XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcation
揭示食用豆类的起源、历史、遗传学和加速驯化和多样化的策略
驯化是一个动态且持续的过程，通过选择理想的农作物特征来将野生物种转化为栽培物种，以满足人类的需求，例如口味、产量、储存和栽培方法。人类的植物驯化始于大约 12,000 年前的新月沃地，并传播到世界各地，包括中国、中美洲、安第斯山脉和近大洋洲、撒哈拉以南非洲和北美东部。印度河流域文明在豆科植物的驯化中发挥了重要作用。木豆、黑豆、绿豆、扁豆、蛾豆和马豆等作物起源于印度次大陆，新石器时代的考古记录表明这些作物最早是由该地区的早期文明驯化的。野生祖先驯化并进化为当今的优良品种，对全球粮食供应和农作物改良做出了重要贡献。此外，食用豆科植物通过保护人类健康和最大限度地减少气候变化影响，为粮食安全做出了贡献。在驯化过程中，豆科作物物种经历了严重的遗传多样性丧失，品种中仅保留了非常狭窄的变异范围。在种子传播和跨大陆移动过程中，遗传多样性进一步减少。一般来说，只有少数性状在整个物种的驯化过程中具有突出地位，例如抗碎裂性、种子休眠丧失、茎生长行为、开花-成熟期和产量性状。因此，识别和了解驯化反应位点通常有助于加速新物种的驯化。导致驯化结果发生重大改变的基因和代谢途径可能有助于新作物的快速驯化。此外，“组学”科学、基因编辑技术和功能分析的最新进展将加速新作物物种的驯化和作物改良，而不会损失太多遗传多样性。在这篇评论中，我们讨论了主要粮食作物的起源、多样性中心和种子移动
滑动窗口通用空间模式用于增强 EEG-BCI 中的运动想象分类
摘要 — 脑电图 (EEG) 信号的准确二元分类是开发运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 系统的一项艰巨任务。本研究提出了两种滑动窗口技术来增强运动想象 (MI) 的二元分类。第一种方法计算所有滑动窗口预测序列的最长连续重复 (LCR)，称为 SW-LCR。第二种方法计算所有滑动窗口预测序列的模式，称为 SW-Mode。公共空间模式 (CSP) 用于提取特征，线性判别分析 (LDA) 用于对每个时间窗口进行分类。SW-LCR 和 SW-Mode 都应用于公开可用的 BCI 竞赛 IV-2a 健康个体数据集和中风患者数据集。与现有的最先进技术相比，SW-LCR 在健康个体的情况下表现更好，SW-Mode 在左手与右手 MI 的中风患者数据集上表现更好，标准差更低。对于这两个数据集，分类准确率 (CA) 约为 80%，kappa (κ) 为 0.6。结果表明，使用 SW-LCR 和 SW-Mode 的基于滑动窗口的 MI 预测对于试验内激活时间的试验间和会话间不一致具有很强的鲁棒性，因此可以在神经康复 BCI 环境中实现可靠的性能。
从核心到认知：探索人工智能中的不确定性量化技术
索引术语 - 不确定性量化，人工智能，态度和认识论不确定性，深度学习模型，高风险应用，评估基准摘要 - 不确定性量化（UQ）是人工智能系统的关键方面，尤其是在高级技术中，尤其是诸如健康状况，诸如Nearthancianal-neveral-sarke and Navtial-sarke，诸如健康状况，以及自定义的医疗服务，过程必须考虑不确定性。本综述探讨了AI中不确定性量化技术的演变，区分了核心和认知不确定性，并讨论了用于量化这些不确定性的数学障碍和方法。我们提供了先进技术的概述，包括概率方法，集合学习，基于抽样的方法和生成模型，同时还强调了整合域特异性知识的混合方法。此外，我们研究了UQ在各种领域的各种应用，强调了其对决策，预测准确性和系统鲁棒性的影响。该评论还解决了关键挑战，例如可扩展性，效率和与可解释的AI的整合，并概述了在这个快速发展的领域的未来研究方向。通过这项全面的调查，我们旨在更深入地了解UQ在增强AI系统的可靠性，安全性和可信度方面的作用。
量子化学模拟了磺基阳离子在超导量子处理器上的地面和激发态性质
数字量子计算机是模拟多体量子系统的替代框架。23 - 26假设有足够数量的高质量量子位，它们允许以多项式成本仅引入可控近似值的时间依赖性的schrö-dinger方程，27,28，因此能够访问大量的激发属性。硬件制造业的最新进展已经生产了量子计算机，这些计算机可以以有限的规模进行计算。尽管量子硬件的发展迅速，但现代量子组合平台还是不成熟的。因此，近期设备上激发态的模拟通常仅限于启发式量子子空间算法，29 - 35，通过将Schrödinger方程投影到适当结构的子空间中，从而在这些设备预算中产生了激发态波形和属性。因此，目前是一种真正的可能性，并且至关重要，以评估近期量子设备在概念和实际兴趣问题上的潜在有用性，例如分子激发态的计算。在这里，我们报告了一种启发式方法的发展，该方法利用了许多电子波函数中的结构化纠缠来计算地面和激发态分子特性，并在超导量子处理器上进行了实验演示。更具体地说，我们将一种称为纠缠锻造的量子降低技术（EF）概括为36最初提出了用于基层能量的变异模拟的，以计算通用多种体内可观察物的计算。在常规量子模拟中，量子量子代表一个旋转轨道，在量子量表内代表空间轨道，将所需量子的数量减少了一半。提高了该技术的准确性，并为近似激发态的能量和属性，我们将EF与量子空间扩展（QSE）相结合，这是启发式量子量子空间算法29,35,37的一个示例，该算法是最简单的形式，该算法是最简单的形式，将Schrödinger方程的单次划分和双重发挥作用。所提出的方法扩展了EF的适用性，允许计算一组观测值集，以及QSE的计算，从而促进了由于EF运行的量子降低而在当代量子硬件上的演示。
寻找最佳时间窗口以提高运动想象过程中的分类准确率
近几十年来，脑机接口 (BCI) 已用于新型神经康复技术，在运动恢复方面取得了可喜的成果 (Cervera 等人，2018)。在神经康复中使用 BCI 可以通过运动想象 (MI) 招募和激活运动区域，而无需主动运动。这可能会导致被认为因中风而受损的区域发生神经可塑性变化 (Bai 等人，2020)。当与严肃游戏和虚拟现实 (VR) 相结合时，BCI 可以实现更密集的神经康复 (Putze，2019)，通过即时反馈鼓励患者 (Mubin 等人，2020) 并让他们沉浸在引人入胜的虚拟环境中 (Khan 等人，2020)。神经康复的一个重要挑战是 MI 反馈传递的时机和有效性。反馈传递在 BCI 中起着重要作用，而有效性
有机阳离子转运蛋白抑制剂的处方药文库的高吞吐量筛选3，1CT3
摘要简介有机阳离子转运蛋白3（OCT3，SLC22A3）无处不在表达，并与包括内源分子，环境毒素和处方药在内的多种化合物相互作用。OCT3被研究为药代动力学和药效学的决定因素，有可能成为药物吸收和处置的主要决定因素，并成为药物 - 药物相互作用（DDIS）的靶标。目的是当前研究的目的是确定OCT3的药物抑制剂。我们使用高吞吐量测定在HEK-293细胞中稳定表达OCT3的HEK-293细胞中筛选了一个由2556种处方药，生物活性分子和天然产物组成的化合物文库。结果，我们确定了210种化合物，这些化合物在20μm时抑制了50％或更多的OCT3介导的4-DI-1-ASP摄取（2μm）。中，预计有9个会抑制在临床上相关的非结合血浆浓度下的运输。包括结构活性关系（SAR）模型
开发用于识别和表征内分泌代谢干扰物的新方法——PARC 项目
1 德国联邦风险评估研究所食品安全系，柏林，德国；2 蒙彼利埃癌症研究所（IRCM），蒙彼利埃大学 ICM，法国蒙彼利埃，INSERM U1194，3 法国蒙彼利埃大学 CBS 结构生物学中心，法国蒙彼利埃，CNRS，INSERM，4 瑞典乌普萨拉大学药物生物科学系和生命科学实验室，5 德国联邦风险评估研究所农药安全系，柏林，德国；6 乌得勒支大学兽医学院风险评估科学研究所人口健康科学系，荷兰乌得勒支；7 安特卫普大学兽医学系，兽医生理学和生物化学斑马鱼实验室，比利时威尔赖克；8 亥姆霍兹分子系统生物学系环境研究中心 (UFZ)，莱比锡，德国， 9 因斯布鲁克生物化学和分子生物科学研究所，因斯布鲁克大学，因斯布鲁克，奥地利， 10 Toxalim（食品毒理学研究中心），图卢兹大学，国家农业、食品与环境研究所 (INARE)，国立高等学校图卢兹兽医 (ENVT)、INP-Purpan、保罗萨巴蒂尔大学 (UPS)，图卢兹，法国
有机阳离子转运体在酪氨酸激酶抑制剂的药代动力学、药效学和药物相互作用中的作用
摘要：酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 在癌症治疗方法的革命性发展中发挥了决定性作用，为提高生活质量提供了非侵入性、可耐受的治疗方法。尽管如此，TKI 治疗的反应程度和持续时间取决于癌症分子特征、产生耐药性的能力、种系变异引起的药代动力学改变以及膜转运蛋白和代谢酶水平上不必要的药物相互作用。大量获批的 TKI 是有机阳离子转运蛋白 (OCT) 的抑制剂。少数也是它们的底物。这些转运蛋白具有多特异性，在正常上皮细胞中高度表达，特别是在肠道、肝脏和肾脏中，因此可以说是 TKI 与其他 OCT 底物相互作用的相关位点。此外，OCT 通常在癌细胞中受到抑制，可能导致癌细胞对 TKI 产生耐药性。本文回顾了体外和体内报道的 OCT 与已批准和正在开发的 TKI 的相互作用，并批判性地讨论了其潜在的临床影响。
重组酶辅助扩增结合CRISPR-Cas技术在病原微生物快速检测中的应用进展
1 澳门科技大学医学院，澳门氹仔伟龙马路，邮编 999078，2 浙江省污染暴露与健康干预重点实验室，浙江树人大学树兰国际医学院，浙江省杭州市，邮编 310015，3 浙江大学医学院附属第一医院，国家传染病诊治重点实验室，国家传染病临床研究中心，浙江省杭州市，邮编 310003，4 粤港澳污染物暴露与健康联合实验室，广东省广州市，邮编 510006，5 杭州师范大学附属医院临床心理学科，浙江省杭州市，邮编 310005