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izhikevich的神经元小网络中的参数和耦合估计
如今，实验技术使科学家可以访问大量数据。为了从生成这些数据的复杂系统中获取可靠的信息，需要适当的分析工具。卡尔曼滤波器是一种经常使用的技术，可以推断出系统的模型，即从不确定观察结果中的模型参数。最近证明，卡尔曼过滤器的无味卡尔曼过滤器（UKF）的实现，能够推断一组耦合混乱振荡器的连通性。在这项工作中，我们测试UKF是否还可以重建一小组耦合神经元的连通性，而它们的链接是电气突触或化学突触。特别是我们认为Izhikevich神经元，并旨在推断哪些神经元相互影响，将模拟的尖峰列车视为UKF使用的实验观察结果。首先，我们验证UKF是否可以恢复单个神经元的参数，即使参数随时间变化。第二，我们分析了小型神经集合，并证明UKF允许推断神经元之间的连通性，即使是为了异构，有指导性和时间发展的网络。我们的结果表明，在这个非线性耦合系统中，可以进行时间有关的参数和耦合估计。
运动分析：现状，应用于...
物体轨迹背后的含义与其状态密不可分。物体的状态可以指物体的类型，例如叉车或工人，或物体的某个属性，例如满载或空载的卡车。一方面，了解哪种类型的物体会追踪某个轨迹，可以推断其运动背后的含义。例如，知道卡车从制造厂开到仓库可以帮助我们推断它装有成品。另一方面，轨迹本身可用于推断物体的状态。例如，访问食堂或厕所的物体的轨迹可以推断为人类。利用轨迹和状态的一类问题的一个很好的例子是那些需要行为分析的问题（有关概述，请参阅 Lei [ 138 ]）。
单个...
癌症被称为异质疾病。为了了解癌症的肿瘤异质性，需要推断癌症驱动基因（CDG）。 但是，现有的计算方法已经确定了许多常见的CDG。 探索癌症研究的主要挑战是推断癌症亚型特异性驱动基因（CSDG），该基因为诊断，治疗和预后提供了指导。 Single-Cell RNA-Sequencing（SCRNA-SEQ）技术的显着进步已为在单个细胞水平上研究人类癌症的新可能性开辟了新的可能性。 在这项研究中，我们开发了一种新颖的无概念方法CSDGI（癌症亚型特异性驱动基因推断），该方法应用了由低级别残留神经网络组成的编码器 - 模型框架，以推断与单细胞水平上潜在癌症亚型相对应的驱动基因。 为推断CSDG，我们将CSDGI应用于肿瘤单细胞转录组学数据。 为了在驱动基因推断之前过滤重新启动基因，我们执行差异表达基因（DEGS）。 实验结果表明，CSDGI有效地推断为癌症亚型特异性的驱动基因。 功能和疾病富集分析表明，这些推断的CSDG表明了关键的生物学过程和疾病途径。 CSDGI是探索癌症亚型水平上癌症驱动基因的第一种方法。 我们认为，了解细胞转化驱动肿瘤的机制可能是一种有用的方法。癌症驱动基因（CDG）。但是，现有的计算方法已经确定了许多常见的CDG。探索癌症研究的主要挑战是推断癌症亚型特异性驱动基因（CSDG），该基因为诊断，治疗和预后提供了指导。Single-Cell RNA-Sequencing（SCRNA-SEQ）技术的显着进步已为在单个细胞水平上研究人类癌症的新可能性开辟了新的可能性。在这项研究中，我们开发了一种新颖的无概念方法CSDGI（癌症亚型特异性驱动基因推断），该方法应用了由低级别残留神经网络组成的编码器 - 模型框架，以推断与单细胞水平上潜在癌症亚型相对应的驱动基因。为推断CSDG，我们将CSDGI应用于肿瘤单细胞转录组学数据。为了在驱动基因推断之前过滤重新启动基因，我们执行差异表达基因（DEGS）。实验结果表明，CSDGI有效地推断为癌症亚型特异性的驱动基因。功能和疾病富集分析表明，这些推断的CSDG表明了关键的生物学过程和疾病途径。CSDGI是探索癌症亚型水平上癌症驱动基因的第一种方法。我们认为，了解细胞转化驱动肿瘤的机制可能是一种有用的方法。
有关数据协调，连通性和AI药物发现模型的新观点
生物学的核心是一个复杂的系统。复杂的系统是由彼此相互作用和以多种方式相互作用的组件组成的。这些相互作用使研究组件和隔离很难通过仅检查其组成元素来推断系统的整体行为（例如，试图通过研究单个神经元来推断大脑网络活动）来推断系统的行为。这些相互作用引起了出现，其中复杂系统的性质通常与其组成部分的特性大不相同（例如，蛋白质可能仅具有不同的行为，而不是在细胞中特定功能中的复合物中具有不同的行为）。规模的概念和解决该规模所需的各种模型对于理解为什么难以预测生物学的原因至关重要。它需要新的模型，数据和思维方式，从构成部分的较低尺度转移到系统的较高尺度。
具有多个标记元素的 Grover 算法。
2. 现在考虑一个改进的方案。为此，假设我们也可以有效地对整数 k 应用受控 U (2 k ) ≡ CU k 运算。a) 我们首先将 CU n − 1 应用于 | + ⟩| φ ⟩ 。我们可以推断哪些信息？我们必须进行哪些测量（我们对第一个量子位再次进行测量）？b) 在下一步中，我们应用 CU n − 2 ，知道步骤 a) 的结果。我们可以推断哪些信息？我们必须进行哪些测量？将测量改写为单位旋转，然后在 |±⟩ 基础上进行测量。c) 迭代前面的步骤，描述一个程序（电路）以准确获得 | φ ⟩。我们必须评估受控 U (2 k ) 多少次？（注意：此过程称为量子相位估计。）
机器学习揭示了生产宿主链霉菌Albidoflavus
链霉菌Albidoflavus是一种流行且遗传上的平台菌株，用于通过异源生物合成基因簇（BGC）的表达进行自然产物发现和生产。然而，其转录调节网络（TRN）及其对继发代谢的影响尚不清楚。在这里，我们通过将独立的组件分析应用于来自内部和公共资源的218个高质量RNA-SEQ转录组的纲要，通过将独立的组件分析应用于88个独特的增长条件，来表征其TRN。我们获得了78个独立调制的基因集（imodulons），这些基因（imodulons）在定量地描述了跨不同条件的TRN及其活性状态。Through analyses of condition-dependent TRN activity states, we (i) describe how the TRN adapts to different growth conditions, (ii) conduct a cross-species iModulon comparison, uncovering shared features and unique characteristics of the TRN across lineages, (iii) detail the transcriptional activation of several endogenous BGCs, including surugamide, minimycin and paulomycin, and (iv) infer potential functions of 40% albidoflavus基因组中未表征的基因。我们的发现提供了对Albidoflavus的TRN的全面和定量的理解，为进一步的探索和实验验证提供了知识库。
基于人工智能的老年性黄斑变性结构功能相关性
摘要 灵敏且稳健的视网膜功能结果测量对于老年性黄斑变性 (AMD) 的临床试验至关重要。最近的一项发展是实施人工智能 (AI)，根据多模态成像的结果推断心理物理检查的结果。我们对 PubMed 和 Web of Science 等中引用的当前文献进行了审查，关键词为“人工智能”和“机器学习”，结合“视野测量”、“最佳矫正视力 (BCVA)”、“视网膜功能”和“老年性黄斑变性”。到目前为止，基于 AI 的结构功能相关性已被用于推断常规视野、眼底控制视野和视网膜电图数据，以及 BCVA 和患者报告结果测量 (PROM)。在新生血管性 AMD 中，BCVA 推断（以下称为推断 BCVA）可以估计 BCVA 结果，其均方根误差约为 7 – 11 个字母，与实际视力评估的准确性相当。此外，基于 AI 的结构功能相关性可以成功推断眼底控制视野 (FCP) 结果，包括中间视觉以及暗适应 (DA) 青色和红色测试（以下称为推断灵敏度）。可以通过添加简短的 FCP 检查来增强推断灵敏度的准确性，并且对于中间视觉、DA 青色和 DA 红色测试，平均绝对误差 (MAE) 可达到 ~3 – 5 dB。基于多模态成像的推断 BCVA 和推断视网膜灵敏度可被视为未来介入临床试验的准功能替代终点。