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Mendelian随机分析三甲胺N-氧化物及其前体与帕金森氏病之间的因果关系
简介：先前的研究报告了三甲胺N-氧化物（TMAO）和帕金森氏病（PD）之间的潜在关联。这项研究的目的是检查循环TMAO及其前体的水平与使用两样本的孟德尔随机化（MR）方法之间的潜在关系。材料和方法：我们从三个全基因组社会研究（国际帕金森氏病基因组学，帕金森氏病，帕金森的研究：有组织的遗传学计划和Genepd和Finngen）中汇总了数据，以提取与单核苷酸多态性（SNP）（SNP）与TMAO，Carnitine，Carnitine和Betnitine的循环浓度相关。这些SNP被用作随机效应模型中的仪器变量，以评估TMAO循环浓度及其前体的循环浓度与帕金森氏病的风险，并通过估计的优势比与伴随的95％置信区间来评估循环变量。主要分析采用了反向差异加权（IVW）方法，该方法与MR-Egger回归分析相辅相成。结果：使用IVW方法进行的分析，该方法汇总了三个数据库的数据，并未显示循环浓度TMAO及其前体之间的因果关系，并且PD的风险（P> 0.05）。MR-Egger分析的结果进一步证实了这一发现。灵敏度分析表明，结果不受任何偏见的影响，异质性测试表明SNP之间没有显着差异。有必要进行进一步的调查，以确定这种关联是否确实存在。结论：这项研究没有发现循环浓度或其原始物质与PD风险之间的因果关系的任何结论性证据。
在非循环时空中嵌入循环信息论结构：不确定因果关系的不成立结果
量子信息和时空物理学界所采用的因果关系概念是截然不同的。虽然经验告诉我们，这些概念在物理实验中以兼容的方式一起发挥作用，但它们的一般相互作用在理论上却鲜为人知。因此，我们开发了一个理论框架，将这两个因果关系概念联系起来，同时也清楚地区分它们。该框架描述了通过反馈回路进行的量子操作组合，以及将由此产生的可能循环的信息理论结构嵌入非循环时空结构中。然后，相对论因果关系（禁止超光速通信）作为这两个结构之间的图论兼容性条件。通过证明量子信息界广泛研究的不确定因果顺序 (ICO) 过程可以在我们的框架内表述，我们阐明了不确定因果关系和循环因果关系之间的联系，以及有关它们的物理性的问题。具体来说，有几项实验声称在闵可夫斯基时空中实现了 ICO 过程，这提出了一个明显的理论悖论：不确定的信息论因果结构如何与确定的时空结构相一致？我们通过不定理来解决这个问题，表明作为相对论因果关系的结果，(a) ICO 过程的实现必然涉及时空中系统的非局部化，(b) 仍然可以在更细粒度的层面上用确定的、非循环的因果顺序过程来解释。这些结果是通过引入细粒度概念实现的，细粒度概念允许在不同细节层面上分析因果结构。这完全解决了明显的悖论，并对 ICO 实验的物理解释具有重要意义。我们的工作还阐明了时空中量子信息处理的极限，并对固定时空范围内外不确定因果关系的操作意义提供了具体的见解。
不确定因果序下布尔函数的量子查询复杂度
量子电路的标准模型假设操作以固定的连续“因果”顺序应用。近年来，放宽这一限制以获得因果不确定计算的可能性引起了广泛关注。例如，量子开关使用量子系统来连贯地控制操作顺序。已经证明了几种临时的计算和信息理论优势，这引发了这样一个问题：是否可以在更统一的复杂性理论框架中获得优势。在本文中，我们通过研究一般高阶量子计算下布尔函数的查询复杂性来解决这个问题。为此，我们将查询复杂性的框架从量子电路推广到量子超图，以便在平等的基础上比较不同的模型。我们表明，最近引入的具有因果顺序量子控制的量子电路类无法降低查询复杂度，并且因果不确定超级映射产生的任何潜在优势都可以用多项式方法限制，就像量子电路的情况一样。尽管如此，我们发现，当利用因果不确定超级映射时，使用两个查询计算某些函数的最小误差严格较低。
从合成社区到合成生态系统：探索植物 - 微生物 - 环境相互作用的因果关系
植物微生物群研究领域已迅速从旨在获得对微生物群组成的描述性理解的努力转变为重点是获取对微生物群功能和装配规则的机械见解。这一进化是由我们建立综合成本构成的植物相关的微生物和toreconstructMeaningfulmicrobial合成群落（Syncoms）的能力所驱动的。我们认为，这种强大的解构 - 重建策略可用于重建日益复杂的合成生态系统（Synecos），并机械地理解高级生物组织。从简单到更高级，完全易处理和可编程的gnotobiotic合成生物的过渡正在进行中，并旨在通过工程来合理地简化自然生态系统。这种重构生态方法代表了弥合生态生物学和功能生物学之间差距以及揭开植物的差距的尚未开发的策略 - 微生物群 - 调节生态系统健康，组装和功能的环境机制。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
Koolen-de Vries 综合征致病基因 KANSL1 是运动所必需的纤毛发生
摘要 Koolen-de Vries 综合征 (KdVS) 的特征是过度社交、智力障碍和癫痫，是由 KANSL1 基因的致病变异引起的，该基因编码 NSL 复合物中的染色质调节剂，也直接在有丝分裂纺锤体微管稳定性中发挥作用。在这里，我们探索了 KANSL1 是否在纤毛中发挥作用，纤毛是一种富含微管的细胞器，对大脑发育、神经元兴奋性和感觉整合至关重要。利用 Xenopus 模型，我们发现 Kansl1 在发育中的纤毛组织中高度表达并定位在运动纤毛内。此外，Kansl1 耗竭会导致纤毛发生缺陷，而人类 KANSL1 可以部分挽救这种缺陷。根据这些发现，我们探讨了 99 名 KdVS 患者（年龄从 1 个月到 37 岁）中纤毛相关临床特征的患病率，包括结构性心脏缺陷、性腺功能低下和结构性呼吸缺陷。为了直接测试 KdVS 是否会导致人类纤毛功能障碍，我们在 11 名受影响的个体中测量了已证实的纤毛功能生物标志物鼻腔一氧化氮，并观察到与未受影响的家庭成员相比显着下降。总之，这项研究确定了 KANSL1 突变对 KdVS 的纤毛贡献。这项研究为越来越多的文献增添了新的内容，强调了纤毛与神经发育障碍的相关性，特别是与影响社交能力的障碍。展望未来，KANSL1 提供了一个独特的机会来研究社交过度的单基因机制，这可能有助于阐明社会行为的分子基础。简介 Koolen-de Vries 综合征 (KdVS) 是一种神经发育障碍，其特征是社交过度、面部特征畸形、癫痫、智力障碍、呼吸缺陷、肾脏缺陷、先天性心脏缺陷、脑积水和肌张力低下 (Koolen、Morgan 和 de Vries 2023)。KdVS 是由基因 KANSL1（KAT8 调节性 NSL 复合体亚基 1）内的致病变异或其相关基因组位点 17q21.31 的微缺失引起的（Moreno-Igoa 等人2015；Koolen、Morgan 和 de Vries 2023）。虽然 KANSL1 最广为人知的作用是作为 KAT8（赖氨酸乙酰转移酶 8）的染色质调节剂，
项目标题：衰老中免疫功能障碍的因果调节剂的计算建模
衰老会影响多个器官和系统，但是对于许多与年龄相关的疾病，包括再生和伤口愈合受损，免疫系统的功能障碍可能是因果关系。了解这些变化是如何发生的，并以系统的方式评估它们的影响对于确定适当的治疗干预措施以促进健康的免疫功能至关重要。衰老免疫系统的当前模型依赖于免疫细胞的分析来推断衰老中改变的潜在分子调节剂。尽管信息丰富，但这些模型并不能代表组织修复期间暴露于高度专业的环境细胞。我们建议生成一个模型，用于对单核细胞和巨噬细胞的老化相关变化，这对于组织再生至关重要。该模型将是多尺度微分方程类型的，因为这些方法允许将模型参数与生物学数据进行稳健拟合。使用该模型，我们将旨在确定我们预测的分子对于老年人的单核细胞/巨噬细胞功能至关重要。项目描述
非洲豆薯荚和叶面疾病病原菌炭疽菌 (Colletotrichum siamense) 和炭疽菌 (Colletotrichum truncatum) 的全基因组序列
1. Silva C、Michereff S。2014 年。炭疽菌属的生物学和热带果树炭疽病的流行病学。Rev Caatinga 26:130–138。https://www.proquest.com/docview/1787752398?sourcetype=Scholarly%20Journals。2. Weir BS、Johnston PR、Damm U。2012 年。炭疽菌 gloeosporioides 物种复合体。Stud Mycol 73:115–180。https://doi.org/10.3114/sim0011 3. Liu F、Wang M、Damm U、Crous PW、Cai L。2016 年。植物病原真菌的物种边界：炭疽菌案例研究。BMC Evol Biol 16:81。 https://doi.org/10.1186/s12862-016-0649-5 4. Rogério F、Ciampi-Guillardi M、Barbieri MCG、Bragança CAD、Seixas CDS、Almeida AMR、Massola NS Jr. 2017。与巴西大豆炭疽病相关的元宝炭疽病的系统发育和变异。应用微生物学杂志 122：402–415。 https://doi.org/10.1111/jam.13346 5.Hartman GL、Sinclair JB、Rupe JC。 1999.大豆病害简述。第四版。 APS 出版社，美国明尼苏达州圣保罗。 6. Afolabi CG、Ogunsanya OM、Lawal OI。 2019. 评估一些非洲豆薯（Sphenostylis stenocarpa [Hochst. Ex A. Rich]）种质对花芽和豆荚腐烂病的抗性。Curr Plant Biol 20:100126。https://doi.org/10.1016/j.cpb.2019.100126
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务
的方法和方法（例如系统动力学建模（SDM））对于评估许多系统的行为很重要。但是，在传统方法中应用的经典方法论无法识别非线性反馈和权力依赖性，从而揭示了隐藏的时间休闲关系。在本文中，我提出了一种新颖的方法，该方法结合了ML和因果推理方法，以提高系统动力学模型的预测能力和语义。将ML算法纳入了预测和因果推理技术的解释时，这种联合策略为理解系统相互作用并量化了各种系统中的隐藏原因提供了一个新时代。我们通过采用它来分析预后和发现因果关系的真实情况，说明了建议的框架比传统SDM的优势以及纯粹的ML方法。我们的发现表明，这种集成有效地增强了对系统相互作用的理解，并得出了一种可靠的方法来估计复杂环境中后续状态的情况。结果与各个学科有关，从经济学开始，并以环境保护科学结束，在这种情况下，相互作用和变化的变化各不相同。因此，它将为将未来的计算机化方法整合到下一代的动态系统建模中的进一步研究为基础。
使用因果启发神经网络对治疗扰动进行组合预测
作为靶点驱动药物发现的替代方案，表型驱动方法通过分析表型特征来识别可抵消整体疾病影响的化合物。我们的研究为该领域引入了一种新方法，旨在扩大新治疗药物的搜索空间。我们介绍了 PDGrapher，这是一种受因果启发的图神经网络 (GNN)，旨在预测能够逆转疾病影响的组合扰动因素（治疗靶点集）。与学习对扰动的反应的方法不同，PDGrapher 解决了逆问题，即推断实现特定反应所必需的扰动因素，即通过了解哪些扰动会引起期望的反应来直接预测扰动因素。通过编码基因调控网络或蛋白质-蛋白质相互作用，PDGrapher 可以预测看不见的化学或遗传扰动因素，有助于发现新药或治疗靶点。对九种具有化学扰动的细胞系进行的实验表明，PDGrapher 成功预测了多达 13.33% 的额外测试样本中的有效扰动剂，并将治疗目标的排名提高了多达 35%，并且该方法在十个遗传扰动数据集中表现出了竞争力。PDGrapher 的一项关键创新是其直接预测能力，这与传统上用于表型驱动药物发现的间接、计算密集型模型形成鲜明对比，这些模型只能预测由于扰动导致的表型变化。直接方法使 PDGrapher 的训练速度比 scGEN 和 CellOT 等方法快 25 倍，代表着效率的显著飞跃。我们的结果表明，PDGrapher 可以推进表型驱动的药物发现，提供一种快速而全面的方法来识别有治疗用途的扰动。