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从最近受精的大西洋鲑鱼胚胎中提取DNA，用于微卫星验证三倍体
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样，人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中，我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好，以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说，我们专注于特征选择的过程，这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法：基于算法，基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中，我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中，我们将用户随机分配给三种方法之一，并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法，然后是基于专家的和基于算法的方法。但是，第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此，我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异，从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果，偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性，以及在人类互动中进行行为实验的需求。
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
非雷神拓扑声子转移独立于设备质量和特殊点环方向
施加拓扑操作，环绕着一个特殊点（EP），使得非常规的单向拓扑声子转移（TPT）严格取决于EP纳入控制循环的方向，并固有地限于实用谐振器的小质量。我们在这里展示了如何通过将拓扑操作与fizeau降落效应结合起来来击败这些局限性并预测无质量的单向TPT，从而拆分了相反的光学模式。当光从纤维的一个选择的一侧（而不是从另一侧）进入时，就会发生一个有效的TPT，导致独特的非重新注射TPT，而与绕EP周围的旋转方向无关。与以前对量子设备质量和质量敏感的先前提案不同，我们的方法几乎不受这些因素的影响。值得注意的是，它的绝热控制循环的阈值持续时间可以轻松缩短最佳TPT，从而产生了前示范中没有对应的顶速完美TPT。这项研究铺平了一条相当大的途径，用于利用深刻不同的手性拓扑效应，而与振动方向和装置质量无关。
![b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。 [1 \ xe2 \ x80 \ x935]已调用贴拟效应，以合理地使根本稳定性，键强或根部二聚体的趋势以及反应选择性。 [1a\xe2\x80\x93b,3,6 8] Besides their importance for a fundamental and generic understanding, the ability to modify radical stability and C C bond strengths at will is also of practical importance in polymer science, in particular, for tuning initiators (like diaryltetracyanoethane based initiators) for the production of commonly used polymers. [2]鉴于原本困难的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'](/simg/g:\will\search\icon\source\8\85dd17d6261b6e94cc36061dd99b1064e159cb07.webp)
b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。 [1 \ xe2 \ x80 \ x935]已调用贴拟效应，以合理地使根本稳定性，键强或根部二聚体的趋势以及反应选择性。 [1a\xe2\x80\x93b,3,6 8] Besides their importance for a fundamental and generic understanding, the ability to modify radical stability and C C bond strengths at will is also of practical importance in polymer science, in particular, for tuning initiators (like diaryltetracyanoethane based initiators) for the production of commonly used polymers. [2]鉴于原本困难的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'
b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。[1 \ XE2 \ x80 \ x935]已调用pationative效应，以合理化自由基稳定性，键强或根治二聚化的趋势以及反应选择性。[1A \ XE2 \ x80 \ x93b，3,6 8]除了它们对基本和一般理解的重要性之外，对基于diaryltetracyanoethane的发起人的启动者，对聚合物科学的修改和c c键强度的重要性也具有实际的重要性，这在聚合物科学中也具有调整启动者（例如Diaryltetryltethacyanoethane的发起者）。[2]鉴于原本难度的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'
单值大脑活动评分反映了阿尔茨海默病的严重程度和风险
1. 德国神经退行性疾病中心 (DZNE)，德国哥廷根 2. 伯恩斯坦计算神经科学中心 (BCCN)，德国柏林 3. 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所 (MPI CBS)，德国莱比锡 4. 莱布尼茨神经生物学研究所 (LIN)，德国马格德堡 5. 德国心理健康中心 (DZPG)，哈勒-耶拿-马格德堡合作站点 6. 适应性和适应不良脑部干预与研究中心 心理潜在回路
一种新的ABCB1抑制剂增强了阿霉素在体外和体内NSCLC模型中的抗癌作用
摘要：在肿瘤中，多药耐药现象可能通过化学治疗药物从癌细胞中出现，阻碍其积累并最终降低其毒性。此过程是由肿瘤细胞质膜过表达的转运蛋白介导的，其中是p-糖蛋白/多药耐药1/ATP结合盒B1（P-GP/MDR1/ABCB1）。这项研究的目的是探索称为AIF-1的新分子对ABCB1活性的影响。在非小细胞肺癌（NSCLC）的细胞模型中，AIF-1显着抑制了ABCB1活性，通过对细胞内积累的钙化钙蛋白的含量测量进行了评估。AIF-1还显着增加了阿霉素的细胞内含量，通过共聚焦显微镜和LC-MS/MS分析来评估。这种作用转化为阿霉素的较高细胞毒性和降低的细胞增殖。最后，在鼠类异种移植模型中，单独用媒介物和阿霉素治疗的小鼠中，肿瘤体积平均增加了267％和148％。阿霉素与AIF-1共同给药后，肿瘤体积仅增加13.4％。总而言之，这些结果表明通过AIF-1增强了化学治疗药物阿霉素的有效性，这为未来开发新的ABCB1抑制剂的基础是肿瘤治疗的基础。
单值大脑活动得分反映了阿尔茨海默氏症连续体的严重性和风险
的单值得分反映了（淡出）与（相同分数）典型的新颖性相关性相关和与记忆相关的功能性MRI激活模式的偏差，已被提议为健康神经认知老化的成像生物标志物。在这里，我们测试了这些分数的效用，作为阿尔茨海默氏病（AD）的潜在诊断和预后标记，以及诸如轻度认知障碍（MCI）或主观认知下降（SCD）等风险状态。为此，我们分析了来自SCD，MCI和AD痴呆症患者的后续记忆功能MRI数据，以及参加多个中心delcode研究的AD痴呆症患者（AD-REL）的健康对照组和一级亲属（ad-Rel）（n = 468）。基于单个参与者的全脑功能性MRI新颖性和subse quent记忆响应，我们计算了淡出和相同的分数，并评估了他们与AD风险阶段，神经心理学测试分数，CSF淀粉样蛋白阳性和APOE基因型的关联。与健康对照组，SCD和AD-REL相比，基于记忆的淡出和相同的分数与MCI和AD痴呆群中的年轻人的参考样本相比显示出更大的偏差。此外，MCI和AD痴呆群组之间的基于新颖性的分数显着差异。在整个样本中，单值分数与神经心理测试的表现相关。基于新颖性的相同分数在SCD和AD-REL中的β-阳性和β阴性个体之间以及APOEɛ4载体和AD-REL中的非载体之间进一步差异。因此，淡出和相同的分数与AD的认知表现和个人风险因素有关。作为诊断和预后生物标志物作为诊断和预后生物标志物的潜在用途需要进一步探索，尤其是在与AD痴呆症患者的SCD和健康亲属的Indivi双重探险中。
研究神经退行性疾病认知能力下降的认识不足需要衡量厌食症和否认
缺乏对神经退行性疾病认知能力下降的认识的原因可能是多因素的。尚未针对认知下降的厌氧症的神经学引向研究，几乎完全假定支持各种认知功能的神经网络的潜在干扰造成了自我意识的降低。文化和社会心理因素，包括人的情绪状态，可能导致不足或避免承认神经退行性疾病的认知障碍。研究缺乏对神经退行性疾病认知能力下降的认识的原因需要包括这些变量。，我们简要介绍了在轻度认知障碍（MCI）（或较小的神经认知障碍）中记忆困难不足或“不认识”记忆困难的两个案例示例。一个出现了经典的记忆力障碍的经典厌氧症，而另一个最初没有报告记忆力障碍，但后来承认“否认”她的记忆困难继发于焦虑。基于这些患者的临床表现和可用研究，我们建议三个潜在的筛查项目，这些项目可能有助于确定在MCI中研究厌氧症时可能拒绝记忆障碍的可能性。
果蝇通过进化抗性和耐病机制来适应口腔感染
。CC-BY 4.0 国际许可证下提供（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。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 8 月 24 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.23.554397 doi：bioRxiv 预印本
使用信号处理和机器学习高效直接地推断心率变异性
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化，是身心健康的主要指标。最近的研究表明，光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而，许多先前的研究具有较高的错误率，因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML)，或者因为它们间接推断 HRV，或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集，我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明，我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间，并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型，结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%，模型最多为数百 KB，推理时间少于 1 毫秒。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。