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化学科学-RSC出版
候选生物合成基因簇（BGC）的数量远远超过了迄今为止在结构上表征（目前约80个结构）的套管肽的数量。12 - 14与许多天然产品的BGC一样，培养天然生产者细胞可能会具有挑战性。此外，缺乏相关的生物学理解，可以防止BGC在本机生产者中的转录激活。在拉索肽生物合成中，前体肽A（固定铅肽和核心肽的征为）是由蛋白酶B首先处理的，该蛋白酶b裂解了领位肽的裂解。在来自静脉细菌和坚果类似物的某些拉索肽的生物合成中，蛋白酶B是一种包含蛋白B1的酶复合物（RIPP前体肽识别元件的例子，RRE RRE）14,15和蛋白B2。a r型肽肽的裂解，所谓的“核心肽”是由环酶C酶催化的N末端大分子环形成的底物，从而产生成熟的宽松肽产物（图。1b）。尽管B/C蛋白采用的精确催化机制仍然没有表征，但有报道表明它们表现出一定程度的底物滥交。16 - 22这为使用基因工程方法提供了有效产生套索肽衍生物的机会。也就是说，只要可以通过下游加工B/C蛋白来耐受核心肽的氨基酸残基。在与本地生产者的BGC合作时回顾上述问题，毫不奇怪，这样的
脆弱的Risc-Hiv的发展：在短期内预测艾滋病毒患者的短期脆弱风险的风险评分
方法：我们预测了美国七个艾滋病毒诊所的PWH风险。经过修改的自我报告的油炸表型捕获了脆弱的，包括疲劳，体重减轻，不活动和迁移率差。pwh没有脆弱的人被分成训练和验证集，然后直到变得虚弱或两年。贝叶斯模型平均（BMA）和五倍越过验证的套索回归选择了脆弱的预分法。预测因子是由BMA选择的，如果它们的概率大于45％的概率，则如果它们最小化平均误差，则通过套索选择了预测因子。我们包括了BMA和Lasso在脆弱的Risc-HIV中选择的年龄，性别和变量，通过将脆弱的事件与Cox模型中的每个选定变量相关联。在哈雷尔（Harrell）的C和提升图设置的验证中评估了脆弱的Risc-HIV性能。
使用多个机器学习算法预测2024年美国总统选举
摘要美国总统大选的结果是影响全球舞台上贸易，投资和地缘政治政策的最重要事件之一。它还为未来几年设定了世界经济和全球政治的方向。因此，这不仅对美国人口，而且要塑造全球群众的未来福祉至关重要。因此，本研究的目的是在2024年总统选举中预测现任政党候选人的普选份额。这项研究应用了基于正规化的机器学习算法，以选择影响选民的最重要的经济和非经济指标。Lasso确定的变量进一步与LASSO（正则化），随机森林（包装）和梯度提升（增强）机器学习技术一起预测，以预测2024年美国总统选举中现任政党候选人的普选份额。调查结果表明，六月的盖洛普评级，平均盖洛普评级，丑闻评级，石油价格指标，失业指标和犯罪率影响现任当事方候选人的普选投票份额。拉索的预测是对普选投票份额预测的最一致的估计。基于拉索的预测模型预测，民主党候选人卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）将在2024年美国总统大选中获得47.04％的普选份额。1。简介
CP 研究新闻 2024 年 - 10 月 14 日
1. 两种建模方法在脊柱手术后识别脑瘫儿童并发症预测因子方面的比较 Rachel L Difazio、Tania D Strout、Judith A Vessey、Jay G Berry、Daniel G Whitney 比较研究 BMC Med Res Methodol。2024 年 10 月 11 日；24(1)：236。doi：10.1186/s12874-024-02360-w。背景：患有非行走性脑瘫 (CP) 的儿童经常会发展为进行性神经肌肉性脊柱侧弯并需要手术干预。由于合并症，他们发生围手术期和术后并发症的风险很高。本研究的目的是比较逐步和 LASSO 变量选择技术在建模这些术后并发症时识别预测因子的一致性，并确定 CP 儿童脊柱手术后呼吸道并发症和感染的潜在预测因子。方法：在这项回顾性队列研究中，查询了一个大型行政索赔数据库，以确定符合以下标准的儿童：1) ≤ 25 岁，2) 诊断为脑性瘫痪，3) 在研究期间接受了手术，4) 术前≥ 12 个月，5) 术后连续参加健康计划≥ 3 个月。结果测量包括术后 3 个月内发生术后呼吸道并发症（例如肺炎、吸入性肺炎、肺不张、胸腔积液、气胸、肺水肿）或感染（例如手术部位感染、尿路感染、脑膜炎、腹膜炎、脓毒症或败血症）。代码用于识别脑性瘫痪、外科手术、医学合并症以及术后呼吸道并发症和感染的发展。比较了两种变量选择方法（逐步方法和 LASSO），以确定使用每种方法可以识别出哪些呼吸道并发症和感染发展的潜在预测因子。结果：样本包括 220 名儿童。在 3 个月的随访期间，21.8% (n = 48) 出现呼吸道并发症，12.7% (n = 28) 出现感染。根据预期结果，最初将年龄、性别和 9 种合并症等 11 个变量的患病率视为潜在预测因子。与逐步回归方法相比，使用 LASSO 进行变量选择的模型判别略有改进。LASSO 保留了其他合并症，这些合并症可能与未来的研究具有有意义的关联，包括胃肠道问题、膀胱功能障碍、癫痫、贫血和凝血缺陷。结论：本研究确定了术后并发症发展的潜在预测因素，虽然使用逐步和 LASSO 回归方法确定的预测因素相似，但使用 LASSO 的模型判别略有改善。研究结果将用于指导未来的研究过程，确定在开发风险预测模型时要考虑哪些变量。PMID：39394575 2. 基于视频的动作观察训练和现场动作观察训练对痉挛性偏瘫性脑瘫儿童运动功能、活动参与度和次要结果测量的影响：一项随机对照研究 Dilan Demirtas Karaoba、Burcu Talu J Child Neurol。2024 年 10 月 8 日：8830738241280838。doi：10.1177/08830738241280838。先在线后印刷。
业务年度：厄瓜多尔 2022 - EP PETROECUADOR
《2022 年厄瓜多尔商业年鉴》是我们关于厄瓜多尔经济的第七份年度出版物，该出版物的显著特点是 COVID-19 的影响以及 Guillermo Lasso 当选后政治光谱的重大转变。令许多人感到惊讶的是，在 2013 年和 2017 年两次竞选失败后，Lasso 以 52.36% 的选票当选总统，成为 21 世纪以来第一位公开持右翼观点的总统。这使得厄瓜多尔与许多拉美国家（包括智利、秘鲁和墨西哥）有些不同，这些国家继续趋向左翼。本出版物的一个主要目标是衡量 Lasso 在多大程度上为商业环境注入了乐观情绪。一方面，公共财政创下历史新高，厄瓜多尔债券在全球表现最佳，国家储备不断增长，油价远高于预算价格。厄瓜多尔已经恢复了大部分国际信誉，并留下了痛苦的回忆，例如它被迫与包括国际货币基金组织在内的多边组织重组 174 亿美元的债务。事实上，拉索现在著名的口号“让更多的厄瓜多尔融入世界，让更多的世界融入厄瓜多尔”已经成为该国商业政策的完美体现。厄瓜多尔正在优先考虑建立自由贸易和双边投资协定网络，使其经济与其他区域经济体相媲美。鉴于厄瓜多尔人口相对较少（1700 万），新的贸易协议被视为创造规模经济的战略要求。厄瓜多尔已为加入太平洋联盟（Pacific Alliance）并成为正式成员迈出了重要一步，同时与中国和美国的自由贸易协定谈判也在顺利进行中。然而，尽管拉索在不同方面取得了积极成果，并带来了经济乐观情绪，但政府仍面临挑战。它的任务很艰巨
在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告
这项研究使用ICD-9代码从模仿数据库中确定了18岁以上的1,177例患者。预处理包括处理丢失的数据，删除重复项，处理偏度和过度采样以减轻数据失衡。通过检查方差通胀因子（VIF）值，套索回归和单变量分析，在LightGBM模型中选择了18个特征。与其他基线模型相比，LASSO逻辑回归模型的最终输出的最高测试AUC -ROC为0.8766（95％CI 0.8065-0.9429），准确性为0.7291，包括随机森林，LightGBM，支持载体机（SVM）和决策树。所有模型均表现出良好的校准，其Brier得分相对较低，突出了它们在预测院内死亡率方面的可靠性。
使用机器学习技术和火花发射光谱量定量有毒金属
美国环境保护局（美国EPA）危险空气污染物（HAP）包括涉嫌或与癌症发展有关的有毒金属。用于检测和量化大气中有毒金属的传统技术不是实时的，可以阻碍来源的识别，或者受仪器成本限制。火花发射光谱是一种有前途且具有成本效益的技术，可用于实时分析有毒金属。在这里，我们开发了一种具有成本效益的火花发射光谱系统，以量化美国EPA靶向的有毒金属的浓度。具体来说，将CR，Cu，Ni和Pb溶液稀释并沉积在火花发射系统的接地电极上。最低绝对收缩和选择算子（LASSO）被优化并使用，以检测来自火花生成的等离子体排放的有用特征。优化的模型能够检测原子发射线以及其他功能，以构建回归模型，该模型可预测观察到的光谱中有毒金属的浓度。使用检测到的特征估算了检测的极限（LOD），并与传统的单特征方法进行了比较。lasso能够检测输入频谱中的高度敏感特征。但是，对于某些有毒的金属，单功能的LOD略优胜于套索。低成本仪器与高级机器学习技术用于数据分析的组合可以为数据驱动的解决方案铺平道路，以实现昂贵的测量。
微处理和机器学习
Sommersester/2025夏季学期，本课程将微观学技术与现代机器学习方法结合在一起，为学生提供高级工具来处理大型数据集并进行严格的因果分析。研讨会分为教学部分和研讨会部分。在教学部分中，学生将参加四个半天的课程。该课程将涵盖基本技术，例如可变选择和交叉验证，以及山脊，套索和弹性网等收缩方法。我们还将探索分类方法，包括Logit和K-Nearest邻居（K-NN）。此外，该课程将解决在因果推理环境中使用许多控件和仪器变量的方法，从而为学生提供工具，以提供更强大的因果关系估计。在第二部分中，学生将撰写有关理论主题的研讨会论文，课程中讨论的方法的应用或其他相关的机器学习方法。Studiiengang：程序：
相关免疫细胞浸润的生物信息学分析...
方法：用于对ONFH患者和健康对照组中的mRNA表达训练进行仔细检查，其数据整合来自GEO数据库。de mRNA。通过基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因本体论（GO）功能分析以及基因集富集分析（GSEA）的基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因和基因组百科全书（GSEA）探索了DE mRNA的生物学功能。此外，支持向量机 - 递归特征消除（SVM-RFE）和最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）（Lasso）被用来辨别与该疾病相关的诊断生物标志物。接收器操作特征（ROC）分析用于评估特征基因的统计性能。使用QRT-PCR在从ONFH患者和健康对照组中获得的骨组织中进行关键基因的验证。成骨分化，以验证关键基因与成骨分化之间的相关性。最后，执行免疫细胞进行锻炼分析以评估ONFH中的免疫细胞失调，同时探索免疫细胞内效率与关键基因之间的相关性。