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![arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日](/simg/8\8a7edae2917ddf2b6be5c2c146c4bc62338cf57a.webp)
arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日
应用于蛋白质多序列比对（MSA）数据集的最新生成学习模型包括简单且基于可解释的物理的POTTS协方差模型和其他机器学习模型，例如MSA-Transformer（MSA-T）。最佳模型准确地重现了蛋白质内的生物物理约束引起的MSA统计数据，从而提出了哪种功能形成最佳模型的问题。POTTS模型通常是由有效的电位（包括成对残基 - 残基相互作用项）所指出的，但有人建议MSA-T可以捕获由效能电位引起的效应，这些电势包括成对相互作用和隐式相互作用以及MSA中的系统发育结构。在这里，我们比较了POTTS模型和MSA-T的能力，重建了反映复杂生物学序列约束的高阶序列统计。我们发现，模型性能在很大程度上取决于序列之间系统发育关系的处理，这可以诱导MSA中的非生物物理突变协方差。在使用系统发育依赖性的明确校正时，我们发现Potts模型在检测生物物理起源的上皮相互作用方面优于MSA-T。
环境DNA揭示了浮动海上风电场的鱼类和浮游生物多样性的空间模式
fi g u r e 3 mifish社区概况的β多样性。（a）样品重复级别的NMD图，（b）在Hellinger转换的Bray-Curtis成对差异的站点处的平均连锁聚类。采样深度表示为实心圆（10 m）或带有十字架（50 m）的开放正方形。样品以黄色为OWF或蓝色以显示参考区域。
si：利用DFT和机器学习以准确...
表S2：从209个RDKIT描述符中选择功能选择，用于预测聚合物的光节间隙以及XGBoost模型的性能指标，该模型的性能指标训练了具有成对Pearson相关系数（P对）的不同组合的descriptors（P对）的组合，并且与光带差距有关（P GAP）（P GAP）。粗体表示P对和P间隙值的最佳组合。RMSE和MAE以EV测量。
跨大西洋种群的遗传分化tigepod tigriopus brevicornis
摘要：竖琴型copepod tigriopus brevicornis属于潮间带岩池的Meiofauna，并沿着欧洲海岸广泛分布。从爱尔兰海到西班牙海岸采样了16个地点。我们使用ITS1标记来分析种群之间的关系，因为它显示出较低的插孔内变化（平均成对差异：1.00±0.8）和高插室差异（平均成对差异：16.38±7.39）。在433个bp中，总共57 bp被认为是分析的61个个体中的信息核苷酸。对遗传关系的分析强调了自然种群分布的南北分裂，并显示了吉伦德河口周围的遗传断裂点，这可能是由于该河口两个不同边的沿海地区的地貌特征差异。分离了各种种群，ITS1序列表明这些人群中存在特定的遗传特征。沿着大型岩石海岸线采样的北部人群具有一个种群的结构，并在地理位置接近人群之间以及地理上远处的人口之间进行了遗传交流。在大沙滩上的小岩石游泳池中采样了南部人口，由于该地区的地貌显示了孤立的种群。
使用分析层次结构过程
•在1990年代开发的决策过程，以帮助通过复杂的优先级方案进行工作；在军事，政府，私营部门和学术界中广泛使用。•基于支持决策过程而不是直觉的知识来鼓励决策。•通过一次比较两个标准（即成对比较）来简化过程，以确定哪些对决策目标更重要。•采用以客观，加权标准和替代方案为中心的多层次（分层）结构。
微生物社区的合作增长是多稳定性的驱动力
微生物群落通常在相同的外部条件下表现出多个可能的稳定组成。在人类微生物组中，物种组成和丰度的持续变化与健康和疾病状态有关，但是这些替代稳定状态的驱动因素尚不清楚。在这里，我们在实验上证明了一个由六个与呼吸道相关的物种组成的跨王国群落显示出四个替代稳定状态，每个状态均由不同的物种主导。在成对的共培养中，我们观察到物种对之间的广泛双重性，为整个社区的多稳定性提供了自然的起源。与双重性与对抗之间的共同关联相反，实验揭示了社区成员之间和之间的许多积极相互作用。我们发现多个物种表现出合作的增长，并且建模预测，这可能会推动社区内观察到的多稳定性以及非典型的成对结果。生化筛查表明，glu污染物可以降低或消除几种物种的增长的合作性，并且我们确认这种补充可降低对整个成对的生态性的程度，并降低整个社区中的多匹配性。我们的发现提供了一种机械解释，说明合作增长而不是竞争相互作用如何在微生物群落中构成多种性能。
帕金森病患者运动训练后骨骼肌 RNA 编辑的改变
134 # 训练前和训练后 PD 男性比较是较大的 PD 男性与训练后 PD 男性比较的一个较小子集；但是，前一个子集仅包括具有训练前和训练后样本的 PD 患者，以便进行更严格的患者内分析。137 * 使用 138 Mann-Whitney 检验（p 值 > 0.05），所有成对比较均未达到统计显着性水平。每组的值均以平均值和 139 SEM（平均值的标准误差）给出。140
通过基于图形的强化学习来增强联合学习绩效公平
摘要。联合学习最近已发展为一个关键的分离学习范式，其中服务器将众多经过客户培训的模型汇总到全球模型中，而无需访问任何客户端数据。公认的是，统计异质性在客户本地数据中对全球模型收敛速度的影响，但十个低估的，这种异质性也会导致偏见的全球模型，其准确性差异很大。上下文，普遍的解决方案需要修改优化目标。但是，这些解决方案经常忽略隐式关系，例如站点数据分布的成对距离，这使客户模型之间的成对独家或协同优化。这种优化会损害早期方法的功效，从而导致性能失衡甚至负转移。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的聚合策略，称为基于图形图的增强学习（Fedgraphrl）。通过在服务器端部署配备多层自适应图卷积网络（AGCN）配备的增强学习（RL）代理，我们可以从客户端状态向量中学习协作图，从而在优化过程中揭示客户端之间的协作关系。在引入的奖励的指导下，代理商分配了聚合权重，从而促进了自动决策和公平的改进。两个现实世界中多中心医学数据集的实验结果表明了拟议的Fed-GraphRl的有效性和优势。