今为止两个最大的公开可用的CRISPR-CAS9屏幕中减少CN和接近性偏置的能力。我们还通过评估处理后的数据允许准确检测真正的阳性基本基因的程度，确定的肿瘤遗传成瘾以及已知的癌症依赖性生物标志物，来评估每种方法保持数据质量和异质性的能力。我们的分析阐明了每种方法在不同情况下纠正偏见的能力。当共同处理具有可用CN信息的模型的多个模型屏幕时，AC-CHRONOS的校正CN和CORXIM偏差的其他方法都超过了其他方法，而CRISPRCHEANR是单个屏幕的最佳性能方法，或者是CN信息的最佳性能。此外，计时和AC-CHRONOS产生的最终数据集能够更好地概括已知的必需基因和非必需基因。结论：总的来说，我们的调查根据其优势，劣势和实验环境，为选择最合适的偏见方法的选择提供了指导。
BHP GHG排放计算方法2024
我们还审查了温室气体排放指南的其他标准和来源，包括政府间气候变化小组（IPCC）国家温室气体库存指南，国际标准ISO 14064-1，可持续性会计标准委员会（SASB）以及金融稳定委员会的TCFD的建议，包括其TCFD的指南，包括其目标和转换计划。温室气体协议评估Scopes GHG协议公司会计和报告标准将公司温室气体排放归类为三个“范围”： - 范围1排放是由报告公司拥有或控制的运营的直接GHG排放（例如对于必和必拓来说，在我们的矿场上拖运卡车消耗的燃料的排放） - scope 2排放是从公司消耗的购买能量的间接温室气体排放（例如，GHG电力基本电BHP从网格中购买以供在我们的矿场使用）-Scope 3排放是所有其他间接温室气体排放（未包含在范围2中），该排放量（范围2）发生在报告公司的价值链中（例如，有必要的，我们的客户处理的温室气体排放
本文全面分析了分布的高性能计算方法，以加速深度学习培训。我们探索进化o
本文全面分析了分布的高性能计算方法，以加速深度学习培训。我们探讨了分布式计算体系结构的演变，包括数据并行性，模型并行性和管道并行性及其混合实现。该研究深入研究了对大规模训练至关重要的优化技术，例如分布式优化算法，梯度压缩和自适应学习率方法。我们研究了沟通效率高的算法，包括戒指所有减少变体和分散培训方法，这些方法应对分布式系统的可伸缩性挑战。研究研究了硬件加速度和专业系统，重点是GPU群集，自定义AI加速器，高性能互连以及针对深度学习工作负载的优化的分布式存储系统。最后，我们讨论了该领域的挑战和未来方向，包括可伸缩性效率折衷，容错性，大规模培训中的能源效率以及新兴趋势等新兴趋势，例如联合学习和神经形态计算。我们的发现突出了高级算法，专业硬件和优化的系统设计之间的协同作用，以突破大规模深度学习的边界，为未来的人工智能突破铺平了道路。关键字：分布式计算，深度学习加速，高性能系统，通信 -
药物再利用的计算方法：方法......
药物再利用是指推断临床适应症和现有化合物之间的治疗关系。作为药物开发的一种新兴范式，药物再利用能够更有效地治疗罕见疾病、分层患者群体和紧迫的公共健康威胁。然而，从几乎无数的再利用选项中优先筛选出合适的候选药物仍然是药物开发中的一项重大挑战。在过去十年中，基因组分析、数据库管理和机器学习技术的进步使得能够更准确地识别药物再利用候选药物以供后续临床评估。本综述概述了这些方法所包含的主要方法学类别，它们依赖于（a）蛋白质结构、（b）基因组特征、（c）生物网络和（d）真实世界临床数据。我们认为，要充分发挥药物再利用方法的影响，需要多学科理解每种方法在临床实践中的优势和局限性。
通过综合计算方法优先考虑改变 NKX2-5 和 TBX5 结合的心血管疾病相关变异
心血管疾病 (CVD) 是全球最大的死亡原因，受遗传因素影响很大。全基因组关联研究已经在非编码基因组中定位了 90% 以上的 CVD 相关变异，这些变异可以改变转录因子 (TF) 等调节蛋白的功能。然而，由于全基因组关联研究中的单核苷酸多态性 (SNP) 数量极其庞大 (> 500,000)，因此对体外分析的变异进行优先排序仍然具有挑战性。在这项工作中，我们实现了一种计算方法，该方法考虑基于支持向量机 (SVM) 的 TF 结合位点分类和心脏表达数量性状位点 (eQTL) 分析，以识别和优先排序潜在的 CVD 致病 SNP。我们在 TF 足迹和假定的心脏增强子中发现了 1535 个与 CVD 相关的 SNP，以及 14,218 个与心脏组织中的基因型依赖性基因表达处于连锁不平衡的变异。利用来自人类诱导多能干细胞衍生的心肌细胞中的两种心脏 TF（NKX2-5 和 TBX5）的 ChIP-seq 数据，我们训练了一个大规模间隙 k-mer SVM 模型，以识别改变 NKX2-5 和 TBX5 结合的与 CVD 相关的 SNP。通过对假定增强子中的人类心脏 TF 基因组足迹进行评分并通过电泳迁移率分析测量体外结合来测试该模型。根据预测的结合变化幅度，对预测会改变 NKX2-5（rs59310144、rs6715570 和 rs61872084）和 TBX5（rs7612445 和 rs7790964）结合的五种变体进行了优先体外验证，这些变体位于心脏组织 eQTL 中。所有五种变体均改变了 NKX2-5 和 TBX5 DNA 结合。我们提出了一种生物信息学方法，该方法考虑了组织特异性 eQTL 分析和基于 SVM 的 TF 结合位点分类，以优先考虑 CVD 相关变体进行体外分析。
使用反应微笑对原子经济进行定量分析：一种计算方法†/div>
我们提出了一种用于使用反应微笑来计算化学反应的原子经济算法的实施。Python编程用于连接RDKIT库来解析和解释化学结构，从而提供准确有效的化学可持续性计算。通过实施强大的算法来处理化学计量系数和多种反应，该方法对原子经济进行了全面的分析，这是绿色化学实践必不可少的指标。此外，这种计算方法可以轻松地集成到产生大量化学反应的AI应用中，作为筛选和优化步骤，进一步增强了可持续化学过程设计的潜力。我们通过几个案例研究证明了它的应用，强调了其有助于设计更可持续的化学过程的潜力。我们使用阿司匹林及其多个合成路线证明了这种方法。
通过计算方法解码蛋白质聚集：蛋白质序列中容易发生区域的识别和评分
该预印本版的版权持有人于2024年6月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.11.598423 doi：Biorxiv Preprint
温室气体排放计算方法
本文档提供了温室气（GHG）量化方法和纽蒙特2023范围1、2和3 GHG排放量的准备基础。该文档适用于纽蒙特运营地点的性能数据，该网站在2023年11月6日收购Newcrest Mining Limited之前成立了公司。它定义了一种与世界资源研究所（WRI）和世界可持续发展商业委员会（WBCSD）GHG协议一致的方法：公司会计和报告标准，涉及“ GHG协议中提供的额外指南：Scope 2指南：GHG协议）协议（GHG协议），GHG协议的协议和报告标准标准（SCOPE 3）计算标准（SCOPE 3），并计算标准标准（Scope 3）（SCOPE 3）（SCOPE 3）排放（范围3指南）适当。记录了用于确定能耗数字和排放因素的所有信息源和假设。计算出的库存和数据每年在纽蒙特气候报告中报告。Newmont每年将不断改进计算方法，以提高准确性并评估报告期间确定的任何变化的类型和影响，以确定何时实施的适当性。这些方法和由此产生的温室气体排放库存将使跟踪纽蒙特的脱碳目标，并指导对温室气体缓解层次结构的实施，以首先避免产生排放，然后最小化和减少，并最终抵消那些难以实用的残留排放。温室气体协议为公司提供了标准和指导，以自愿计算和报告其温室气体排放。会计和报告覆盖范围包括京都协议中确定的以下六种温室气体：
Cardarine/GW501516的五种新型多晶型物及其通过X射线衍射，计算方法，热分析和药物视角
摘要：GW501516，也以Cardarine的名称而闻名，是一种合成的过氧化物组增生剂活化受体三角洲（PPR-δ）激动剂，用于治疗代谢性疾病和心血管疾病。在各种溶剂和混合物中完成了广泛的多晶型筛选，以探索其生长多晶型物的能力。使用单晶X射线衍射阐明了四个多晶型物的晶体结构，而一种结构是通过粉末X射线衍射方法溶液的。通过计算方法研究了固态特征（分子间相互作用的性质）。通过热DSC分析和粉末上的X射线衍射进一步研究了多晶型物。从药物的角度来看，也分析了多晶型物的稳定性和溶解度。