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意识，进化和自组织的大脑
日记和新闻通讯在CIIS @ ciis的日记和新闻通讯带给您免费的公开访问。已被Digital Commons @ CII的授权编辑纳入有意识进化杂志。有关更多信息，请联系ksundin@ciis.edu。
现实世界治疗策略的演变
Paul Cottu、Bruno Coudert、David Perol、Anne Doly、Julien Manson 等人。接受人类表皮生长因子受体 2 靶向治疗的 20,000 多名乳腺癌女性在现实世界中的治疗策略演变：来自法国个性化报销模型数据库的结果（2011-2018 年）。《欧洲癌症杂志》，2020 年，141，第 209-217 页。�10.1016/j.ejca.2020.10.012�。�hal-03493774�
研究公园的历史及其发展为...
总的来说，从研究公园到创新区的转变反映了向更具动态和包容的方法转变，以促进创新和经济发展。随着技术人才变得更加至关重要，公司实现了在大学研究公园建立试点设施，这使他们对STEM学生和其他备受追捧的人才的知名度提高了，成为招募途径。拥有住房，育儿和娱乐活动的强大创新区，使大学城市更加“粘”，以使最近的毕业生留在该地区。简而言之，创新区提供了推动协作，企业家精神和知识转移所需的基础设施，环境和支持生态系统，重点是创建可持续和充满活力的社区。
医疗保健中物理化学的演变
摘要近年来，物理化学和医疗保健的交集引起了人们的重大关注，这是由于其革新医学诊断，治疗和药物开发的潜力。这项研究进行了文献计量分析，以探索该跨学科领域的研究趋势，协作网络和关键主题发展。从1990年到2024年的出版物是从科学网络中检索出的，重点介绍了期刊文章，书籍章节和会议论文。使用Vosviewer和Biblioshiny分析数据集，以识别各个国家 /地区的关键模式，主要贡献者和协作网络。这些发现为科学产出，著名的研究主题的增长以及全球合作在推进物理化学在医疗保健中的应用中的作用提供了宝贵的见解。这项研究为未来的研究方向提供了路线图，并突出了这个不断发展的领域的新兴领域。
系统学，生物地理学和萨哈罗的演变 -
路易斯·马查多（Luis Machado），丹尼尔·萨尔维（Daniele Salvi），D。James，JOSE，分子电话和进化，2021，155，pp.110.1016/j.ympev.2020.106969。03449476
对强化学习进化的评论
摘要 - 强化学习（RL）已成为人工智能（AI）和自我足够结构的迅速发展的领域，彻底改变了机器分析和进行选择的方式。在过去的几年中，RL显着提高了更复杂的算法和方法，这些算法和方法解决了越来越复杂的实际世界问题。这一进展是通过使用计算能力的增强，大数据集的可用性以及改进机器获得策略的驱动来驱动的，可以使RL解决从机器人技术和自动驾驶系统到医疗保健和财务的广泛行业的挑战。RL的效果在优化不确定和动态环境中优化选择制定程序的能力方面显而易见。通过从与环境的互动中了解，RL代理可以做出最大化冗长的时间奖励，适应转换情况并随着时间的推移增强的决策。这种适应性使RL在传统方法短暂落后，尤其是在复杂的，过度的空间和安排后的言论中的情况下成为宝贵的工具。本评论旨在提供有关当前RL国家的根本信息，强调其跨学科贡献以及它如何塑造AI和自主技术的命运。它讨论了RL如何影响机器人技术，自然语言处理和娱乐的改进，同时探索其部署的道德和实践要求的情况。此外，它研究了众多领域的主要研究，这些研究促成了RL的发展。
超越时间演化的决定论
物理学家们开始越来越认真地考虑非局部、全局、非时间、逆因果或以其他方式超出传统时间演化范式的定律的可能性。然而，当今使用的许多决定论定义仍然以向前的时间演化图景为前提，这显然不适合现代物理学中各种各样的研究计划。随着物理学开始超越时间演化范式，是否仍然有一个有意义的决定论概念需要恢复，作为世界的形而上学属性？在本文中，我们认为有：我们提出了一种不依赖于时间演化图景的思考决定论的方式，并探讨了这种概括对决定论和机会哲学的一些影响。我们在第一部分开始讨论决定论的一些现有定义。在回顾了拉普拉斯定义的一些缺陷之后，我们评估了该概念的几种现有概括。特别是，我们注意到，尽管在研究时空理论时使用的“基于区域”的公式确实避免在定义中构建时间方向，但这种模型理论公式要求我们将决定论纯粹视为给定理论的技术特征，而不是世界的假定形而上学特征。因此，我们认为仍然需要了解在后时间演化范式中，什么样的形而上学图景可以取代时间导向的拉普拉斯决定论概念。在第 3 节中，我们使用基于约束的框架以模态形式提供几种新的决定论定义，区分强、弱和非局域整体决定论，并表明这些定义成功地适应了时间演化范式之外的一系列情况。然后在第 4 节中，我们讨论了这些广义决定论概念的一些有趣后果。在第 5 节中，我们表明这种方法为围绕客观机会性质的长期争论提供了新的见解，因为它表明，在一个满足整体决定论的世界中，可能会发生一些从局部角度来看似乎是概率性的事件，但这些事件并不需要我们从外部角度调用“客观机会”。最后，在第 6 节中，我们讨论了整体决定论与其他几个相关研究计划的关系。
癌症进化的新兴课题
癌症源于一个进化过程，其中体细胞突变在不同细胞群体中积累。1 过去十年中，这一理论得到了肿瘤高通量测序研究的证实，2 表明肿瘤不是均质的，而是由具有不同体细胞突变集的克隆组成。这种肿瘤内异质性现象是复发和耐药的主要原因。3 转移，即将肿瘤细胞迁移到不同于原发肿瘤的解剖位置，是癌症死亡的主要原因。4 因此，肿瘤的生命史是细胞分裂、细胞突变和细胞迁移为特征的进化过程的最终产物。新兴的癌症系统发育学领域从进化的角度来看待癌症，并采用系统发育技术重建、分析和比较肿瘤的生命史。 5 本观点将讨论（i）从测序数据重建癌症系统发生的计算方法、（ii）识别常见的进化模式和轨迹，以及（iii）癌症治疗的新进展。
集群学习辅助定向进化
其中 x 是序列，f(x) 是未知的序列到适应度图。DE 是一种黑盒优化问题，它按顺序查询序列进行实验筛选。贪婪搜索能够有效地用最少的实验找到改进的序列，但由于适应度景观中普遍存在的上位性，它通常仅限于探索局部最优 2 – 4 。另一方面，通过多位点饱和诱变进行随机探索不可避免地会产生庞大的组合文库，这往往会超出筛选能力 5 。一种以最小的实验负担搜索上位性景观的有效策略是十分可取的。过去十年，生物数据的机器学习 (ML)（包括深度学习，DL）算法得到了快速发展 6 – 10 。监督模型可以学习蛋白质与适应度之间的关系，并提供酶活性和选择性3、蛋白质热稳定性11、蛋白质折叠能12、13、蛋白质溶解度14、蛋白质-配体结合亲和力15和蛋白质-蛋白质结合亲和力16的定量预测。由于获取监督标签的成本高昂，自监督蛋白质嵌入已成为蛋白质建模的重要范例。通过对自然进化产生的大量未标记序列数据进行训练，自监督蛋白质嵌入可以捕获序列中大量潜在的生物信息，并将信息传递给下游的监督任务17、18。许多模型架构（如变分