XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSets
低点式区域的频率跳跃序列集在上的锤子相关性
摘要频率跳跃序列（FHSS）的大道锤锤相关性（APC）的研究是一个困难的问题，在文献中尚未引起足够的关注。对于低点式区域（LHz）FHSS，APC的研究变得更加困难。我们在APC（LHZ-APC FHSS）下称它们为LHz FHSS。lhz-apc FHSS。首先，我们建立了LHZ-APC FHS集的家庭大小的界限。然后，我们提出了一种基于常规hamming相关性（常规PC FHS集合）的常规FHS集的LHz-APC FHS集构建方法。通过选择不同的常规PC FHS集合，我们获得了三类LHz-APC FHS集，其家庭尺寸根据此新界限是最佳或接近最佳的。此外，我们修改了施工方法，并获得了具有最佳家庭规模的更多新的LHZ-APC FHS集合。
gmcspy：python中遗传最小切割集的有效计算
表1：GMCS计算基准测试研究中使用的宝石摘要。我们考虑了大肠杆菌核心（Orth等人，2010年）; E. Coli，IML1515（Monk等人，2017年）; P. Putida，IJN1463（Nogales等人，2020）; S. cerevisiae，酵母-GEM V8.7.0（Lu等，2019）；和人类细胞，人类v1.16.0（Robinson等人。，2020年）。在人类细胞的情况下，我们考虑了两种情况：在最普遍的生长培养基（人类GEM V1.16.0）和HAM的生长培养基（Human-Gem v1.16.0_culturemedia）下。根据反应数量，代谢产物和基因的数量，考虑的每种情况的维度。最后三列分析是否（是否）考虑了所考虑的不同方法，可以将考虑的方法应用于搜索相应的GEM的GMCS。
2024 年的胜利为顺利的旅程奠定了基础......
“一国一选”法案终于在议会冬季会议上提出，并提交联合常设委员会审议。印度人民党一直在谈论该法案，但直到第三次与其 NDA 盟友一起当选后才提出。这项期待已久的法案旨在简化 28 个州和 8 个 UT 的选举程序，选民人数接近 10 亿。该法案引发了广泛的争论和巨大的兴趣。尽管同时举行选举的势头已经形成一段时间了，但直到一个由 9 名成员组成的高级委员会批准了这一概念后，政府才表明了就该问题立法的意图。该委员会由前总统拉姆·纳特·科维德 (Ram Nath Kovid) 领导，在提交报告之前与所有利益相关者进行了磋商。咨询了法律专家，例如四位前首席大法官和十二位前高等法院首席大法官、四位前中央选举委员会委员、八位州选举专员和印度法律委员会主席。还征求了现任选举专员的意见。在参与的 47 个政党中，有 32 个支持
使用毕达哥拉斯模糊集对阿尔茨海默病 MRI 脑部进行分割
阿尔茨海默病 (AD) 是一种退行性且最终致命的脑部疾病，目前尚无治愈方法。这种神经系统疾病病因复杂，会导致痴呆和认知能力下降，由于脑部 MRI 图像存在差异，包括大小、形状和脑脊液流量的差异，因此很难识别。虽然 AD 没有治疗方法，但通过早期诊断可以减缓其进展。许多研究人员已经采用基于图像处理的技术，根据脑部图像区分正常患者和 AD 患者。然而，大脑的各个区域通常看起来非常相似，因此很难精确定位特定区域，而且在提取精确区域时总会存在一些不确定性。文献中提出了各种模糊 c 均值和直觉模糊 c 均值 (IFCM) 方法来处理这种模糊性和不确定性。相比之下，毕达哥拉斯模糊集 (PFS) 提供了一种更精确的验证成员资格的方法，使其成为管理不确定性的有效工具。作者分析了 PFS，并应用模糊 c 均值提出了毕达哥拉斯模糊 c 均值 (PFCM)。此外，还使用了基于直方图的初始质心来避免许多聚类算法中常见的局部最小值问题。由于结合了初始质心和基于 PFS 的聚类，所提出的聚类算法表现出了更好的性能，在不到 1.5 秒的时间内完成执行。所提出的方法在检测脑组织时实现了高准确率：白质 (WM) 为 98.64%，灰质 (GM) 为 97.4%，脑脊液 (CSF) 为 98.14%。
社会和环境传播在野生小鼠中传播不同的肠道微生物
肠道微生物塑造了生物学的许多方面，但是这些关键细菌在天然种群中如何在宿主之间传播的方式仍然很少了解。最近在哺乳动物中的工作强调了通过社会接触的传播或通过环境接触的间接传播传播，但是尚未直接评估不同途径的相对重要性。在这里，我们使用了一种新型的基于射频识别的跟踪系统来收集有关野生小鼠（Apodemus sylvaticus）中有关社会关系，太空使用和微栖息地的长期高分辨率数据，同时定期表征其肠道菌群的16S核糖体RNA分析。通过对所得数据的概率建模，我们分别通过社交网络捕获并在家庭范围重叠的社会和环境传播的积极和统计上不同的信号。引人注目的是，具有不同生物学属性的微生物驱动了这些不同的传播信号。虽然社交网络对微生物群的影响是由厌氧菌驱动的，但共享空间的效果最受了气化孢子形成细菌的影响。这些发现支持以下预测：社会接触对于耐氧耐受性较低的微生物的转移至关重要，而那些可以耐受氧或形式孢子的人可能能够通过环境间接传播。总体而言，这些结果表明社会和环境传播途径可以传播哺乳动物肠道菌群的生物学不同成员。
幸存板：多摩斯癌症生存模型的标准化基准测试
单细胞测序技术，包括单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和单细胞ATAC测序（SCATAC-SEQ），使研究人员能够量化细胞的OMIC PHE-NOTYPES。理想的单细胞数据分析有望帮助研究人员了解细胞上的异质性，提取感兴趣的细胞亚群，识别与细胞亚群相对应的特征基因集，并揭示细胞子源的关系。在这些分析任务中，识别特征基因集是一个关键步骤。特征基因集定义为在细胞亚群之间差异表达的基因集。它们通常用于注释细胞亚群并进行基因集富集分析。现有的特征基因鉴定方法经常采用两步方法（此后称为两步方法）：首先将细胞聚集（例如Seurat [1-4]，简单的Louvain [5]，通过插入性和维度降低（CIDR）（CIDR）[6]和Scanpy [7]和差异表达基因（例如9）（例如9）[8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [14,15]，limma-voom [16]和桅杆[17]）随后在细胞簇上进行以识别特异性特异性特征基因。但是，这种方法对具有复杂或微妙的异质性的数据具有可疑的精度，因为不准确的初始聚类步骤可能会导致随后的错误特征基因鉴定[18]。但是，这些方法不会将特征基因分离为亚群特异性基因集，从而限制了它们的注释细胞的效用。这些基因集用于计算细胞基因集富集评分，然后注释细胞。另外，某些方法通过检测高度可变基因（HVG）的偏差来识别特征基因，这些基因与人群相对于模型拟合的偏差[19]，辍学率[20]和UMI计数分布[21]（此后称为HVG方法）。为了克服现有方法的局限性，我们提出了Sifinet，这是一种直接识别特征基因集的独特方法，可消除对先前细胞聚类的需求。源于关键观察，即在细胞亚群中共差异表达的基因也表现出共表达模式（供应。注1），Sifinet构建了一个基因共表达网络，并检查其拓扑以识别特征基因集。此外，这些基因集中的网络意味着细胞亚群之间的关系（图1）。此外，Sifinet可以选择地整合SCATAC-SEQ数据，因为它形成了基因合作 - 染色质网络，并探讨了其拓扑以确定表观基因组特征基因集。Sifinet分析SCRNA-SEQ和SCATAC-SEQ数据的能力使研究人员深入了解了细胞多瘤异质性。我们证明，在识别特征基因集和增强细胞注释精度时，Sifinet优于现有的两步方法和HVG方法。此外，我们认为Sifinet可以鉴定细胞之间的复杂异质性，并揭示细胞亚群中潜在的发育谱系。Sifinet也可以缩放以分析数百万个单元的数据集。我们将Sifinet应用于五个已发表的实验数据集，并发现了一些潜在的新发现，例如潜在的新细胞周期标记和衰老标记，衰老细胞富集的亚群，髓样祖细胞的发育效果以及CD8细胞的发育效果以及CD8细胞的构造以及可能的过渡路径。
特定突触基因集中的转录多样性区分了皮质神经元身份
从不同的角度描述了抽象的突触多样性，从释放的特定神经递质到其多样化的生物物理特性和蛋白质组谱。然而，在大脑中所有突触种群中，尚未系统地识别出跨性水平的突触多样性。为了量化和识别神经元细胞类型的特定突触特征，我们将Syngo（突触基因本体学）数据库与小鼠新皮层的单细胞RNA测序数据相结合。我们表明，单独具有与所有基因相同的功率的突触基因可以区分细胞类型。细胞类型的歧视能力并非在突触基因上平均分布，因为我们可以识别具有更大细胞类型的表达的功能类别和突触室。突触基因和特定的Syngo类别属于三种不同类型的基因模块：在所有细胞类型上的逐步表达，选定的细胞类型中的梯度表达以及细胞类别类别或特定于细胞类别的特征。此数据提供了对新皮层突触多样性的更深入的了解，并确定潜在标记，以选择性地识别特定神经元种群中的突触。
Ganon：针对大型和最新的参考序列集的精确元基因组学分类
动机：组装基因组序列的指数增长极大地构成了宏基因组学研究。但是，当前可用的方法难以管理序列的增加及其频繁更新。索引当前的RefSeq可能需要几天和数百GB的内存在大型服务器上。到目前为止，很少有方法可以解决这些问题，即使许多方法在理论上可以处理大量参考文献，但在实践中的时间/内存要求也很刺激。因此，许多需要序列分类使用的研究通常过时，并且几乎从未真正最新的指数。结果：受这些局限性的激励，我们创建了Ganon，这是一种基于K的读取分类工具，该工具与分类学聚类和K -Mer -Mer -Counting/Filtering方案一起使用了交织的Bloom过滤器。Ganon提供了一种有效的方法来索引参考，并使其更新。需要<55分钟才能索引细菌，古细菌，真菌和病毒的完整反应。该工具可以在创建它们所需的一小部分时间内将这些索引进一步保持最新。ganon可以对非常大的参考集进行查询，因此，与类似方法相比，它的读取和鉴定要多得多。与最新工具相比，Ganon在针对RefSeq的完整基因组的高复杂性CAMI挑战数据集分类时，具有相等或更好的灵敏度的精度，其精度具有相等或更高的灵敏度。使用相同的数据集针对完整的RefSeq，Ganon在属水平上将F 1分数提高了65％。它支持分类和组装级分类，多个索引和分层分类。可用性和实现：该软件是开源的，可在以下网址提供：https：//gitlab.com/rki_bioinformat ICS/Ganon。联系人：bernhard.renard@hpi.de补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。