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组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。前提是，获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响，因此，我们重新审视基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
用于数据驱动的组合合金薄膜研究的实验数据管理平台
实验材料数据是异构的，包括各种处理和特性条件的元数据，这使得实施数据驱动的方法开发新材料变得困难。在本文中，我们介绍了薄膜合金数据库 (TFADB)，这是一个材料数据管理平台，旨在通过各种实验工具对薄膜合金进行组合研究。使用 TFADB，研究人员可以轻松上传、编辑和检索多维实验合金数据，例如成分、厚度、X 射线衍射、电阻率、纳米压痕和图像数据。此外，可以轻松以适合预处理以进行机器学习分析的格式管理数据库中与成分相关的属性。该软件的高度灵活性允许管理可能从新的组合实验中获得的新型材料数据。
心脏后心脏中的心肌细胞 - 纤维细胞串扰
编码基因的组蛋白中的体细胞突变导致表观遗传景观的严重改变。弥漫性内在的蓬托胶质瘤（DIPG）是儿科高级神经胶质瘤（PHGG），是治疗最具挑战性的癌症之一，只有1％的生存5年。由于脑干中的位置，DIPGs很难切除并迅速变成致命疾病。超过80％的DIPGS赋予编码组蛋白3变体（H3.3或H3.1/H3.2）的基因中的突变，并在27（H3K27M）的位置将赖氨酸替代为蛋氨酸取代。这会导致H3K27三甲基化的全球降低，H3K27乙酰化增加以及基因表达的广泛致癌变化。表观遗传修饰的药物出现为有希望的候选DIPG，其中组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）抑制剂在临床前和临床研究中占据主导地位。但是，一些数据显示DIPG对最研究的HDAC抑制剂Panobinostat的抗性不断发展，并强调了进一步研究其作用机理的必要性。一项新的有力研究线探索了可以靶向表观遗传诱导的DIPG染色质变化并增强单个药物的抗癌反应的多种抑制剂的同时使用。在这篇综述中，我们总结了针对旨在靶向表观遗传失调的表达H3K27M的PHGG的治疗方法，并突出了有希望的组合药物治疗。我们评估了PHGGS临床试验中已经在临床试验中的表观遗传药物的有效性。对H3K27M-表达PHGG的表观遗传脆弱性的不断扩展的理解提供了新的特定于肿瘤的靶标，为治疗提供了新的可能性，并希望为这种致命的疾病提供预防。
使用量子计算解决组合优化问题：QAP
组合优化（CO）问题一直是由于其复杂性和资源消耗而在大规模问题中找到解决方案的麻烦。但是，这些可以转换为无约束的等效二进制二进制优化（QUBO）模型，其变量为（二进制）决策变量。最佳的是，可以在量子计算机中使用量子退火来有效地解决QUBO模型。
果蝇中的单个转录本的组合遗传扰动的多顺基因转基因设计
捕获人类疾病遗传复杂性并允许对基础细胞，组织和器官相互作用进行机械探索的实验模型对于使我们对疾病生物学的理解至关重要。这样的模型需要对多个基因的组合操作，通常是一次以上的组织。在体内进行复杂的遗传操作的能力是果蝇的关键优势，其中许多用于复杂和正交遗传扰动的工具。然而，在这些已经复杂的遗传背景中建立更多代表性疾病模型和进行机械研究所需的大量转基因是具有挑战性的。在这里，我们提出了一种设计，该设计通过允许靶向组合异位表达和来自单个诱导型转基因的多个基因敲低的靶向组合异位表达来推动果蝇遗传学的极限。由该转基因编码的多余体转录本包括一个合成的短发夹簇，它克隆在转录本的5'末端的内含子中，然后是两个蛋白质编码序列，该蛋白质编码序列由介导核糖体跳过的T2A序列分开。这项技术对于建模癌症等遗传复杂疾病特别有用，癌症通常涉及多发性肿瘤基因的同时激活和多PLE肿瘤抑制剂的丧失。此外，将多种遗传扰动巩固到single转基因中，进一步简化了执行组合遗传操作的能力，并使其很容易适应广泛的转基因系统。这种用于组合遗传扰动的灵活设计也将是一种有价值的工具，用于探索从人类疾病的OMICS研究中鉴定出的多基因基因特征并创建人源化的果蝇模型，以表征人类基因中与疾病相关的变体。它也可以适用于研究正常组织稳态和发展需要同时操纵许多基因的生物学过程。
营养不良性肌肉中不同补体亚基对 WNT 依赖性纤维化程序的组合激活
纤维化与杜氏肌营养不良症 (DMD) 中的肌肉功能受损有关。我们报告了对营养不良患者和小鼠组织的观察结果，支持一种解释 DMD 中纤维化的模型，该模型依赖于补体和 WNT 信号通路之间的串扰以及两种细胞类型的功能相互作用。纤维脂肪形成祖细胞和巨噬细胞在发炎的营养不良肌肉中繁殖，通过分泌 C 1 补体复合物的不同亚基充当 WNT 活性的组合源。反应性细胞（如纤维脂肪形成祖细胞）中 WNT 信号的异常激活会导致纤维化。事实上，在 DMD 小鼠模型中，药物抑制 C 1 r/s 亚基可减轻 WNT 信号通路的激活，降低纤维脂肪祖细胞的纤维化特征，并改善营养不良表型。这些研究为肌营养不良症纤维化的分子和细胞机制提供了新的见解，并为新的治疗策略开辟了道路。
使用组合通道编码和细胞自动机的超维计算实现高效的情绪识别
摘要 本文提出了一种基于高效受脑启发的超维计算 (HDC) 范式的硬件优化情绪识别方法。情绪识别为人机交互提供了宝贵的信息；然而，情绪识别涉及的大量输入通道 (> 200) 和模态 (> 3) 从内存角度来看非常昂贵。为了解决这个问题，提出了减少和优化内存的方法，包括一种利用编码过程的组合性质的新方法和一个基本的细胞自动机。与所提出的技术一起实施了具有早期传感器融合的 HDC，在多模态 AMIGOS 和 DEAP 数据集上实现了两类多模态分类准确率，效价 > 76%，唤醒 > 73%，几乎总是比最先进的技术更好。所需的矢量存储无缝减少了 98%，矢量请求的频率减少了至少 1/5。结果证明了高效超维计算在低功耗、多通道情绪识别任务中的潜力。关键词：脑启发、超维计算、情绪识别、可穿戴、内存优化、硬件高效、多模态传感器融合
IL-22 和 IL-17 的联合作用通过 SPRR 促进对口腔念珠菌病的最佳免疫力
或下游信号成分[7-13]。尽管如此，在临床上阻断IL-17后OPC很少发生，这意味着其他途径导致了疾病[14，15]。除IL-17外，Th17细胞还产生细胞因子，特别是IL-22[16]。尽管IL-17和IL-22在相似的淋巴细胞群中共表达，但它们通过位于不同上皮细胞群的不同受体发出信号，其中IL-17作用于浅表复层鳞状上皮细胞，而IL-22作用于干细胞样基底细胞群[17，18]。此外，这些细胞因子激活不同的信号传导方式（TRAF / NF- κ B / mRNA稳定与JAK-STAT激活）[19]。这些细胞因子如何协同作用以实现抗真菌免疫尚不清楚。我们报告称，缺乏 IL-17 和 IL-22 受体的小鼠对 OPC 极易敏感，比单独敲除任何一个受体的小鼠更容易感染。感染与富含脯氨酸的小蛋白 (SPRR) 上调有关，这是一类定义不明确的抗菌效应物 [ 20 , 21 ]。我们表明 SPRR 具有直接的杀念珠菌活性，并协同促进 OPC 免疫。
载药治疗诊断组合包被立方体可增强针对癌细胞的靶向性和疗效
摘要 立方体是纳米生物工程的产物，是一种自结构脂质纳米粒子，其作用类似于载药的诊断探针。本文，我们描述了一种制备组合载药立方体的简单方法，经原理验证，该立方体具有治疗癌细胞的作用以及诊断能力。抗癌药物顺铂和紫杉醇组合装载在立方体中。立方体上涂有一层聚-Ɛ-赖氨酸，这有助于避免药物最初的爆发性释放，并允许缓慢和持续释放以获得更好的疗效。用透射电子显微镜对立方体进行成像，并通过差示扫描量热法和X射线衍射图研究在体外分析其分散性。显微图像描绘了球形多角结构，很容易区分。分析表明，药物均匀分散在整个立方体中。通过 zeta 电位测量、体外释放和包封率研究进行了进一步表征。体外研究表明，立方体涂层最初成功地减少了药物的爆发性释放，并证实了随着时间推移，药物释放缓慢而持续。使用人肝癌 HepG2 细胞系评估了涂层、未涂层和空白立方体的细胞毒性比较，发现这些制剂完全无毒，与空白制剂相似。通过阻抗测量和荧光成像证实了立方体对 HeLa 细胞的治疗效果。此外，用涂层组合立方体处理的细胞阻抗降低证明了 HeLa 细胞的损伤，这通过荧光显微镜得到证实。