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比较量子和经典机器学习在大型强子对撞机中矢量玻色子散射背景减少的效果
我们报告了量子和经典机器学习技术之间的一致比较，这些技术应用于对矢量玻色子散射过程的信号和背景事件进行分类，该过程在欧洲核子研究中心实验室安装的大型强子对撞机上进行研究。基于变分量子电路的量子机器学习算法在免费提供的量子计算硬件上运行，与在经典计算设施上运行的深度神经网络相比，表现出非常好的性能。特别是，我们表明这种量子神经网络能够正确地对信号进行分类，其特征曲线下面积 (AUC) 非常接近使用相应的经典神经网络获得的特征曲线下面积 (AUC)，但使用的资源数量要少得多，训练集中的可变数据也较少。尽管这项工作是在有限的量子计算资源下给出原理证明的演示，但它代表了
在脑部计算机界面任务期间皮质树突中的矢量化指导性信号
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年11月5日。 https://doi.org/10.1101/2023.11.03.565534 doi：Biorxiv Preprint
利用非整合型Wus2载体增强玉米转化和定点诱变
摘要：高效的遗传转化是快速进行基因功能分析和作物性状改良的先决条件。我们最近证明，使用我们的快速农杆菌介导转化方法，具有 NptII /G418 选择和兼容辅助质粒的新型 T-DNA 双元载体可以有效地转化玉米自交系 B104。在这项工作中，我们实施了非整合型 Wuschel2 (Wus2) T-DNA 载体方法进行农杆菌介导的 B104 转化，并测试了其对难转化自交系 B73 转化和基因编辑的潜力。非整合型 Wus2 (NIW) T-DNA 载体辅助转化方法使用两株农杆菌菌株：一株携带目的基因 (GOI) 构建体，另一株提供 NIW 构建体。为了监测 Wus2 与玉米基因组的共整合，我们将由强组成型启动子驱动的玉米 Wus2 表达盒与新的可见标记 RUBY 相结合，后者产生紫色色素甜菜碱。作为 GOI 构建体，我们使用之前测试过的 CRISPR-Cas9 构建体 pKL2359 进行 Glossy2 基因诱变。当 GOI 和 NIW 构建体都由 LBA4404Thy 菌株递送时，B104 转化频率显著提高了约两倍（10% vs. 18.8%）。重要的是，我们能够使用 NIW 辅助转化方法转化顽固性自交系 B73，并通过省略选择剂 G418 获得了三株无转基因编辑植物。这些结果表明，NIW 辅助转化可以提高玉米 B104 转化频率，并为 CRISPR 技术用于无转基因基因组编辑提供一种新选择。
使用tsukuba系统矢量
使用遗传转化方法评估在果树种类中表达的基因的功能是一个漫长的过程，因为这些树木通常是对遗传转化的顽固性，并且在较长的幼年相中不能忍受果实。果实中的瞬时基因表达能够对与果实性状相关的基因进行功能分析，从而加速了果实生理的研究。在这里，通过使用最近开发的“ tsukuba系统”，我们成功地建立了收获的水果组织中有效的瞬态表达系统。“ tsukuba系统”利用了双子病毒复制系统和双终止仪的组合，从而确保了足够的转基因表达水平。我们使用蓝莓水果作为模型来表征该系统在果组织中瞬时表达的适用性。PTKB3- EGFP载体是通过浸润到几种蓝莓品种的水果组织中引入的。我们发现，果实灌注后4-6天，果实中的瞬时GFP荧光。农杆菌悬浮液很容易注入柔软的成熟果实，GFP强烈表达。然而，硬质果实无法通过农业悬浮液渗透，很少检测到GFP。然后，我们测试了开发系统对其他果树的适用性：六个家庭，17种和26种品种。GFP荧光。在蓝莓，鸟莓，甜樱桃，杏子和卫星普通话中，GFP高度表达并以很大一部分的肉体观察到。在Kiwifruit，Hardy Kiwifruits，柿子，桃子，苹果，欧洲梨和葡萄中，GFP荧光仅限于某些部分水果。最后，对蓝莓中的瞬态VCMYBA1过表达进行了测试，作为水果中基因功能分析的模型。瞬态VCMYBA1过表达诱导肉中的红色色素沉着，这表明VCMYBA1表达引起花青素的积累。这项研究为在水果中表达的基因的快速评估提供了技术基础，这对于长期幼年阶段的水果作物的基因功能评估研究非常有用。
Torchhd：一个开源Python库，用于支持高维计算和矢量符号体系结构的研究
高维计算（HD），也称为向量符号体系结构（VSA），是通过利用随机高维矢量空间的属性来计算分布式表示的框架。科学通信对在这个尤其多学科领域进行汇总和传播研究的承诺对于其进步至关重要。加入这些效果，我们提出了HD/VSA的高性能开源Python库Torchhd。Torchhd试图使HD/VSA更容易访问，并为进一步的研究和应用程序开发提供了有效的基础。易于使用的库建立在Pytorch之上，并具有最先进的HD/VSA功能，清晰的文档和来自著名出版物的实施示例。将公开可用的代码与相应的TorchHD实现进行比较，表明实验可以快速运行100倍。Torchhd可在以下网址提供：https：//github.com/hyperdimensional-computing/torchhd。关键字：高维计算，矢量符号体系结构，分布式代表，机器学习，符号AI，Python库
支持向量机器学习工具的性能用于诊断临床实践中的糖尿病性视网膜病变
摘要：目的：检查支持向量机学习软件（视网膜）的现实性能，以确定糖尿病患者在临床实践中可能存在糖尿病患者的糖尿病性视网膜病（DR）。方法：包括1001例患者的1001只眼睛 - 每位患者一只眼睛 - 参与丹麦国家筛查计划。根据国际临床糖尿病性视网膜病变严重程度量表，三位独立的眼科医生对所有眼睛进行了分级，并通过多数决定确定疾病的确切水平。该软件检测到DR和NO DR，并与眼科医生的成绩进行了比较。Results: At a clinical chosen threshold, the software showed a sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of 84.9% (95% CI: 81.8–87.9), 89.9% (95% CI: 86.8–92.7), 92.1% (95% CI: 89.7–94.4), and 81.0% (95% CI:与人类评分相比，分别为77.2–84.7）。常规筛查的结果为87.0％（95％CI：84.2-89.7），85.3％（95％CI：81.8-88.6），89.2％（95％CI：86.3-91.7），和82.5％（95％CI：78.5-866666.0），相应。AUC为93.4％。参考分级器Conger的精确kappa为0.827。结论：该软件的执行与常规分级相似，并具有重叠的信心间隔，表明两组之间的性能可比性。研究生协议令人满意。但是，评估更新的软件以及更新的临床程序至关重要。因此，建议在实施软件作为决策支持工具之前进行进一步的临床测试。
研究论文：基于小波卷积神经网络和支持向量机的混合脑电情绪识别方法
方法：本文提出了一种基于从小波 CNN（WCNN）加权层提取的深度特征和多类支持向量机（MSVM）的混合方法来提高从脑电图（EEG）信号中识别情绪状态的能力。首先，使用连续小波变换（CWT）方法对 EEG 信号进行预处理并将其转换为时频（TF）颜色表示或尺度图。然后，将尺度图输入到四个流行的预训练 CNN，AlexNet、ResNet-18、VGG-19 和 Inception-v3 中进行微调。然后，将每个 CNN 中的最佳特征层用作 MSVM 方法的输入，以对效价-唤醒模型的四个季度进行分类。最后，使用与受试者无关的留一受试者排除标准在 DEAP 和 MAHNOB-HCI 数据库上评估所提出的方法。
用于估计传入电磁波到达方向的双波段矢量传感器
I. 引言 无线电测向仪 (RDF) 的目的是估计电磁 (EM) 源辐射的入射波的到达方向 (DoA)。RDF 可用于国防以及民用应用，如射电天文学、导航系统和救援设备 [1]。为了估计传入 EM 场的 DoA，通常使用由传感器天线的空间分布 [2] 或传感器的极化分集 [3] 产生的空间相位分集。也有人提出将这两种众所周知的方法结合起来，以提高 DoA 估计的准确性 [4]–[10]。基于空间分集的 DoA 估计包括使用单极化分布式元件阵列测量传入的 EM 场，而极化分集的使用则基于使用由六个天线组成的矢量传感器（例如三个正交电偶极子和三个正交磁偶极子）测量 EM 场分量 [11]。然而，根据 [10]、[12]–[18]，仅测量三个 EM 场分量似乎足以精确估计
靶向DNA脱甲基化：载体，效应子和透视
摘要：在特定基因的调节顺式元素处异常的DNA高甲基化在许多病理状况中，包括心血管，神经系统，免疫学，胃肠道和肾脏疾病以及癌症，糖尿病等。因此，实验和治疗性DNA脱甲基化的方法具有表现机械意义，甚至表观遗传改变的因素的巨大潜力，并且可能为表观遗传治疗方案打开新的途径。然而，基于DNA甲基转移酶抑制剂的现有方法不适合于具有特定序列的疾病治疗疾病并提供有限的实验价值。因此，基因特异性表观遗传编辑是对沉默基因表观遗传重新激活的关键方法。可以通过利用序列依赖性的DNA结合分子（例如锌纤维蛋白阵列（ZFA），转录激活剂（TALE）和定期散布的短palindromic的短palindromic重复重复的死亡cas9（CRISPR/DCAS9）来实现脱甲基化。 合成蛋白，其中这些DNA结合结构域与DNA脱甲基酶（例如十个时期易位（TET）和胸腺胺DNA糖基化酶（TDG）酶融合，成功诱导或增强了目标位点的转录反应性。 但是，许多挑战，包括对融合构建体传递的转基因的依赖，仍然需要解决。 在这篇综述中，我们详细介绍了基因特异性DNA去甲基化的当前和潜在方法，作为一种新型的基于表观遗传编辑的治疗策略。脱甲基化。合成蛋白，其中这些DNA结合结构域与DNA脱甲基酶（例如十个时期易位（TET）和胸腺胺DNA糖基化酶（TDG）酶融合，成功诱导或增强了目标位点的转录反应性。但是，许多挑战，包括对融合构建体传递的转基因的依赖，仍然需要解决。在这篇综述中，我们详细介绍了基因特异性DNA去甲基化的当前和潜在方法，作为一种新型的基于表观遗传编辑的治疗策略。
病毒载体的产生 - 从长凳到诊所。快点。
鉴于大量的USP变量，需要测试的实验条件和重复的数量可能会迅速变得难以管理，或者需要太多的时间和材料。实验设计（DOE）提供了一种系统的方法来最大程度地利用有关测试系统的信息，同时限制了实验的数量。它还可以发现变量之间的隐藏关系，这些变量可能会对过程结果产生深远的影响。简而言之，DOE方法可以使您更快地进入最佳系统和过程设置。这大大缩短了开发周期并降低了实验成本。