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增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
Motus：分类分类学组成，转录活性和微生物群落的应变种群
Motu Profiler或Short Motus是一种软件工具，可以从分类学组成，代谢活性成员的丰富性以及菌株群体的多样性方面对微生物群落的生产。为此，它维护了单拷贝系统发育标记基因序列的数据库，该数据库被用作参考，简短读取的元基因组和元文字读数被映射为识别和定量微生物分类群。在这里，我们描述了两个基本协议中最常见的MOTU剖面用例。其他支持协议提供有关其安装和深入指南的信息，以调整其设置，以增加或降低检测和量化分类单元的严格度，以及用于自定义输出文件格式。提供了解释分析结果的指南，以及有关独特功能，方法学细节和工具的开发历史的其他信息。©2021作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。
植物化学成分和一些选择的药用植物提取物对疟疾蚊子，冈比亚的杀虫作用。吉尔斯。
蚊子（Diptera：culicidae）是现有180-220万年前存在的主要节肢动物群体（Gabriel等，2014; Bird and Mc Elroy 2016; Benelli and Durggan 2018; Hillary and Ceasar and Ceasar 2021）。蚊子属于两个亚家族（Gabriel等人，2014年）：Anophelinae（Anopheles）和Culicinae（Aedes，culex，使用的油脂和曼氏菌），由于其广泛的发生，对人类和动物构成了严重威胁。这两个亚家族是向登革热，chikungunya，Zika，Zika，Zika，Zika，Zika，Mallaria，疟疾，日本脑炎和丝虫病之前传播疾病的媒介（Gabriel等，2014; Bird and Mc Elroy 2016; Benelli and McElroy 2016; Benelli and Durggan 2018; Hillary and Ceasar and Ceasar 20221; obembe et; obembe et; obembe et;他们危及世界上热带和亚热带地区的人们的生命。已经证实，由于这些疾病传播的蚊子，世界一半人口的风险更高（WHO，2015年）。
骑自行车与运行HIIT程序的影响对超重/肥胖症男性的脂肪质量损失和肠道微生物群的组成
以及法国Bellerive-Sur-Allier体育（Creps）的表现； 6 CIC INSERM 1405/CHU GABRIEL MONTPIED临床调查平台，58 Rue Montalembert，Cedex 1，Clemont-Ferrand，法国； 7法国大学学院（IUF），法国巴黎； 8巴西圣保罗大学体育与体育学院应用营养与代谢实验室； 9 Inserm U1016，“慢性炎症性疾病中的粘膜微生物群”，CNRS UMR 8104，巴黎大学，巴黎，法国，巴黎大学
回肠微生物群的组成是宿主基因组和磷利用和其他效率性状之间的介体（coturnix japonica）
抽象背景：磷是所有生物体中必不可少的营养素，目前，由于其全球稀缺，磷从排泄物产生的环境影响以及由于其以植物中的植物形式存储而引起的消化率较低。在家禽中，磷利用受到回肠菌群和宿主遗传学的组成的影响。在我们的研究中，我们分析了宿主遗传学对回肠菌群组成的影响，以及回肠细菌属的相对丰度与日本鹌鹑中磷的相对丰度与磷利用和相关定量性状的关系。用4K基因组的单核苷酸多态性（SNP）对758个鹌鹑的F2交叉进行了基因分型，并使用靶扩增子测序对回肠菌群的组成进行了表征。遗传性，并针对可遗传的属进行了宿主的定量性状基因座（QTL）链接映射。使用结构方程模型估算了细菌属和定量性状之间的表型和遗传相关性以及递归关系。采用基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）和微生物（M）BLUP全息素选择方法，用于评估基于宿主基因组和基于ileum Microbobiota组成的可遗传的磷利用的繁殖可行性。结果：在检查的59个细菌属中，有24个显示出显着的遗传力（名义P≤0.05），范围从0.04到0.17。对于这些属，绘制了六个全基因组显着的QTL。发现了显着的递归效应，从而通过鹌鹑回肠中的微生物群组成来支持间接宿主遗传对宿主定量性状的影响。交叉验证的微生物和基因组预测准确性证实了微生物组成和宿主遗传学对宿主定量性状的强烈影响，因为基于基于传统的微生物介导的成分的GBLUP精确度与基于基于基因组范围Snps的常规GBLUP的精确度相似。结论：我们的结果表明，宿主遗传学对回肠微生物群的组成产生了显着影响，并证实了回肠微生物群的宿主遗传学和组成对宿主的定量性状有影响。这提供了基于宿主基因组和回肠菌群组成的可遗传部分改善磷利用的可能性。
一种半定量方法，用于复杂样品的非目标组成分析
摘要：与高分辨率质谱耦合的液态色谱分析（NTA）提高了与靶向分析技术相比，可以提高理解复杂混合物的分子组成的能力。但是，对未知化合物的检测意味着NTA中的定量是具有挑战性的。本研究提出了一种新的半定量方法，用于有机气溶胶的NTA。使用多个定量标准的平均电离效率来实现未知数，这些标准在与未知分析物相同的保留时间窗口内洗脱。总共110个真实标准构建了25个保留时间窗口，用于定量氧化（CHO）和有机肌（Chon）物种。该方法在生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）的提取物上进行了验证，并与具有真实标准的定量进行了比较，并且平均预测误差为1.52倍。此外，从真实的标准定量中估计了70％的浓度（预测误差在0.5到2倍）。与预测性电离效率方法相比，半定量方法还显示出良好的CHO化合物定量一致性，而对于Chon物种，半定量方法的预测误差（1.63）显着低于预测性电离效率方法（14.94）。将CHO和CHON物种相对丰度的衍生衍生而应用于BBOA表明，与半定量方法相比，使用峰面积低估了CHO的相对丰度，并将Chon的相对丰度高于Chon的相对丰度。这些差异可能会导致对复杂样本中源分配的严重误解，从而强调需要解决NTA方法中的电离差异。■简介
基于扰动的效应措施
现有的构图特征的现有效应措施对于许多现代应用，例如在微生物组研究中是不足的，因为它们表现出可以通过传统的参数方法对高差异性和稀疏性等性状进行的特质。此外，以公正的方式评估组合物的摘要统计数据（例如种族多样性）如何影响响应变量并不简单。我们提出了一个基于假设数据扰动的框架，该框架定义了对组成本身的可解释的统计功能，我们称其称为平均扰动效应。这些效果自然说明了偏见经常使用边际依赖分析的混淆。我们通过得出依赖摄动依赖性的重复化并应用半参数估计技术来显示如何有效估计平均扰动效应。我们对模拟和半合成数据的经验分析了提出的估计量，并证明了与纽约学校和微生物组数据的数据相比的优势。
氨基酸组成驱动肽聚集
图1：使用在线UV模块收集的分析数据可实现数据驱动的方法进行合成分析。a）AFPS可以精确监测反应动力学，这与序列的聚集有关。b）在线紫外线痕迹中的聚集被特征在于脱落峰的扩大。聚集通过以下公式计算的聚合因子来量化：AF = WN - HN。wn：最大高度的一半，正常为第一个峰，wn：峰高到第一个峰。如果AF> 20，则将序列视为汇总。c）聚集是由生长的肽链之间的β-呈驱动的。d）利用合成过程中收集的在线紫外线数据，以预测聚集的发生和单个氨基酸的贡献。