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![arxiv：2502.07366v1 [stat.me] 2025年2月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\89b2f180849147a459f426aef53f9e4f9cb4c95f.webp)
arxiv：2502.07366v1 [stat.me] 2025年2月11日
holobiont由宿主有机体及其微生物群组成。在动物育种的背景下，因为可以将Holobiont视为选择运行的单个单元，因此将微生物群数据整合到基因组预测模型中可能是改善表型和遗传值的预测的有希望的方法。尽管如此，全息型跨代数据很少来解决这一假设，因此填补了这一空白，我们提出了一个新的仿真框架。我们的方法是基于跨代全息素模型的模拟器（RITHMS）的R实现，是一个开源软件包，它在MOBPS软件包上构建，并结合了微生物群的独特特征，尤其是垂直和水平传输以及由于环境和宿主基因的调制。此外，Rithms可以考虑各种选择策略，并且适合不同的遗传体系结构。我们在各种情况下使用RITHM模拟了跨代全息学数据，改变了遗传力，微生物性和微生物群。我们发现，模拟数据准确地反映了预期特征，特别是基于微生物多样性指标，分类单元之间的相关性，垂直和水平传播的调节，对环境效应的响应以及根据选择策略的演变的演变。我们的结果支持我们的仿真框架的相关性，并说明了其在构建选择指数平衡遗传增益和微生物多样性的可能用途。RITHMS是一种高级，灵活的工具，用于生成跨代全息素数据，该数据结合了遗传学，微生物群和环境之间的复杂相互作用。
摘要
背景血脂异常包括通过两种分类（Freickson-Levy [FL]或Sniderman）分类的各种脂肪蛋白疾病。然而，这两种分类都因依靠脂蛋白代谢的不完整知识而受到批评，尤其是在新型治疗方案的明确性和个体治疗反应中的变化中。聚集是一种无监督的机器学习（ML）算法，可以处理广泛的变量，有可能揭示具有独特的分子特征和独特的治疗靶标的患者群体，可以为心脏疾病（CVD）提供更有效的预防策略。We aimed to use unsupervised ML algo- rithms to discover intrinsic dyslipidaemia categories from lipoprotein measurements, to recognise the necessary compo- nents of lipid panels for classification, and to analyse the similarities between the newly formed clusters, FL and Sni- derman classifications.
2024年9月23日至25日，新加坡樟宜村...
rithms到开源癌症数据集，通过其光谱数据来完善对癌细胞的检测和分类。我们评估了受监督和无监督学习模型在处理振动光谱中的功效，重点是提取特征，降低降噪和模式识别。这些技术应用于开源数据，从而鉴定了与各种癌症类型相关的生物标志物。我们的结果证明了ML增强振动 - 分析在区分恶性细胞和良性细胞方面的精度和潜力。我们的研究强调了ML驱动的振动光谱的功能，以创建适合临床部署的成本效益，实时诊断工具。通过利用开源罐头数据，本研究不仅验证了我们方法的鲁棒性，而且还为更广泛的癌症研究界提供了宝贵的见解。这些发现为未来的创新铺平了道路，以早期检测和个性化治疗策略。
Xuanqiang Zhao
• 参与了 Paddle Quantum 和 QAPP 的开发，这两个 Python 包允许用户通过云服务在模拟器和真实量子设备上设计、测试和运行近期量子算法，如变分量子特征求解器。
用杂种量子绑定一个预测
药物设计中的中心是对生物分子的鉴定，它们独特而牢固地结合了9靶蛋白，同时最大程度地降低了它们与他人的相互作用。相应地，精确的结合效果10预测，可以从大量的稳定物质中准确选择合适的候选物，这可以大大减少与实际实验方案相关的费用。12在这方面，最近的进步表明，与其他传统计算方法相比，深度学习方法表现出卓越的性能13，尤其是随着大型数据集的出现。14这些方法是复杂且非常耗时的，因此代表着重要的15个瓶颈，用于其开发和实际应用。在这种情况下，16个Quantum机器学习的新兴领域有望增强众多经典的机器学习算法-17 rithms。在这项工作中，我们向前迈出了一步，并提出了一个混合量子卷积18神经网络，该网络能够将经典对应物的复杂性降低20％，而19仍保持最佳性能。此外，这导致在训练阶段的20个成本和时间最高可节省40％的成本和时间，这意味着21种药物设计过程的大幅加速。22
![arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\14209d226327b5a6cbf8e094be8901d23e4dc34a.webp)
arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日
强化学习已彻底改变了动态环境中的决策过程，但它经常在自主检测和实现目标的情况下而在没有明确反馈信号的情况下进行斗争。例如，在源术语问题问题中，缺乏精确的环境信息使得提供明确的反馈信号并定义和评估源位置是如何终止的。为了应对这一挑战，开发了自主目标检测和停止（AGDC）模块，通过在任务完成后纳入自主目标检测和CES的自动反馈机制来增强各种RL算法。我们的方法可以通过近似代理人的信念来有效地识别不确定的目标，从而显着增强了反馈有限的环境中RL算法的能力。为了验证我们的方法的效率，我们将AGDC与深度Q网络，近端政策优化和深度确定的策略梯度算法相结合，并评估了其在源期限估计问题上的表现。表明，AGDC增强的RL算法显着超过了传统的统计方法，例如信息性和探索以及非统计的随机行动选择方法，例如信息触发，内特抗体和双重控制。这些改进在成功率，平均行进距离和搜索时间方面显而易见，突出了AGDC在复杂的现实世界情景中的有效性和效率。
PP 1/333 (1) 采用数字技术生成植物保护产品功效评估数据
数字技术在疗效评估试验中的应用应产生与目前通过人工观察或 GEP 系统中目前接受的其他方法收集的数据相当的结果。通过人工观察获得的数据可用作比较来验证或核实数字技术获得的数据，这些数据可称为参考值（有时称为“基本事实”）。参考值数据可用于在开发阶段验证算法，并在使用过程中验证数字技术。