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保守的免疫效应子家族在病毒感染后切开细胞ATP
由于经济损失，绩效降低和降低了18种动物福利，牛牛中牛充血性心力衰竭（BCHF）的发病率增加对牛肉工业构成了17个重大挑战。变化对纯种牛的心脏19形态以及纯种牛的异常肺动脉压（PAP）已广泛表征。然而，随着时间的推移，在喂养期后期影响牛的充血21心力衰竭一直是一个越来越多的问题，行业需要22个工具来解决饲养场中的死亡率。在收获时，将23人口的32,763个商业喂养的牛分型用于心脏形态，并在西北25个Pacific Northwest的单个饲养场和包装厂收集的24个生产数据。选择了5,001个个体的子人群进行低通的基因分型26，以估计差异成分以及心脏评分与产量之间的遗传相关性在喂养期间观察到的27个特征。收获时，在这28人群中，心脏评分为4或5的发病率约为4.14％，表明饲养牛的大部分比例增加了29个收获前心脏死亡率的风险增加了29。心脏评分也显着，30与基因组繁殖百分比31分析观察到的安格斯血统的百分比正相关。34心脏评分与生长特征和进食摄入量的遗传相关性是中等和阳性的35（0.289至0.460）。心脏评分的遗传力是二进制（得分1和2 = 0，得分4和5 = 1）32特征在该人群中为0.356，这表明开发了选择工具以减少33个以EPD（预期差异）形式减少33个充血性心力衰竭的风险。心脏评分与回脂能力和大理石花纹评分之间的遗传相关性分别为-36 0.120和-0.108。与高经济重要性的特征的显着遗传相关性37在现有选择指数中可能解释了38次观察到的充血性心力衰竭率的增加。这些结果表明，有可能在收获中观察到的心脏评分为39
方差稳定神经网络的优化
摘要 - 为训练神经网络提供了一个新框架，该框架基于测量变化的表征和稳定。该框架产生了许多有用的属性，可最大程度地利用数据的使用以及以原则上的方式解释结果的解释。这是通过方差稳定和随后的标准化步骤来实现的。该方法是一种通用方法，可以在可重复性数据可用的任何情况下使用。以这种方式进行标准化允许从统计的角度来解释拟合的良好和测量数据。我们在分析高级制造数据中证明了该框架的实用性。索引术语 - 变化稳定，神经网络，多层感知器，降低的卡 - 清点，CHI-Square每度自由度，这项工作中的金属添加剂制造作为一种普遍的回归，用于研究金属添加性制造（AM）过程参数和所致的融合属性属性的金属添加性生产（AM）的关系。在这里将对添加剂数据的分析作为用例表示，但是框架本身是一般的，可以在可重复性数据可用的任何方法中使用。添加剂制造是一个3D打印过程，它以逐层方法构建组件； Meltpool是熔融原料和底物材料的体积。这通常会导致数据集的样本数量少[1]，[2]，这些数据集需要一种系统的方法学方法来帮助鲁棒解释。了解材料和熔体之间的基本物理和关系是过程优化的关键，但是对原位测量的机会是有限的，因此缺乏基本的过程理解。使用神经网络在分析高级制造过程数据中提出了特定的困难，因为收集高质量的数据是充分的，复杂的，需要仔细的计划。
通过减少奖励方差来加速麻将人工智能的训练
摘要 — 尽管在游戏人工智能（AI）开发方面取得了重大突破，但麻将作为一种流行的多人不完美信息游戏仍然颇具挑战性。与围棋和德州扑克等游戏相比，麻将具有更多的不可见信息、不固定的游戏顺序和复杂的计分系统，导致强化学习过程中的奖励信号具有很高的随机性和方差。本文通过将奖励方差减少（RVR）引入到一种新的自对弈深度强化学习算法中，提出了一种麻将人工智能。RVR通过相对价值网络处理不可见性，该网络利用全局信息引导模型在具有完美信息的预言机下收敛到最优策略。此外，RVR使用预期奖励网络提高了训练稳定性，以适应复杂、动态和高度随机的奖励环境。大量实验结果表明，RVR 显著降低了麻将 AI 训练中的方差，提高了模型性能。经过在一台拥有 8 个 GPU 的服务器上仅三天的自我对战训练，RVR 在 Botzone 平台上击败了 62.5% 的对手。索引术语 — 不完全信息博弈、多智能体学习、强化学习、麻将 AI
确定您是需要方差还是HACCP计划...
许可证和建立联系信息。根据HACCP计划控制的食物列表。每个食品的流程图，包括过程步骤，危害，危害控制，临界控制点，成分，设备和食谱的步骤。关键控制点和临界限制。正在遵循监视关键限制和验证标准操作程序的方法和频率。纠正措施。支持文件，例如员工培训标准操作程序，空白记录表格以及DATCP所需的任何其他信息。
差异或 HAACP 计划
a) 食品上应有标记，或以其他方式明确标识，标明食品脱离温度控制后的时间已超过四小时；b) 食品应在脱离温度控制后四小时内烹制并上桌、可立即食用后上桌或丢弃；c) 装在未标记的容器或包装中或装在标记的容器中，超过四小时限制的食品必须丢弃；d) 食品企业应制定书面程序，确保遵守上述 a、b 和 c 项以及《休斯顿食品条例》第 20.21.3(b)(2) 节关于在作为公共卫生标准之前制备、烹制和冷藏的食品的规定。
神经网络的方差稳定优化
摘要 — 提出了一种基于测量变化特性和稳定性的神经网络训练新框架。该框架具有许多有用的属性，可以最大限度地利用数据，并以原则性的方式帮助解释结果。这是通过方差稳定和随后的标准化步骤实现的。该方法是一种通用方法，可用于任何有重复性数据的情况。以这种方式进行标准化可以量化拟合优度，并从统计角度解释测量数据。我们展示了该框架在先进制造数据分析中的实用性。索引词 — 方差稳定、神经网络、多层感知器、简化卡方、自由度卡方、金属增材制造在本文中，采用神经网络作为广义回归量，研究金属增材制造 (AM) 工艺参数与 IN718 超级合金的熔池几何特性之间的关系。本文以用例的形式介绍了增材制造数据的分析，但框架本身是通用的，可用于任何有可重复性数据的方法。增材制造是一种逐层构建组件的 3D 打印工艺；熔池是熔融原料和基材的体积。了解材料与熔池之间的潜在物理原理和关系是工艺优化的关键，然而现场测量的机会有限，因此缺乏对基本工艺的理解。使用神经网络分析先进制造工艺数据特别困难，因为收集高质量数据成本高、流程复杂且需要精心规划。这通常会导致数据集样本数量较少 [1]、[2]，需要系统的方法来帮助进行可靠的解释。
用于研究复杂人类疾病的新型方差分量 TWAS 方法，应用于阿尔茨海默氏痴呆症
转录组关联研究 (TWAS) 已广泛用于整合转录组和遗传数据来研究复杂的人类疾病。在缺少转录组数据的测试数据集中，传统的两阶段 TWAS 方法首先通过创建加权和来估算基因表达，该加权和将 SNP 与其相应的顺式 eQTL 对参考转录组的影响聚合在一起。然后，传统 TWAS 方法采用线性回归模型来评估估算基因表达与测试表型之间的关联，从而假设顺式 eQTL SNP 对测试表型的影响是 eQTL 对参考转录组的估计影响的线性函数。为了提高 TWAS 对这一假设的稳健性，我们提出了一种新颖的方差分量 TWAS 程序 (VC-TWAS)，该程序假设顺式 eQTL SNP 对表型的影响是随机的（方差与相应的参考顺式 eQTL 效应成比例）而不是固定的。 VC-TWAS 适用于连续和二分表型，以及个体层面和汇总层面的 GWAS 数据。使用模拟数据，我们表明 VC-TWAS 比基于两阶段负担检验的传统 TWAS 方法更强大，尤其是当 eQTL 遗传效应对测试表型不再是其 eQTL 遗传效应对参考转录组的线性函数时。我们进一步将 VC-TWAS 应用于个体层面（N = ~3.4K）和汇总层面（N = ~54K）的 GWAS 数据来研究阿尔茨海默病 (AD)。利用个体层面的数据，我们检测到了 13 个显著的风险基因，包括 6 个已知的 GWAS 风险基因，例如 TOMM40，而传统 TWAS 方法却遗漏了这些基因。利用汇总级数据，我们检测到 57 个仅考虑顺式 SNP 的显著风险基因和 71 个同时考虑顺式和反式 SNP 的显著风险基因，这也通过个体级 GWAS 数据验证了我们的发现。我们的 VC-TWAS 方法已在 TIGAR 工具中实现，供公众使用。
面包小麦中镉的变异异质性全基因组映射揭示了新的基因组位点和上位性相互作用
变异异质性数量性状基因座（vQTL） (Rön- negård & Valdar, 2011)。vQTL 可通过寻找携带特定基因座替代等位基因的基因型组之间的变异差异来检测（Fors-berg & Carlborg, 2017）。一个简单的例子是具有植物高度差异的小麦基因型。一个基因型组对于某个等位基因是纯合的，表现出更大的变异性（包括较矮和较高的植物），而第二个基因型组对于替代等位基因是纯合的，其植物高度相似或一致。两个等位基因组之间植物高度的这种对比导致了遗传变异异质性。请注意，两组之间的平均差异不必不同，就会出现变异异质性（图 1）。
规划 101 - 差异与豁免
规划委员会可能会讨论该项目并向申请人提问。如果该项目是大型开发项目或初步规划的一部分，则将首先讨论和处理豁免问题。成员可以提出动议。如果随后有人附议，则将对该项目进行表决。动议可以是批准、有条件批准、拒绝或搁置。规划委员会对豁免采取最终行动。