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从DNA序列分析揭示进化关系的图形方法
每个物种都有生存，生长和繁殖所需的所有生物学信息。此信息是在称为DNA的复杂分子结构中编码的。腺嘌呤，胞嘧啶，鸟嘌呤和胸腺素是使DNA序列的四个核苷酸。DNA链遗传密码取决于这些核苷酸的精确排列[1]。每年都会确定数百种新物种。NCBI当前管理35个数据库，总共3个数据库。60亿记录[2]。存在物种的起源需要鉴定同源序列，以及对DNA序列中相似性和差异的识别。由于DNA序列改变了进化，因此仅根据序列得出结论是一项挑战。探索DNA序列在基因组时代已经变得至关重要，以理解遗传数据，进化连接和功能基因组学的复杂性。在这里，高性能的计算机方法在巨大的基因组概念中的模式极为可能。这项工作使用图理论中的思想提出了一种独特的DNA序列分析方法，并通过K-均值聚类加强了结果。大规模DNA序列数据分析对于生物学家来说是高度挑战性的。已经提出了几种方法来描述DNA序列并从统计上检查其相似性。序列比对是一种通过使用序列中的核苷酸阶在基本核苷酸序列水平上比较基因组的方法。然而，由于子序列的重排，基于一致性的相似性措施在物种随着时间的流逝时会失去有效性。计算生物学家已经搜索了具有低温复杂性的无对齐技术，可以考虑单核苷酸的变化和子序列重排以评估序列相似性[3]。这些无对准的甲基苯丙胺取代了基于比对的策略，并构成了图形和数值过程[4-7]。图理论为表征，解释和理解生物学数据的详尽框架。这有助于识别新的分子机制，遗传联系和复杂的生物学过程。生物学上复杂的系统，例如基因调节网络，代谢途径和蛋白质相互作用的网络，以图形方式表示。这些例子有助于我们理解几种生物学成分之间的联系和相互作用。系统发育图结构用于了解
家族的百科全书A局部在细胞器中的DNA聚合酶：细菌的进化贡献，包括原始细节
DNA聚合酶以半辅助方式从脱氧核糖核苷酸合成DNA，并作为DNA复制和修复机械的核心。在真核细胞中，分别有2个含有基因组的细胞器，线粒体和质体，它们分别源自字母杆菌和蓝细菌。除了罕见的基因组占用线粒体和质体的病例外，两个细胞器必须由核编码的DNA poly蛋白酶提供，这些核编码的DNA poly将其定位并在其中进行维护以维持其基因组。由于有2个未解决的问题，细胞器DNA聚合酶的演变尚未完全理解。首先，在整个真核生物中尚未阐明细胞器DNA聚合酶的多样性。第二，目前尚不清楚最初在内共生细菌中使用的DNA聚合酶何时会导致线粒体和质体，因为已知的细胞器DNA聚合酶显示出与现有的alphaprototototototototototototototototeberacteria或cyanano bacteria相关的细胞器DNA聚合酶。在这项研究中，我们从不同的真核生物中鉴定出134个家族A DNA聚合酶序列，该序列被分类为10种新型类型，并探讨了它们的进化起源。实验室进一步检查了选定的DNA聚合酶的亚细胞局部定位。此处介绍的结果表明，细胞器DNA聚合酶的多样性已受到从系统发育范围宽细菌的多次转移poli基因的塑造，并且它们在真核生物中的发生还受到继发性质体质体性内孢子酶的影响。最后，我们提出的是，最后一个真核共同祖先可能拥有2种线粒体DNA聚合酶，POP，并且是原始线粒体DNA聚合酶I，RDXPOLA的直接后代的候选者，RDXPOLA，RDXPOLA在这项研究中已确定。
室内路径的多目标进化性人工电位
摘要：路径计划对于机器人技术至关重要，使机器人可以从其当前位置到目标位置找到无碰撞的路线。人造潜力领域（APF）方法利用有吸引力的排斥性领域来指导机器人朝目标，同时避免障碍物。但是，由于局部最小值，常规APF的排斥潜在方程可能会产生次优的结果。为了解决这个问题，引入了一种称为多目标进化性人工电位场（MOE-APF）的新颖方法。MOE-APF修改了排斥电势方程，并采用膜计算和遗传算法（GA）来优化一组新的APF参数。健身函数考虑了多个目标：路径长度，平滑度，成功率和安全性。与最新方法的比较称为膜进化性人工电位场（MEMEAPF）表明，MOE-APF显着提高了各种环境之间的路径质量，优化时间和成功率。MOE-APF的多功能性使其能够应对涉及非全面机器人，多个机器人，工业操纵器和动态障碍的路径规划挑战。
进化史影响了头足类动物中女性共生繁殖器官的微生物
抽象的许多雌鱿鱼和墨鱼具有共生生殖器官，称为辅助性nidamental腺体（ANG），该器是一个与病原体和结垢生物有关的细菌财团。虽然在多个头足动物家族中发现了ANG，但对这些ANG细菌共生体的全球微生物多样性知之甚少。我们使用16S rRNA基因社区分析来表征来自不同头足类物种的ANG微生物组，并评估宿主和共生系统发育之间的关系。从四个家族（超级订购：decapodiformes）的11种头足类动物的ANG微生物组被表征了7个地理位置。在所有物种中都发现了类载脑杆菌，γ死记菌和黄酮菌的细菌，但通过多个距离指标对扩增子序列变异的分析揭示了头足动物家族的Ang微生物组之间存在显着差异（加权/未加重/未加重/未加重的Unifrac unifrac，bray – bray – bray – ccurtis，p = 0.001），P = 0.001。尽管是从广泛不同的地理位置收集的，但sepiolidae（bobtail squid）的成员共享了许多细菌分类群，包括（〜50％）Opitutae（verrucomicrobia）和Ruegeria（ruegeria）和Ruegeria（Alphaproteobacteria）物种。此外，我们测试了系统生物的生物病，发现宿主系统发育距离与细菌群落差异之间存在正相关（Mantel测试r = 0.7）。这些数据表明，与类似细菌分类单元的不同共生体选择密切相关的sepiolids。总体而言，不同头足类物种的ANG具有不同的微生物组，因此为探索抗菌活性和其他功能作用提供了多样化的共生体群落。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。
在多个约束下降低互联网企业的碳排放的进化游戏分析
随着信息技术的快速发展，互联网企业已经出现，由于不断扩大的企业量表而引起了巨大的功耗，从而导致碳排放大量。此外，企业间企业对公众和其他企业的巨大影响使人们特别有必要注意减少碳排放的工作。为了探索碳中立性目标下互联网企业减少碳排放的发展路径和削弱，本文为互联网企业构建了一种进化游戏模型，以基于外部发展和可持续性开发的碳排放贸易市场，同时考虑从碳市场，财务机构，酒吧，限制碳市场，以进入碳排放贸易市场。该模型利用Python 3.8.2用于数值模拟的软件，旨在将互联网企业推向低碳开发。研究结果表明：（1）互联网企业的碳排放降低行为表现出重要的外部外部，当约束较弱或激励措施不明显时，减少碳排放的动机是不足的。（2）碳市场可以有效地促进互联网企业之间的碳排放减少，而进入碳市场的策略逐渐成为这些企业的首选选择。（3）多个限制，包括减排成本，不合规，政府补贴，融资成本，机会损失和声誉损失，可以迫使互联网企业朝着低碳发展迈进。
免疫・微生物学教室セミナー Evolutionary trajectory of ...
Ryo Morimoto，医学博士，博士莫里莫托（Morimoto）发展生物学系（BOEHM LAB），MAX PLANCK免疫生物学和表观遗传学研究所日期和时间：2024年1月24日，星期三，10：30-11：30地点：药学毕业生，医学院毕业生，从10：30：30：30：药房，来自四楼的药房，药学研究生院，语言：日语联系人：Hori Shohei（Ext。） 24820）摘要：针对病原体的人类自卫系统由两个主要的武器组成：先天和适应性免疫组织化学。 与先天抗原受体（AGR）识别模式识别的组合以及淋巴细胞表达的自适应AGR的预期模式对于建立我们精心策划的自卫以及保持体内平衡是必不可少的。 值得注意的是，这种复杂的系统仅在脊椎动物物种中建立，而大多数无脊椎动物物种仅取决于先天的免疫反应。 为了了解我们“现代”系统的进化紧急和轨迹，我想引入在无知的脊椎动物（hagfishes and Lampreys）中发现的替代自适应免疫学，这是一个与颚式脊椎动物（从鲨鱼到人类）5亿年前分离的小姐妹群体。 虽然它们的替代系统具有适应性免疫学的体液和细胞臂，但AGR的分子实体基于富含亮氨酸的重复模块。 与我们的V（d）J重组通过RAG1/2活性相反，AGRS的组装是通过基于胞苷脱氨酶（CDA）功能的一系列基因转换步骤来实现的。Ryo Morimoto，医学博士，博士莫里莫托（Morimoto）发展生物学系（BOEHM LAB），MAX PLANCK免疫生物学和表观遗传学研究所日期和时间：2024年1月24日，星期三，10：30-11：30地点：药学毕业生，医学院毕业生，从10：30：30：30：药房，来自四楼的药房，药学研究生院，语言：日语联系人：Hori Shohei（Ext。24820）摘要：针对病原体的人类自卫系统由两个主要的武器组成：先天和适应性免疫组织化学。与先天抗原受体（AGR）识别模式识别的组合以及淋巴细胞表达的自适应AGR的预期模式对于建立我们精心策划的自卫以及保持体内平衡是必不可少的。值得注意的是，这种复杂的系统仅在脊椎动物物种中建立，而大多数无脊椎动物物种仅取决于先天的免疫反应。为了了解我们“现代”系统的进化紧急和轨迹，我想引入在无知的脊椎动物（hagfishes and Lampreys）中发现的替代自适应免疫学，这是一个与颚式脊椎动物（从鲨鱼到人类）5亿年前分离的小姐妹群体。虽然它们的替代系统具有适应性免疫学的体液和细胞臂，但AGR的分子实体基于富含亮氨酸的重复模块。与我们的V（d）J重组通过RAG1/2活性相反，AGRS的组装是通过基于胞苷脱氨酶（CDA）功能的一系列基因转换步骤来实现的。
家族的百科全书A含有1个细胞器中的DNA聚合酶：细菌2的进化贡献，包括原始细节3 4
1塔苏乌巴大学生活与环境科学研究生院，日本8日9 2日本杜斯库巴大学生命与环境科学教师 Korea 14 5 Division of Invertebrate Zoology, American Museum of Natural History, New 15 York, USA 16 6 Research Center for Advanced Analysis, National Agriculture and Food 17 Research Organization, Tsukuba, Japan 18 7 RIKEN iTHEMS, Wako, Saitama, Japan 19 8 Graduate School of Agriculture, Kyoto University, Kyoto, Japan 20 9 Department of Biology and Ecology, Faculty of Science, University of Ostrava, 21捷克共和国奥斯特拉瓦22 10计算科学中心，日本杜斯库巴大学23 24 *信函的作者：marek.elias@osu.cz（M.E.），25
使用加固学习和进化优化的设备代码
新兴的计算技术，例如神经形态计算，概率计算和量子计算，越来越多地利用新颖的设备类型来实现新的计算功能或通过使其更快或更有效地提高现有功能。提出了各种各样的新型设备类型用于计算，包括回忆录，旋转器，磁性隧道连接，相位变化记忆，铁电器设备等。在这些设备的设计和操作中，通常有许多参数可供选择。对于特殊，可以使用可以从根本上改变其性质的不同材料来实施设备。此外，其他设备设计参数，例如在磁性隧道连接中的备忘录或旋转霍尔角中的层厚度，可能会对这些设备的性能产生巨大影响。
最简单的神经系统模型。 ii。进化优化
在这项工作中，我们建立在先前伴侣论文中介绍的原始神经系统的简单模型上。在此模型中，我们制定并解决了一个优化问题，旨在反映神经系统的进化优化过程。正式得出的预测包括神经活动的尖峰的出现（“尖峰”），对外部信号的感觉敏感性越来越敏感以及由于进化优化而导致神经系统功能的成本急剧降低。我们的工作意味着我们可能能够对神经系统的行为和特征做出一般预测，而与特定的分子机制或进化轨迹无关。它还强调了进化优化作为神经系统数学建模的关键原理的潜在实用性，并提供了该领域可能的分析推导示例。尽管以简单的模型为基础，但我们的发现提供了一种新颖的观点，从非平衡统计物理学与进化原理合并了理论框架。这种观点可以指导对神经网络的复杂性质进行更全面的询问。