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脑电图信号预处理方法对情感障碍的机器学习模型的影响
摘要 - 属于一组精神疾病，这些疾病是根据标准化诊断手册的标准诊断出的。诊断方案包括评估患者的症状，但迄今为止，尚无客观评估或测量的方法。脑电图（EEG）是一种非侵入性大脑电活动测量技术。当前的研究主要关注脑电图数据和特征提取，机器学习（ML）和深度学习（DL）来对情感障碍进行分类。在本文中，重点是衡量预处理EEG信号对ML模型的影响。评估了以下预审查方法的影响：信号滤波，独立组件分析（ICA）和规范相关分析（CCA）。这些方法是在由来自诊断为情感障碍和35名健康受试者的70名受试者的EEG信号组成的数据集上评估的。预处理后，为每个受试者提取570个功能，并使用几种ML模型进行分类。CCA提供了最佳结果，决策树分类器的最高F1得分为0.9756。CCA应被视为一种有益的预处理方法，以在构建脑电图数据的复杂模型时可能会改善分类结果。关键字 - 脑电图，规范相关分析，独立组件分析，预处理，AFFISCAING疾病Hokdoitujkl
量子困境规则.docx
i. 牛顿力学 ii. 哈密顿力学 iii. 拉格朗日力学 iv. 波动力学 (1) 简正模 (2) 波叠加 (3) 经典谐振子 v. 统计物理学 (1) 热力学定律 (2) 玻尔兹曼分布、泊松分布、二项分布、几何分布 (3) 熵及其与温度和信息的关系 (4) 配分函数 (5) 微正则系综 (6) 正则系综 vi. 相对论 (1) 狭义相对论 (2) 洛伦兹变换 (3) 长度收缩 (4) 时间膨胀 (5) 时空图 (6) 引力 b. 量子物理学
Leptomonas pyrrhocoris的完整微圆基因组揭示了其非典型的线粒体RNA编辑事件的来源
尿苷插入 /缺失（U-Indel）编辑Mito-Condrial mRNA，Protistan类Kine-toplastea独有的，生成规范和潜在的非生产性编辑事件。虽然分子机制和为U-Indel编辑提供所需信息的指南（G）RNA的作用有充分的了解，但对不限制其明显易错的性质的力鲜为人知。对GRNA的分析：mRNA对允许在给定线粒体转录的给定位置解剖编辑事件。一个完整的GRNA数据集，与包括非平均编辑转录物在内的完全表征的mRNA群体配对，将允许在整个小节转录组中全球进行此类分析。为了实现这一目标，我们组装了67个昆虫寄生虫Lep- tomonas pyrrhocoris的微量圆，每个微圆通常编码一个位于两个不同来源的两个相似单元之一中的一个GRNA。在相对较低的注释的grnas中，我们已经解剖了L. pyrrhocoris中的所有识别线粒体编辑事件，其菌株在各个微量圆形类别的丰富度上截然不同。我们的资产支持一个模型，其中许多编辑事件由有限的GRNA驱动，而自发的GRNA具有指导规范和非统计编辑的固有能力。
BiTE（双特异性T细胞接合剂）平台
免疫肿瘤疗法利用免疫系统来治疗癌症。BiTE（双特异性 T 细胞接合器）技术是一种靶向免疫肿瘤平台，可将患者自身的 T 细胞与恶性细胞连接起来。BiTE 技术的模块化特性有助于生成针对肿瘤特异性抗原的分子，从而实现现成的免疫肿瘤疗法。Blinatumomab 是首个获批的典型 BiTE 分子，靶向 B 细胞上的 CD19 表面抗原，这使得 Blinatumomab 在很大程度上不受基因改变或细胞内逃逸机制的影响。正在开发的其他 BiTE 分子靶向其他血液系统恶性肿瘤（例如多发性骨髓瘤、急性髓细胞白血病和 B 细胞非霍奇金淋巴瘤）和实体瘤（例如前列腺癌、胶质母细胞瘤、胃癌和小细胞肺癌）。与典型 BiTE 分子相比，半衰期更长的 BiTE 分子也正在开发中。 BiTE 技术在免疫肿瘤学方面的进展可以显著改善血液肿瘤和实体肿瘤的治疗，并与其他治疗方法相结合提供增强的活性。Cancer 2020；126：3192-3201。© 2020 作者。《Cancer》由 Wiley Periodicals, Inc. 代表美国癌症协会出版。这是一篇根据知识共享署名-非商业许可条款开放获取的文章，允许在任何媒体中使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用并且不用于商业目的。
无细胞 - 无DNA作为分化的潜在生物标志物...
背景：后脊柱关节术后手术后的临床愈合环境是由于缺乏包含空间，需要形成从头开始的骨骼，所有骨科干预措施中临床上最具挑战性的骨骼骨骼环境之一。我们的小组先前曾报道过在整个发育中的脊柱融合中，在局部表达的硬化蛋白在局部表达。然而，硬化蛋白在控制骨融合中的作用仍有待确定。方法：我们在计算上确定了两种FDA批准的药物以及一种单一的新型小分子药物，因为它们可以破坏硬化蛋白与其受体之间的相互作用LRP5/6之间的相互作用。使用鼠MC3T3和MSC在几种体外生物化学测定中测试了这些药物，评估了它们的能力（1）增强规范的Wnt信号，（2）促进活性（非磷酸化）β-蛋白质形式的积累，以及（3）增强BMP的强度和信号信号的强度和信号信号。然后将这些药物皮下在大鼠中皮下测试，作为普通胶原海绵上的独立骨诱导剂。最后，在兔后外侧脊柱融合模型中测试了顶级药物候选物（称为VA1和C07），以使其在6周下获得成功融合的能力。结果：我们表明，通过控制GSK3B磷酸化，我们的三种小分子抑制剂（SMIS）同时增强了规范的Wnt信号传导并增强规范的BMP信号传导强度和持续时间。结论：几乎没有任何成骨的小分子具有BMP本身的骨诱导效力，即形成从头骨作为独立剂的能力。我们还证明，SMI在大鼠体内产生剂量依赖性异位矿物矿物质，并显着提高体内兔的后外侧脊柱融合率，既作为独立的成骨药物，又是自体裂骨骨植物。在此，我们描述了具有这种独特能力的两个这样的SMI，并被证明可以在严格的体内环境中诱导从头骨。这些SMI可能具有用于实现脊柱融合或临界量裂缝缺陷的新颖，具有成本效益的骨移植物替代物中的潜力。资金：这项工作得到了资深事务职业发展奖（IK2-BX003845）的支持。
具有张量网络的隐私机器学习
张量网络广泛用于提供有效的局部量子多体系统的低能状态的有效表示，最近被提议为Ma-Chine学习体系结构，这些体系结构可以在传统方面具有优势。在这项工作中，我们表明，张量网络体系结构尤其具有潜在的潜在属性来保存机器学习，这在诸如医疗记录处理之类的任务中至关重要。首先，我们描述了馈电神经网络中存在的一个新的隐私漏洞，以合成和现实世界数据集进行了说明。然后，我们开发明确定义的条件，以确保对这种脆弱性的鲁棒性，这涉及仪表符号下的模型的表征。我们严格地证明，张量 - 网络构造可以满足此类条件。这样做，我们为基质产品状态定义了一种新型的规范形式，该状态具有高度的规律性，并根据基于奇异值分解的规范形式固定剩余的规格。我们通过在医疗记录数据集中对矩阵产品状态进行培训的实际示例补充发现结果，这表明攻击者从模型的术语中提取有关培训数据集的信息的可能性很大。鉴于在训练张量 - 网络架构方面的专业知识越来越大，这些重新
飞机控制理论 (r15a2113) - mrcet.ac.in
经典控制系统建模的局限性、多输入多输出系统。动态系统的状态空间建模、状态变量定义 - 状态方程。输出变量 - 输出方程。用向量矩阵一阶微分方程表示。矩阵传递函数、状态转换矩阵 - 矩阵指数、属性、状态方程的数值解、示例。状态方程的正则变换，特征值，实数不同，重复。可控性和可观测性-定义-意义。数字控制系统：概述-优点，缺点。
体细胞多倍体在发育中的功能后果
简介多倍体一词是指包含两组以上染色体的细胞。在多个细胞物质中，当生殖细胞经历全基因组重复（WGD）并引起完整的多倍体生物，或者在亚生物下，只有在否则二倍体生物体中的体细胞中，就可以在生物水平上发现多倍体。在这些不同类型的多倍体之间，多倍体化的后果可能会有显着差异。在这里，我们重点介绍多倍体在亚生物水平上的后果，概述了正常生理和疾病中体细胞的功能。在发现染色体后不久，在十九世纪后期对多倍体细胞进行了第一次观察（Wilson，1925年）。在过去的一个世纪中，对植物和昆虫的研究极大地有助于我们理解体细胞多倍体的出现，在其他地方进行了广泛的审查（Almeida等，2022; Edgar等，2014; Hua and Orr-Weaver，2017）。总而言之，体细胞可以通过细胞融合或经过非规范细胞周期复制其DNA，但不分为两个子细胞。Many terms have been used to describe these non-canonical cell cycles but, in essence, they can be divided into two types: non-canonical cell cycles in which cells alternate between S and G phase, which we refer to as ‘ endoreplication cycles ' , and non-canonical cell cycles in which cells undergo all phases of the canonical cell cycle but exit M phase before the initiation orcompletion
一个手动整理的 microRNA 编辑事件数据库
图 3. (A) A-to-I 和 C-to-U 编辑事件在人类初级 miRNA 转录本的三个不同区域中的分布。(B) A-to-I 和 C-to-U 落入人类成熟 miRNA 中核苷酸位置分布的热图。每个位置都显示了已识别的编辑事件数量。规范种子位置以黄色突出显示。成熟序列中未显示位于位置 24-27 的编辑位点。EE=编辑事件。(C) 饼图显示人类 miRNA 中功能性特征编辑事件的比例。
2 量子力学中的作用函数
狄拉克和费曼是第一批理解作用量在量子力学中的作用的人。狄拉克的动机源于希望获得一种量子力学公式，其中时间和空间变量以类似的方式处理。让我提醒你，在量子力学的通常公式中，量子系统在初始时间被指定为在与哈密顿量和它们之间交换的一组完整算符的本征态中选择的某个状态。然后使用哈密顿量来查找系统在稍后时间 t 处于哪种状态。继续计算从 t 0 时的状态 S 0 到 t 时的状态 S 的跃迁幅度，等等。如你所见，时间在这个描述中起着核心作用，但对于相对论系统来说，人们会感到不安，因为即使最终答案是相对论不变的，理论的明显洛伦兹不变性也会丢失。因此，狄拉克开始寻找一种不以时间为核心的公式。为此，他回到了经典力学，那里有两种（类似的）描述：汉密尔顿的描述从头开始单独指出时间，而拉格朗日的描述则没有。具体来说，他寻找经典力学中 AF 的含义，目的是将其推广到量子力学。答案当然是已知的，作用量是正则变换的生成器，它将系统从一个时间带到另一个时间。因此，重新回忆一下正则变换是有益的：