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治疗LGMD2D研究基金会信
lgmd2d/r3是一种超罕见和进行性的肌肉营养不良的形式，具有类似于杜钦（Duchenne）肌肉营养不良的表型。在美国，少于400个人患有这种疾病，少于50名儿童被诊断出患有这种疾病。与LGMD 2D成年人相比，10岁之前被诊断出的儿童失去了失去的移动，并且疾病进展率要高得多。肉糖蛋白是肌营养不良蛋白相关蛋白复合物的一部分。有四种蛋白质，Alpha（2d），β（2E），Delta（2F）和Gamma（2C），将肌肉膜锚定为DPC（营养不良相关的蛋白质复合物）。一种蛋白质的损失可防止整个4单位复合物在肌肉膜上组装。肌肉损伤，无法修复骨骼和心脏肌肉中DMD中看到的肌肉组织，也是LGMD肉毒杆菌病的病理生理基础。在肌肉和替代纤维化中脂肪浸润的发展导致行动丧失是DMD和LGMD Sarcoglycanopathy中常见的下游途径。相对于DMD，LGMD肉毒杆菌病缺乏进展是由于样本量较小，并且缺乏自然历史数据。Ja那教基金会，MDA和行业等几个组织已经涉足收集自然历史数据。，但样本量的巨大差异阻碍了LGMD肉毒杆菌病的药物发展，尽管儿童的表型与DMD的表型完全相同。
![arxiv：2503.09833v1 [cs.lg] 2025年3月12日](/simg/1/128387c25c3fb10fe1dd3c3a0aed6c201a08b820.webp)
arxiv：2503.09833v1 [cs.lg] 2025年3月12日
机器学习（ML）的到来完全改变了我们可以从数据中解锁有价值的信息。传统方法，其中一切都存储在一个地方，在保持信息私密，处理大量数据并避免不公平优势方面存在很大的问题。机器学习已成为使用人工智能（AI）克服这些挑战的强大工具。我们首先学习机器学习的基础知识，包括受监督，无监督和强化学习的不同类型。我们还探索了涉及的重要步骤，例如准备数据，选择正确的模型，训练它，然后检查其性能。接下来，我们检查了机器学习中的一些关键挑战，例如模型从特定的示例（过拟合）中学习了太多，而不是学习足够的（不足），并反映了所使用的数据中的偏见。超越集中系统，我们查看了
iMLGAM: integrated Machine Learning and Genetic Algorithm-driven Multiomics analysis for pan-cancer immunotherapy response prediction
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作杂志，这是2024年的第一个影响因素（IF）23.8，在世界上排名前107/21973，在微生物学中排名2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然，细胞，自然生物技术/方法/微生物学/医学/食物等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。由SCIE，PubMed，Google Scholar等索引。“ imetaomics”于2024年推出，并于2025年发射，其目标是> 10，其范围类似于自然通信，细胞报告，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简报等。欢迎所有贡献！
iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
![arxiv：2503.08603v1 [cs.lg] 2025年3月11日](/simg/9/968cf1f5162a00ad844ae1cc3a7b748f33f0e2f5.webp)
arxiv：2503.08603v1 [cs.lg] 2025年3月11日
摘要。细胞显微镜数据丰富；但是，相应的分割注释仍然很少。此外，细胞类型，成像设备和染色技术的变化引入了数据集之间的重要差距。因此，在各种数据集（源数据集）上训练的大型，预处理的销售模型都难以推广到看不见的数据集（目标数据集）。为了克服这个通用的问题，我们提出了细胞风格，它提高了此类模型的分割质量，而无需为目标数据集提供标签，从而实现了零照片的适应性。CellStyle将未注释的目标数据集（例如纹理，颜色和噪声）的属性转移到注释的源数据集。在保留源图像的单元格形状时进行此转移，以确保在维护目标数据集的视觉特征的同时仍然可以使用现有的源注释。带有现有注释的样式合成图像使通才分割模型的填充能够应用于未经通知的目标数据。我们证明，通过对样式转移数据的多个分割模型进行验证，CellStyle可以显着改善各种数据集的零光单元分割性能。该代码将公开可用。
使用RSA算法增强数据安全性
iii。建模和分析用户模块1。generatersakeys（）：此功能启动生成RSA键对的过程。b。它将调用KeyGenerationModule生成公共和私钥。c。它将处理在密钥生成过程中可能发生的任何错误，例如随机性不足或无效的关键参数。2。filepath（）：此功能提示用户输入需要加密的FilePath。b。它将验证输入以确保其处于预期格式并处理任何无效输入。3。Encrypt（）：此功能将：1。使用生成的公共密钥调用加密模块加密授权。2。调用DataTransmissionlayer将网络通过网络传输加密的密文将其传输到接收器。4。解密（）：此功能将：1。从网络接收加密的密文。2。使用私钥调用解密模块以解密密码。3。向用户输出解密的明文。
通过RICEAN分布拟合
对位置敏感的SIPM在所有光检测应用中都有用，需要少量读出通道，同时保留有关传入光的相互作用位置的信息。专注于2x2阵列的LG-SIPM，覆盖15的面积。5×15。 5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。 该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。 通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。 我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。 相应的精度为231±4 µm。5×15。5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。相应的精度为231±4 µm。
![arxiv：2502.13593v1 [cs.lg] 2025年2月19日](/simg/5/5a25e74d4bf217233f1271ec9147c997c4f18e5f.webp)
arxiv：2502.13593v1 [cs.lg] 2025年2月19日
在过去的几十年中，研究人员主要专注于提高模型的概括能力，而对调节这种概括的关注有限。然而，模块化对意外数据（例如有害或未经授权的数据）的能力可以被恶意对手以无法预见的方式利用，这可能导致违反模型伦理的行为。不可转移的学习（NTL）提议解决这些挑战，旨在重塑深度学习模型的一般能力。尽管在该领域提出了Nuber的方法，但仍缺乏对现有进展的全面审查，并且对当前局限性进行了彻底的分析。在本文中，我们通过对NTL进行首次全面调查并引入NTLBENCH来弥合这一差距，这是评估NTL性能和鲁棒性在统一框架中的第一个基准。具体来说，我们首先介绍了NTL的任务设置，一般框架和criaia，然后进行NTL AP-aperaches的摘要。此外，我们强调了对各种AT-
![arxiv：2503.04137V1 [CS.LG] 2025年3月6日 div>](/simg/4/4c3f55801d995e756b2d4cc9371cda01b66db8e1.webp)
arxiv：2503.04137V1 [CS.LG] 2025年3月6日 div>
糖尿病是一种普遍存在的慢性疾病，全世界具有重大的健康和经济负担。早期的预测和诊断可以帮助有效地管理和预防并发症。本研究探讨了使用机器学习模型根据生活方式因素进行基于生活方式因素预测糖尿病的使用，该数据使用行为风险面对面监视系统（BRFSS）2015调查的数据。数据集由21种生活方式和与健康相关的特征组成，包括体育锻炼，饮食，心理健康和社会经济状况等方面。实施并评估了三种分类模型 - 决策树，K-Nearest邻居（KNN）和逻辑回归 - 以确定其预测性能。使用平衡的数据集对模型进行了训练和测试，并根据准确性，精度，召回和F1得分对其性能进行评估。结果表明，决策树，KNN和逻辑回归的精度分别为74％，72％和75％，在精确和召回方面具有不同的优势。这些发现突出了糖尿病预测中机器学习的潜力，并通过特征选择和合奏学习技术提出了改进。
![arxiv：2503.03142v1 [cs.lg] 2025年3月5日](/simg/8/8fcd56268fa422828971d1fed512e1dac169f271.webp)
arxiv：2503.03142v1 [cs.lg] 2025年3月5日
摘要。对环境生态系统进行建模对于有效的资源管理，可持续发展和理解综合生态过程至关重要。然而，传统方法经常与此类系统的固有复杂性，互连性和有限的数据相提并论。基础模型及其大规模的预训练和普遍表示形式，通过包含各种数据源，捕获时空依赖性并适应广泛的任务来提供变革的机会。本调查介绍了环境学科中基础模型应用的概述，强调了跨领域的远期预测，数据生成，数据同化，缩减，模型结合和决策的进步。我们还详细介绍了这些模型的开发过程，涵盖了数据收集，体系结构设计，培训，调整和评估。通过展示这些新兴方法，我们旨在促进跨学科的合作，并促进尖端机器学习在环境科学领域的可持续解决方案。