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2025.01.31.635872.full.pdf
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635936 doi：Biorxiv Preprint
推进个性化联合学习：使用AI的综合方法来增强隐私和自定义
摘要 - 在数据驱动的决策时代，提供个性化体验的同时保留隐私已变得至关重要。个性化联合学习（PFL）通过分散学习过程来提供一个有希望的框架，从而确保数据隐私并减少对集中数据存储库的依赖。然而，PFL中先进的人工intel-ligence（AI）技术的整合仍然没有被忽视。本文提出了一种新颖的方法，该方法通过替代AI方法来增强PFL，包括自适应优化，转移学习和差异隐私。我们提出了一个模型，该模型不仅可以提高单个客户端模型的性能，还可以确保跨异构网络的强大保护隐私机制和有效的资源利用。与常规联合学习模型相比，经验结果表明，模型准确性和个性化以及严格的隐私依从性的显着改善。这项工作为真正个性化和隐私意识的AI系统的新时代铺平了道路，对需要遵守严格的数据保护法规的行业产生了重大影响。索引术语 - 个人化联合学习，隐私，联邦学习
整合基因组学凸显了针对胆囊癌肿瘤微环境的创新疗法的机会
Stephanie Roessler、Julien Edeline、Peter Schirmacher、Cédric Coulouarn。整合基因组学强调了针对胆囊癌肿瘤微环境的创新疗法的机会。《肝脏病学杂志》，2021 年，74 (5)，第 1018-1020 页。�10.1016/j.jhep.2020.12.024�。�hal-03156698�
综合分类学和系统发育学...
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
Sharmin等人的线粒体由驱动蛋白3 ...
图3（a）：针对HMPV（PDB ID：5WB0）的抗病毒化合物和对照的分子动力学仿真结果（2000 ns）。模拟图表示平均（a）RMSD和（b）RMSF值，表明结构稳定性和灵活性。模拟图显示（D）SASA，（E）氢键形成和（F）结合自由能，说明了相互作用强度和分子暴露。循环（c）循环（rog）值的平均（c）半径被注释以突出结合的紧凑性。在测试的化合物中，Remdesivir展示了最稳定，最有效的结合，由低RMSD，高氢键和强结合自由能的支持。
综合遗传学和基因组学学士学位 | Temple Bulletin
1 本课程与 BIOL 2207 共同必修。2 只需选择其中一门课程（BIOL 3204、BIOL 3324 或 BIOL 4375）即可满足专业要求。如果选修了该组中的其他课程，则可用于满足高级选修课的要求。3 最多一 (1) 门选修课（3-4 学年）可由以下课程中选择的同源选修课代替：MATH 1042/MATH 1942；或 MATH 2043/MATH 2943（但只能选择其中一门数学课程，并且仅当使用 MATH 1044 满足专业中的第二门数学课程要求时，MATH 1042/MATH 1942 才可计算）；或 PHYS 2511 和 PHYS 3511。4 学生可以通过完成总共 6 个学分的研究来完成一门高级选修课。最多 3 个学分可以来自初级研究课程 BIOL 3082，其余 3 个学分必须来自高级（4000+）研究课程。如果愿意，学生也可以使用高级研究课程的两个学期完成所有 6 个学分。请咨询您的部门顾问以确定哪些课程合适。完成后，学生必须寻求 CST 顾问的批准，以获得一门高级选修课学分豁免。5 请注意，CIS 中的一些高级选修课选择需要您可能需要计划的其他先决条件。如果您正在考虑选择 CIS 的选修课，请咨询 CST 顾问。
综合案例体验：体育商业
o Winfree, J.、Rosentraub, MS、Mills, BM 和 Zondlak, MP (2019)。体育财务和管理：房地产、媒体和新体育业务。劳特利奇。 o Conrad, M. (2017)。体育业务：场外、办公室和新闻中。劳特利奇。 o Rosner, S. 和 Shropshire, KL (2011)。体育业务。Jones & Bartlett Learning。 课程描述和目标您在 Kelley 经历中已经取得了长足的进步。您现在正在完成最后的核心课程序列。要完成这一重要的里程碑，您需要通过顶点体验展示对前八门核心课程的综合知识。这次体验的目的和本课程的重点是让您整合从部分/所有学科学到的知识，有效地与团队合作，并向面临现实世界挑战的实体创建高管级别的建议。这也是反思和庆祝的机会。具体来说，您可以选择专攻三个主题集中的其中一个。本课程定位于体育商业背景，即我们希望您将从 Kelley Direct 学到的大部分核心课程知识应用于体育商业相关主题。本课程将探讨以下主题：体育中的机会识别、体育中的媒体和知识产权、体育经济学、体育企业估值、体育商业模式、演示
Pathofact 2.0：一种用于预测宏基因组中抗菌抗性基因，毒力因子，毒素和生物合成基因簇的综合管道
摘要摘要：抗菌抗性基因（ARGS）和毒力因子（VFS）是围绕药物抗药性感染的全球健康危机的核心因素。Pathofact是2021年引入的生物信息学管道，从元基因组数据中提供了对ARGS，VFS和细菌毒素的见解。但是，生物信息学的最新进展突出了对Pathofact的更新版本的需求。我们引入了Pathofact 2.0，这是改进的ARG，VF和毒素预测的增强管道。关键更新包括用于VF识别的更新机器学习（ML）模型，用于毒素识别的新ML模型，扩展了隐藏的Markov模型配置文件以及用于预测生物合成基因簇的Antismash 7.0集成。这些升级使Pathofact 2.0成为预测基于微生物组的致病性和抵抗力的更强大，用户友好的平台，提供了一种至关重要的工具，以更好地理解和应对抗菌素抵抗和感染性疾病所带来的挑战。