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使用混合深度学习模型预测伪随机和量子随机数序列
随机数生成是许多应用程序的关键组成部分，包括加密，安全通信系统，模拟和概率算法。伪随机数生成器（PRNGS）和量子随机数生成器（QRNG）是两种主要类型的随机数生成器，QRNG由于其固有的不可预测性提供了更好的安全性[1]。但是，预测PRNG和QRNG序列仍然是评估其安全性和可靠性的重要任务。深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和RNN，已在各种时间序列预测任务中广泛使用[2]。在本文中提出了一个混合深度学习模型，该模型结合了CNN，LSTMS和RNN来预测PRNG和QRNG序列。该模型在包含PRNG和QRNG序列的数据集上进行了训练和评估。
通过转基因阵列在秀丽隐杆线虫中的高通量文库转基因导致综合序列多样性（TARDIS）
图5。TARDIS启动子库。a）概述两个分裂的着陆垫及其相关的启动子插入向量。正确整合后，选择性标记和荧光团表达都会恢复。b）从单个TARDIS阵列线的单个热轴（PX819）中回收了9个基因的转录记者。集成到单个McSarlet-I /Hygr着陆垫中。主图像显示了指定的报告基因的MSCARLET-I表达，而插图显示同一区域的极化图像。c）示例同时，从单个TARDIS阵列中的双重整合到带有害虫的双降落垫菌株中。ceh-10p :: mneongreen :: pest是假彩色绿色和ceh-40p :: mcarlet-i :: pest是假彩色的洋红色。所有比例尺均代表20µm
来自致病性和潜在致病真核微生物的DNA序列多样性在受保护的花岗岩山岩中
1GenéActica，生理学和微生物学，生物学学院，马德里大学合格大学，28040西班牙马德里； ismaelve@ucm.es（i.v.-G。）; perezuz@ucm.s（B.P.-U。 div>）; richwill@ucm.es（R.W。） div>2 RoyalJardín ico，Csic Plaza de Murillo 2，28014西班牙马德里； Enrique.lara@rjb.csic.es 3 Changins葡萄栽培与植物学学院，科学与艺术大学瑞士西部，Duillier 60，1260 Nyon，Nyon，瑞士; david.singer.bio@outlook.com 4生物多样性系，生态与进化，马德里大学合并学院的生物科学学院，西班牙马德里28040； amayadec@ucm.s（A.D.C.-G。）; murciano@bio.ucm.s（a.m.）; Abelsanchez@bio.ucm.s（A.S.-J。） div>5肛门科学系，科学学院，远程教育大学，西班牙马德里28040； manu.garo@ccia.uned.es *通信：ceremema@ucm.es;电话： +34-913944967†作者也为这项工作做出了同样的贡献。 div>
DNA序列中的可靠数据存储
摘要 - 通过基于DNA的数据存储的最新进展激发，我们研究了一个通信系统，在该系统中，通过并联许多序列传达信息。在此系统中，接收器无法控制对这些序列的访问，并且只能从这些序列中绘制，不知道已绘制了哪些序列。此外，绘制序列易于错误。在本文中，分析了该输入输出关系的合适通道模型，并针对广泛的参数和一般的图形分布计算其信息容量。这概括了无噪声情况和特定图形分布的先前结果。分析可以通过建立对可实现信息速率的理论限制以及提出对解码器实际实现有用的解码技术来指导未来的数据存储实验。
特洛伊木马重复序列引发聚酯薄膜和瓶子化学回收
合成至少 5 g PET/TH - 至少 15 kDa - 分解为至少 25 wt % 单体。 - 至少 1 g 回收的单体/低聚物将重新聚合至至少 1 kDa（通过 GPC）并通过 DSC 进行表征。
使用限制性核酸内切酶，保护，选择和扩增来识别微生物转录因子的首选DNA结合序列
基因表达的抽象调节是细胞生物学的重要组成部分。转录因子蛋白经常结合旋转启动位点上游的调节DNA序列，以促进RNA聚合酶的激活或抑制。研究实验室已经专门用于了解转录因子的转录调节网络，因为这些受调节的基因为宿主生物的生物学提供了重要的见解。各种体内和体外测定已被开发，以阐明转录调节网络。包括SELEX-SEQ和CHIP-SEQ在内的几种测定法捕获了结合DNA结合的转录因子，以确定首选的DNA结合序列，然后可以将其映射到宿主有机体的基因组以鉴定候选调节基因。在此方案中，我们描述了一种使用限制性核酸内切酶，保护，选择和放大式（REPSA）来确定兴趣转换因子的DNA结合序列的替代性迭代选择方法。与基于传统抗体的捕获方法相反，REPSA通过用IIS型限制性核酸内切酶来挑战结合反应来选择转录因子结合的DNA序列。耐裂解的DNA物种通过PCR扩增，然后用作下一轮REPSA的输入。重复此过程，直到通过凝胶电泳观察到受保护的DNA物种，这表明成功的REPSA实验。随后的REPSA选择的DNA的高通量测序以及伴随基序发现的epsa选择的DNA，可以使用扫描分析来确定转录因子共识结合序列和潜在的调节基因，并在确定生物体的转录调节网络方面提供了关键的第一个步骤。
电池电池的在线电化学阻抗光谱的二进制序列
手稿收到2022年5月6日；修订于2022年7月5日； 2022年7月15日接受。出版日期2022年8月16日；当前版本的日期2022年9月8日。这项工作得到了欧洲领导力（ECSER）联合企业的电子组件和系统的支持（JU），根据赠款101007247； JU获得了欧盟2020年Horizon的研究与创新计划的支持，以及芬兰，德国，爱尔兰，瑞典，意大利，奥地利，冰岛和瑞士的支持。副编辑协调审核过程的是Chao Tan博士。（通讯作者：Roberta Ramilli。）Roberta Ramilli，Marco Crescentini和Pier Andrea Traverso在电气，电子和信息工程部（DEI），“ G。Marconi，“博洛尼亚大学，意大利博洛尼亚40136（电子邮件：Roberta。） ramilli@unibo.it; m.crescentini@unibo.it; pierandrea.traverso@unibo.it）。 Francesco Santoni，Alessio de Angelis和Paolo Carbone与佩鲁吉亚大学工程系，意大利佩鲁吉亚06125（电子邮件：francesco.santoni@unipg.it; Alessio.deangelis@deangelis@unipg.it; Paolo; Paolo; Paolo。 carbone@unipg.it）。 数字对象识别10.1109/tim.2022.3196439Marconi，“博洛尼亚大学，意大利博洛尼亚40136（电子邮件：Roberta。ramilli@unibo.it; m.crescentini@unibo.it; pierandrea.traverso@unibo.it）。Francesco Santoni，Alessio de Angelis和Paolo Carbone与佩鲁吉亚大学工程系，意大利佩鲁吉亚06125（电子邮件：francesco.santoni@unipg.it; Alessio.deangelis@deangelis@unipg.it; Paolo; Paolo; Paolo。carbone@unipg.it）。数字对象识别10.1109/tim.2022.3196439
人类微生物中的量化和分类序列
基因组测序技术和较低成本的抽象进步使得探索了许多已知和新颖的环境和微生物组。这导致了存放在在线存储库中的原始序列数据的指数增长。宏基因组和元文字数据集通常在特定的生物学问题上进行分析。然而，人们普遍认为，这些数据集由一定比例的序列组成，这些序列与任何当前已知的生物学序列没有相似之处，并且这种所谓的“暗物质”通常被排除在下游分析中。在这项研究中，开发了一个系统框架来组装，识别和测量不同人类微生物中存在的未知序列的比例。该框架应用于40个不同的研究，包括963个样本，涵盖了10种不同的人类微生物组，包括粪便，口腔，肺，皮肤和循环系统微生物群。我们发现，尽管人类微生物组是研究最广泛的研究组之一，但平均有2％的组装序列尚未在分类学上定义。然而，这一比例在不同的微生物组之间变化很大，对于与环境有更多相互作用的皮肤和口服微生物组的高达25％。根据本研究中发现的这些分类未知序列计算出1.64％的未知序列的分类表征率。跨研究比较导致不同样品和/或微生物组中类似未知序列的鉴定。我们的计算框架和生产的新型未知序列都是公开的，可用于将来的交叉引用。我们的方法导致发现了几种与公共数据库中序列没有相似性的新型病毒基因组。其中一些是广泛的，因为它们在不同的微生物组和研究中发现。因此，我们的研究说明了未知序列的系统表征如何帮助发现新型微生物，我们呼吁研究界有系统地整理并共享来自元基因组研究的未知序列，以提高未知序列空间的速率。
基于面部视频序列的实时驾驶员疲劳检测算法研究
摘要：驾驶员疲劳检测研究对提高驾驶安全具有重要意义。为提高检测准确率，本文提出一种基于面部特征点的驾驶员疲劳实时综合检测算法，利用面部视频序列检测驾驶员疲劳状态，无需在驾驶员身上配备其他智能设备。构建任务约束的深度卷积网络，基于68个关键点检测人脸区域，解决各任务收敛速度不同导致的优化问题。根据实时人脸视频图像，基于面部特征点计算眼部纵横比（EAR）、嘴部纵横比（MAR）和闭眼时间百分比（PERCLOS）眼部特征。建立驾驶员疲劳综合评估模型，通过眼部/嘴部特征选择评估驾驶员疲劳状态。经过一系列对比实验，结果表明，该算法在驾驶员疲劳检测的准确率和速度上均取得了良好的效果。
尺寸减小的质粒中的 Cas9 切割序列可增强原代人类 T 细胞中 CAR 的非病毒基因组靶向性
荆瑞平，焦佩玲，陈建军，孟晓燕博士，吴晓，段永刚博士，尚凯，钱琳，孙杰教授 浙江大学医学院附属第一医院细胞生物学系和骨髓移植中心 杭州 310058，中国 电子邮件：sunj4@zju.edu.cn 荆瑞平，焦佩玲，陈建军，孟晓燕博士，吴晓，段永刚博士，尚凯，钱琳，孙杰教授 浙江大学血液学研究所 & 浙江省干细胞与免疫治疗工程实验室 杭州 310058，中国 荆瑞平，焦佩玲，陈建军，孟晓燕博士，吴晓，段永刚博士，尚凯，孙杰教授 浙江省系统与精准医学实验室 浙江大学医学中心 杭州 310058，中国 黄勇，高晓燕教授浙江省西湖大学生命科学学院杭州 310058 刘菁，尹文教授浙江大学生物医学工程与仪器科学学院生物医学工程教育部重点实验室杭州 310058