图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论,使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案,建立了基于人工智能的结构,可提供低成本。因此,研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88%。宣布道德标准本文的作者宣布,本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
摘要 本文基于2000—2019年中国285个城市的面板数据,从算法、数据、算力、应用场景和相关技术五个维度检索城市人工智能相关专利申请数量,结合产业升级和合理化两个视角,从理论和实证角度分析研究主题的内在影响理论。研究结果表明,人工智能不仅有利于产业升级,而且能显著抑制产业结构偏离均衡,有利于产业合理化。此外,本文结论在经过剔除中心城市样本、缩尾处理、工具变量法等一系列稳健性检验后依然有效。通过异质性检验发现,人工智能对产业升级的促进作用在大城市和产业升级水平高的城市更为明显。内在机理检验结果表明,人工智能通过促进技术创新来推动产业升级。在市场化程度高、互联网发达的城市,人工智能对产业升级的推动作用可以增强,本文的研究结论将有利于加快发展人工智能促进产业升级,为实现高质量发展提供有益参考。
Smid 等人(2020 年)进行了一项系统评价,以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后,仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量:系统评价的主动学习(ASReview;van de Schoot 等人,2020 年)。在 ASReview 中,研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策(相关与不相关),该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章(即基于确定性的主动学习),ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量,同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子,ASReview 被应用于 Smid 等人(2020 年)确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章,同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行,该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测,ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview,使用每篇相关文章作为示例文章一次,并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示,贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
J.-L. Vay、A. Huebl,“等离子体粒子加速器大规模建模中原位/传输方法的应用”,ISAV'20 研讨会主题演讲 (2020);M. Larsen 等人,“ALPINE 原位基础设施:从稻草人的灰烬中崛起”,ISAV'17 会议论文 (2017)
新一代测序 (NGS) 的进步使得人们能够生成人类遗传变异的深度目录,并发现了大量与疾病相关的变异。大多数 NGS 应用都集中在单核苷酸多态性 (SNP) 或短插入和缺失 (indel) 上。串联重复是遗传变异的另一个丰富来源,由于难以获得准确的基因型,因此在很大程度上被忽视了。在这里,我们主要关注重复单元长度为 1-6 bp 的短串联重复 (STR)。总的来说,STR 占人类基因组的约 3%,超过整个蛋白质编码外显子组 [1]。STR 在基因调控区富集 ([2],[3]),重复拷贝数的变化可以通过多种机制影响基因调控,包括修改转录因子结合位点、改变 DNA 甲基化模式 [4] 或其他方式。 STR 中重复单元数量的大幅增加与数十种疾病 [5] 有关,例如亨廷顿氏病 [6] 和脆性 X 综合征 [7],而较温和的逐步变化与包括血液和脂质生物标志物在内的复杂性状有关 ([8], [9])。STR 还被用作癌症研究中诊断的遗传标记,并在多种癌症中发挥作用,包括结直肠癌 [10] 和乳腺癌 [11]。
摘要 神经内分泌肿瘤 (NEN) 是一类非常多样化的肿瘤,全球发病率呈上升趋势。全身治疗仍然是无法切除和/或转移性 NEN 的主要治疗方法。177 Lu-DOTATATE 是一种发射β粒子的放射性药物,已成为转移性胃肠胰神经内分泌肿瘤 (GEP-NEN) 的一种有前途的治疗方法。然而,治疗选择有限,特别是在 177 Lu-DOTATATE 治疗失败后。本综述旨在确定和总结靶向α粒子治疗 (TAT) 在治疗转移性 NEN(特别是 GEP-NEN)中的现有证据和潜在不良事件。我们搜索了 MEDLINE、EMBASE、SCOPUS 和 Cochrane Library 数据库。我们确定了两篇符合纳入标准的文章,并将其纳入本综述。可用于治疗转移性 NEN 的假定放射性药物包括 225 锕 ( 225 Ac)-DOTATATE 和 213 铋 ( 213 Bi)-DOTATOC。有证据表明,使用这两种放射性药物均有部分反应,且无显著的血液学、肾脏或肝毒性。未来的研究应考虑进行长期随机对照试验,以研究 TAT(尤其是 225 Ac-DOTATATE)在治疗转移性 NEN 中的作用。
结肠癌是美国癌症的主要原因之一。结肠癌是由结肠癌细胞基因组中的许多基因突变发展而来的。长的非编码RNA(LNCRNA)会导致许多癌症(包括结肠癌)的发育和进展。lncRNA已经并且可以通过簇状的定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR)相关的核酸酶9(CRISPR/CAS9)系统的聚类重复序列的基因编辑技术来纠正,以减少结肠癌细胞的增殖。但是,许多用于运输基于CRISPR/CAS9的疗法的当前输送系统需要更多的安全性和效率。基于CRISPR/CAS9的治疗药需要安全有效的递送系统,以更直接,更明确地靶向结肠中存在的癌细胞。本综述将提供有关使用植物衍生的外泌体样纳米颗粒作为纳米载体的效率和安全性的相关证据,以提供基于CRISPR/CAS9的疗法以直接靶向结肠癌细胞。
M.Choël,Anastasia Ivanovsky,Antoine Roose,MonaHamzé,Anne-Marie Blanchenet等。将大气颗粒凝结到空气中的桦木花粉粒的凝结评估。气雾科学杂志,2021,161,pp.105944。10.1016/j.jaerosci.2021.105944。hal-03506095
目的这项研究调查了综合暴露与高血糖发生率之间的关联,以及夜间工作持续时间与长期夜间工人之间的剂量反应关系。在这项前瞻性队列研究中,招募了来自全国人口的12个716名夜间工人。高血糖发病率是基于空腹血糖水平的一年变化。职业噪声暴露定义为暴露于8小时的平均声音水平≥85分贝。评估了个人面孔,包括体重指数和与工作有关的因素,例如每月夜间工作时间。多变量逻辑和线性回归模型用于探索关联。导致多元逻辑分析,每天的夜间工作都与高血糖的风险增加有关[调整后的优势比1.05,95%置信区间(CI)1.02-1.07]。在正常的快速葡萄糖组中,每天的夜间工作都与 +0.07%(95%CI +0.03% +0.03% - +0.12%)的线性增加有关,而禁食葡萄糖水平的变化和噪声暴露与 +1.34%的线性增加有关(95%CI +0.55%CI +0.55% - +2.12%)。此外,暴露于噪声和工作≥10天的夜间工作的种群显着增加了空腹葡萄糖水平(β +5.71%,95%CI +4.48% - 4.48% - +6.95%),具有显着的相互作用(相互作用<0.01的P)。结论夜间工作持续时间与禁食葡萄糖水平的变化之间可能的剂量反应关系。与单独接触夜间工作相比,夜间工作和噪音的综合暴露构成了高血糖的风险。
