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卵母细胞核移植后的线粒体遗传漂变
摘要：线粒体是一种产生能量的细胞内细胞器，含有线粒体 DNA (mtDNA) 形式的自身遗传物质，mtDNA 编码对线粒体功能至关重要的蛋白质和 RNA。一些 mtDNA 突变可导致线粒体相关疾病。线粒体疾病是一组无法治愈的异质性遗传疾病，其中突变的 mtDNA 通过母体卵细胞质从母亲传递给后代。线粒体置换 (MR) 是一种基因组转移技术，其中携带疾病相关突变的 mtDNA 被假定无病的 mtDNA 取代。这种疗法旨在防止已知致病的线粒体传给下一代。这里介绍了通过基因组编辑专门去除或编辑 mtDNA 疾病相关突变的概念证明。尽管在核移植过程中引入人类卵母细胞的线粒体 DNA 携带量很低，但线粒体 DNA 异质体的安全性仍然令人担忧。对于供体-受体线粒体 DNA 错配 (mtDNA-mtDNA)、受体 nDNA 与供体 mtDNA 混合导致的线粒体 DNA-核 DNA (nDNA) 错配以及线粒体 DNA 复制分离，尤其如此。这些情况可能导致线粒体 DNA 遗传漂变和回复到原始基因型。在这篇综述中，我们讨论了有关通过核移植预防线粒体疾病遗传的当前知识状态。
自适应免疫和动脉粥样硬化：十字路口衰老
具有最佳能量分辨率的低能X射线对低能X射线的有效检测需要应用硅漂移检测器（SDDS）和高级应用程序特定的集成电路（ASIC）。与专门的基础科学项目一起，它们在物质科学中的广泛使用长期以来仅限于在低温下工作的单个选择的SDD元素。这是因为在相当详尽的平面技术生产过程中产生的限制，并且需要达到非常低的泄漏电流水平，以及对高度专业化的读取电子产品的需求。我们在这项审查工作中描述了RedSox合作的努力的具体结果，以开发基于多像素单片硅漂移探测器和定制设计的高级读数电子设备，能够处理用于高光谱的高光谱，但适用于应用程序的高光谱，但可用于代表各种应用程序。
电生理学数据中强大的在线多播估计
高密度电生理探针为人类和非人类动物中的系统神经科学4开辟了新的可能性，但是记录记录时探针运动（或漂移）对下游分析提出了挑战5，尤其是在人类记录中。在这里，我们以四个主要贡献的算法称为Dredge（7 E Egistredy的7 e egistration d ata d ata）的算法（d ectreghized r egistration）的算法进行了改进。首先，除了从动作电位（AP）检测到的9个尖峰外，我们还将以前的分散8种方法扩展到利用本地场电位（LFP）的多频道信息（LFP）。第二，我们表明基于LFP的方法10可以在子秒时间分辨率下进行注册。第三，我们引入了有效的在线11运动跟踪算法，允许该方法扩展到更长和更高的空间分辨率12录音，这可以促进实时应用程序。最后，我们通过考虑实际数据中发生的非组织性并自动化14个参数选择来提高13方法的鲁棒性。共同实现了来自人类和小鼠的15个具有挑战性的数据集的完全自动化的可扩展注册。16
三维中消除漂移的姿态和位置估计算法
融合它们的噪声数据，以便准确评估疾病。到目前为止，这是一个尚未解决的问题。通常，卡尔曼滤波器或其非线性、非高斯版本用于估计姿态 - 而这反过来对于位置估计至关重要。但是，所需的采样率和大状态向量使它们对于低成本可穿戴传感器的有限容量电池来说是不可接受的。
海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
当AI误入歧途时：易于理解的模型漂移
有效解决模型漂移的基石是对模型性能的连续监视，这一过程称为“算法莫列维剂”。3算法杂志涉及对医疗算法的持续监测和评估，类似于药物药物的药物宣传。目标是不断评估医疗保健中使用的AI模型的安全性，功效和性能。对于预测模型，我们可以监视进入模型，预测性能，用户相互作用以及模型对临床结果的影响的统计特性。对于生成AI模型，我们可以每天监视令牌或查询的数量，平均响应时间，用户满意度，查询的语义相似性，胭脂分数（提示和输出之间的语义相似性）以及其他标准性能指标。
非晶相变材料中的电阻漂移收敛和反转
图 4：a) Ge 15 Te 85 玻璃在 105 °C 下退火一段时间后进行的电阻率上扫描测量得出的虚拟温度 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 的演变。𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 数据与 TNM-AG 模型（黑线）精确拟合，并长时间向退火温度 105 °C 收敛，从而证实了稳定性。b) 将在 105 °C 恒温保持期间获得的电阻率数据（浅蓝色点）与从 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌（红色圆圈）和 TNM-AG 模型（黑线）计算出的电阻率值进行比较（a）。实验电阻率数据与玻璃松弛模型的预测结果非常吻合。请注意，初始 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝜌𝜌 低于图 2 所示的 𝑇𝑇 𝑓𝑓 𝐻𝐻。这是由于在 vdP 样品上沉积覆盖层期间向硫族化物引入了热量。
有效缓解数据漂移对机器学习管道的影响
尽管机器学习（ML）技术在现实世界应用中的成功越来越大，但随着时间的推移，它们的维护仍然具有挑战性。尤其是，由于训练和随着时间的推移（称为数据漂移）的培训和服务数据之间的显着变化，因此Deploy ML模型的预测准确性可能会遭受损失。传统数据漂移解决方案主要集中于检测漂移，然后重新训练ML模型，但不要辨别检测到的漂移是否对模型性能有害。在本文中，我们观察到并非所有数据漂移导致预测准确性下降。然后，我们引入了一种新的方法，用于识别服务数据分布的一部分，其中漂移可能对模型性能有害，我们的准确性较低（DDLA）将其称为数据分布。我们的方法，使用决策树，精确地指出了ML模型（尤其是黑框型号）中低临界区域的低调区域。通过关注这些DDLA，我们有效地评估了数据漂移对模型性能的影响，并在ML管道中做出明智的决策。与现有的数据漂移技术相反，我们仅在有害漂移的情况下对模型性能的有害漂移而提倡进行模型再培训。通过对各种数据集和模型进行广泛的实验评估，我们的发现表明，我们的方法显着提高了基准的成本效率，同时实现了可比的精度。
空中喷雾漂移的风洞和现场评估...
摘要：研究了混合助剂和配方杀菌剂在空中施用条件下对喷雾雾化和田间移动的影响。进行了高速风洞测试，以确定所选处理方法产生的液滴大小。这些处理方法包括“空白”（水加非离子表面活性剂）以及另外五种含有配方杀菌剂的溶液，其中四种含有额外的助剂。风洞测试使用扁平扇形喷嘴和为田间试验选择的操作参数（喷雾压力、喷嘴方向和空速）测量液滴大小。然后在田间评估这些处理方法的幅内和顺风沉积情况，并使用测量结果的质量平衡将每种配方产品处理方法与参考处理方法进行比较。风洞实验结果表明，配方产品混合罐产生的液滴大小与水和非离子表面活性剂“空白”参考相比有显著差异
空中喷雾漂移的风洞和现场评估...
摘要：研究了混合助剂和配方杀菌剂在空中施用条件下对喷雾雾化和田间移动的影响。进行了高速风洞测试，以确定所选处理方法产生的液滴大小。这些处理方法包括“空白”（水加非离子表面活性剂）以及另外五种含有配方杀菌剂的溶液，其中四种含有额外的助剂。风洞测试使用扁平扇形喷嘴和为田间试验选择的操作参数（喷雾压力、喷嘴方向和空速）测量液滴大小。然后在田间评估这些处理方法的幅内和顺风沉积情况，并使用测量结果的质量平衡将每种配方产品处理方法与参考处理方法进行比较。风洞实验结果表明，配方产品混合罐产生的液滴大小与水和非离子表面活性剂“空白”参考相比有显著差异