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引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
将电机工作记忆链接到显式和隐式运动学习
虽然已经广泛研究了显式和隐式运动学习，但在最近运动（MWM）的近期运动记忆中，对这些过程的贡献尚不清楚。先前的研究表明，视觉空间的工作记忆可能有助于明确的运动学习，但对隐式学习没有参与或有害。在这里，我们询问这些发现是否以及如何扩展到非视觉MWM。基于最近指向独立效应和效应特异性的MWM代码的工作，我们假设：（1）明确的运动学习过程将与效应无关的MWM相关，（2）隐式运动学习过程将与效应特异性MWM相关。为了检验这些假设，人类参与者既完成MWM任务又完成了视觉运动适应任务。我们的结果表明，与效应子无关的MWM质量与显式运动学习程度之间存在显着相关性，从而扩展了有关视觉空间工作记忆的先前发现。此外，我们提供了支持我们的第二个假设的证据，该假设是效应特异性MWM与隐式运动学习相关的。
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
脂肪因子和细菌代谢产物：连接肥胖和肠道菌群营养不良的关键分子桥与靶标
摘要：脂肪因子是脂肪组织产生的必需介质，并发挥多种生物学功能。特别是脂联素，瘦素，抵抗素，IL-6，MCP-1和PAI-1在脂肪组织与其他参与代谢，免疫和血管健康的器官之间的串扰中发挥了特定的作用。在肥胖症期间，脂肪因子失衡发生并导致低度促进症状状态，促进与胰岛素抵抗相关的糖尿病及其血管并发症。肥胖与肠道菌群营养不良之间的因果关系已证明。The deregulation of gut bacteria communities characterizing this dysbiosis influences the synthesis of bacterial substances including lipopolysaccharides and specific metabolites, generated via the degradation of dietary components, such as short-chain fatty acids, trimethylamine metabolized into trimethylamine-oxide in the liver and indole derivatives.新兴证据表明，这些细菌代谢物调节脂肪因子生产和作用涉及的信号通路。本综述总结了肠道细菌衍生的代谢产物与肥胖中脂肪因子失衡之间的分子联系的当前知识，并强调了它们在与氧化应激，炎性，炎症，胰岛素抵抗和血管疾病有关的关键病理机制中的作用。鉴于脂肪因子和细菌代谢物之间的这种相互作用，该评论强调了它们的相关性（i）是伴有临床生物标志物，以更好地探索肥胖和肠道菌群中的代谢，炎症和血管并发症和肠道微生物群体疾病的疾病，以及（ii）的目标，以实现新的抗毒性和抗抗Antipy Antipy Antipy Antiply Antipleant和（II）。
©2022 Wiley-VCH Verlag GmbH＆Co。Kgaa，Weinheim。这是以下文章的同行评审版本：可扩展的喷雾干燥产生的AMO
©2023 Elsevier Inc.此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/
将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
连接抑郁症和2型糖尿病结果的机制和途径：范围评论
843;患有T2DM抑郁症状的人CES-D•结果表明自我效能感发挥了关键的中介作用。糖尿病困扰和抑郁症状间接影响了饮食依从性，体育活动水平以及随后通过自我效能感的HBA1C水平。•抑郁症状是糖尿病困扰和身体活动之间的完整调解因子，但不是血糖控制•糖尿病的困扰减少了抑郁症状对饮食的负面影响，但不是身体活动•抑郁症状•抑郁症状仅介导糖尿病对饮食的负面影响•饮食对抑郁症状和自我疾病之间的显着疗法和糖尿病之间的疾病之间的显着疗法，糖尿病和糖尿病之间的疾病之间的疾病症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，糖尿病症状和糖尿病之间的疾病症状症状症状，抑郁症状症状是糖尿病的显着影响。 HBA1C）。这表明级联效应，糖尿病遇险会影响抑郁症状，从而影响自我效能感，最终影响健康行为和血糖控制。
通过烯烃y将石墨烯氧化石墨烯交联用于混合矩阵纳米过滤膜
在这项研究中，使用相位反转方法和浸没技术在非溶剂环境中使用磺化聚乙烯磺酮开发了纳米滤膜。聚乙烯基吡咯烷酮（PVP）用作孔形成剂，二甲基乙酰氨酰胺（DMAC）用作溶剂。这些膜的固有疏水性归因于它们的磺化聚乙烯成分，这是通过引入的氧化石墨烯纳米颗粒来缓解的。此外，将曙红单体引入氧化石墨烯，以增强氧化石墨烯纳米片的分散体。各种表征技术，包括电子显微镜，傅立叶转换红外（FT-IR）光谱，能量分散性X射线（EDX）光谱，渗透率测试，盐排斥，通量测量，接触角度分析和水含量评估，以实现修改后的MEMBRANES。电子显微镜图像示出了在表面下方的多孔空隙形成，并在改良的膜内形成了更宽的通道。ft-ir分析显示，曙红Y-GO纳米片中存在官能团（O = C-BR）。引入曙红纳米片的引入导致渗透率明显变化，盐排斥增加，尤其是硫酸钠（Na 2 So 4）。此外，纳米颗粒包含显着改善了亲水性和增强的水含量。此外，添加纳米颗粒导致孔隙度和孔径的增加。这种最佳的纳米颗粒浓度突出了研究的关键发现。最终，校正样品包括0.01 wt％的纳米颗粒表现出较高的性能，尤其是在盐通透性和硫酸钠（Na 2 So 4）中，与其他样品相比。
线粒体 DNA 突变与 Leigh 综合征和颈动脉粥样硬化之间的关联：一项共同遗传途径的研究
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
将气候压力源与生态系统模型中的生态过程联系起来，以及来自阿拉斯加湾的案例研究
1 美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。 西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。 西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。 西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所美国华盛顿大学，西雅图，华盛顿州西雅图市98195，美国2阿拉斯加渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图，西雅图，西雅图，98115，美国西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，美国西部地区，西特，西雅图市，澳大利亚4112，美国，美国国家海洋和大气部，4。澳大利亚塔斯马尼亚州霍巴特，塔斯马尼亚州霍巴特，TAS 7001 6北太平洋研究委员会，AK 99501，美国7环境防御基金，西雅图，西雅图，华盛顿州98112，美国8合作社气候研究所，海洋和生态系统研究，海洋和生态系统研究，华盛顿大学，西雅图大学，西雅图，西雅图，西雅图，西澳州98105，美国98105，美国国家环境实验室。美国加利福尼亚大学圣克鲁斯大学海洋科学渔业合作计划，美国115060，美国11海洋伙伴，Inc。，与西北渔业科学中心，国家海洋和大气管理局，西雅图市西雅图市，华盛顿州西雅图市98112，美国西雅图市，美国西雅图市，美国西特，12 12 12日，美国西部，西特，西雅图，华盛顿州西雅图市98101，美国13号，美国13.美国13.13访问。西北渔业科学中心，国家海洋与大气管理局，西雅图，华盛顿州98112，美国14美国海洋与渔业研究所