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ARPC 前线 - 空军预备役人员中心
ARPC Frontline 是 FSS 社区可以参考的新资源，用于查找来自总部空军预备役人员中心的最新信息和更新。有关通知的更多信息，请点击嵌入的链接访问 ARPC 数字化转型网页。数字化转型计划 (DTI) 是我们的首要任务之一，我们将利用这个论坛为 FSS 成员提供有关及时主题的 DTI 通知。温馨提醒，FSS 应将此信息传达给他们的单位 CSS，以确保每个级别的过渡尽可能顺利。您将在本期 Frontline 中找到以下 DTI 通知： DTI 通知：230419-01 主题：军事记录检索过渡影响：退休和退役空军成员 BLUF：军事记录检索功能现已在 myFSS 上可用。已在 myPers 中提交的事件将继续在 myPers 中处理。DTI 通知：230419-02 主题：DEERS 和 RAPIDS 项目办公室过渡影响：空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF：国防登记资格报告系统 (DEERS) 和实时自动人员识别系统 (RAPIDS) 项目办公室功能现已在 myFSS 上提供。DTI 通知：230419-03 主题：myRetirement 适用于：空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF：退休申请、预备役部队遗属福利计划 (RCSBP) 和 20 年信函请求现已在 myFSS 上提供。
数字化转型模板 - 空军预备役人员中心
ARPC Frontline 是 FSS 社区可以参考的新资源，用于查找来自总部空军预备役人员中心的最新信息和更新。有关通知的更多信息，请点击嵌入的链接访问 ARPC 数字化转型网页。数字化转型计划 (DTI) 是我们的首要任务之一，我们将利用这个论坛为 FSS 成员提供有关及时主题的 DTI 通知。温馨提醒，FSS 应将此信息传达给他们的单位 CSS，以确保每个级别的过渡尽可能顺利。您将在本期 Frontline 中找到以下 DTI 通知： DTI 通知：230419-01 主题：军事记录检索过渡影响：退休和退役空军成员 BLUF：军事记录检索功能现已在 myFSS 上可用。已在 myPers 中提交的事件将继续在 myPers 中处理。DTI 通知：230419-02 主题：DEERS 和 RAPIDS 项目办公室过渡影响：空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF：国防登记资格报告系统 (DEERS) 和实时自动人员识别系统 (RAPIDS) 项目办公室功能现已在 myFSS 上提供。DTI 通知：230419-03 主题：myRetirement 适用于：空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF：退休申请、预备役部队遗属福利计划 (RCSBP) 和 20 年信函请求现已在 myFSS 上提供。
颅骨成形术后精细运动功能障碍和恢复的扩散张量成像分析
扩散张量成像（DTI）是磁共振成像（MRI）的高级方式，它扩展了扩散加权成像（DWI）的能力。DWI测量水扩散信号，DTI利用来自多个扩散方向的数据来绘制大脑中水分子的三维扩散，从而使其微观结构组织的评估。源自DTI的密钥指标包括分数各向异性（FA），它反映了白质微结构的完整性；平均扩散率（MD），这表明了总水扩散的大小，并且与细胞密度和细胞外空间有关。和径向扩散率（RD），代表垂直于轴突纤维的扩散，与髓磷脂状况相关[1]。dTI已应用于神经康复领域，研究报告了基于白质分析[2-4]，其效用在预测中风和创伤性脑损伤后的运动和功能恢复方面。此外，DTI已用于调查神经退行性疾病的白质变化[5-7]，并提供了一种定量方法来评估细微的微结构变化，而常规MRI很难检测到这些变化[8,9]。
公司办公室DSS Takara Bio India Pvt。 Ltd ...
dti。我们很荣幸能以我们的新品牌形式推进母公司DSS Takara Bio的丰富经验和遗产。以对创新，质量和客户满意度的坚定承诺，DTI将彻底改变印度分子生物学产品行业。在DTI，我们专门从事最先进的设施中的实验室分子生物学产品，即ISO 9001和ISO 13485批准。这项认证确保我们的流程和产品确保符合最高质量标准，使研究人员，科学家以及专业人员能够充满信心地和精确地进行工作。
客户服务第一线
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GeNNius：一种基于图神经网络的超快药物-靶标相互作用推理方法
药物-靶标相互作用 (DTI) 预测是药物再利用领域中一项相关但具有挑战性的任务。计算机模拟方法引起了特别的关注，因为它们可以降低传统方法的相关成本和时间投入。然而，当前最先进的方法存在几个局限性：现有的 DTI 预测方法在计算上成本高昂，从而阻碍了使用大型网络和利用可用数据集的能力，并且 DTI 预测方法对未见数据集的推广仍未探索，这可能会在准确性和稳健性方面改善 DTI 推断方法的开发过程。在这项工作中，我们介绍了 GE NN IUS（图嵌入神经网络相互作用发现系统），这是一种基于图神经网络 (GNN) 的方法，在各种数据集的准确性和时间效率方面均优于最先进的模型。我们还通过评估每个数据集中以前未知的 DTI 展示了其发现新相互作用的预测能力。我们通过在不同数据集上训练和测试 GE NN IUS 进一步评估了其泛化能力，结果表明该框架可以通过在大型数据集上训练并在较小的数据集上测试来潜在地改进 DTI 预测任务。最后，我们定性地研究了 GE NN IUS 生成的嵌入，发现 GNN 编码器在图卷积之后保留了生物信息，同时通过节点传播这些信息，最终在节点嵌入空间中区分蛋白质家族。
2025年度研究日海报摘要Tyler Lu M.S. ...
NeuroInsight：根据疾病预防控制中心，AI驱动的脑损伤分类，2020年大约有214,110个创伤性脑损伤（TBI）相关住院。随着年度脑震荡的如此范围，有必要以客观的方式适当诊断脑震荡。我们研究的目的是构建一种AI算法来对扩散张量成像（DTI）数据进行建模，以将其与晚期脑震荡调查表（RPQ）的严重程度相关联，其次是确定与高晚RPQ症状相关的关键区域。数据集包含36个DTI数据点，代表脑部描述性指标以及相应的DTI图像。将晚期RPQ分数分为高和低分，得分为27，数据库中的平均得分。该模型接受了65％的数据训练，而其他35％用于测试。使用的机器学习模型是梯度提升回归，并且使用特征的重要性来确定最重要的DTI区域在确定患者是否具有较高还是低的RPQ分数。最佳模型的精度为84.62％。灵敏度和特异性分别为77.78％和100％。此外，生成的ROC曲线下的面积为0.85。此外，特征重要性函数的结果表明，识别TBI严重程度的最重要的DTI区域是右额叶垂直区域的平均扩散率（MD），其次是左侧和右侧fasticalus的分数各向异性（FA）。我们已经确定了某些与从PCS分数得出的TBI严重程度相关的DTI指标。这可能有助于作为研究TBI严重性分类的大量研究的客观基础。
ICAN：可解释的交叉注意力网络，用于识别药物和靶蛋白的相互作用
药物-靶蛋白相互作用 (DTI) 识别对于药物发现和药物重新定位至关重要，因为治疗药物会作用于致病蛋白。然而，DTI 识别过程通常需要昂贵且耗时的任务，包括涉及大量候选化合物的生物实验。因此，已经开发了各种计算方法。在众多可用方法中，基于化学基因组学特征的方法引起了广泛关注。这些方法计算药物和蛋白质的特征描述符作为输入数据来训练机器和深度学习模型，以便准确预测未知的 DTI。此外，已经提出了基于注意力的学习方法来识别和解释 DTI 机制。然而，需要改进以增强预测性能和 DTI 机制阐明。为了解决这些问题，我们开发了一种基于注意力的方法，称为可解释交叉注意力网络 (ICAN)，它使用药物和靶蛋白氨基酸序列的简化分子输入行输入系统来预测 DTI。我们通过探索交叉注意力或自注意力、注意力层深度以及注意力机制中上下文矩阵的选择来优化注意力机制架构。我们发现，一种解码药物相关蛋白质上下文特征而无需任何蛋白质相关药物上下文特征的简单注意力机制有效地实现了高性能。ICAN 在多个方面优于最先进的方法，并以统计意义揭示了交叉注意力权重中的一些加权位点代表实验结合位点，从而证明了结果的高度可解释性。
npl 报告 - dql-rn 020
NPL 和 DTI 都希望鼓励与 NPL 合作的组织参与该计划，包括通过实物和/或现金共同资助来扩大工作范围（实物共同资助将通过提供员工时间或设施，由合作组织支付费用或从 DTI 计划以外的来源支付费用）。附件 A 中的每个项目描述都提供了潜在合作者的指示性列表。这些列表表明了 NPL 过去在该领域合作过的组织类型和/或希望在本计划中合作的组织类型。无论您的组织是否包含在这些列表中，如果您认为您的组织希望与 NPL 合作完成拟议计划中的一个或多个项目，请在对 DTI 的任何评论中注明。
DTI-MLCD：使用多重预测药物-靶标相互作用...
识别药物-靶标相互作用 (DTI) 是药物发现和药物重新定位的重要步骤。为了降低实验成本，已经提出了大量用于此任务的计算方法。已经开发了基于机器学习的模型，尤其是二元分类模型来预测药物-靶标对是否相互作用。然而，当前方法的性能仍有很大改进空间。多标签学习可以克服单标签学习带来的一些困难，从而提高预测性能。多标签学习面临的关键挑战是指数级的输出空间，考虑标签相关性有助于克服这一挑战。在本文中，我们通过引入用于 DTI 预测的社区检测方法（称为 DTI-MLCD）来促进多标签分类。此外，我们更新了黄金标准数据集，在该数据集的基础上添加了 15,000 个以上的 DTI 正样本，该数据集自 2008 年以来已被大多数先前发布的 DTI 预测方法广泛使用。所提出的 DTI-MLCD 应用于这两个数据集，证明了它优于其他机器学习方法和几种现有方法。本研究的数据集和源代码可在 https://github.com/a96123155/DTI-MLCD 上免费获取。