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paras：非核糖体肽合成酶的底物特异性的高准确机器学习
非核糖体肽是化学和功能多样的天然产物，具有重要的医学和农业应用。细菌和真菌基因组包含数千种非知名功能的非核糖体肽生物合成基因簇（BGC），为肽发现提供了有希望的资源。可以通过预测非透射体肽合成酶（NRPSS）中腺苷酸（a）结构域的底物（a）结构域来推断这种肽的核心结构特征。但是，现有的域预测方法依赖于有限的数据集，并且经常与选择大型基材或较少研究的域中的域斗争。在这里，我们系统地策划和计算分析了3,254个域，并介绍了两个新的高准确性特异性预测指标，Paras和Parasect。通过应用PARAS鉴定出具有异常高的L- tryptophan特异性的一种新型域，并且在相应的NRP上进行完整的蛋白质质谱法表明它可以指导链霉菌物种中与色氨酸肽相关的代谢产物的产生。在一起，这些技术将加速新型NRPS及其代谢产物的表征。Paras和Parasect可在https://paras.bioinformatics.nl上找到。
直磷酸监测的倾斜和阅读障碍物电化学传感器
DNA2VEC载体。单词嵌入被广泛用于自然语言处理（NLP），可使用固定长度向量有效地将单词映射到高维空间中[19]。这个概念也已应用于DNA序列[20]。在这项研究中，我们利用了预训练的单词向量来嵌入DNA序列。我们通过窗口大小m（m = 3）和步长s（s = 1）进行长度n的DNA样本，然后获得长度m xi∈{x 1，x 2，x 3，...，x n-2}的N-2 DNA序列。每个X I可以在衍生自DNA2VEC的预训练的DNA载体基质中找到[21]。我们使用ei∈Rk来表达缝隙I序列的k（k = 100）维矢量，然后将我们的序列x i转换为e ei∈{e 1，e 2，e 3，...，e n-2}。最后，对于每个长度n的样本，它可以嵌入为：e 1：n -2 = e1⊕e2 e 2 e 2⊕e n -2（1），其中⊕表示串联算子。
AI 模型以高精度破译溅落模式
液滴撞击固体表面是一种具有多种应用的重要现象。尤其是当液滴溅出时，会引起印刷和油漆质量下降、腐蚀、空气传播病毒等。因此，观察和了解不同液体溅出液滴的特性非常重要。
AI 模型在皮肤癌检测中实现了高精度
本研究的一个关键创新是使用 TTA——一种通过对测试图像进行随机修改来人为扩大数据集的技术。这提高了模型在各种皮肤病变中的推广能力，提高了诊断精度。加权集成方法结合了各个模型的优势，优于该领域的其他现有方法，为皮肤病诊断提供了强大的工具。
利用人工智能将录音转化为准确的街道图像
该团队利用来自北美、亚洲和欧洲城市的 YouTube 视频和音频，制作了来自不同地点的 10 秒音频片段和静态图像，并用它们训练 AI 模型，该模型可以根据音频输入生成高分辨率图像。然后，他们使用人工和计算机评估，将由 100 个音频片段制作的 AI 声音到图像创作与它们各自的真实照片进行比较。
发明超昂贵植物：改善植物提取研究和术语的实践
抽象的有毒金属和金属，尤其是来自人为的来源，现在污染了我们地球的大量区域。植物萃取是一种验证的技术，具有减少金属/金属污染的潜力，并且在财务上可行，回收有价值的金属（“植物计算”）。朝向这些目标，在过去的二十年中，有大量出版物。尽管正在取得重要的进展，但持续不良的实践传播以及资金来源的最终流失却阻碍了这一有希望的研究领域。这包括误解的过度积蓄物种，具有极高剂量水平的水培，滥用生物浓缩因素，使用低积聚的食物或生物量农作物的植物排斥现象，“模板纸”的现象，其中X元素的元素X剂量均为元素的元素，或者对元素的多种元素进行了多种元素，或者将其变成了杂草的元素。在这里，我们强调了这些误解，希望这将有助于：（i）在植物金属积累中传播准确的定义； （ii）通过通过“模板纸”写作的实践限制不必要出版物的通货膨胀来消除糟糕的实践的传播； （iii）期刊编辑和审稿人使用其推理给作者； （iv）在将这项技术交付给现场从业者方面有助于更快的进步。
患者血浆 cfRNA 谱的特定改变能够准确对癌症患者和对照组进行分类
。CC-BY-NC 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权持有者于 2024 年 12 月 27 日发布。 ；https://doi.org/10.1101/2023.05.24.23290388 doi：medRxiv 预印本
微塑料在人类尸体大脑中的生物累积
全球环境中微塑料和纳米塑料 (MNP) 浓度不断上升，引发了人们对人类接触和健康结果的担忧。用于稳健检测组织 MNP 的补充方法，包括热解气相色谱-质谱法、衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法和带能量色散光谱的电子显微镜，证实了人类肾脏、肝脏和脑中存在 MNP。这些器官中的 MNP 主要由聚乙烯组成，其他聚合物的浓度较少但很重要。与肝脏或肾脏中的塑料成分相比，脑组织中聚乙烯的比例更高，电子显微镜证实了分离的脑 MNP 的性质，它们主要呈现为纳米级碎片状碎片。这些死亡组织中的塑料浓度不受年龄、性别、种族/民族或死因的影响；死亡时间（2016 年 vs. 2024 年）是一个重要因素，肝脏和脑样本中的 MNP 浓度随时间推移而增加（P = 0.01）。最后，在一组有痴呆症诊断的死者脑中观察到了更大的 MNP 积累，脑血管壁和免疫细胞中明显沉积。这些结果强调，迫切需要更好地了解塑料在人体组织（尤其是脑）中的暴露途径、吸收和清除途径以及潜在的健康后果。
drv3233-q1汽车24/12-V电池3相门驱动器单元具有准确的电流感应和增强的诊断数据表（Rev. a）
•AEC-Q100有资格用于汽车申请 - 温度选项： - drv323333php：–40°C至 +150°C，T A - DRV3233QPHP（预览）：–40°C：–40°C至 +125°C， +125°C，t•功能安全系统 - 可实现的系统范围262 26226262226262222222. up to ASIL D targeted • Three phase half-bridge gate driver – Drives six N-channel MOSFETs (NMOS) – 4.5 to 60-V wide operating voltage range – Bootstrap architecture for high-side gate driver – Charge pump for 50mA average gate current – 100% PWM duty cycle support – Overdrive supply of external switches • Smart Gate Drive architecture – 45-level configurable peak gate drive current up to 1000 / 2000-mA (source / sink) – Three-step dynamic drive current control – Soft shutdown for power stage protection • Low-side Current Sense Amplifier – Sub-1 mV low input offset across temperature – 9-level adjustable gain • SPI-based detailed configuration and diagnostics • DRVOFF pin to disable driver independently • High voltage wake up pin (nSLEEP) • Multiple PWM interface options available – 6x, 3x, 1x PWM Modes – PWM over SPI • Supports 3.3-V, and 5-V Logic Inputs • Optional programmable OTP for reset settings • Advanced and configurable protection features – Battery and power supply voltage monitors – Phase feedback comparator – MOSFET V DS and R sense over current monitors – Analog Built-In-Self-Test, Clock monitors – Fault condition indicator pin
kun-peng：一种超级效率，快速和准确的锅...
数据库。对于序列处理，使用滑动窗口将k = 35 bp k-mer分析为116提取物aℓ= 31 bp最小化器（红色框）。与Kraken2不同，Kun-Peng仅保留独特的BP 117最小化器，以防止过度计数并减少误报。间隔的种子蒙版（s = 7）是将118应用于最小化器序列，然后进行哈希函数计算以生成119个紧凑型哈希码。此哈希代码确定存储的块位置，也确定了数据库中有序块中的120个搜索启动位置。数据库分为121个多个有序块（1至n），从而通过块加载122和搜索实现有效的内存使用。123