XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSequence
身体不满意的时间感知和互感相互作用
动机：测序技术的最新进展强调了序列分析算法和工具在基因组学和医疗保健研究中的关键作用。尤其是，序列对齐是许多序列分析管道中的基本构建块，并且在执行时间和内存使用方面经常是性能瓶颈。经典序列比对算法基于动态编程，通常需要相对于序列长度进行二次时间和内存。结果，经典序列比对算法无法随着序列长度的增加而扩展，并且由于数据移动惩罚而迅速成为内存结合。结果：内存处理（PIM）是一种新兴的体系结构范式，试图通过使计算更接近数据来减轻数据移动惩罚来加速内存结合的算法。这项工作介绍了BIMSA（双向内存序列对齐），这是最先进的序列对齐算法BIWFA（双向波前对齐）的PIM设计和实现，该算法biwfa（双向波前对齐），为生产的PIM Architection（Upmem）结合了新的硬件功能优化。bimsa支持对齐序列最多100K基础，超过了状态PIM实现的局限性。首先，与序列比对算法的最先进的PIM实现相比，BIMSA达到高达22.24×（平均为11.95×）的加速度。第二，与BIWFA的最高表现多核CPU实现相比，达到高达5.84×（平均为2.83×）的加速度。联系人：Alejandro.alonso1@bsc.es第三，BIMSA具有内存中计算单元数量的线性可伸缩性，可以通过配备更多计算单元的PIM体系结构进行进一步的性能改进，并实现高达9.56×x（平均4.7倍）的速度。可用性：代码和文档可在https://github.com/ alejandroamarin/bimsa上公开获得。
制造意识的生成模型体系结构在Petascale启用生物序列设计和合成
我们介绍了一种减少合成蛋白质成本和由生成模型设计的其他生物学的成本的方法。，我们使我们的生成模型制造模型可以使模型设计的序列可以在现实世界中有效合成，并具有极端的并行性。我们通过训练和合成样品来证明抗体，T细胞抗原和DNA聚合酶的生成模型。例如，我们对3亿观察到的人类抗体进行训练，并合成该模型的10 17生成的设计，以10 3美元的价格实现了与先进的蛋白质语言模型相当的样品质量。使用以前的方法，综合具有相同精度和大小的库将花费大约四亿（10 15）美元。
制造意识的生成模型体系结构在Petascale启用生物序列设计和合成
我们介绍了一种减少合成蛋白质成本和由生成模型设计的其他生物学的成本的方法。，我们使我们的生成模型制造模型可以使模型设计的序列可以在现实世界中有效合成，并具有极端的并行性。我们通过训练和合成样品来证明抗体，T细胞抗原和DNA聚合酶的生成模型。例如，我们对3亿观察到的人类抗体进行训练，并合成该模型的10 17生成的设计，以10 3美元的价格实现了与先进的蛋白质语言模型相当的样品质量。使用以前的方法，综合具有相同精度和大小的库将花费大约四亿（10 15）美元。
由于课程旋转时间表（第2页）和大量PR
PSYC 6302，研究方法论PSYC 6305，伦理和认知治疗PSYC 6310，性别和文化研究（奇数年）PSYC 6350，智力评估（4351）PSYC 6371，社会和文化心理学（偶数（6322，6324和6341）Coun 6377/psyc 6323，个人心理治疗技能（6322，6324，＆6341）Councom 6371/psyc 6324，先进的伦理和专业问题，伦理和专业问题Councom 6382/psyc 6325 6370/psyc 6341，生命周期开发PSYC 6392，实践（6305，6312，6321，6322，6322，6323，6324，6325，6325，6350，＆6351; （6302；顾问许可）PSYC 6399，MA论文（6302＆6304/6314;论文申请；顾问许可）PSYC 4351，测试和测量
Mamba 作为决策者：探索离线强化学习中的多尺度序列建模
摘要 — 顺序建模在离线强化学习 (RL) 中表现出色，其中决策转换器 (DT) 是最显著的代表之一，取得了显著的成功。然而，RL 轨迹具有与传统序列（例如文本或音频）不同的独特属性：（1）局部相关性，其中 RL 中的下一个状态在理论上仅由基于马尔可夫决策过程 (MDP) 的当前状态和动作决定，以及 (2) 全局相关性，其中由于轨迹的时间连续性，每个步骤的特征都与长期历史信息相关。在本文中，我们提出了一种新颖的动作序列预测器，名为 Mamba Decision Maker (MambaDM)，其中 Mamba 有望成为序列建模范式的有前途的替代方案，因为它可以有效地建模多尺度依赖关系。特别是，我们介绍了一种新颖的混合器模块，它可以熟练地提取和集成输入序列的全局和局部特征，从而有效地捕捉 RL 数据集中的相互关系。大量实验表明，MambaDM 在 Atari 和 OpenAI Gym 数据集上实现了最佳性能。此外，我们通过实证研究了 MambaDM 的扩展规律，发现增加模型大小不会带来性能提升，但将 MambaDM 的数据集大小扩大 2 倍可以在 Atari 数据集上获得高达 33.7% 的得分提升。本文深入探讨了 MambaDM 在 RL 领域的序列建模能力，为未来在稳健高效的决策系统方面的进步铺平了道路。
levseq：迅速生成定向进化和机器学习的序列功能数据
序列功能数据提供了有关蛋白质功能景观的有价值信息，但在定向演化活动中很少获得。在这里，我们介绍了每个变体测序（LEVSEQ），该管道将双重条形码策略与纳米孔测序结合在一起，以快速生成整个蛋白质编码基因的序列功能数据。LEVSEQ集成到现有的蛋白质工程工作流程中，并配有用于数据分析和可视化的开源软件。该管道通过合并序列功能数据来促进数据驱动的蛋白质工程，以告知定向进化并为机器学习引导的蛋白质工程（MLPE）提供必要的数据。LEVSEQ在筛选之前可以对诱变库的质量控制，从而降低了时间和资源成本。模拟研究表明，LevSeq在各种实验条件下都能准确检测变体的能力。最后，我们展示了LevSeq在工程质类化学方面的工程杂化蛋白的实用性。广泛采用LEVSEQ和数据共享将增强我们对蛋白质序列功能景观的理解，并赋予数据驱动的定向进化。
runx1家族血小板疾病概况人类基因组项目以外的基因组学和人类遗传学的年度综述：完整的人类基因组序列和Pangenome参考的时代
人类基因组项目是一个巨大的成就，为人类物种的遗传学和基因组学探索了无数的基础。多年来，人类基因组参考序列仍然不完整，并且缺乏人类遗传多样性的代表。最近，已经出现了两个重大进展来解决这些缺点：完全无间隙的人类基因组序列，例如由端粒到telomere群结的结合所开发的，以及高质量的pangenomes，例如由人类Pangenome Pangenome参考联盟中的dna序列组成和基因组合的依赖性，例如，由人类Pangenome PangeNome参考核心组成的核心和基因组合的核心，历史上难以顺序的区域，包括着丝粒，端粒和分段重复。同时，Pangenomes捕获了全世界种群中广泛的遗传多样性。共同发展了基因组学研究的新时代，增强了基因组分析的准确性，铺平了精确医学的道路，并有助于更深入地了解人类生物学。
在CPU和FPGA
序列比对（SA）是生物信息学领域的一个基本方面，对于各种应用至关重要，例如DNA测序和蛋白质结构预测。它涉及将新基因组序列与先前存储在数据库中的序列进行比较的过程。但是，史密斯 - 水手对齐的计算需求可能是很大的，尤其是在分析大型基因组数据集时。为了应对这一挑战，我们提出了一项全面的比较研究，该研究使用不同的硬件平台探索史密斯 - 水手序列对齐的加速度：中央处理单元（CPU）和现场可编程的门阵列（FPGAS。在这项研究中，考虑到基于CPU和基于FPGA的实施，我们评估和对比了这些平台上史密斯 - 水手对齐的性能和可扩展性。我们评估了他们的计算能力和记忆要求，以针对各种序列长度和评分参数。通过广泛的基准测试和序列分析，尤其是在异质的CPU + FPGA平台分析上，我们提供了对每个平台的优势和局限性的见解，从而阐明了计算速度和硬件成本之间的权衡。
使用GREP查找并计算...
简介：GREP是一种命令行工具，用于搜索特定的字符字符串。它为您提供包含您要寻找的字符串的文件中的行。它可以将结果打印到屏幕上或将其保存在新文件中。- 查看底漆序列并将其保存到新文件中：grep -s'taaacttcagggtgaccaaaaaaaaatca'query_file.file.fasta> output1.fasta此命令在文件query_file.fasta中查找所涉及的序列，并将其保存到uptum1.fasta中。GREP中的-s选项用于抑制有关不存在或不可读取文件的错误消息。当您将-s与GREP一起使用时，它会默默地忽略这些错误，而不是显示它们。- 将先前的线与查询行伸入一个新文件中：添加“ -b 1”使您可以将上一行带有包含所讨论的字符串的行。这对于获取FASTA文件的DNA序列和标题线很有用。grep -b 1 -s'taaacttcaggggggggggtgaccaaaaaaatca'query_file.fasta> output1.fasta -fasta -fasta -cousting with Grep：GREP也可以用于计数。例如：grep -c'taaacttcaggggggtgaccaaaaaaaatca'infile.fasta计数其中有多少个这些序列字符串出现在infile.fasta中。- 搜索多种模式：您还可以使用GREP在同一命令中找到作为一组模式。GREP将打印包含您指定的任何模式中的任何一种的行。为此，将其运行如下：三个（OR）的任何一个：GREP'tatter1 | pattern2 | pattern3'fileName所有三个模式（和）grep'tatter 1'fileName | GREP'pattern2'| grep'pattern3' - 在或示例中| |它代表或示例中或示例中，它将输出从一个命令传输到另一个命令。
utrgan：学习生成5'UTR序列以优化翻译效率和基因表达
摘要。mRNA的5'未翻译区域（5'UTR）对于该分子的可翻译性和稳定性至关重要，这对于设计合成生物学回路至关重要。几个UTR序列已获得专利，并广泛用于实验室。本文介绍了乌特甘（Utrgan），这是一种生成对抗网络（GAN）的模型，用于生成5'UTR序列，并与优化程序相结合，以确保目标基因序列或高核糖体负载和翻译效率的高表达。该模型生成模仿天然UTR的各种特性的序列，并优化它们以实现目标基因上的平均表达高达5倍，（ii）与初始UTR序列相比，平均核糖体负载高达2倍，（iii）提高平均平均翻译效率34倍。utrgan生成的序列在诸如内部核糖体进入位点，上游开放式阅读框架，G Quadruplexes以及Kozak和Initiation Start Start Codoon区域中，与已知的调节基序相似。体外实验表明，与人类beta Globin 5'UTR相比，UTRGAN设计的UTR序列导致人类TNF-α蛋白的翻译速率更高，这是一个具有较高生产能力的UTR。