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如何：在 MCIR 中生成和检索报告
此报告会生成一份患者姓名、出生日期、最近一次疫苗接种日期以及当前应接种或已过期的疫苗的列表。此报告中的患者在上次到您所在机构/诊所的免疫接种就诊时接种了一剂或多剂疫苗，但患者并未接种 ACIP 推荐的所有疫苗。
计划、参加、生成：规划序列到...
我们研究了使用注意力机制将规划机制集成到序列到序列模型中。我们开发了一个模型，该模型可以在计算输入和输出序列之间的对齐时提前规划未来，构建一个拟议未来对齐矩阵和一个承诺向量，该承诺向量决定是否遵循或重新计算计划。该机制的灵感来自最近提出的强化学习战略性专注读者和作家 (STRAW) 模型。我们提出的模型是端到端可训练的，主要使用可微分操作。我们表明，它在 WMT'15 的字符级翻译任务、查找图的欧拉电路的算法任务以及从文本生成问题方面的表现优于强大的基线。我们的分析表明，该模型计算出定性的直观对齐，比基线收敛得更快，并且以更少的参数实现了卓越的性能。
基于 CRISPR 的基因驱动产生超级
对19个反式杂合雌性杂交后代进行了评估，结果发现遗传偏向性为54.8% [95% CI：51.6% – 57.9%]（β=0.19±0.07，z=2.75，p=0.006）（图2d，补充数据3）。在分析vasa-Cas9转基因的遗传时，我们没有发现该转基因存在遗传偏向的证据（雄性：53.7% [95% CI：47.7% – 59.5%]；雌性：50.2% [95% CI：46.9% – 53.5%]）。总之，我们似乎只在分裂驱动在 m-to-m 条件下归巢时观察到轻微的遗传偏差，而在 M-to-m 条件下则没有，这表明当归巢发生在局部序列略有差异的染色体之间时，该基因座的归巢可能会受到损害。此外，由于归巢过程似乎可能发生在非常低的水平上（图 2d），归巢事件也可能发生在 M-to-m 条件下，尽管样本量较小，并且
工程回试产生与基因组无关的蛋白质...
抽象的DNA-蛋白质相互作用是无数天然和合成基因网络的核心组成部分。尽管有潜在的新设计空间，但由于控制特定的DNA片段（包括蛋白质结合序列），DNA-蛋白相互作用在体内仍然没有被体内plaper绕。在这里，我们设计了探针，原核生物的重新元素，以细胞内生成基因组独立的可编程小型DNA，以用于序列特异性蛋白质结合。使用重编程的后衍生的DNA用于变构转录因子，我们证明了合成基因网络的动态调节以及自动反馈电路的构建，以进行信号放大，适应和记忆。此外，我们开发了一种新的刺激反应性分子“诱饵和猎物”，从而使蛋白质亚细胞定位的模块化，快速和翻译后控制能力。这项工作大大扩展了DNA-蛋白质相互作用的可能应用领域，为合成生物学的技术进步奠定了基础。
炼油者：一个自动化框架生成任务...
ab s tr a ct。 p a r c e ll a t i o n s e d i n r e s t i ng -s t a t e t e f m ri（r s -f m ri） f un c t i o n a l d i ff e r e n c e s an nd t h e d o w n s t r e am t a s k。I n t h i s p a p e r , w e i n t r o du c e R e f i n e N e t , a B a y e s i a n - i n s p i r e d d ee p n e t w o r k a r c h i t e c t u r e t h a t a d j u s t s r e g i o n b o und a r i e s b a s e d o n i nd i v i du a l f Un c t i o n a l c o nn e c t i v i ty p r o f il e s。R e f i n e N e t u s e s a n i t e r a t i v e v o x e l r e a ss i gn m e n t p r o c e du r e t h a t c o n s i d e r s n e i ghb o r h oo d i n f o r ma t i o n w h il e b a l a n c i ng t e m p o r a l c o h e r e n c e o f t h e r e f i n e d p a r c e ll a t i o n。W e v a li d a t e R e f i n e N e t o n r s - f M RI d a t a f r o m t h r ee d i ff e r e n t d a t a s e t s , e a c h o n e g e a r e d t o w a r d s a d i ff e r e n t p r e d i c t i v e t a s k : ( 1 ) c o gn i t i v e f l u i d i n t e lli g e n c e p r e d i c t i o n u s i ng t h e H C P d a t a s e t ( r e g r e ss i o n ) , ( 2 ) a u t i s m v e r s u s c o n t r o l d i a gn o s i s u s i ng t h e A B I D E II d a t a s e t ( c l a ss i f i c a t i o n ) , a nd ( 3 ) l a ngu a g e l o c a li z a t i o n u s i ng a n r s - f M RI b r a i n t u m o r d a t a s e t ( s e g m e n t a t i o n ) .W e d e m o n s t r a t e t h a t R e f i n e N e t i m - p r o v e s t h e p e r f o r ma n c e o f e xi s t i ng d ee p n e t w o r k s f r o m t h e li t e r a t u r e o n e a c h o f t h e s e t a s k s .W e a l s o s h o w t h a t R e f i n e N e t p r o du c e s a n a t o m i c a ll y m e a n i ng f u l s ub j e c t - l e v e l p a r c e ll a t i o n s w i t h h i gh e r t e m p o r a l c o h e r e n c e .
放大光化学的放大光化学
摘要：已经开发了基于诱导多能干细胞（IPSC）衍生的运动神经元（MN）的大量体外模型，以研究运动神经元疾病（MNDS）选择性MN变性的潜在原因。例如，球体是简单的3D模型，具有大量生成的潜力，可以在不同的测定中使用。在这项研究中，我们生成了MN球体，并开发了一种工作流以分析它们。开始，通过开发管道来获得其大小和形状的测量，可以实现球体的形态学填充。接下来，我们分别通过QPCR和组织清除样品的免疫细胞化学来确认不同Mn标记在转录本和蛋白质水平上的表达。最后，我们评估了Mn球体使用微电极阵列方法以动作电位和突发形式显示功能活动的能力。尽管大多数细胞都表现出MN身份，但我们还表征了其他细胞类型的存在，即中间神经元和少突胶质细胞，它们与MN共享相同的神经祖细胞池。总而言之，我们成功地开发了一种MN 3D模型，并优化了可以应用其形态学，基因表达，蛋白质和功能性培养的工作流，随着时间的流逝。
数据增强管道生成合成...
由于隐私问题和医学成像领域中公开可用的标记数据集的摘要，我们提出了图像生成管道，以合成具有相应地面真实标签的3D超声心动图图像，以减轻数据收集的需求，并需要对艰苦的和错误的人类标记，以实现深入学习（DL）的图像的艰苦和错误的人类标记。所提出的方法利用心脏的详细解剖分段作为地面真实标签来源。此初始数据集与由真实3D超声心动图图像组成的第二个数据集结合使用，以训练生成的对抗网络（GAN），以合成现实的3D心血管超声图像与地面真相标签配对。为了生成合成3D数据集，训练有素的GAN使用计算机断层扫描（CT）的高分辨率解剖模型作为输入。对合成图像的定性分析表明，心脏的主要结构被很好地描述，并紧随从解剖模型中获得的标记。为了评估这些合成图像在DL任务中的可用性，对分割算法进行了培训，可以描绘左心室，左心房和心肌。对由合成图像训练的模型给出的3D分割的定量分析
可选的，基于质粒的系统，用于生成CRISPR/ ... div>
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2020年10月29日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.10.09.333641 doi：Biorxiv Preprint