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S 3 LRR：联合判别子空间识别和半监督脑电情绪识别的统一模型
摘要：基于脑电数据的情绪识别一直是学术界和工业界的研究热点，为实现和谐的人机交互奠定了坚实的基础。但现有研究大多直接对脑电特征进行分类，或者采用“特征变换+分类”的两阶段范式进行情绪识别。前者通常无法获得理想的效果，而后者则不可避免地打破了特征变换与识别之间的联系。在本文中，我们提出了一个简单而有效的模型——半监督稀疏低秩回归（S3LRR），将判别子空间识别和半监督情绪识别统一在一起。具体而言，S3LRR 通过将最小二乘回归（LSR）中的投影矩阵分解为两个因子矩阵来表示，从而完成判别子空间识别并将子空间脑电数据表征与情绪状态联系起来。在基准SEED_V数据集上的实验研究表明，S3LRR联合学习机制使得情绪识别性能得到较大提升。
fbxw7 -notch互动组：一种泛素蛋白酶体系统诱导的串扰调节人体组织中的致癌性转化
图1 E3泛素连接酶和SCF型E3连接酶复合物的结构域结构：A，常见的结构是E3泛素连接酶复合酶配合物，介导许多细胞蛋白的靶向降解。In targeting substrate proteins for degradation, ubiquitin is passed from an E1 ubiquitin-activating enzyme to an E2 ubiquitin-conjugating enzyme to the protein substrate, with the final step (ligating ubiquitin to the substrate) catalyzed by an E3 ubiquitin ligase.b，已知SCF复合物是E3连接酶，而SCF型E3连接酶中的每个复合酶都与一组衔接蛋白相互作用，这些衔接蛋白通过特定的蛋白质 - 蛋白质相互作用域募集不同的结合伴侣，例如WD40 repots，例如重复（LRR）（LRR）（LRR），并在protitate sisstrate for Protiate Degradation degradation。这个数字是由作者（N.K.J.）创建的使用网站https://app.biorender.com [校正于2021年4月27日，在第一次在线出版物之后：图2中的一个错字]
基于 AI 的 NLRP3 靶标蛋白质结构预测评估
HD1 2.4 (1.4) 2.6 (1.5) 2.5 (1.5) 2.5 (1.5) 2.5 (1.4) WHD 3.2 (2.3) 3.2 (2.3) 3.3 (2.4) 3.2 (2.3) 3.2 (2.4) HD2 16.3 (15.8) 17.6 (17.2) 17.6 (17.6) 16.4 (16.0) 16.5 (16.0) LRR 7.9 (7.4) 8.2 (7.7) 8.2 (7.7) 8.2 (7.7) 8.1 (7.5) 全长 10.7 (10.2) 10.5 (9.9) 10.7 (10.2) 10.5 (9.9) 10.5（9.9）
基于 AI 的 NLRP3 靶标蛋白质结构预测评估
HD1 2.3 (1.3) 2.4 (1.4) 2.4 (1.3) 2.4 (1.3) 2.3 (1.3) WHD 3.5 (2.1) 3.5 (2.1) 3.5 (2.1) 3.4 (2.0) 3.4 (2.1) HD2 8.0 (7.5) 5.3 (4.3) 5.2 (4.2) 7.2 (6.6) 7.1 (6.5) LRR 10.9 (10.6) 10.9 (10.6) 11.0 (10.7) 10.9 (10.7) 11.1 (10.7) 全长 13.0 (12.5) 14.8 (14.4) 23.8 (23.3) 21.9 (21.3) 21.8（21.5）
俄罗斯河下游治理研究 - 索诺玛县
收到的反馈反映了该地区居民和社区的意见，内容广泛且形式多样。并非所有成员都同意要解决的最重要的问题，一些社区成员对如何解决某些问题意见不一，例如如何应对无家可归者、如何执行度假租赁政策或违反建筑法规。而且，对于像 LRR 地区这样多元化的社区，没有一份清单可以充分涵盖所提出的所有问题和建议的深度和广度。但是，以下清单提供了社区所提出问题的综合摘要。清单上的每一项都是由至少两名社区领导人、社区会议上的两个分组讨论小组或多个在线回复提出的；其中许多问题是由大多数利益相关者和社区成员提出的。
NLRP3炎症中的作用在受过训练的免疫中
炎性症是胞质多蛋白质复合物，在先天免疫系统中起着重要作用，诱导细胞因子术和凋亡。训练有素的免疫力是由于反复的炎症刺激改变了炎症反应并增加对感染或疾病的抵抗力，因此通过表观遗传重编程来诱导先天免疫细胞的记忆。虽然指定核苷酸结合寡聚结构域（NOD），富含亮氨酸的重复（LRR）和NLR家族吡啶结构域，其中含有3（NLRP3）炎症，对各种炎症刺激反应，并与受过训练的免疫相关联，但精确的关系仍然不明显。本文旨在从最近的研究中介绍有关通过细胞免疫代谢和表观遗传重编程在受过训练的免疫中的作用的最新研究数据。它还提出了一种通过炎症和训练的免疫力的补充调节来针对炎症性疾病的新治疗策略。
入侵性高粱蚜虫：十年植物抗性机制研究及高粱抗蚜育种新方法
缩写：AI，人工智能；Avr，无毒力；CaM，钙调蛋白；CK，细胞分裂素；CRISPR/Cas，成簇的规律间隔的短回文重复序列；GWAS，全基因组关联研究；HTP，高通量表型分析；JA，茉莉酸；KASP，竞争性等位基因特异性 PCR；LOX，脂氧合酶；LRR，富含亮氨酸的重复序列；MAGIC，多亲本高代杂交；MeJA，茉莉酸甲酯；MLL，多位点谱系；NAM，嵌套关联图谱；NBS，核苷酸结合位点；OPDA，12-氧代植物二烯酸；R 基因，抗性基因；RNAi，RNA 干扰；ROS，活性氧；SA，水杨酸；SAP，高粱关联组；SNP，单核苷酸多态性；TF，转录因子； UAS，无人机系统；WRKY TF，WRKY 转录因子；YOLO，你只需看一次；tZR，反式玉米素核苷。
深度学习模型，用于个性化的积极预测...
耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）在医院中造成了明显的病态和死亡率。MRSA的快速，准确的风险地层对于优化抗生素治疗至关重要。我们的研究介绍了一个深度学习模型Pytorch_EHR，该模型利用电子健康记录（EHR）时间序列数据，包括广泛的患者特定数据，以预测两周内MRSA的阳性。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。 Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。 外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。 我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。 这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。
细胞死亡是针对植物和动物病原体的防御策略
核苷酸结合亮氨酸重复（NLR）型的免疫受体构成了动植物的基本元素和动物先天免疫系统（表1）。动物NLR响应并介导与病原体或危险相关的分子模式（PAMP或DAMPS）的相互作用[1]。在植物中，病原体识别的任务被分配在细胞内NLR和细胞表面模式识别受体（PRR）之间。虽然植物NLR会经过分泌的病原体效应子或其在宿主细胞中的活性，但PRR识别PAMP [2]。动物和植物NLR在核心核定核结合和低聚域（NOD）和富含亮氨酸的重复（LRR）域内具有相似的多域结构。但是，在C和N末端附件域上存在实质性多样性[3]。在植物中，NLR基于其在N末端的结构域组成及其在免疫反应中的功能进行分类。nlr携带盘绕线圈（CNL）或Toll/ interuekin 1受体（TIR）型域（TNLS）可以通过感知效应器充当传感器（TNLS），而CNLS的子集（HNLRS）的子孔（HNLRS）的子集（HNLRS）均具有下降症状，而demnls n imply nimns imply nimn imman imman from imman imman imply imply imman impls impls impls imman imman [ - 7]。在动物NLR中，N末端结构域属于死亡折叠的超家族，主要包括吡啶和卡域[8]（图1）。在动物中，NLR的N末端结构域通常具有卡片或吡啶结构域。在识别潮湿或弹药的识别后，动物NLR核定成杂体炎性体复合物。例如，含吡啶的NLRP3炎症体为
高粱作物繁殖的最新进展
方法：在连续三年的人工接种下评估了三种抗氧蛋白耐基因型的含量的XUHUA13，该近近交系（RIL）种群的抗性抗毒素的抗性XUHUA13与抗氧蛋白耐药基因型6的抗性。进行了遗传连锁分析和QTL-SEQ用于QTL映射。使用二级分离映射群体进一步绘制了候选基因，并通过转基因实验进行了验证。抗抗性和易感性RIL之间的RNA-seq分析用于揭示候选基因的抗性途径。结果：丙氧蛋白产量抗性的主要效果QTL QAFTRA07.1映射到1.98 MBP间隔。基因AHAFTR1（Arachis hypogaea a丙毒素耐药1）在其生产的浓度丰富的重复（LRR）结构域中检测到结构变化（SV），并通过效应触发的免疫（ETI）途径参与了疾病抗性反应。与AHAFTR1相比，AHAFTR1过表达（ZH6）过表达的转基因植物表现出57.3％的A丙氧蛋白（XH13）。基于SV开发了分子诊断标记Aftr.del.A07。与易感对照的中国人（ZH12）相比，三十六条线的含量降低了77.67％以上，是从花生种质种质添加量和育种线鉴定的，通过使用aftr.del.del.del.a07鉴定出来。结论：我们的发现将提供丙氧蛋白产量抗性机制和为进一步育种计划奠定的有意义的基础。2023作者。由Elsevier B.V.代表开罗大学出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。