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用于多重 dropout 筛选的基准化、高效 prime 编辑平台 4
(E) 来自 StopPR 筛选的基因水平生长表型（计算为第 14 天每个基因绝对最强的两个 stop 287 epegRNA 的平均表型）由 CRISPRi 表型（如先前在 K562 细胞中确定）分组。54 个体 p 值分别为 288 1.13E-3（重度 vs. 中度）、4.00E-12（中度 vs. 轻度）和 < 2.62E-14（重度 vs. 轻度）来自 ANOVA 和 Tukey 事后分析（** 289 p < 0.01，*** p < 0.001）。标出了本分析中使用的全套 epegRNA 的中位数和四分位距 (IQR)。须线 290 延伸 1.5*IQR 超过上四分位数和下四分位数。虚线表示表型截止（Z < -2）。291
大象诱导多能干细胞的推导
随着蛋白质结构预测的进步，RNA结构预测最近从深度学习研究人员那里受到了越来越多的关注。rnas引入了实验性RNA结构的稀疏性和较低的结构多样性，因此引入了实质性的chal。现有文献通常对这些挑战的解决通常很差，其中许多报道由于使用培训和测试集具有显着的结构重叠而导致的性能。此外，最新的结构预测批判性评估（CASP15）表明，RNA结构的深度学习模型目前的表现优于传统方法。在本文中，我们介绍了从蛋白质数据库（PDB）推出的结构化RNA的数据集RNA3DB，该数据集旨在培训和基准测试深度学习模型。RNA3DB方法将RNA 3D链条分为不同的组（组件），这些链在序列和结构方面都不冗余，提供了一种可靠的方法来分割训练，验证和测试集。确保这些结构上不同的组件的任何分裂可以产生测试和验证集，这些测试集与训练集中的序列和结构不同。我们提供RNA3DB数据集，这是RNA3DB组件的特定火车/测试拆分（以大约70/30的比率），该数据将被更新时期
使用图的大脑网络分析的基准
人的大脑是复杂的神经生物学系统的核心，其中神经元，电路和子系统在策划行为和认知方面进行了研究。神经科学的最新研究表明，大脑区域之间的相互作用是神经发育和疾病分析的关键驱动因素[1，2]。使用结构或功能连通性映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范式之一。重新说，从地理深度学习中动机的图形神经网络（GNN）由于其建模复杂的网络数据建模而引起了广泛的兴趣。在文献中，功能和结构联系被广泛认为是用于大脑调查的有价值的信息资源[3]。但是，他们主要在特定的私人数据集上对其建议的模型进行实验。由于道德问题，通常无法公开使用的数据集，并且未披露成像预处理的详细信息，从而使其他研究人员无法重新调查实验。目前尚未进行有关如何设计有效GNN用于脑网络分析的系统研究。为了弥合这一差距，我们提出了BraingB，这是一种用于GNNS的大脑网络分析的基准，并于2023年在IEEE-TMI上发表[4]。1。我们在同类和模式的四个数据集上进行实验，并建议一组在大脑网络上进行有效GNN设计的食谱。基于这四个维度的不同组合作为基准，我们的贡献是四个方面：•建立了一个统一，模块化，可扩展和可重复的框架，用于使用GNN进行大脑网络分析，以实现可重复性。它旨在通过可访问的数据集，标准设置和基线来启用公平评估，以促进计算神经科学和其他相关社区中的协作环境。•我们总结了功能和结构性大脑网络的预处理和施工管道，以弥合神经影像学和ML社区之间的差距。•我们将基于GNN的大脑网络分析的感兴趣的设计空间分解为四个模块：（1）节点feapers，（b）消息通讯机制，（c）注意机制和（d）汇总策略。
在（混杂）人类微生物组研究中识别差异丰富的分类单元的现实基准
结果在这里我们开发了一个模拟框架，该框架将校准信号植入实际的分类学概况，包括模仿混杂因素的信号。使用几个全元素组和16S rRNA基因扩增子数据集，我们验证我们的模拟数据与疾病关联研究的真实数据相比，其程度要比以前的基准更大。使用广泛的参数化模拟，我们基准了18种DA方法的性能，并进一步评估了混杂模拟的最佳方法。只有线性模型，Limma，Fastancom和Wilcoxon测试以相对较高的灵敏度正确控制虚假发现。在考虑混杂因素时，这些问题会加剧，但是我们发现事后调整可以有效地减轻它们。在大型心脏代谢性疾病数据集中，我们展示了未能说明诸如药物等协变量的情况，这会导致现实世界中的虚假关联。
明尼苏达州 2024 年商业基准
印第安纳州是一个特殊的州。受过高等教育的劳动力和丰富的自然资源推动着多元化和强劲的经济。但重要的是要了解决定我们与其他州的经济竞争力的因素。全国排名受到很多关注，但可能会误导和过度简化我们的经济地位。当政策制定者和其他人依赖这些有缺陷的经济分析时，它掩盖了我们实际的经济地位。每年，我们的商业基准报告都会将数据点汇总到对企业有意义的类别中——税收、成本、基础设施、创新、就业和增长。每个类别中的测量值都更清楚地说明了它们对企业的影响以及企业领导者如何做出对整个州产生影响的决策。今年的报告强调并澄清了我们排名中的一些明显矛盾：• 明尼苏达州是美国第五大最适宜居住的州，但我们在净国内移民方面排名第 42 位，离开该州的人数多于迁入该州的人数。• 明尼苏达州是全美最具创新力的州之一，人均专利数量排名第六。但我们在净技术就业增长方面排名第 45 位，预计未来十年将成为增长最慢的技术行业之一。• 明尼苏达州的劳动力参与率在全国名列前茅。然而，我们今天的劳动力比十年前要少。• 明尼苏达州拥有高技能和受过良好教育的劳动力，但近年来三年级和八年级的阅读和数学测试成绩急剧下降。很难在细节上理解这些看似矛盾的观点。但退一步来看，主题就变得清晰了：明尼苏达州的经济拥有丰富的高质量优势，但这些优势并没有转化为有意义的经济增长。人口老龄化意味着更多的工人离开
能源和水基准和效率培养变化
可节省。最佳的水强度为3.8 kl/thscw是通过使用钻水和30％以上水回收的牛加工厂实现的。一般的发现是，那些有钻水的植物往往比镇上水的水强度更好。水强度改善的主要驱动因素似乎是由于钻水系统提供的供应有限。尽管城镇供水的限制可能较少，但改善水强度的能力仍然相同。因此，可以复制3.8 kl/thscw的最低水强度，并在许多其他地点降低了100％以上。其他一些关键的关注领域，以进一步改善水强度，包括热水消耗控制，综合水和废水处理。
EEGNeX 的基准研究
本研究考察了各种神经网络 (NN) 模型通过脑电图 (EEG) 信号解释心理构造的有效性。通过评估四种脑机接口 (BCI) 范式中 16 种流行的 NN 模型及其变体，我们评估了它们的信息表示能力。基于全面的文献综述结果，我们提出了 EEGNeX，这是一种新颖的纯基于 ConvNet 的架构。我们将它与现有的尖端策略和所有 BCI 基准之母 (MOABB) 进行了比较，涉及 11 个不同的 EEG 运动想象 (MI) 分类任务，结果表明 EEGNeX 超越了其他最先进的方法。值得注意的是，与竞争对手相比，它在不同场景中的分类准确率提高了 2.1-8.5%，具有统计学意义 (p < 0.05)。这项研究不仅为设计用于 EEG 数据的高效 NN 模型提供了更深入的见解，而且为未来探索生物电脑信号与 NN 架构之间的关系奠定了基础。为了促进更广泛的科学合作，我们已将包括 EEGNeX 在内的所有基准模型公开发布在（https://github.com/chenxiachan/EEGNeX）上。
合并学习：一种特定领域的无模型优化策略，并在元基准上进行验证
摘要对于许多机器学习模型，超参数的选择是实现高性能的关键一步。普遍的元学习方法集中于根据从先前任务中获得的结果获得有限的计算预算，以有限的计算预算获得良好的高参数配置。本文提出了调整问题的新形式，称为合并学习，更适合于模型开发人员面临的实用挑战，其中在类似的数据集中对大量的预测模型进行了处理。在这种设置中，我们对总优化时间感兴趣，而不是为单个任务调整。我们表明，精心选择的静态参数配置的静态组合可为任何时间优化带来良好的结果，同时既可以易于使用和实现。此外，我们指出了如何为特定域构建这样的投资组合。由于相似任务之间的超参数配置更有效地传递了优化的改进。我们通过对Xgboost Algo-Rithm的经验研究以及从MIMIC-IV医学数据库中提取的预测任务的新创建的基准基准来揭示这种方法的有效性。在论文中，我们表明，由于与许多机器学习应用方案的兼容性，合并学习的潜力要大得多。
心脏手术风险预测使用集合机器学习以纳入遗产风险评分：基准测试研究
es II包括比登录更全面的变量集，合并症的粒度水平提高了，例如肺动脉高压，肾功能障碍，左心室功能障碍以及针对正在执行的特定外科手术程序的信息，例如执行的手术，例如程序数量，程序的范围。es II还包括用于糖尿病的新合并症变量和新的基于症状的分类系统，例如纽约心脏协会（NYHA）分类，用于评估心力衰竭的严重程度7 - 9和加拿大心血管社会社会分类系统，用于患有核核疾病患者的ANGINA患者的严重性。10尽管ES II被认为是手术风险的更准确的预测指标，但由于在收集和2011年前未充分记录在英国的心脏中心数据之前，在收集和丢失时丢失了新纳入的变量时，它不再包含在loges中的梗塞后隔隔破裂变量。es II比loges更为复杂，鲜为人知且不太有效。两个分数之间差异的细节如表1所示。es ii已通过许多研究表明，这些研究表现出具有不同特征不同的数据集的歧视和校准，包括但不限于年龄，种族，时间，11个地理位置11和程序组。12 - 17
成本增长基准和初级保健支出目标计划
致谢卫生战略办公室（OHS）向医疗保险和医疗补助服务中心，康涅狄格州社会服务部，校正部和国家审计员办公室提交该计划的数据表示感谢。OHS还感谢保险公司和高级网络在此计划上的合作与合作。OHS感谢Bailit Health和Peterson-Milbank计划可持续医疗保健费用提供技术援助。ohs感谢成本增长基准利益相关者咨询委员会，成本增长基准技术团队和医疗保健基准计划指导委员会的指导和专业知识（请参阅附录E，附录F和委员会成员的附录G）。哦，感谢前OHS执行董事Vicki Veltri在此计划上的领导。