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使用蛋白质序列和结构
抗生素传统上用于治疗细菌感染。但是，细菌可以对药物产生免疫力，使其无效，从而对全球健康构成严重威胁。识别和分类负责这种抗药性的基因对于预防，诊断和治疗感染以及对其机制的理解至关重要。为此目的开发的先前方法主要是基于序列的，这取决于与现有数据库或经过序列特征训练的机器学习模型的比较。但是，具有可比功能的基因可能并不总是具有相似的序列。因此，在本文中，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用蛋白质结构作为对序列的补充来对新型抗生素抗生素抗生素基因（ARGS）进行分类，我们期望与单独的序列相比，该抗生素抗生素抗生素的基因（ARGS）提供了更多的有用信息。建议的方法包括两个步骤。首先，我们利用了备受瞩目的字母模型，以预测其氨基酸序列的3D结构。然后，我们使用基于变压器的蛋白质语言模型来处理序列，并将图神经网络应用于从结构中提取的图。我们在标准基准数据集上评估了所提出的体系结构，我们发现它以优于最先进的方法。
CD-GPT作为一种生物基础模型，通过中央教条>分子序列之间的差距
中央教条是理解生物体中流量15和遗传信息表达的基本框架，从而促进了分子类型中不同生物学序列的16个连接。在这项研究中，我们17个CD-GPT（中央教条生成预处理的变压器），这是一个具有10亿参数的属生物基础模型，旨在捕获DNA，RNA和蛋白质之间的19个序列关系。我们在20个统一的代表空间中对序列进行建模，并采用共享的，多分子的词汇21来有效地缩小其在嵌入空间中的距离。通过扩展22在核苷酸和氨基酸序列数据上进行预处理，CD-GPT在广泛的预测性和生成性下降24个流中表现出23个出色的性能，包括单分子和多分子分析。值得注意的是，在基因组元素检测，蛋白质26预测，RNA-蛋白相互作用鉴定以及生成性任务等任务中，有25个CD-GPT在诸如27蛋白产生和反向翻译之类的生成任务中出色。CD-GPT的多功能性开辟了28种有希望的途径，用于高级多摩变分析。29
基于序列到序列变压器结构
摘要：近年来，图像复制移动伪造（CMFD）的检测已成为验证数字图像的真实性的关键挑战，尤其是随着图像操纵技术的迅速发展。虽然深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛用于CMFD任务，但它们通常受到一个显着限制的阻碍：编码过程中空间分辨率的逐步减少，这导致了关键图像细节的丢失。这些细节对于图像复制移动伪造的准确检测和定位至关重要。为了克服现有方法的局限性，本文提出了一种基于变压器的CMFD和本地化方法，作为传统DCNN技术的替代方法。所提出的方法采用变压器结构作为编码器来以序列到序列方式处理图像，用自我发项计算代替以前方法的特征相关计算。这使该模型可以捕获图像中的远程依赖性和上下文细微差别，从而保留了通常在基于DCNN的方法中丢失的更细节。此外，还利用了适当的解码器来确保图像特征的精确重建，从而提高了检测准确性和定位精度。实验结果表明，所提出的模型在USCISI等基准数据集上实现了出色的性能，用于图像复制移动伪造的检测。这些结果表明了变压器体系结构在推进图像伪造检测领域的潜力，并为未来的研究提供了有希望的方向。
在多发性硬化症疾病中的顺序但保留的运动记忆巩固
在多个硬化中，iPailed的顺序BOTERED BOTERED BOTERED BOTERED BOTERED MOTORY MONETARTIONTATION。 div>Neuroscience，2022，487，pp.99-106。 div>10.1016 / j.neneurouscience.2021.20299。 div>hal-04787500 div>
研究助理/助理 – ARTIC 测序项目
剑桥大学正在寻找一位积极主动的研究助理或博士后研究员，加入 Ian Goodfellow 教授和 Jenny Molloy 博士的实验室，参与一项由 Wellcome Trust 资助的激动人心的项目，该项目的重点是将基因组监测置于疫情应对的核心。ARTIC 网络是一项全球计划，旨在通过实时基因组测序增强病原体检测和疫情应对。该职位专注于开发和验证传染病监测的测序协议，特别是在资源有限的环境中。研究助理级别的任命取决于拥有博士学位。已提交但尚未获得博士学位的人将被任命为研究助理，一旦获得博士学位，将改为研究助理。
基于连续的航路点和可及性分析的不确定性下的安全和适应性自主导航
本文为基于可靠的状态空间可达性分析提供了一种安全自主导航的新方法。后者改善了基于顺序航路点（NSBSWR）框架[1]的已经提出的灵活导航策略[1]，同时考虑了建模和/或感知方面的明显不同的不确定性。的确，NSBSWR是一个新兴的概念，可以利用其灵活性和通用性，以避免频繁的复杂轨迹的计划/重新计划。本文的主要贡献是引入可及性分析方案，作为可靠的风险评估和管理政策，以确保连续分配的航点之间安全自主导航。为此，使用间隔分析来传播影响车辆动力学到导航系统指出的不确定性。通过求解具有不确定变量和参数的普通微分方程，通过间隔泰勒串联扩展方法揭示了所有车辆潜在的可触及状态空间。根据可达集的获得的界限，对导航安全做出了决定。一旦捕获了碰撞风险，风险管理层就会采取行动以更新控制参数，以掌握关键情况并确保适当地达到Waypint，同时避免任何风险状态。几个模拟结果证明了在不确定性下总体导航的安全性，效率和鲁棒性。
蒙古患者的前庭渡槽患者的独特SLC26A4突变谱：一项全异位测序研究
change Patient 1 16-20 c.919-2A>G - c.919-2A>G - profound EVA Patient 1-II 11-15 c.919-2A>G - c.919-2A>G - profound EVA Patient 2 11-15 c.919-2A>G - c.281C>T p.T94I severe EVA Patient 3 1-5 c.919-2A>G - c.2027T>A p.L676Q profound EVA Patient 4-I 6-10 c.1318A>T p.K440X c.1229C>T p.T410M profound EVA & IP-II Patient 4-II 6-10 c.1318A>T p.K440X c.1229C>T p.T410M profound EVA & IP-II Patient 5 1-5 c.919-2A>G - c.716T>A p.V239D profound EVA & IP-II Patient 6 1-5 c.2027T>A p.L676Q c.2027T>A p.L676Q profound EVA & IP-II Patient 7 1-5 c.919-2A>G - c.2027T>A p.L676Q severe EVA & IP-II Patient 8 1-5 c.919-2A>G - c.1547dup p.S517FfsX10 severe EVA & IP-II Patient 9 1-5 c.919-2A>G - c.1318A>T p.K440X profound EVA & IP-II Patient 10 11-15 c.919-2A>G - c.2027T>A p.L676Q profound EVA & IP-II Patient 11 11-15 c.919-2A>G - c.919-2A>G - severe EVA & IP-II Patient 12 6-10 c.1975G>C P.V659L C.2027T> A P.L676Q深刻EVA和IP-II患者13-I 11-15 C.1318A> T P.K440X C.1318A> T P.K440X深刻EVA和IP-II患者患者13-20患者13-20 C.1318A> T P.K4440X C.1318A＆IPEVA＆IP erea + 13-III 6-10 C.1318A> T P.K440x C.1318A> T P.K440X严重EVA和IP-II患者14 6-10 C.2027T> A-C.2089+1G> A-Dexveral Eva＆IP-II患者15 1-5 C.919-2A> G P.L676Q C.1313131318A EVA，前庭渡槽扩大； IP-II，人工耳蜗不完整的分区II类 *所有ID并未表示为医院身份。
通过重复经颅磁刺激调节视觉运动序列学习：我们目前了解什么？
1 塞格德大学神经病学系，Semmelweis utca 6, H-6725 Szeged, 匈牙利 2 里昂神经科学研究中心 CRNL U1028 UMR5292, INSERM, CNRS, Universit é Claude Bernard Lyon 1, 95 Boulevard Pinel, F-69500 Bron, France 3 心理学博士学院，ELTE Eötvös Lor ánd University, Izabella utca 46, H-1064 布达佩斯，匈牙利 4 大脑、记忆和语言研究组，认知神经科学和心理学研究所，自然科学研究中心，Magyar Tud ó sok Kör ú tja 2, H-1117 布达佩斯，匈牙利 5 心理学研究所，ELTE Eötvös Lor á nd大学, Izabella utca 46, H-1064 布达佩斯，匈牙利 6 塞格德大学放射学系，Semmelweis utca 6，H-6725 塞格德，匈牙利 7 弗莱堡大学医学院解剖学和细胞生物学研究所神经解剖学系，Albertstrasse 17，D-79104 弗莱堡，德国 8 BML-NAP 研究小组，心理学研究所 & 认知神经科学和心理学研究所，ELTE Eötvös Lor ánd 大学 & 自然科学研究中心，Damjanich utca 41，H-1072 布达佩斯，匈牙利 * 通讯地址：nemethd@gmail.com † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。