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量子决策理论中的进化过程
近年来，人们对用量子力学语言来制定决策理论的可能性产生了浓厚的兴趣。在书籍 [ 1 – 4 ] 和评论文章 [ 5 – 8 ] 中可以找到大量关于此主题的参考资料。这种兴趣源于经典决策理论 [ 9 ] 无法遵循真实决策者的行为，因此需要开发其他方法。借助量子理论技术，人们有望更好地表征行为决策。有多种使用量子力学来解释意识效应的变体。本评论的目的不是描述现有的变体，因为这需要太多篇幅，可以在引用的文献 [ 1 – 8 ] 中找到，而是对作者及其同事提出的方法进行概述。这种方法被称为 [ 10 ] 量子决策理论 (QDT)。在本综述中，我们仅限于考虑量子决策理论，而不会涉及量子技术其他应用趋势，例如物理学、化学、生物学、经济学和金融学中的量子方法、量子信息处理、量子计算和量子博弈。显然，一篇综述无法合理地描述所有这些领域。尽管量子博弈论与决策理论有相似之处，但量子博弈的标准处理[11-15]与本综述中提出的量子决策理论的主要思想之间存在重要区别。在量子博弈论中，人们通常假设玩家是遵循量子规则的量子设备[16,17]。然而，在量子决策理论[10]的方法中，决策者不一定是量子设备，他们可以是真实的人。QDT 的数学类似于量子测量理论中的数学，其中观察者是经典人类，而观察到的过程则以量子定律为特征。在 QDT 中，量子理论是一种用于描述决策过程的技术语言。量子技术被证明是一种非常方便的工具，可以描述现实的人类决策过程，包括
（进化）变革之风：
这种二分法的问题和有害性在于，原核生物最初在细胞学上被定义为负面的。换句话说，原核生物缺乏真核细胞的这种或那种特征：甚至油滴或凝聚层都符合这种负面定义。原核生物-真核生物二分法的任何优点在于它有助于理解真核生物，而真核生物可能是通过“原核”阶段进化而来的。随着重复（作为教义问答），原核生物-真核生物二分法只会让微生物学家轻易接受他们对原核生物之间关系几乎一无所知的事实；他们甚至对这一事实——当今最大的挑战之一——感到迟钝，即他们丝毫不了解原核生物和真核生物之间的关系。细菌之间的关系问题归结为“如果它不是真核生物，而是原核生物”，而要了解原核生物，我们只需确定大肠杆菌与真核生物有何不同。这并不是对创造性思维的邀请，也不是统一的生物学原理。这种真核生物-原核生物二分法是原核微生物学与真核微生物学之间的一道障碍。这种对微生物学的短视观点不仅未能认识到微生物关系问题的重要性，而且未能认识到今天难以解决的问题明天可能并非如此。自 20 世纪 50 年代以来，分子序列就被用于确定进化关系，而 Zuckerkandl 和 Pauling 的开创性文章“分子作为进化历史的记录”在 1965 年最令人信服地阐述了这一观点（36）。然而，记录表明，微生物学——最需要的生物科学——实际上对这些方法的意义和潜力视而不见。然而，在 20 世纪 70 年代末，情况发生了巨大变化。rRNA 序列已被证明是原核生物系统发育的关键（例如 8）。尽管原核生物在细胞和生理水平上没有提供可靠的系统发育排序特征，但它们的 rRNA 足以做到这一点。到 20 世纪 80 年代初，随着基于 rRNA 的原核生物系统发育开始出现，微生物学家开始（尽管非常缓慢地）重新意识到了解微生物系统发育的重要性。将所有原核生物视为同一种类的愚蠢做法，在古细菌（最初称为古细菌）的发现中得到了戏剧性的揭示。古细菌是一类完全出乎意料的原核生物，如果真要说有什么不同的话，那就是它与真核生物（真核生物）的关系比与其他原核生物（真正的）细菌（11、13、32、34）的关系更密切。即便如此，真核生物的力量——
人工智能生态系统的进化动力学
摘要。我们分析了共同参与人工智能 (AI) 的企业和机构的部门和国家系统。除了将 AI 作为通用技术或其特定应用领域的分析之外，我们还借鉴了部门系统的进化分析，并询问“谁在做什么？”在 AI 中。我们提供连接 AI 开发者、制造商和用户的复杂相互依赖模式的细粒度视图。我们区分了 AI 支持、AI 生产和 AI 消费，并分析了企业和社区之间新兴的共同专业化模式。我们发现，人工智能的供应以少数几家大型科技公司为主导，这些公司对人工智能的下游应用（例如搜索、支付、社交媒体）支撑了人工智能最近的大部分进展，同时也提供了必要的上游计算能力（云和边缘）。这些公司在人工智能研究领域主导着顶尖学术机构，进一步巩固了它们的地位。我们发现，只有少数能够数字化和获取高质量数据的公司采用了人工智能，并从中受益。我们考虑了人工智能行业在三个主要地区（中国、美国和欧盟）的不同发展情况，并注意到少数公司正在构建全球人工智能生态系统。我们的贡献是以人工智能为例展示进化思维的演变：我们展示了从国家/部门系统到三螺旋/创新生态系统和数字平台的转变。我们得出了如此广泛的进化理论对理论和实践的影响。
进化生物学家的生物信息学
本独立的教科书涵盖了进化生物学中序列分析的基本方面，包括序列比对，系统发育重建和融合模拟。它通过一系列超过400个计算机问题来解决这些方面，从基础到研究级别，再到完成学习。学生在科学数十年的相同计算环境中解决了问题 - UNIX命令行。这在PC的所有三个主要操作系统上都可用：Microsoft Windows，Mac-OSX和Linux。要使用此功能强大的系统学习，学生通过应用通用工具，生物信息学软件以及专门为本课程编写的40多个程序来分析样本序列数据。包括所有问题的解决方案，这本书是自学的理想之选。问题分为以引言和新概念和程序列表为首的部分。通过使用实用计算来探索进化概念和序列数据，该书使读者能够解决自己的计算问题。
肠道特异性非炎性T淋巴细胞与慢性厌食性神经和宪法薄度的关联
摘要：有人提出，在无氧环境中，最后一个普遍的共同祖先（LUCA）在高温19次下进化，类似于深海通风口和火山斜坡上的环境。20因此，自发性DNA衰变（例如碱基损失和胞嘧啶脱氨酸）是影响卢卡基因组完整性的主要因素21。宇宙辐射是由于弱地球磁场和烷基化的22种代谢自由基所引起的，添加了这些威胁。在这里，我们提出，古代生活形式只有两种不同的23种修复机制：多功能的肾上腺素/肾上腺素（AP）核酸内核酸内核酸内核酸酶，以应对AP位点和24个脱氨基残基，以及酶催化紫外线和烷基化损害的直接逆转。在某些古细菌中，尿素-DNA N-糖基酶的缺失以及AP核酸内切酶的存在，即26可以切割含尿嘧啶的DNA，这表明AP内核酸内核酸酶引起的核苷酸切口修复27（NIR）途径27（NIR）途径从分别从Glycosylase介导的碱基降低层独立于Glycosypiend介导的碱基上的远程摄取。nir可能是28个遗物，出现在早期的嗜热祖先中，以抵消自发的DNA损伤。我们 - 29提出，地球大气中的氧气水平升高〜2 ga触发了狭窄的AP核酸内切酶和DNA糖基酶的狭窄狭窄，以有效地应对氧化量扩大的氧化31碱基损伤和复杂的DNA病变。32
替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
degronmd：利用靶向蛋白质的降解，突变和药物反应的进化和结构特征
靶向蛋白质的降解是一种新兴而有希望的治疗方法。降解的特异性和细胞稳态的维持是由E3泛素连接酶和脱脂信号（称为Degrons）之间的相互作用确定的。人类基因组编码超过600个E3连接酶；但是，到目前为止，仅确定了少数目标的DEGRON实例。在这项研究中，我们引入了DeGronmd，这是一个开放知识库，旨在研究DEGRON，它们相关的功能障碍事件和药物反应。我们驱逐出来，degrons在进化上是保守的，并且倾向于在蛋白质翻译修饰部位附近发生，尤其是在无序结构和较高溶剂可访问性的区域。通过模式识别和机器学习技术，我们构建了跨人类蛋白质组的降解景观，产生了超过18,000个新的脱脂剂，用于靶向蛋白质降解。此外，DEGRON的功能障碍会破坏降解过程，并导致蛋白质的异常积累。此过程与各种类型的人类癌症有关。基于由体细胞突变引起的估计表型变化，我们从系统地进行了量化并评估突变对pan-Canters degron功能的影响；这些结果有助于建立有关人类降解的全球突变图，其中包括89,318个可起作用的突变，这些突变可能引起降解和破坏蛋白质降解途径的功能障碍。多组合综合分析揭示了与功能性脱粒突变相关的400多个耐药性事件。degronmd，可在https://bioinfo.uth.edu/degronmd上访问，是探索生物学机制，推断蛋白质降解以及在Degron上的药物发现和设计的有用资源。
认知和大脑的进化全球神经科学...
大脑发育的进化基础代表出发点。它深入研究了进化史的深处，揭示了塑造人脑的复杂旅程。比较神经解剖学和系统发育提供了我们绘制认知进化肖像的画布。它考虑了雕刻人类大脑建筑的遗传和表观遗传学的约束。这些见解是进化全球神经科学所占据的基础。寻求解锁人脑的神秘复杂性，进化的全球神经科学是超越学科边界的变革性范式。这个广阔的领域探讨了我们的进化遗产与当代挑战在认知，脑健康和神经技术的不断发展的景观之间的深刻相互作用。认知，即人类生存的典型标志，几乎引起了我们的注意。它审问了跨时期认知的依赖价值，从而破译了其在生存和繁荣中的作用。然而，在这个快速的社会转变时代，“进化不匹配”的概念浮出水面。它探讨了这种不匹配是如何构成脑部疾病迅速发展的流行的基础，这突显了对解决认知健康的新范式的迫切需求。本文阐明了现代性脑部疾病的严峻景观。阿尔茨海默氏病和自闭症谱系障碍是吞噬我们的进化难题的典型典范。从遗传倾向到环境影响，它构成了这些疾病的多方面起源，始终注意到进化论
引用Britton，S。和Davidowitz，G。（2023）。黑色素可塑性在热可变环境中的适应性作用。进化生物杂志
利益冲突作者宣布没有利益冲突。作者贡献SB和GD为论文开发了思想和概念。SB进行了实验，数据分析并领导论文的撰写。两位作者都为草稿做出了巨大贡献，并获得了发表的最终批准。致谢我们感谢同事，尤其是Natasha Tigreros博士的评论和讨论，改善了该项目的方向。我们感谢亚利桑那大学的毕业生和专业学生会项目资助。数据可访问性数据和软件代码可在Dryad上找到：doi：10.5061/dryad.b8gtht7j6