临床前扰动筛选,其中在疾病模型上系统地测试了遗传,化学或环境扰动的影响,由于其规模和因果性质,对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是,对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP(自动编码器和预测变量的分层集合),这是一个新颖的集合框架,可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae(数据增强蒙版的自动编码器)表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型,在预测未见细胞系,组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是,我们的结果表明,结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长,LEAP在计算上是有效的,需要最小的高参数调整,因此很容易将其纳入药物发现管道中,以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
2023年6月16日,NSF科学技术中心,通过AI&Physics(LEAP)学习地球,发布了我们最新的预印本“ Climsim:一个开放的大型数据集,用于培训混合多尺度气候模拟器中的高分辨率物理模拟器。”由加州大学欧文分校地球系统科学系助理项目科学家Sungduk Yu领导,与来自19个机构的52名研究人员合作,Climsim是最全面的数据集,但出版了用于培训机器学习的模拟器的大气风暴,云,云,云,湍流,降雨,降雨以及用于杂化气候模拟的模拟器的模拟器。它包含在全复杂性多尺度气候模拟器中下游耦合所需的所有输入和输出,在高采样频率下跨越多年,并且全球覆盖范围。
基于集合的设计测试包括项目集、任务集和独立项目。科学现象为每个集合或独立项目提供锚点。与科学现象相关的刺激材料为集合提供背景和焦点。各种刺激材料为描述的每种现象提供背景。艺术用于帮助以简化的形式传达信息;例子包括地图、图表、数据表、条形图或折线图、图表、图片、照片或艺术家的渲染。除了刺激材料中提供的信息之外,问题还要求学生从课程中引入内容知识来展示他们对科学的理解。一些项目集以简短的构造响应结束,而任务以扩展响应项目结束。每个测试都包含一些不属于项目集或任务的独立项目。
黑客马拉松目标:这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生,在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员,以建立创新的示范和机器学习解决方案,以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench(请在此处和此处阅读以获取描述),至1)说明当前预测工具的技能和局限性,2)探索此类预测对下游应用程序的价值,或3)3)通过集成机器学习,物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性,机器学习与领域科学的创新整合,清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
本指南的目的是为您提供提高和维护您的语言培训的途径。特别是,空军部(DAF)投资于您的成就和维护3级或更高的国防语言促智能测试(DLPT)/口头培训访谈(OPI)的分数(OPI)分数(法语)以及解释和翻译技能的发展。法语是一种DAF战略语言,对于增进美国国家安全利益和全球伙伴关系和互操作性的关键至关重要,尤其是在美国非洲司令部(USAFRICOM)责任领域(AOR)。以此为背景,《开发路径指南》将提供有关时间表,资源和工具的建议,以提高您的提高效率,并利用您的技能,通过构建互操作性和对手的理解来提高运营成功。我们欢迎可能提高本指南对法国飞跃社区的有用性的投入。
*2下游(分布)被排除在此分析之外,因为预计风险和机会的影响将比上游和中游小。*3根据全球行业分类标准(GIC) *4原油种植包括许多“大规模雨水供应农作物”,但我们提到了“大规模灌溉作物”的类别,在依赖水平和对自然资本的影响方面具有许多相似之处。*5除总部和该集团自己的工厂外,这还包括大规模的原油生产地点(Pingcun Zhongying(Hebei)Pharmaceutical Co.,Ltd。等。)。
- 数字创新可以极大地增强能源系统,包括离网系统,其中供需应保持平衡,以确保智能电网的稳定性和性能。 - 清洁出行系统,适用于人员和良好的交通。除了大规模开发新的清洁运输车辆(这不在本计划的范围内)之外,还可以开发使用可再生能源为电动汽车电池充电和新的出行服务(例如汽车共享),以实现农村和城市地区出行脱碳。这些系统包含新的商业模式,例如汽车共享和出行即服务。 - 能源-水-农业关系日益受到关注,应通过研究和创新项目来解决。 - COVID-19 大流行表明,本地离网可再生能源系统带来了应对大流行和传统能源价值链短缺的韧性。这导致了由 LEAP-SE 联合共同基金呼吁 2025 支持的 7 个多年期路线图 (MAR) 的目标,如下所示:# 1:评估可再生能源并将 RES 整合到可持续能源场景中; # 2:可再生能源组件的寿命终止和二次寿命管理以及对环境的影响;# 3:智能独立系统;# 4:用于离网应用的智能电网(不同规模);# 5:用于生产用途(农业、交通和工业)的流程和设备;# 6:优先家庭用途的创新解决方案(清洁烹饪和冷链);# 7:绿色氢气的生产和利用。
摘要 外泌体是纳米级的细胞外囊泡,在细胞间通讯中起着重要作用,携带可影响生理和病理过程的蛋白质、脂质和 RNA 等生物分子。纯外泌体的分离对于基础研究和临床应用(包括诊断和治疗)都至关重要。传统的外泌体分离技术(例如超速离心)缺乏特异性并且可能产生不纯的样品,因此显然需要先进的分离技术。基于配体的外泌体亲和纯化 (LEAP) 柱层析是一种利用针对外泌体表面标志物的特定配体的新方法,为外泌体分离提供了一种高度特异性、温和且可扩展的方法。这篇小型综述探讨了 LEAP 层析的机制、优点和临床应用潜力,强调了其在基于外泌体的诊断和治疗中日益增长的重要性。