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使用智能手机驱动的，快速积累的社区源数据来促进生物多样性监测
摘要生态系统服务部分源自生物学多样性，是对人类社会的基本支持。但是，人类活动对生物多样性造成了损害，最终危害了这些关键的生态系统服务。停止自然损失并减轻这些影响需要全面的生物多样性分配数据，这是实施Kunming-Montreal全球生物多样性框架的要求。为了有效地从公众那里收集物种观察，我们在日本启动了“生物群体”移动应用程序。通过采用物种识别算法和游戏化元素，该应用程序自2019年推出以来已收集> 600万的观察结果。但是，社区采购的数据经常表现出空间和分类偏见。物种分布模型（SDMS）在适应这种偏见的同时推断物种分布。我们研究了Biome数据的质量以及合并数据如何影响SDM的性能。物种鉴定精度超过鸟类，爬行动物，哺乳动物和两栖动物的95％，但是种子植物，软体动物和鱼类得分低于90％。对日本的132种陆地动植物的分布进行了建模，并通过将我们的数据纳入传统的调查数据来提高其准确性。对于濒危物种，传统的调查数据需要> 2,000个记录以构建准确的模型（Boyce指数≥0.9），尽管将两个数据源混合在一起时仅需要CA.300记录。独特的数据分布可能解释了这一进步：生物群落数据统一涵盖了城市 - 自然梯度，而传统数据则偏向自然区域。将多个数据源结合起来提供了对日本物种分布的见解，有助于保护区域名称和生态系统服务评估。提供一个平台来积累社区来源的分布数据和改进数据处理协议，不仅有助于保存自然生态系统，还将有助于检测物种分布变化和测试生态理论。
用RVSV二价疫苗进行口服免疫，包括ADCC在内的保护性免疫反应，包括SARS-COV-2和流感A病毒
Highly accurate long-read single-molecule sequencing has revolutionized the comprehensive assembly of phased genetic architectures (Wenger et al.2019; Vollger等。2020; Nurk等。2022）。In addition, long-read single-molecule sequencing has permitted the direct identification of modified DNA bases such as m6A and 5-methylcytosine (5mC) (Marks et al.2012;克拉克等。2012; Murray等。2012; Loman等。2015; [CSL样式错误：没有印刷表格的参考。]）启用单分子染色质纤维测序（Stergachis等人2020; Lee等。2020; Abdulhay等。2020; Shipony等。2020）。Specifically, single-molecule chromatin fiber sequencing leverages non-specific methyltransferases to selectively stencil chromatin protein occupancy patterns directly onto their underlying DNA molecules in the form of modified bases.修饰碱基。For example, during single-molecule, real-time (SMRT) sequencing, the identity of each base is determined based on the fluorophore-labeled
口服聚乙烯二苯二甲酸酯微塑料
微塑料（MPS），直径<5 mm的塑料颗粒是通过各种较大塑料的分解而故意产生或形成的。聚对苯二甲酸酯（PET）是MPS的常见来源，PET-MP在环境中很普遍。由于他们的持久性，PET-MP可以进入生态系统，空气和食物来源，从而带来很大的健康风险。这项研究旨在研究小于10 µm的PET-MP的毒理学作用和体内积累。为了跟踪其生物分布，准备了荧光标记的PET-MP。使用物理和化学表征证实了粒度和形态。通过IVIS Spectrum CT分析，体内和Ex Vivo成像证实，在ICR（CD-1®）近传小鼠中口服PET-MPS后，积累主要发生。毒性测定表明，肺部和高剂量的肺部肉芽肿性炎症发生，表明浓度依赖性反应。男性记录的无观察不良效应水平为1.75 mg/kg，女性为7 mg/kg。这项研究强调了PET-MP在呼吸道组织中持续炎症的潜力，并揭示了需要进一步研究以支持MP暴露的调节标准和长期健康影响的必要性。
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
一个快速准确的1维模型，用于动态模拟和优化分层的热量存储
Alix Untrau，Sabine Sochard，FrédéricMarias，Jean-Michel Reneaume，Galo A.C.le roux等人。一种快速准确的1维模型，用于动态模拟和优化分层的热量存储。应用能量，2023，333，pp.120614。10.1016/j.apenergy.2022.120614。hal-03947326
优化聚对苯二甲酸乙二醇甘氨酸抗抗弯曲强度和尺寸精度的融合沉积建模参数
摘要融合沉积建模（FDM）是一种增材制造（AM），由于其在设计，有效使用材料和负担得起的成本方面，它引起了研究人员和行业的浓厚兴趣。在本文中，主要目的是研究FDM过程参数对挠曲性能的影响以及由聚对苯二甲酸乙二醇乙二醇（PETG）材料制成的最终部分的准确性，由于其强度和易用性，该材料广泛用于3D打印。采用了基于盒子– Behnken设计的响应表面方法（RSM）方法，其中包含三个关键过程参数：填充线距离，壁线计数和构建板温度。对数据的分析表明，所有三个参数都影响了印刷部分的固有特征，包括印刷部分的机械和尺寸特征。构建板温度被确定为最重要的参数，占印刷样品弯曲强度变化的53％，在样品的尺寸准确性方面偏离39.7％，如方差分析（ANOVA）所示。模型的预测值与相应的实验结果之间的比较表明，开发模型的适用性很高。在这项研究中观察到的最大百分比误差为3.4％，维度准确性为7.5％，建立了优化技术的功效。这些结果对于理解过程参数对材料响应的影响很有意义，并提供了一种系统的方法来开发具有改进的机械特性和几何维度的结构增强的PETG部分。
利用高精度纳米孔 RNA 碱基调用模型增强 RNA 修饰检测和可映射性
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
人力资本积累对加拿大经济增长的贡献
加拿大银行工作人员讨论文件是工作人员对与中央银行政策相关的各种主题进行的研究，独立于银行理事会制作。这项研究可能支持或挑战现行的政策正统观念。因此，本文表达的观点仅代表作者本人，可能与加拿大银行的官方观点不同。银行对此不承担任何责任。
泛人类共识基因组显著提高 RNA 测序分析的准确性
1 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港；2 威尔康奈尔医学科学研究生院计算生物学和医学三机构博士项目，美国纽约州纽约；3 加文-魏茨曼细胞基因组学中心，加文医学研究所，新南威尔士州达令赫斯特；4 新南威尔士大学医学科学学院，新南威尔士州悉尼
利用抗 CRISPR 蛋白的高精度结构预测重新思考蛋白质药物设计
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说，AlphaFold 分析由 HP 领导，基因分析由 YP 进行，结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思，所有作者都参与了手稿的撰写。