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埃塞俄比亚紧急庇护所和非食品群集...
ES/NFI集群包括国家和国际非政府组织（NGOS），国际组织和联合国（联合国）机构，这些机构为流离失所的人口提供了人道主义庇护所和NFI响应。该集群自2008年以来一直在埃塞俄比亚运营。埃塞俄比亚的三年ES/NFI群集策略涵盖了2025年至2027年的期间。它承认埃塞俄比亚各个环境的多样性和复杂性以及每个位置的特定需求。该战略是随着政府和其他相关利益相关者的参与而制定的，包括其他集群和合作伙伴，并与全球庇护所集群（GSC）保持一致。它还认识到需要与其他部门进行庇护和NFI援助的密切协调和整合，以满足受影响人群的更广泛需求。该战略是基于这样的前提：庇护所和NFI干预应是互补的，并与政府和民间社会的努力保持一致。
非编码 RNA 期刊俱乐部：近期论文精选-11
Schroeder 等人 [4] 最近发现，在南极肉杆菌中，一种核糖开关参与了胞嘧啶核苷 (Q)（一种高度修饰的 7-脱氮嘌呤核碱基，对翻译保真度至关重要）浓度的调节，该核糖开关可与两个前体 preQ1 分子结合。之前发现的 preQ1 核糖开关可与单个效应物分子结合，鉴于 preQ1 核糖开关是最小的核糖开关之一，这一新发现令研究界感到惊讶。X 射线晶体结构显示，核糖开关在一个结合口袋中可容纳两个堆叠的 preQ1 分子。生化和微生物学实验揭示了配体结合的正协同性，并表明双配体结合对于低浓度配体时的反应非常重要。值得注意的是，双 preQ1 结合核糖开关已在其他几种细菌中得到证实，并且可能存在于更多物种中。
基于共享分子机制的遗传负担的阿尔茨海默氏病和帕金森氏病的聚类
精确医学的愿景之一是基于分子特征而不是基于表型证据来重新定义疾病分类法。但是，实现这一目标是高度挑战的，特别是在神经病学方面。我们的贡献是基于15种构成27种蛋白质的15个分子机制的基因负担（例如apoE）在两种疾病中都有描述。我们证明，使用稀疏自动编码器和稀疏的非负基质分解的联合AD/PD聚类是可重现的，并且可以与临床，病理生理和分子水平上的AD和PD患者亚组的显着差异有关。因此，簇是与疾病相关的。据我们所知，这项工作是神经退行性疾病领域基于机制的分层的首次演示。总的来说，我们将这项工作视为迈向基于分子机制的神经疾病分类法的重要一步，这可以通过超越基于经典表型的疾病定义来帮助未来开发出更好的靶向疗法。
预测医学消费的聚类分析
摘要。这项研究调查了用于医院中医学消费的机器学习，以优化资源分配和物流。我们使用两种方法：一种结合了多家医院数据的统一方法，以及一种预测个人医院的分离方法。我们根据消费趋势探索了K-均值聚类和手动对聚类。虽然K-均值聚类并未产生改进，但手动夹确定了具有明显增强预测准确性的特定药物对（例如，医院1：MAPE 1：MAPE从19.70％降低到3.30％）。但是，统一的方法并不能始终如一地使所有医院受益（例如，医学9）。这强调了在某些医院的准确性提高与其他医院潜在损失的需求。总体而言，分离方法中的手动聚类显示出希望。未来的工作应探索高级自动聚类技术，例如动态时间扭曲（DTW），并利用较大的数据集进行进一步验证。
iClusterPlus：多类型基因组数据的综合聚类
iClusterBayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 iClusterPlus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................. 18 simuResult ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iCluster2 ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iClusterBayes .................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 tune.iClusterPlus .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 24 variation.hg18.v10.nov.2010 . ...
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。
俱乐部融合方法的证据
摘要：这项研究的主要目的是仔细检查1990年至2021年伊斯兰合作组织（OIC）的36个成员国的工业化模式，采用俱乐部融合方法。本研究采用了联合国工业发展组织开发的竞争性工业绩效（CIP）指数。CIP指数是评估国家在制造和出口工业产品中有效性的标准，从而促进了各个国家的工业竞争力的比较。源自Phillips＆Sul（2007，2009）建立的收敛方法学得出的经验发现，揭示了伊斯兰会级国家中CIP中没有收敛性的，但描述了存在四个不同的融合群集。值得注意的是，国家的CIP得分对这些集群的形成产生了重大影响，成员国在同一集群中表现出可比的CIP表现。这个结果强调了OIC面板表征的持续二元结构，其中CIP较低的国家未能融入绩效水平较高的国家。
日期：2025 年 2 月 5 日 收件人：参议院拨款委员会成员 发件人：Susan Evans McClure，佛蒙特州艺术委员会执行董事 主题：V
推动佛蒙特州的创意经济 佛蒙特州的创意产业——产品和服务植根于艺术和创意内容的企业、组织和个人的集体——是我们州经济的重要推动力。理事会致力于发展我们的创意经济，以代表所有佛蒙特人发展我们的整体经济。理事会的主要举措之一是佛蒙特州创意网络，由佛蒙特州立法机构于 2016 年 5 月成立。创意网络是一个广泛的组织、企业和个人联盟，致力于通过研究、宣传和网络推动佛蒙特州的创意产业发展。将艺术、文化和创造力作为基本基础设施进行投资意味着我们将看到全州对创意经济的投资和资源相应增加——支持全州的城镇、村庄和城市。佛蒙特州的创意产业包括博物馆和剧院、视觉艺术家和演员、作家和音乐家。它还包括建筑师和平面设计师、图书管理员和文学代理人、博物馆馆长和媒体制作人等等。
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
量子聚类的全面分析：寻找所有潜在的最小值
量子聚类 (QC) 是一种基于量子力学的数据聚类算法，通过用高斯函数替换给定数据集中的每个点来实现。高斯函数的宽度为 𝜎 值，这是一个超参数，可以手动定义和操纵以适应应用。数值方法用于查找与聚类中心相对应的量子势的所有最小值。在此，我们研究了表达和查找与二维量子势的最小值相对应的指数多项式的所有根的数学任务。这是一项杰出的任务，因为通常无法通过分析解决此类表达式。但是，我们证明，如果所有点都包含在大小为 𝜎 的方形区域中，则只有一个最小值。这个界限不仅在通过数值方法寻找解决方案的数量方面有用，它还允许提出一种“每个块”的新数值方法。该技术通过将某些粒子组近似为加权粒子来减少粒子数量。这些发现不仅对量子聚类问题有用，而且对量子化学、固体物理和其他应用中遇到的指数多项式也有用。