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将卫星与机器学习链接到基因，以估算浮游植物社区结构
摘要。海洋色遥感已使用了20多年，以估计主要生产力。ap-aparaches，以基于空间的光谱数据为基于phyto-plankton群落结构，特别是当与光合色素的原位测量结合时。在这里，我们提出了一种新的海洋颜色算法，以得出七个浮游植物组的相对细胞丰度，以及它们对全球尺度上总叶绿素A（CHL A）的贡献。Our al- gorithm is based on machine learning and has been trained using remotely sensed parameters (reflectance, backscatter- ing, and attenuation coefficients at different wavelengths, plus temperature and Chl a ) combined with an omics-based biomarker developed using Tara Oceans data representing a single-copy gene encoding a component of the photosyn- thetic machinery that is present across all浮游植物，包括原核生物和真核生物。它不同于依靠诊断色素来推导浮游植物组的预先方法。我们的方法论提供了浮游植物社区结构的强大范围，该结构的相对细胞丰度和对总CHL浓度的贡献。新生成的数据集产生的有关植物粉的不同方面的信息 -
通过人类无法看见的基准标记将物理对象与其数字孪生联系起来
摘要 对以数字形式表示的世界资产进行标记和跟踪的能力是许多复杂系统的基础。条形码和二维码等简单但功能强大的方法已经非常成功，例如在零售领域，但由于缺乏安全性、信息内容有限以及无法与环境无缝集成，阻碍了将物理对象大规模链接到其数字孪生。本文建议使用具有由胆甾型球面反射器 (CSR) 定义图案的基准标记将通过建筑信息模型 (BIM) 创建的数字资产与其物理对应物联系起来，CSR 是使用液晶自组装产生的选择性回射器。这些标记利用 CSR 的能力来编码信息，这些信息很容易被计算机视觉检测和读取，同时几乎对人眼不可见。我们从 BIM 的角度分析了基于 CSR 的基础设施的潜力，批判性地审查了应用这类新型功能材料所面临的突出挑战，并讨论了在协助自主移动机器人可靠地导航人类居住环境以及增强现实方面出现的扩展机会。
在巴西人口中，将PPARG遗传变异与牙周炎和2型糖尿病联系起来的证据
1牙科系，牙科学院，大学中心 - Unifae，s-o jo-ojoâodaboa Vista 13870-377，SP，巴西，2，2，巴西2萨拉洛州立大学Araraquara牙科学院儿科牙科 - 纳斯普，Araraquara 14801-903，SP，SP，Brazil 4 4 4 4高级研究中心，大湖学院 - Unilago学院 - Unilago，SâojoséJoséJoséDodo Rio Preto 15030-070，SP Brazil 5 Sperifery，diagnister and diaghistion diaghiss and diaghiss Araçatuba，sâo paulo州立大学 - Unesp，Araçatuba16015-050，SP，巴西6牙周病学系，北卡罗来纳大学牙科学院，北卡罗来纳大学教堂山 - Chapel Hill - Unc，Unc，Chapel Hill，NC 27599
将人乳寡糖代谢和早期肠道肠道菌属联系起来：双歧杆菌和超越
摘要人乳寡糖（HMOS）是人类母乳中存在的复杂的多功能聚糖。它们代表了异质结构的复杂混合物，这些结构在抵抗胃肠道消化时以完整形式到达婴儿肠。因此，他们直接和/或间接地向发展中国家赋予了许多好处。某些双歧杆菌物种是母乳喂养婴儿的最早肠道殖民者之一，具有适应性的功能能力来代谢各种HMO结构。通常在婴儿相关的双歧杆菌RIA中观察到这种能力，而不是与成熟的菌群相关的双歧杆菌。近年来，有关这些婴儿相关的双歧杆菌以及某些其他类群如何能够吸收HMO的信息，包括如何使其获取和消费的机械策略。此外，HMO促进的微生物之间发生了复杂的代谢相互作用，包括利用HMO降解释放的分解产物。对HMO介导的微生物组成和功能变化的兴趣一直是众多研究的焦点，在近期，由于单个生物合成HMO的可用性，其中一些现在通常包含在婴儿配方中。在这篇综述中，我们概述了婴儿相关双歧杆菌采用的主要HMO同化和分解代谢策略，讨论其他具有母乳聚糖降解能力的类群，并涵盖了HMO支持的交叉食物相互作用和相关的代谢物，因此已经描述过。
网络孟德尔随机化分析揭示 2 型糖尿病与胃肠道疾病之间的蛋白质通路联系
图 3 (A) 在发现数据集 (deCODE) 中，基因预测的 T2D 与循环蛋白质水平之间的 MR 关联的火山图。标记蛋白质是 464 种发现的蛋白质中的 69 种，FDR <0.05，在 UKB-PPP 和 Fenland 数据集中方向一致且保持名义显著 (p < 0.05)。 (B) 使用来自 UKB-PPP 和 Fenland 的蛋白质数据复制的关联热图。在热图中，p 值 <0.05 但 FDR 校正的 p 值 ≥ 0.05 的关联标记为 *，而 FDR 校正的 p 值 <0.05 标记为 **。FDR 在每个数据集的所有蛋白质中都表现出来。ADH1B，酒精脱氢酶 1B；ADH4，酒精脱氢酶 4；ENPP7，外核苷酸焦磷酸酶/磷酸二酯酶家族成员 7； EPHA1，肝配体 A 型受体 1；FDR，错误发现率；GI，胃肠道；GUSB，β-葡萄糖醛酸酶；INSL5，胰岛素样肽 INSL5；NCAN，神经胶质蛋白核心蛋白；SULT2A1，胆汁盐磺基转移酶；T2D，2 型糖尿病；TNFSF12，肿瘤坏死因子配体超家族成员 12。
将市级可再生能源项目与 NECP 规划和报告相结合：支持转型进程
摘要。关于根据欧盟治理条例制定的国家能源和气候计划 (NECP)，联邦和市政层面之间存在脱节，这阻碍了有效的规划和报告，特别是在可再生能源 (RES) 领域，其可用性取决于区域空间条件。transFORMAT-LINK 项目基于案例研究和利益相关者讨论解决了这一挑战。主要成果是 (1) 用于支持 RES 项目实施和 NECP 规划和报告的市政发展概念/计划的 LINK 指南；(2) 用于根据 LINK 指南制定和监控市政发展概念/计划的 LINK 软件原型。本文概述了初步结果，重点介绍了区域空间规划法下市政发展概念/计划的最低要求以及它们将如何促进可再生能源项目的实施。
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。
设计芙蓉状核黄素/ZIF-8 微球复合材料以增强跨上皮角膜交联
核黄素-5-磷酸 (RF) 是角膜交联 (CXL) 中最常用的光敏剂，但其亲水性和负电荷限制了其穿透角膜上皮进入基质。为了增强 RF 对角膜的通透性并提高其在圆锥角膜治疗中的疗效，以 ZIF-8 纳米材料为载体制备了新型芙蓉状 RF@ZIF-8 微球复合材料 [6RF@ZIF-8 NF (纳米片)]，其特点是疏水性、正电位、生物相容性、高负载能力和大表面积。苏木精和伊红内皮染色和 TUNEL 分析均证明 6RF@ZIF-8 NF 具有良好的生物相容性。在体内研究中，6RF@ZIF-8 NF 表现出优异的角膜渗透性和出色的跨上皮 CXL (TE-CXL) 功效，略优于传统 CXL 方案。此外，6RF@ZIF-8 NF 的特殊芙蓉状结构意味着它比 6RF@ZIF-8 NP（纳米颗粒）具有更好的 TE-CXL 功效，因为与上皮的接触面积更大，RF 释放通道更短。这些结果表明 6RF@ZIF-8 NF 有望用于跨上皮角膜交联，避免上皮清创的需要。
社论：将微生物驱动的关键过程与河流，沿海地区和近岸地区的碳和氮循环联系起来
河口，沿海和近岸地区是连接陆地和海洋生态系统的关键区域。自然过程和强大的人为活性都会影响这些区域中的物质转化，能量流以及微生物和矿物质相互作用（Lazar等，2017； Cooke等，2020； Liu等，2020）。微生物群落是包括碳和氮在内的生物地球化学周期的主要动力之一，并且在河口，沿海和近海生态系统的生态平衡调节中起着重要作用（Shiozaki等人，2016年； Sohm等，2016）。由于微生物和生物地球化学周期之间的紧密相互关系，有必要对这些环境中的耦合机制和生态影响进行更深入的探索。这个跨学科的主题旨在了解微生物群落在有机物分解，营养转化和温室气体排放等过程中的作用（Lin and Lin，2022; Zhang等，2023）。通过研究这些关键过程背后的微生物驱动因素，我们可以深入了解河口，沿海和近海生态系统的功能和韧性及其对环境变化的反应。本研究主题中的七种文章涵盖了世界各地的各种环境，从河口和盐沼到海水和氧气最小区域，重点关注微生物社区特征以及相关的碳和氮气循环过程。niu等。本研究主题包括有关微生物分类学和功能性漏洞的研究，可以为微生物驱动的生物地球化学过程提供基本的理解。综合了有关分布模式，组装机制，共汇率关系以及细菌的生态功能的信息
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。