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早期群体遗传学和选择特征
© 作者 2022。由牛津大学出版社代表分子生物学和进化学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。1
使用 DocuSign 进行计划制作的数字签名
签名和 DocuSign 设置 需要使用“DocuSign SA Prepare & Sign”打开 pdf 文件才能签署文档。 右键单击 pdf 文件并选择“使用 Prepare & Sign 签名”。 “Prepare & Sign”的设置必须根据不同类型的签名进行调整。 例如，您的 PE 印章签名将不同于一般签名。 您可以从菜单中选择“工具 > 设置”在 DocuSign 中调整设置。 设置有两个选项卡；常规和签名。 下面显示的设置用于使用小格式的 PE 或 LS 印章。 使用大格式的 PE 或 LS 印章将具有不同的宽度和高度设置。
鉴定循环细胞中的体细胞特征...
目的。从转移性cast割敏感的疾病癌（MCSPC）到cuast割耐药性（MCRPC）的进展表明，前列腺癌的致命表型。鉴定与MCRPC相关的基因组改变可能有助于发现药物开发的新靶标。在大多数患者中，由于仅骨转移的占主导地位，接受肿瘤活检是具有挑战性的。在这项研究中，我们假设机器学习（ML）算法可以鉴定出将MCRPC与MCSPC区分开的基因组改变（GAS）的临床相关模式，如下一代无循环细胞DNA（CFDNA）的下一代测序（NGS）所评估。实验设计。收集了来自转移性前列腺癌男性的回顾性临床数据。包括在临床实验室改进修订（CLIA） - 诊断MCSPC或MCRPC时进行的cfDNA NG的男性。使用监督和无监督的ML算法的组合用于获得对将MCRPC与MCSPC区分开的基因组特征的可解释的，可能可行的见解。
使用子空间技术在脑电图中寻找与任务无关的个体特异性特征的证据
摘要 — 脑电图 (EEG) 信号由于其防欺骗功能而有望成为其他生物识别技术的替代品。先前的研究侧重于通过分析任务 / 条件特定的 EEG 来捕捉个体差异。这项工作尝试通过规范化相关方差来建模独立于任务 / 条件的生物特征签名。为了实现这一目标，本文扩展了基于子空间的文本独立说话人识别的思想，并提出了用于建模多通道 EEG 数据的新颖修改方法。所提出的技术假设生物特征信息存在于整个 EEG 信号中，并在高维空间中随时间积累统计数据。然后将这些高维统计数据投影到低维空间，生物特征信息得以保留。使用所提出的方法获得的低维嵌入被证明是与任务无关的。最佳子空间系统识别个体的准确率分别为 86.4% 和 35.仅使用 9 个 EEG 通道，在分别包含 30 名和 920 名受试者的数据集上实现了 9% 的准确率。该论文还深入分析了子空间模型在训练过程中对未见过的任务和个体的可扩展性，以及子空间建模所需的通道数量。
使用子空间技术在脑电图中与任务无关的人特异性签名的证据
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是其他生物识别技术的替代方案，因为它们的保护源于SPOOFIF。以前的研究集中在通过分析任务/条件特异性脑电图来捕获个人变异性。这项工作试图通过标准化相关方差来模拟独立于任务/条件的生物特征特征。朝向这个目标，本文从基于子空间的文本独立说话者识别中扩展了想法，并提出了用于建模多渠道脑电图数据的新型修改。所提出的技术假设生物特征识别信息存在于整个脑电图信号中，并在高维空间中跨时间积累统计。然后将这些高维统计数据投影到保留生物识别信息的较低维空间。使用所提出的方法获得的较低维嵌入显示为任务是独立的。最佳的子空间系统确定精度为86的个体。4％和35。在数据集中分别使用30和920受试者的数据集使用仅使用9个EEG通道。本文还提供了有关子空间模型在培训期间未见任务和个人的可扩展性以及子空间建模所需的渠道数量的见解。
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1九州大学眼病理学和成像科学系，福冈812-8582，日本2新加坡眼科研究所，新加坡168751，新加坡； woonkaing@gmail.com（k.w.）; limxr@imcb.a-star.edu.sg（X.L.）; chee.soon.phaik@singhealth.com.sg（S.-P.C.）; jay.siak.j.k@singhealth.com.sg（J.S。）3眼科和视觉科学学术临床计划，新加坡杜克 - 纳斯医学院，新加坡169857，新加坡4眼科科学系，九州大学，福冈812-8582，日本； marikoshirane22@gmail.com（M.S.）; sonodak@med.kyushu-u.ac.jp（k.-h.s.）5 HLA基金会实验室，京都600-8813，日本； h-tanaka@hla.or.jp 6福库卡牙科学院眼科系，福冈814-0193，日本； ykawano@college.fdcnet.ac.jp 7新加坡临床科学研究所（SICS），科学，技术与研究机构，A*Star，新加坡117609，新加坡； paeym@nus.edu.sg 8 Department of Pediatrics, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore 119228, Singapore 9 National University Health System, Singapore 119228, Singapore 10 Immunology Programme, Life Sciences Institute, National University of Singapore, Singapore 117456, Singapore 11 NUSMED Immunology Translational Research Programme, National University of Singapore, Singapore 117456, Singapore 12 International Research Center for Medical Sciences, Kumamoto University, Kumamoto 860-8555, Japan 13 Department of Ophthalmology, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore 119228, Singapore 14 Ocular Inflammation and Immunology Department, Singapore National Eye Centre, Singapore 168751, Singapore *信件：Yawata.nobuyo.718@m.kyushu-u.ac.jp†这些作者对这项工作也同样贡献。
基于网络的综合蜂窝签名（LINCS）虚拟研讨会
AD Alzheimer's disease AE adverse event ALS amyotrophic lateral sclerosis API application programming interface AUD Alcohol Use Disorder CMap Connectivity Map DCIC Data Coordination and Integration Center DGE differential gene expression DIA data independent acquisition DToxS Drug Toxicity Signature Generation Center ECM extracellular matrix FAIR findable, accessible, interoperable, reusable FDA Food and Drug Administration GAN generative adversarial network GBM glioblastoma multiforme GCP global chromatin profiling GEO gene expression omnibus GR Growth Rate inhibition GREIN GEO RNA-seq Experiments Interactive Navigator (h)iPSC (human) induced pluripotent stem cell HMS Harvard Medical School KE knowledge environment LINCS Library of Integrated Network-based Cellular Signatures MEP Microenvironment Perturbagen MIT Massachusetts Institute of Technology ML Machine Learning MSDW Mount Sinai Data Warehouse NCATS National Center for Advancing Translational Sciences NIDDK National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases NIH National Institutes of Health OSC Office of Strategic Coordination PBMC peripheral blood mononuclear cell PTM post-translational modification PRISM Profiling Relative Inhibition Simultaneously in Mixtures R&D research and development SMA脊柱肌肉萎缩TAS转录活性评分WGS全基因组测序
全基因组整合分析揭示阿尔茨海默病血液和大脑中的常见分子特征
4 孟加拉国格林大学计算机科学与工程系，孟加拉国；humayan.pustcse@gmail.com (MHKR)；5 悉尼大学医学与健康学院医学科学学院生物医学科学系，澳大利亚新南威尔士州悉尼；damian.holsinger@sydney.edu.au (RMDH)；6 加文医学研究所骨生物学部，澳大利亚新南威尔士州达令赫斯特；j.quinn@garvan.org.au (JMWQ)；7 阿达纳阿尔帕尔斯兰土耳其科技大学生物工程系，土耳其阿达纳；egov@atu.edu.tr (EG)；8 世卫组织电子卫生合作中心，新南威尔士大学医学院公共卫生与社区医学学院，澳大利亚悉尼；m.moni@unsw.edu.au (MAM)；* 通信地址：rezanur12@yahoo.com；
短自旋链中量子混沌跃迁的特征
摘要 – 量子系统的不可积性通常与混沌行为有关，这一概念通常适用于高维希尔伯特空间的情况。在表示这种行为的不同指标中，对超时有序相关器 (OTOC) 的长时间振荡的研究似乎是一种多功能工具，可以适用于自由度较少的系统的情况。使用这种方法，我们考虑在核磁共振量子模拟器上测量 Ising 自旋链局部算子的 OTOC 时，在扰乱时间之后观察到的振荡 (Li J. 等人，Phys. Rev. X，7 (2017) 031011)。我们表明，在只有 4 个自旋的链中，OTOC 振荡的系统性可以很好地定性描述从无限链继承的可积性到混沌的转变。
使用签名和脑电图进行人员验证的多模态孪生神经网络 (mSNN)
a 印度理工学院鲁尔基分校计算机科学与工程系，印度鲁尔基，邮编 247667 b 加拿大新不伦瑞克大学生物医学工程研究所 c 印度理工学院布巴内斯瓦尔分校电气科学学院，印度奥里萨邦，邮编 752050 d 英国蒂赛德大学计算机、工程与数字技术学院