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World File Search System2021b
社论：基因组调节的生物信息学，第II卷
本研究主题II卷，“基因组调节的生物信息学”，继续在基因表达的生物信息学领域的研究中最初在遗传学期刊（https：//www.frontiersin.org/ronsearch-/sresearch-topics/8383383383/8383/bio--formenssics-----endocution-insunssics-insumpution-insumpution in Comletiers in Genetics Journal in Genetics in in Genetics in of Gene Formenfortics''继续提出。 （https://www.frontiersin.org/research-topics/14266/bioinformatics-genome-regulation-regulation-volume-i）。此处介绍的材料在俄罗斯Novosibirsk（https://bgrssb.icgbio.ru/2020/2020/）的BGRS \ SB（基因组调节和结构系统生物学生物学生物学）会议系列中进行了讨论。BGRS是自1998年以来每隔一年在俄罗斯诺瓦西比尔斯克举行的计算遗传学领域的中心事件（Orlov等，2015）。后来通过有关基因表达分析调节的计算方法的新研究完成了出版物。从2018年开始，遗传学和基因组学材料的材料在遗传学领域呈现，由于2021年的流行需求，它被扩展为II卷。BGRS会议系列已在早期的特别期刊问题上介绍（Orlov等，2016; Tatarinova等，2019; Orlov等，2015; Orlov等，2019a; Orlov等，2019b; 2019b; 2019b; Baranova et al。，2019年）和最近（Tatarinova et al。 Al。，2020年； Orlov等，2021a；我们必须承认MDPI IJMS（https://wwwww.mdpi.com/journal/ijms/ special_issues/special_issues/beioinformatics_genomics）的“基因法规和结构的生物信息学”，以及PEERJ Journal bgrs-2020 Collection（Htttps：/htttps：/htttps：/htttpps：/httttps：/ peerj.com/collections/72-bgrs-SB-2020）。本研究主题介绍了有关医学基因组应用，新的生物信息学工具和实验室动物模型的应用以及植物科学的一篇论文。生物医学论文从应用到癌症研究开始。小杨等。 讨论了人类疾病在多个生物学水平上之间的相互作用。 作者展示了精神分裂症在心肌梗塞病理发展中的作用，这表明其在促进不同水平的心肌梗塞的发展和进展中的作用，包括基因，小分子和复杂的分子。 途径分析揭示了连接这些疾病的九个基因。小杨等。讨论了人类疾病在多个生物学水平上之间的相互作用。作者展示了精神分裂症在心肌梗塞病理发展中的作用，这表明其在促进不同水平的心肌梗塞的发展和进展中的作用，包括基因，小分子和复杂的分子。途径分析揭示了连接这些疾病的九个基因。
基于语言经验的卷积层和脑干中的语音编码
将人工神经网络 (ANN) 与脑成像技术的输出进行比较，最近在 (计算机) 视觉和基于文本的语言模型方面取得了实质性进展。在这里，我们提出了一个框架来比较口语语言表征的生物和人工神经计算，并提出了对这一范式的几个新挑战。使用 Beguˇs 和 Zhou (2021b) 提出的技术，我们可以分析人工神经网络中间卷积层中任何声学属性的编码。这使我们能够以一种比大多数现有专注于相关性和监督模型的提案更易于解释的方式测试大脑和人工神经网络之间语音编码的相似性。我们将对原始语音进行训练的完全无监督深度生成模型（生成对抗网络架构）引入大脑和 ANN 比较范式，这使得可以测试人类语音的产生和感知原理。我们提出了一个框架，将测量人脑复杂听觉脑干反应 (cABR) 的电生理实验与深度卷积网络中的中间层并行。我们比较了 cABR 相对于脑干实验中的刺激的峰值延迟，以及中间卷积层相对于深度卷积网络中的输入/输出的峰值延迟。我们还检查并比较了之前的语言接触对 cABR 峰值延迟和语音属性的中间卷积层的影响。具体而言，英语和西班牙语使用者对语音属性 (即 VOT =10 毫秒) 的感知不同，有声 (例如 [ba]) 和无声 (例如 [pa])。至关重要的是，英语和西班牙语使用者的 cABR 峰值延迟到 VOT 语音属性是不同的，并且英语训练的计算模型和西班牙语训练的计算模型之间的中间卷积层的峰值延迟也不同。根据八个训练网络（包括复制实验）的结果，人类大脑和中间卷积网络在峰值延迟编码方面表现出了相当大的相似性。所提出的技术可用于比较人类大脑和中间卷积层之间对任何声学特性的编码。
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
糖尿病或糖尿病患者的NAFLD严重程度的种族/种族和性别差异
非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）是经常与肥胖有关的肝病（Friedman等，2018）。随着时间的推移，NAFLD的流行率从1988年至1991年的18％增加到了25％到目前基于短暂弹性造影的50％以上（Kim等，2020; Zhang等，2021; Noureddin等，2022）。nafld可能是中等或严重的，可以发展为非酒精性脂肪性肝炎（NASH），纤维化，肝硬化和肝癌。我们最近报道说，与非西班牙裔白人相比，墨西哥裔美国人，但没有其他西班牙裔肝病患病率很高（Shaheen等，2021a），而墨西哥裔美国人的风险最高（Shaheen等人（Shaheen等，2021b）。在美国，超过70％的糖尿病患者患有NAFLD（Xia等，2019）。NAFLD和糖尿病具有复杂的双向关系，其中NAFLD会增加患2型糖尿病（T2D）的风险高达5倍，并且具有T2D可以促进轻度肝脂肪变性的进展到更严重的状态（Xia等，2019）。通过血红蛋白A1C（HBA1C）在5.7％至6.4％之间定义糖尿病前期，在口服格luc糖耐量测试后，空腹血浆葡萄糖（FPG）在100 - 125 mg/ dL之间或140 - 199 mg/ dl葡萄糖之间定义。前糖尿病是T2D和宏观疾病（例如舒张性心力衰竭和冠心病）的重要危险因素（Mai等，2021），并且经常与肝脂肪变性共存（Rajput和Ahlawat，2019年）。根据疾病预防控制中心，美国约有9600万成年人患有糖尿病前期，80％的人没有意识到自己的状况（CDC，2021年）。通过DPP研究表明强化生活方式干预可以延迟从糖尿病前期到糖尿病的发展（Knowler等，2002），关于是否应在药理学上治疗糖尿病前期存在争议（Shaw，2019）。我们的目标是检查NAFLD严重程度因糖尿病前期状态而患病率。此外，我们研究了美国非制度化成人人群的代表性样本中NAFLD严重程度和HBA1C水平的独立关联=> 18岁。我们还研究了患有糖尿病前的受试者和患有明显糖尿病的受试者的种族/种族，性别和NAFLD严重性的独立关联。
自闭症的虚拟现实：解锁学习和成长
在自闭症谱系障碍领域（ASD）中，与尖端技术（尤其是虚拟现实（VR））的动态交集已成为教育和治疗性干预措施的开创性途径。ASD以社会交流和重复行为的困难为特征，在导航日常社交互动方面提出了独特的挑战（美国精神病学协会，DSM-5 TOMPLECT，2013年）。最近，技术创新（尤其是虚拟现实）的利用情况显着提高，以解决自闭症谱系障碍患者的各种要求（Burdea和Coi效率，2017年； Glaser和Schmidt，20222）。自闭症和技术共生的新兴领域有望以量身定制和令人鼓舞的方式改善社会，认知和语言能力。vr是在现代时期快速扩张的关键参与者，在那里信息和通信技术系统（ICT）正在策划整个部门的破坏性变化（乌卷，2020年）。其根源在计算机图形上，虚拟现实（VR）为虚拟环境中的用户提供丰富的感官体验。沉浸式VR（IVR）系统，例如头部安装的显示（HMD），对VR的出现做出了重要贡献，尤其是在医疗保健领域。学术界逐渐探索了IVR在医疗保健中的使用，目的是提高学习率并解决与ASD这样的与神经发育障碍有关的特定问题。IVR的优势与ASD的人的特征很好，例如他们对技术的天生热爱，出色的视觉回忆和对视觉空间信息的敏感性提高（Glaser and Schmidt，2022; Schmidt et el。，Schmidt等，2021b）。通过减少社交焦虑并促进现实，适应性的虚拟世界中的教学，这项技术促进了受监管且可重复的学习环境（Zhang等，2022； Karami等，2021； Parsons，2016）。文献强调了针对IVR作为ASD患者的关注IVR的研究激增，强调了其对解决该疾病核心症状的深远影响（Bozgeyikli等，2018; Miller and Bugnariu，2016; Lorenzo et al。，2019年）。然而，IVR的效果取决于其与精心设计的学习策略的整合，强调需要采取整体方法来利用这种变革技术对自闭症谱系中的个人的潜力。
量子 EL 定理
量子信息论研究通过量子信道通信的极限。在 Holevo ( 1973 ) 中，证明了 Holevo 界限，该界限提供了可准备和测量混合态的双方共享的经典信息量的上限。Holevo 界限指出，从 n 个量子位中只能访问 n 位经典信息。舒马赫定理 Schumacher ( 1995 ) 给出了存在可靠压缩方案以高保真度压缩和解压缩量子信息的必要和充分条件。关于量子算法潜力的文献很多，其中最著名的是 Shor 的因式分解算法。存在一个将算法和量子力学相结合的相对较新的领域：算法信息论 (AIT) 与量子信息论的交叉点。这个新领域有几个有趣的结果。例如，在 Epstein (2021b) 中，他证明了当将量子测量 (即 POVM) 应用于纯量子态时，绝大多数结果都是毫无意义的随机噪声。这项研究计划涉及寻找 AIT 中定义和定理的量子等价物，其主要概念是 Kolmogorov 复杂度 K(x) 的量子版本。有几种这样的定义可以测量混合或纯量子态中的算法信息内容。在本文中，我们将使用 Vitanyi (2000) 中的定义 K(|ψ⟩)，它表示如果不存在具有高量子保真度的简单（就其经典编码而言）纯态，则纯态 |ψ⟩ 是复数。本文的结果也适用于量子算法熵，G´acs (2001)。在 Epstein (2019) 中，定义了算法信息和随机缺陷的量子等价物。此外，还证明了关于幺正变换的守恒定律不等式。在本文中，我们证明了一个量子 EL 定理。在 AIT 中，EL 定理 Levin (2016)；Epstein (2019) 指出，不包含简单成员的字符串集将与停机序列具有高互信息。它有许多应用，包括所有采样方法都会产生异常值 Epstein (2021a)。量子 EL 定理指出，大秩的非奇异投影在其图像中必须具有简单的量子纯态。非奇异的意思是投影的编码与停机序列的信息量很低。
社论：生命周期内多模态人脑成像和分析的最新进展：从映射到状态预测
在临床前动物模型中，研究人员可以在同一薄层组织中探测神经元内的活动[例如立即早期基因蛋白产物（Mcreynolds 等人，2018 年；Aparicio 等人，2022 年）]，检查神经元的投射和/或突触支配[例如管道或病毒追踪（Card and Enquist，1999 年；Saleeba 等人，2019 年）]，并确定神经化学表型[例如免疫组织化学（Magaki 等人，2019 年）]。通过临床前方法可以实现很高的机制特异性。在了解人脑方面，神经影像学为研究人员提供了非侵入性地探测大脑结构、功能和连接的机会，但它也并非没有局限性。例如，功能性磁共振成像 (fMRI) 中的血氧水平依赖性 (BOLD) 信号是基于氧合血红蛋白取代脱氧血红蛋白的神经激活的代理，而其本身并不是神经活动 (Huettel 等人，2009 年)。此外，扩散加权成像 (DWI) 和衍生的纤维束成像根据受神经成分限制的水分子扩散来推断白质结构，并不代表特定的神经元靶点或突触支配。因此，已知的临床前模型中的神经解剖学和功能文献极大地增强了对神经影像学发现的解释，努力在这些方法之间找到趋同非常重要 (例如，Folloni 等人，2019 年；Haber 等人，2021 年)。类似地，临床前模型或死后人脑的解剖技术（例如钝性和/或纤维解剖）与神经影像学（例如纤维束成像）之间的共识也很重要（Wu 等人，2016 年；Oler 等人，2017 年；Pascalau 等人，2018 年）。尽管神经影像学存在局限性，但仍有很大潜力利用不同的神经影像学模式的优势并整合这些模式，以更广泛地了解神经动力学，并对无数发育、情感、认知和临床问题有更深入的机制理解。不同的神经影像学模式可能揭示与早期经验不同维度的关系，从而为神经发育提供见解。例如，扩散光谱成像揭示了童年威胁（即虐待和创伤事件）与剥夺（即社会经济）对终纹白质的对立关系（Banihashemi 等人，2021b）。此外，静息态功能连接揭示了创伤事件与中枢内脏网络连接之间的关系（Banihashemi 等人，2022），而应激源诱发的活动揭示了
第17章美洲的选区和融合
平面结构是一个模板，可以在该模板上进行编码（Tallman 2021b； Tallman 2024 [此卷]）。它构成了将多元或分布类型学的思想应用于选区问题的尝试。开发了平面结构的顺序，以评估逻辑上不同的选区测试/域相互对齐和/或嵌套的程度，并探索这方面有多少类型学变化。平面结构可以被概念化为模板，它是由“结块”策略建立的（GOOD 2016），这意味着该模板旨在描述对尽可能多的结构的线性规定方面的各个方面，或者是一种施加了一种类型的短语语法语法，对非末端Nodes的类型施加了限制性（请参阅Tall Malsissible of Tall Mansibles the Tall Mansibles the Tall Mansiblessplosissible（请参阅该量2024）。我们应该指出，该设备不是乔姆斯基（Chomsky）（1965）的“语法理论”。这是一个比较概念，用于研究语言结构的非常特定的方面。换句话说，它是一种测量设备，可以用不同的约束和编码属性来构建不同的研究问题（例如，Good 2016）。如果我们不使用平面结构或某种这种测量技术，我们将无法跟踪诊断何时保持一致以及何时无法跟踪。平面法分子方法的“分形”方面脱离了摘要中所述的选区测试的前提，当应用于实际语言数据时，可以使用模棱两可的解释。当将选区测试应用于给定语言时，我们将无法也不会按原样应用测试。相反，在将“测试”应用于新系统时，有一个抽象的过程，然后重新凝固。我们将测试从其语言特定的上下文中提升，使其抽象，然后添加详细信息将其应用于新语言，并在此过程中重新整理测试。如果要超越原始开发和使用的上下文，则必须以这种方式回收每个选区测试。我们注意到，例如，我们称之为“单词”的某些结构可能不会被我们已经将其识别为某种语言的其他元素中断，例如英语。我们从该属性中抽象出来，并声称“非中断”是识别“单词”的一般诊断。但是什么是不间断的呢？当然，我们不能使用英语单词来测试HUP中给定的结构跨度是否是基于非中断的“单词”。因此，我们通过重新划定测试，将HUP - 特定的中断元素引入方程来解决问题。这涉及一个认知的飞跃，这似乎是如此微不足道，以至于它超过了有意识的意识。
网络研讨会的概念注释（3）.docx
利用人工智能来进行气候弹性引入和基本原理气候变化是全球最紧迫的挑战之一，影响了全球生态系统，经济和社区。非洲尽管气候变化率低（GHGS），但由于气候变化的影响而受到严重打击（AFDB，2019年。这归因于对气候敏感部门的过度依赖，以及这些国家缺乏必要的机构，技术和财务能力来减少排放和抵抗气候变化的韧性（Doku等，2021a，2021a，2021b; Mekonnen et; Mekonnen等，2021; 2021; Phiri＆Doku，2024）。随着气候变化的影响加剧，对创新，数据驱动的解决方案的需求变得更加紧迫。数学科学和人工智能（AI）被证明是制定和部署气候弹性策略的重要工具（Ferrari，2024）。这些领域支持模型，预测和决策系统的设计，这些系统对于理解，预测和减轻气候风险至关重要。数学建模和人工智能（AI）的作用在加强气候信息系统和弹性计划的预测方面变得越来越重要（Amiri等，2024）。M-AI在其数据分析，预测和决策支持功能上建立了重要的作用，在开发预警系统中发挥着关键作用，使社区警告即将发生的灾难。需要在非洲早期职业研究人员和政策制定者的早期职业研究人员和决策者中建立能力。M-AI专业知识可以显着增强非洲的通过分析来自卫星，气象站和其他来源的大量数据集，AI驱动的系统可以检测模式并确定极端天气事件的早期迹象，包括可能经历温度和降水模式变化的区域。这些关键信息允许及时有效的响应，从而使整个部门的计划工作受益，特别是对于农民和其他高度容易受到气候变化的影响（Jain等，2023; Weaver等，2022），但是，主要挑战会阻碍进步：缺乏适当的技能，无法在环境中进行AI/数学来进行跨越范围的计划和解释整个计划和研究整个计划。这一差距主要源于两个因素：在非洲与非洲与AI相关的科学，技术，工程和数学（STEM）受试者（STEM）主题的培训机会有限，AI领域内的性别差异持续存在，反映在学术界的女性数量少，而AI劳动力则反映了。整个大陆的政府和利益相关者在采用适当和包容的报告框架以实现气候行动时面临挑战。
埃塞俄比亚西北部贡德尔市大学生接种新冠疫苗意愿及相关因素分析
自中国武汉市首次发现病例以来，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行已爆发（Awadasseid 等人，2020 年）。目前，全球已报告超过 1.41 亿例 COVID-19 病例和 300 多万人死亡。所有年龄段的人都有感染和患重病的风险 [Rivera-Figueroa 等人，2020 年；世界卫生组织 [WHO]，2021a]。世界卫生组织 (WHO) 宣布 COVID-19 为大流行病后，全球各国政府已实施多项预防措施和规程，以减少 COVID-19 的传播。预防措施包括：正确和持续使用口罩、保持人与人之间 2 米的距离、用肥皂洗手、避免用不干净的手触摸眼睛和鼻子、避免去人满为患的地方 (Baye，2020 年)。在其他预防措施中，疫苗接种是最有效的公共卫生预防干预措施之一，对减少传染病负担及其相关死亡率影响最大（Remy 等人，2014 年）。COVID-19 疫苗已进行多次试验，第一种疫苗于 2020 年 12 月 21 日获得欧盟批准（欧洲药品管理局，2020 年）。随后经过进一步试验，目前使用的疫苗阿斯利康于 2021 年 1 月 29 日获得批准（Rzymski 等人，2021 年）。埃塞俄比亚政府也采用了这种疫苗，并在全国各地分发（| WHO | 非洲区域办事处，2021c）。因此，埃塞俄比亚于 2021 年 3 月 7 日收到了 218.4 万剂 COVID-19 疫苗。此后，埃塞俄比亚卫生部 (MOH) 于 2021 年 3 月 13 日正式启动 COVID-19 疫苗接种 [世界卫生组织 [WHO]，2021b]。然而，由于 COVID-19 疫苗供应不足，各国政府优先考虑高危人群获得初始疫苗供应。这些高危人群包括医护人员、老年人以及患有慢性合并症和呼吸系统疾病的人（Soares 等人，2021 年）。尽管安全有效的 COVID-19 疫苗对于结束大流行至关重要，但全球范围内的疫苗犹豫现象正在增加（Lazarus 等人，2021 年）。根据免疫战略咨询专家组的说法，疫苗犹豫是指尽管可以接种针对特定大流行性疾病的疫苗，但仍延迟接受或拒绝接种疫苗（MacDonald 和 SAGE 疫苗犹豫工作组，2015 年）。在许多国家，拒绝接种疫苗和错误信息已成为实现最佳疫苗覆盖率和社区免疫的重大障碍（Dubé 和 MacDonald，2020 年）。此外，对疫苗的担忧，尤其是对 COVID-19 疫苗的担忧，导致人们错误地认为疫苗尚未经过彻底的安全性和有效性测试（Beck，2020 年）。目前，已经出现了不同的研究，探讨大学生对 COVID-19 的态度和意愿