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127 联队 2016 年度报告
站在准将中间。第 127 联队指挥官 John D. Slocum 将军和首席军士长。第 127 联队指挥长 Tony Whitehead 在 2016 年 12 月 3 日于密歇根州塞尔弗里奇空军国民警卫队基地举行的第 127 联队指挥官召唤仪式后，与第 127 联队年度最佳飞行员获奖者一起领奖。照片从左至右依次为 Whitehead；第 127 联队安全奖获得者 Michael Fontana；技术员。军士长。年度仪仗队成员 Stuart Ingersoll；第 127 医疗组生物环境工程部门的 Mark Rausch 少校、Michael Cox 中尉和军士长。Dean Klovski，参谋军士。Audrey Carlstrom，参谋军士。Brandon Reif，指挥官奖杯获得者；中尉 Paige Campbell，年度连级军官；军士长。Robin Cleaver，年度一级军士；高级军士长。Eric Bates，年度高级士官；技术军士。Drew Reynolds，年度士官；空军一等兵 Clifford Mua，年度飞行员；以及 Slocum。
数学控制理论 - Sontag 实验室
我期望在这里发布更新、附加材料和参考资料、链接和勘误表。如果涵盖所有材料并在讲座中提供完整的证明，文本的当前内容远远超过一年内可以完成的内容。但是，有几种方法可以根据本书的部分内容构建一年的课程或两门这样的课程。例如，可以只涵盖线性理论，跳过可选部分以及关于非线性可控性和乘数（变分）方法的章节。一门独立的、相当独立的课程可以涵盖更高级的非线性材料。最终，主题应该反映学生和教师的背景和兴趣，我很乐意与潜在的教师讨论教学大纲。我要感谢所有向我发送建议和评论的同事、学生和读者，特别是 Brian Ingalls、Gerardo Lafferriere、Michael Malisoffi 和 Konrad Reif。特别感谢 Jose Luis Mancilla Aguilar 和 Sarah Koskie，他们指出了大量错别字和错误，并提出了适当的更正。当然，肯定还有很多错误，而这些错误都是我独自承担的。我还要重申我对空军科学研究办公室的持续支持以及我的家人无限耐心的感谢。
会议XVI
Dr. Carl Blijd, Senior Psychiatrist, The Student Psychiatrist, Groningen/The Netherlands & Mental Health Program Director, Saint Maarten/Dutch Caribbean Dr. Sam Chang, Clinical Associate Professor, University of Calgary, Calgary, Canada Prof. Ditte Demontis, Professor Department of Biomedicine, Aarhus University, Aarhus, Denmark Prof. Gabriele Fischer,维也纳医科大学成瘾诊所医学主任，奥地利，奥地利奥利弗·格里姆教授，顾问精神病医生，大学诊所法兰克福大学，德国法兰克福，德国法兰克福博士，邓肯·曼德斯博士，儿童和青少年精神病医生，NHS Lothian，爱丁堡，爱丁堡，爱丁堡神经心理药理学，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦帝国学院。精神卫生服务，英国利物浦
硬膜外和硬膜下记录的比较
英国医生 Richard Caton 于 1875 年在猴子身上实现了这一发明（Caton, 1875 ），德国精神病学家 Hans Berger 于 1924 年在人类身上也实现了这一发明（Jung & Berger, 1979 ）。皮层电图（ECoG）后来被广泛用作一种诊断工具，通过在电极对之间施加电刺激电流来识别癫痫发作的起始区和对癫痫患者的重要皮质区进行功能映射（Lesser et al., 1984; Reif et al., 2016 ）。ECoG 网格由嵌入硅片的圆形导电盘（电极）组成，硅片被放置在颅骨下方的大脑表面。与头皮脑电图等非侵入性神经信号记录方法相比，ECoG 记录对电极正下方的组织具有高度特异性（高空间分辨率）（Crone 等，1998；Freeman 等，2000；Lesser 等，2010；Leuthardt 等，2004；Miller 等，2009），信号幅度比头皮电极记录高出五倍（Blume & Holloway，2011）。ECoG 电极可以放置在硬脑膜的上方（硬膜外）或下方（硬膜下）（图 1a），并且存在多种配置，通常是 NM 电极网格，其中 N、M > 1，或 1 N 电极条带（图 1b）。用于皮质映射和癫痫监测的标准临床网格和条带的电极间距离（IED；或间距）为 10 毫米（Diehl & Lüders，2000 年；Lesser 等人，2010 年；Penfield & Boldrey，1937 年；Salles
在基因组水平上捕获小麦表型
Babar Hussain 1,2，Bala A.Akpınar3，Michael Alaux 4，Ahmed M. Algharib 5，DeepMala Sehgal 6，Zulfiqar Ali 7，Gudbjorg I. Aradottir 8，Jacqueline Batley 9，Arnaud Bellec 10，Arnaud Bellec 10，Alison R. Alison R. cestive cestive cestive cestive cestive cestive cestive cestive cestivical R. UX 15，Munevver Dogramaci 16，Gabriel Dorado 17，Susanne Dreisigacker 6，David Edwards 18，Khaoula El-Hassouni，Kell 2019 Melania Figueroa 22，SergioGálvez，23，Kulvinder S. Gillvinder 24，Kulvinder 24，Liubov govta 21，Albry gogran goger 28， Crespo-Herrera 6，Abrahim，Benjamin 29 31，Tamar Krugman 21，Yinghui Li 21，Shuyu Liu 29，Amer F. Mahmoud 32，Alexey Morgounov 33，Tugdem Muslu 34，Tugdem Muslu 34，Faiza Naseer 25 Nolds 6，Rajib Roychowdhury 21，Jackie Rudd 29，Taner Z. Sen 11，Sivakumar Sukumaran 6，Bahar Sogutmaz Ozdemir 38，Vijay Kumar Tiwari 39，Naimat Ullah 40
媒体版本
生命科学小组Sartorius和McMaster大学今天在安大略省汉密尔顿大学的工程学院开设了一个新的生物处理自动化实验室。创建了最先进的，1,600平方英尺的研究设施，以补充大学的长期合作伙伴Sartorius的高级生物制造设备的重大贡献。该实验室将作为培训和开发中心，McMaster学生和Sartorius员工与其他行业合作伙伴合作，以加快生物处理建模，模拟和高级控制的发展。“ Sartorius Bioprocess Automation Lab的开放标志着McMaster致力于推进加拿大生物制造能力的一个里程碑，” McMaster University工程学院院长Heather Sheardown博士说。“这项慷慨的贡献将支持大规模生物治疗制造的技术创新，从而提高生产效率，并最终扩大对自身免疫性疾病和癌症等慢性疾病的挽救生命治疗的机会。” Sartorius首席技术官Oscar-Werner Reif教授补充说：“这种合作伙伴关系使McMaster University和Sartorius能够与生物制药行业的合作伙伴一起探索和工业化创新的生物处理解决方案。这使其成为第一个在加拿大开设的BRIF资助的工厂。“在公共和私营部门的支持下，这种尖端的设施将有助于准备新一代的创新者。”在这个最先进的设施中，来自学术界和行业的年轻研究人员将共同开发创新的建模和预测控制解决方案，有助于简化和加速生物制造过程，最终推动更快的改进疗法发展，这些疗法将可供全球患者使用。”新设施的资金通过Biosciences研究基础设施基金（BRIF）竞争的第二阶段进行，这是一个耗资22亿美元的CAD国家计划的核心，旨在建立一个强大而有弹性的国内生物制造业和生命科学领域“在关键的生物制造领域，该实验室的开放将帮助加拿大研究人员确保维持我们国家所需的竞争优势，”加拿大创新基金会的总裁兼首席执行官Sylvain Charbonneau博士说。
面包小麦D基因组的起源和演变
Cavalet-Giorsa Emile 1,42，Andrea Gonzalez-Monoz 1,42，Atheilanan 1,42，1,42，Samuel Holden 2，Adil Salhi 3，Fawzy Elkot 6，Mehran Patpour 7，Mehran Patpour 7，Awais Rasheed 8.9 Dragan 16 , Alexander Putra 17 , Constance D. Laquai 1 , F. Rivera 1 , Renjie 1 , John Raupp 1 , Eric L. Olson 23 , Robert F. Park 23 , Yi Ding 23 , , Willem H. P. Boshoff 28 , Brian J. Steffensson 29 , Surtis 30 , Later 35 , Steven Xu 35 , Yong Q. Guarnyan Xu 36 , H. Wulff 1 ✉ & Simon G.
Lulu Qian - Pasadena
1. KR Rodriguez、N. Sarraf 和 L. Qian。一种输家通吃的 DNA 电路。ACS Synthetic Biology 10，2878–2885 (2021)。2. DN Taylor、SR Davidson 和 L. Qian。一种协同 DNA 催化剂。JACS 143，15567–15571 (2021)。3. RF Johnson 和 L. Qian。使用双链 DNA 构建块简化化学反应网络实现。DNA 计算和分子编程，LIPIcs 174，2:1–2:14 (2020)。4. S. Clamons、L. Qian 和 E. Winfree。在表面上编程和模拟化学反应网络。Journal of the Royal Society Interface 17，20190790 (2020)。5. P. Petersen、G. Tikhomirov 和 L. Qian。基于信息的相互作用 DNA 纳米结构系统中的自主重构。《自然通讯》9，5362 (2018)。6. G. Tikhomirov、P. Petersen 和 L. Qian。三角形 DNA 折纸拼贴。《JACS》140，17361–17364 (2018)。7. KM Cherry 和 L. Qian。利用基于 DNA 的赢家通吃神经网络扩大分子模式识别。《自然》559，370–376 (2018)。8. D. Wilhelm、J. Bruck 和 L. Qian。DNA 中的概率切换电路。《PNAS》115，903–908 (2018)。9. G. Tikhomirov、P. Petersen 和 L. Qian。具有任意图案的微米级 DNA 折纸阵列的分形组装。 Nature 552 , 67–71 (2017)。新闻与观点：“DNA 自组装规模化”，作者 Fei Zhang 和 Hao Yan，Nature 552 , 34–35。10. AJ Thubagere、W. Li、RF Johnson、Z. Chen、S. Doroudi、YL Lee、G. Izatt、S. Wittman、N. Srinivas、D. Woods、E. Winfree 和 L. Qian。货物分类 DNA 机器人。Science 357 , eaan6558 (2017)。观点：“DNA 机器人边走边分类”，作者 John Reif，Science 357 , 1095–1096。11. AJ Thubagere、C. Thachuk、J. Berleant、RF Johnson、DA Ardelean、KM Cherry 和 L. Qian。
长期厌恶习惯，养育家庭工人的概括有限
Maria Coromaina 1：2,3,3，*，Ashvin Ravi 3.4,4,5， Jaeyoung Kim 10.11，Gikashi Terao O。 'Connell 15.16，Mark Adolfsson 18，Martin Alda 19:20，Alfredson 21：Bernhard T. Baune Baune Bernhard T. Baune。 24,25,26， 36,37.38.39，Aiden Corin 40，Nina Dalkner 27，Udo Dannlowski 42，Franziska Tabea Fellendorf 27，Panagius Ferentinos 23:45，Andreas J. Forstner 37.39.46， 51，Melissa J.Maria Coromaina 1：2,3,3，*，Ashvin Ravi 3.4,4,5， Jaeyoung Kim 10.11，Gikashi TeraoO。'Connell 15.16，Mark Adolfsson 18，Martin Alda 19:20，Alfredson 21：Bernhard T. Baune Baune Bernhard T. Baune。 24,25,26， 36,37.38.39，Aiden Corin 40，Nina Dalkner 27，Udo Dannlowski 42，Franziska Tabea Fellendorf 27，Panagius Ferentinos 23:45，Andreas J. Forstner 37.39.46， 51，Melissa J.
基因组研究的一系列可解释和可解释的机器学习方法
精确医学的主要重点是使用计算工具来准确预测疾病结果并确定相关的生物标志物以进行有效的后续评估。Over the last two decades, linear models have been widely implemented to identify differentially expressed genes and enriched signaling pathways in functional genomics (Love et al., 2014 ; Nueda et al., 2014 ; Ritchie et al., 2015 ; Robinson et al., 2009 ), characterize complex trait architecture in genome-wide association studies (, 2010 ; Hayeck et al., 2015 ; Heckerman et al., 2019年，Kang et al。等Al。，2018年； Manno等，2018），并在不同的时间点，数据收集位点和组织类型上进行有效的归一化和维度降低（Hasin等，2017；Lähnemann等，2020）。这些方法的一部分是它们提供统计显着性措施的能力，例如P值，后置包含概率（PIPS）或然后可以使用的贝叶斯因素，可用于促进下游任务（例如，选择哪些分子机制以药物为目标或选择哪些临床干预措施对特定患者有效）。不幸的是，严格的加性假设通常会阻碍线性模型的性能；这些方法中最强大的方法依赖于训练算法，这些算法在计算上效率低下且对大规模数据集不可靠。成像和测序技术的持续进步（Stephens等，2015）提供了范围，以将多模式的非参数方法整合为生物学和临床应用中的最先进工具。的确，机器学习方法众所周知，具有在数据中学习复杂的非线性模式的能力，并且当有大量的培训示例可用时，它们通常在设置中获得最大的功能（Lecun等，2015）。然而，文献中已被大量引用，许多机器学习技术都受到“黑匣子”限制的影响，因为它们并不自然地进行经典的统计假设测试，例如线性模型，这对于精确医学中的决策至关重要。导致非线性算法更好的预测性能的关键特征之一是自动包含被放入模型中的特征之间的高阶相互作用（Crawford等，2018； Jiang＆Reif，2015）。例如，神经网络利用分层之间的激活功能，这些层隐式列举了输入特征之间所有可能的（多项式）交互作用（Demetci等，2021; 2021; Murdoch等，2019; Tsang，Cheng，Cheng，＆Liu，＆Liu，2018; Tsang，Liu，Liu等，2018; 2018; WAHBA，1900年）。这已被证明在准确预测模型生物的特征方面有所作为，在这些特征中，诸如epistasis之类的现象（即多个基因座和/或基因之间的相互作用）可以在物种之间的变化中发挥很大作用（Bellot等人，2018; Runcie et al。，2021; Swain等，2016; swain等，2016; 2016; weissbrod et al an a w weissbrod et al。这是用于改进模型的部分数学解释，但在许多生物医学应用中，我们经常希望准确地知道哪些基因组特征（例如变体，基因和途径）对于定义表型或疾病结果的结构最重要。本手稿的主要目的是回顾大量的方法论研究，这些方法是为了开发计算生物学中更“可解释的”和“可解释”的机器学习。在整个本文中，我们将使用经典的观点，即“解释性”与使用模型参数的事后能力有关（有时也称为在文献的某些领域中表现“可变重要性”）（Crawford et al。，2019; Lundberg＆Lundberg＆Lee，2016，2017，2017; ribeio; ribeio et alik anik shrik，shrik shrik;虽然“解释性”是模型固有地为其参数和体系结构提供了可理解的定义（Hira等，2019； Marcinkevics＆Vogt，2020; Shmueli，2010）。两个概念都可以分为试图在（i）全球范围上实现解释性或可解释性的方法类别，在该方法中，目标是对观察到的人群的整体变化的贡献进行对/（ii）在局部层面上的贡献进行排名/选择的输入，旨在详细介绍对数据集中的任何特定个人的重要性。在这里，我们将专注于描述神经网络中的全球尺度方法，其特殊动机来自基于关联映射的基因组学应用程序。我们在这篇综述中的主要贡献是为我们所说的“透明度谱”提供全面的景观，用于监督和无监督的学习算法，因为我们从黑匣子转移到可解释的方法，并最终转化为可解释的方法（图1）。