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细胞N-米尔司他酰转移酶是乳腺癌繁殖1
DNA信息存储为元数据存储提供了极好的解决方案，这是由于其高密度，可编程性和长期稳定性。但是，目前在DNA存储中的研究主要集中在存储和阅读数据的过程上，缺乏针对安全元数据擦拭的全面解决方案。在本文中，我们基于对引物板杂交的热力学能量的精确控制，使用CRISPR-CAS12A（RSDISC）在DNA信息存储中进行随机消毒方法。我们利用CRISPR-CAS12A对单链DNA（SSDNA）的侧支裂解（反式）来实现元数据中文件的选择性消毒。此方法可以使SSDNA降解具有不同的GC含量，长度和辅助结构，以在一轮中在DNA存储中获得28,258个寡核苷酸的消毒效率，最高99.9％。我们证明，基于引物 - 板块杂交效率的模型，可擦除文件的数量可以达到10 11.7。总体而言，RSDISC提供了一种随机的消毒方法，以设置DNA数据存储中信息加密，文件分类，内存汇编和准确读取的基础。简介
研究论文：优化心脏扩大检测：处理胸部 X 光影像的随机森林方法
摘要：本研究探索了随机森林分类器在胸部 X 光图像中自动检测心脏扩大的应用，利用了从 NIH 胸部 X 光数据集处理和派生的数据集。鉴于对心脏扩大的准确及时诊断以提供适当的治疗决策的迫切需求，本研究旨在确定机器学习模型在增强诊断过程中的有效性。本研究采用图像预处理技术，例如用于边缘检测的 Sobel 滤波和用于特征提取的 Hu 矩，增强了模型的输入特征。使用 5 倍交叉验证方法评估分类器的性能，得出的平均准确度、精确度、召回率和 F1 分数大约在 52% 到 54% 之间的结果。这些发现表明可靠性和一致性处于中等水平，表明集成机器学习方法在医学成像分析中具有潜在效用。然而，不同数据子集之间的性能差异凸显了挑战，需要进一步优化。这项研究有助于推动将机器学习融入临床环境的持续讨论，展示了其潜在的优势和当前的局限性。建议未来的研究扩大数据集的种类，整合先进的深度学习方法，并在临床环境中严格测试这些模型。这些发现对医疗保健领域自动诊断工具的开发具有重要意义，可能提高诊断的准确性和效率。
对评估瑜伽的随机对照试验的定量和定性结果的系统回顾
1。精神病学临床研究，Nishtar医科大学，Multan，Pak 2。精神病学，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国3。医学，宾夕法尼亚州Kempegowda医学科学与研究中心，印第安纳州4。内科，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国5。普通医学，Pinderfields医院，利兹，GBR 6。 医学，圣马丁斯大学医学院（SMUFOM），Willemstad，Cuw 7。 医学，博兰医学与健康科学大学，Quetta，pak 8。 医学，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国9。 病理学，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国10。 内科，里士满大学医学中心，隶属于西奈山卫生系统和伊坎医学院，位于美国史坦顿岛的西奈山11. 内科临床研究，加利福尼亚行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国普通医学，Pinderfields医院，利兹，GBR 6。医学，圣马丁斯大学医学院（SMUFOM），Willemstad，Cuw 7。 医学，博兰医学与健康科学大学，Quetta，pak 8。 医学，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国9。 病理学，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国10。 内科，里士满大学医学中心，隶属于西奈山卫生系统和伊坎医学院，位于美国史坦顿岛的西奈山11. 内科临床研究，加利福尼亚行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国医学，圣马丁斯大学医学院（SMUFOM），Willemstad，Cuw 7。医学，博兰医学与健康科学大学，Quetta，pak 8。医学，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国9。病理学，加利福尼亚州行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国10。内科，里士满大学医学中心，隶属于西奈山卫生系统和伊坎医学院，位于美国史坦顿岛的西奈山11.内科临床研究，加利福尼亚行为神经科学与心理学研究所，美国费尔菲尔德，美国
蒙特卡罗中的随机信标：效率
定期访问不可预测且抗偏差的随机性对于区块链、投票和安全分布式计算等应用非常重要。分布式随机信标协议通过在多个节点之间分配信任来满足这一需求，其中大多数节点被认为是诚实的。区块链领域的众多应用促成了几种分布式随机信标协议的提出，其中一些已经实现。然而，许多当前的随机信标系统依赖于阈值加密设置或表现出高昂的计算成本，而其他系统则期望网络是部分或有界同步的。为了克服这些限制，我们提出了 HashRand，这是一种计算和通信效率高的异步随机信标协议，它只需要安全哈希和成对安全通道即可生成信标。HashRand 的每个节点摊销通信复杂度为每个信标 O(𝜆𝑛 log (𝑛)) 位。 HashRand 的计算效率归因于单向哈希计算比离散对数指数计算的时间少两个数量级。有趣的是，除了减少开销之外，HashRand 还利用安全哈希函数对抗量子对手，实现了后量子安全性，使其有别于使用离散对数加密的其他随机信标协议。在一个由 𝑛 = 136 个节点组成的地理分布式测试平台中，HashRand 每分钟产生 78 个信标，这至少是 Spurt [IEEE S&P'22] 的 5 倍。我们还通过实施后量子安全异步 SMR 协议展示了 HashRand 的实际效用，该协议在 𝑛 = 16 个节点的 WAN 上的响应率为每秒超过 135k 个事务，延迟为 2.3 秒。
原始文章随机对照临床试验测试...
结果43名成年人（26名男性，17名女性）参加（平均年龄34岁）和28名（Lademirsen：n 5 19;安慰剂：N 5 9）完成了48周的双盲治疗。两组的所有参与者都出现了治疗急剧不良事件，主要是呼吸道感染，头痛，头晕，代谢/电解质障碍和贫血。在双盲时期的三名经过Lademirsen治疗的参与者中停止治疗，并且在开放标签期间，由于治疗急剧不良的不良事件。在Lademirsen和安慰剂组中，在48周内的最小正方形表示EGFR斜率（95％的置信间隔）为2 5（2 8.7至2 1.1）和2 5（2 5.2至0.2至0.8）ml/min每年每年1.73 m 2。在EGFR中，在任何时间点或在EGFR中有预先降低的EGFR的参与者的比例，在EGFR中没有明显差异。
评估随机森林，决策树，支持向量回归的性能和流量预测的梯度提升
这项研究利用一系列机器学习算法来预测Ikpoba河的小时流量。数据收集依赖于沿河沿线安装的水透度系统，收集每小时测量量高度，环境温度和大气压。将量规高度转换为流量数据，从Ikpoba河等级曲线中提取了涵盖2015年至2020年期间的历史量规和流量数据，并使用曲线拟合技术对水流和量规高度之间的精确关系进行了分析。使用各种拟合度措施，例如调整后的R平方值，估计标准误差和确定系数，用于识别最佳拟合关系。随后使用土壤和水评估工具对估计的流量数据进行了验证，并结合了研究区域的数字高程模型，以及其他输入参数，例如土壤，坡度，每日最大降水量和每日最高温度。使用Microsoft Excel中生成的回归图进行了验证结果。从机器学习结果中，随机森林算法在预测流量方面的其他方法优于其他方法，均为0.02的均值误差和确定系数为0.98。相反，决策树在预测单个数据点方面表现出了较高的准确性，最低的根平方误差为0.02。
使用机器学习的Android恶意软件多类分类：评估随机森林，人工神经网络和诉讼的性能
摘要。这项研究研究了使用静态和动态分析方法来检测和分类的机器学习技术，即随机森林，人工神经网络和卷积神经网络的有效性。通过将恶意软件分类为广告软件，勒索软件，索引软件和SMS恶意软件来利用CICINVESANDMAL2019数据集，多类分类。静态分析检查了权限和意图，而动态分析则集中于API调用和网络流。使用准确性，召回，精度，F1分数，训练时间和测试时间评估模型的性能。结果表明，在静态和动态分析中，随机森林比深度学习模型的优越性，静态分析的性能比动态分析更好。这项研究通过提供对不同机器学习算法和分析方法的有效性的见解来为Android恶意软件检测的领域做出了贡献，从而突出了随机森林的潜力，以实现有效，准确的恶意软件多类分类。
REALM-DCM：Arry-371797的跨国，随机，安慰剂对照试验的3阶段，对与症状LMNA相关的扩张性心肌病的患者
通信：Calum A. Macrae，医学博士，博士，心血管医学，杨百翰和妇女医院，弗朗西斯街75号，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02115。电子邮件cmacrae@bwh.harvard.edu *研究人员的完整列表在文章信息部分（在Realm-DCM调查人员下）中给出。补充材料可在https://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/circheartfailure.123.011548获得。有关资金和披露的来源，请参见第654页。©2024作者。流通：心力衰竭由沃尔特·克鲁威·健康公司（Wolters Kluwer Health，Inc。）代表美国心脏协会（American Heart Association）发表这是根据Creative Commons Attribution非商业性 - 突击许可的条款的开放式访问文章，该许可允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始作品，使用是非商业，并且不进行修改或改编。
Bionne任务概述在Bioasq 2024
摘要在本文中，我们在Clef 2024介绍了自动幽默分析（Joker）实验室的工作。小丑实验室的目的是研究幽默的自动处理，其中包括诸如检索，分类和解释各种形式的幽默文本等任务。我们的任务涉及将幽默文本分类为不同类型的不同类型，我们采用了两种不同的方法。这些方法涉及BERT（变压器架构）和传统的机器学习模型（例如随机森林分类器）的使用。在这两种模型中，伯特的精度得分较高，为0.6731。从中，我们得出的结论是，伯特在大多数自然语言过程中都更好。我们展示了有关培训数据的实验，并且在即将出版的页面中介绍了所提供的测试数据集的结果。
探索肠道菌群与阿尔茨海默氏病之间的因果关系：双向孟德尔随机研究
摘要。背景：许多观察性研究研究了肠道菌群与阿尔茨海默氏病（AD）之间的联系，但因果关系仍然不确定。目的：本研究旨在评估肠道菌群对AD的因果影响。方法：使用摘要数据进行了两样本的孟德尔随机化（MR）研究。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究（病例和代理案例：85,934；对照：401,577）。 从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究（病例和代理案例：85,934；对照：401,577）。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。结论：这项研究揭示了某些肠道菌群与AD之间的因果关系，为推进临床治疗提供了新的见解。