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公平的计算工作流
在数据密集型科学中，电子基础结构和软件工具链被大量用于帮助科学家管理，分析和共享越来越多的复杂数据[1]。数据处理任务（例如数据清理，归一化和知识提取）需要逐步自动化，以促进性能，标准化和可重复使用。越来越复杂的数据计算和参数驱动的模拟需要可靠的E基础结构和一致的报告，以实现对替代设置的系统比较[2，3]。作为对这些需求的响应，使用工作流执行计算过程的实践已在不同领域（例如生命科学[4,5,6]，生物多样性[7]，天文学[8]，Geosciences [9]和社会科学[10] [10]。工作流程还支持采用新颖的计算方法，尤其是机器学习方法[11]，因为可以交换或更新处理管道中的单个组件。
引用出版物情感（APA）：Rossel，I。M. A.的Scaik J.，Shiver-evases，N。Y. N.，Irish，L.，C.，Bo
摘要 - 冥想已被证明可以通过改善情绪调节来帮助管理情感障碍。在这里，我们开始通过创建集中注意力冥想的计算认知模型来发展冥想理论。我们的模型是在Prims中创建的，Prims是ACT-R认知体系结构的衍生物。我们基于对冥想体验如何随着时间的流逝而进行的广泛文献综述实施了模型。然后，我们在持续的关注任务中测试了Prims模型，打算捕获可以接受冥想实践训练的教师。该模型在冥想练习后比以前更好地保持了焦点。这些结果与一项纵向研究对2010年冥想作用的经验发现一致。在模型中增加任务相关重点的中心机制似乎是一个反馈循环。冥想和思维过程的过程加强了自己并削弱了对方。然而，这种加强措施更多地散布在更精致的思维过程中，这会导致它随着时间的流逝而减少。我们推测，在冥想后观察到的观察到的情绪调节的改善是由维持注意力的能力引起的，因为它允许从业者避免情绪失控。
计算和系统生物学研讨会2025
在肆虐的全球疾病趋势，计算和系统生物学（CSB）的研究和平台之后，已被证明在应对和应对与健康相关的全球挑战方面非常强大。因此，相关研究领域中相关技能的获取对于确保数据挖掘和处理工作流程的准确性和精度至关重要。可再现的CSB“大数据”的产生对于对现在和将来可能出现的相关健康政策和干预措施的信息和影响至关重要。因此，研讨会的演讲将由既定的生物信息学家和基因组专家进行，他们将努力鼓励讨论/交流科学思想，并促进协作和网络机会。动手会议将提供培训机会，研究生，新兴学者和其他利益相关者将在知识转移和人类能力建设方面受益。研讨会主题和主题主题：数字时代的计算和系统生物学针对主题： *代谢组学工作流程和数据处理/通过代谢分析的概述 *新化学实体生物求解的Linux和命令线简介 * linux和命令线的概述在促进网络和协作的同时。该事件结合了实用技能和理论知识，增强了参与者在CSB工作流程中的能力并有效地进行下游数据分析。组织者•德班技术大学应用科学学院生物技术与食品科学系Saheed Sabiu教授。电子邮件：sabius@dut.ac.za•南非开普敦国际基因工程与生物技术中心生物信息学部门Stefano Cacciatore博士。电子邮件：stefano.cacciatore@icgeb.org联系：csbworkshop2025@gmail.com网站：计算机实验室，应用科学学院（FAS），S6 L0，S6 L0，Steve Biko校园
计算生物学研究助理或助手
1980年11月21日，剑桥大学总理爱丁堡公爵hrh正式开设了临床学校大楼，该大楼目前可容纳医学图书馆，演讲剧院和研讨会室。剑桥大学临床医学学院渴望改变医学实践，并在广泛的临床专业和科学学科中提高生物学理解。合作研究，无论是在生物医学中还是跨越数学，身体和社会科学的边界，都是我们方法的关键。学校还支持成像，生物信息学和生物系统的关键促进技术和设施。研究的主要领域是：
日记硫化物衍生物作为潜在的铁腐蚀抑制剂：一项计算研究
摘要：目前的工作旨在评估六个日记硫衍生物作为潜在的腐蚀剂。将这些衍生物与Dapsone（4,4'-二氨基二苯基磺基酮）进行比较，这是一种常见的麻风病抗生素，已被证明可以抵抗酸性培养基在酸性培养基中具有超过90％的酸性培养基的腐蚀。由于所有研究的化合物都具有共同的分子主链（二苯基硫），因此将Dapsone视为评估其余部分效率的参考化合物。在这方面，检查了两个结构因子，即（i）通过左右的2组替换日记硫的s原子的效果，（ii）芳基部分中引入电子吸引电子或电子贡献组的效果。使用两种计算化学方法来实现目标：密度功能理论（DFT）和Monto Carlo（MC）模拟。首先，使用B3LYP/6-311+G（D，P）模型化学来计算研究分子的量子化学描述及其几何和电子结构。此外，使用MC模拟研究了测试分子的吸附模式。通常，吸附过程有利于偶极矩较低的分子。基于吸附能结果，预计五座日记硫衍生物将与dapsone相比，起作用是更好的腐蚀抑制剂。
计算生物学会议2025 -IBDC
从长远阅读的PACBIO HIFI数据Sharmila Mande博士Sharmila Mande博士，Ayush杰出的科学家Ayush部，Ayush部长Sharmila Mande博士，揭示了粘液细菌和计算工作流的生物合成潜力； IIT-Gandhinagar，IIT-Kanpur和Iiser-Trivandrum的客座教授IIT-Gandhinagar； TCS研究顾问研究微生物组信息学：新德里贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学教授山地·艾哈迈德教授
当人工智能与计算神经科学相遇
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们易于相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显著特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能尤其有价值
基于计算智能的分层虚拟发电厂优化
摘要 在可再生能源的背景下，虚拟发电厂 (VPP) 被视为智能控制复杂、分散、分布式和异构发电过程的关键技术。然而，VPP 的经济和生态控制是一项非常关键的任务：由于 VPP 在复杂性、技术组合、环境条件和运行期间需要优化的目标方面具有很大的变化性，单个 VPP 的控制需要能够有效地考虑所有这些单独的约束条件。因此，我们在本文中提出了一种结合计算智能 (CI) 元启发式的 VPP 抽象控制方法，该方法旨在灵活适用于不同的 VPP 规模、目标和发电厂类型。此外，该方法还提供了构建分层 VPP 的可能性，因为这通常是系统运营商的要求。为了证明该控制方法的有效性，考虑了三个示例性优化目标，并将其应用于不同组合的扁平/分层 VPP：最小化运行储备需求、最小化 CO 2 排放量和最大化发电厂灵活性。此外，该方法与三个示例性 CI 元启发式方法相结合并进行评估：模拟退火 (SA)、粒子群优化 (PSO) 和蚁群优化 (ACO)。为了使这种先进的 CI 元启发式方法在优化问题中的使用合法化，梯度下降优化 (GDO) 作为一种传统的优化技术也被考虑在内。基于具体的示例场景以及广泛的汇总测试运行，结果表明该控制方法能够有效地优化各种 VPP 组合以实现给定的目标。
SPM 计算解剖工具箱
Jäger AP 等人（2024 年）静息状态功能性磁共振成像血氧水平依赖性信号中长程时间相关性的降低反映了训练后长达 2 周的运动序列学习。人脑映射，45(4)，e26539。
造血干细胞在体内进行双向命运转变。
虽然单克隆抗体（mAb）是一类重要的药品类别，但成本，复杂性，尤其是递送仍然存在重大问题：克服经常注入抗体的概念是一个值得的目标。一种有吸引力的方法是将非整合DNA直接传递给肌肉组织，使患者充当自己所谓的“蛋白质工厂”。使用脂质纳米颗粒（LNP）和病毒载体进行了这种概念的演示，但是这些传递方法面临着重大挑战，包括肝外交付不良，货物兼容性，安全性，可重复性和成本。聚合物纳米颗粒（PNP）提供了解决这些问题的解决方案，但是面临着自己的挑战，例如大量可能的聚合物结构和多体式配方条件。然而，机器学习，材料信息学和高通量化学合成技术的进步为解决这些挑战提供了有效探索聚合物设计空间的基础。我们的Sayer TM平台利用了质粒DNA（PDNA）的大量计算数据集 - 聚合物相互作用来促进靶向剂的发现和通过深度学习的发现，并推动对各种靶向组织的新型PNP的发现。在这项工作中，我们证明了设计PNP的能力，可以为PGT121提供PDNA编码，PGT121是一种广泛中和的抗HIV抗体，该抗体靶向HIV-1 Invelope糖蛋白上的V3 GlyCan依赖性表位位点。Sayer设计的聚合物与PGT121质粒形成小稳定的PNP。此外，我们表明我们可以通过延长来提高抗体水平和耐用性。与其他状态的DNA降低车辆相比，转染后1天，在转染后1天表现出强血清PGT121蛋白水平。更重要的是，纳米PNP的肌内递送启用了大于1.0 µg/ml峰蛋白表达水平，注射后> 56天，有意义的，耐用的表达水平。在肌肉内输送PNP时，可以看到较低剂量和较低的N/P比的一般趋势。这些参数与聚合物结构分开，提供了不同的机制，可以使用机器学习技术优化体内递送性能。可以将概念扩展到其他抗体，蛋白质或酶的连续产生，这表明PDNA通过PNPS作为治疗方式具有广泛的适用性。最后，我们强调，通过安全有效的PNP在体内提供DNA编码的分泌蛋白的策略可能适用于广泛的其他疾病方式。