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用于重建NGS的聚类模型之间的性能比较来自技术重复
为了提高单个DNA测序结果的性能，研究人员经常使用同一个人和各种统计聚类模型的重复来重建高性能呼叫仪。在这里，考虑了基因组Na12878的三个技术重复，并比较了五个模型类型（共识，潜在类，高斯混合物，kamila - 适应性的K-均值和随机森林），涉及四个性能指标：敏感性，精度，精度，准确性和F1评分。与不使用组合模型相比，i）共识模型提高了精度0.1％； ii）潜在类模型带来了1％的精度改善（97％ - 98％），而不会损害灵敏度（= 98.9％）； iii）高斯混合模型和随机森林提供了更高精确度（> 99％）但敏感性较低的呼叫； iv）卡米拉提高了精度（> 99％），并保持高灵敏度（98.8％）；它显示出最好的总体表现。根据精确和F1得分指标，比较了组合多个呼叫的非监督聚类模型能够改善测序性能与先前使用的监督模型。在比较模型中，高斯混合模型和卡米拉提供了不可忽略的精度和F1得分的改进。因此，可能建议将这些模型用于呼叫集重建（来自生物或技术重复），以进行诊断或精确医学目的。
光子时间晶体中的连续变量簇状态
量子计算有望基于量子力学原理进行计算，由于有可能解决许多传统计算机无法解决的实际问题，量子计算最近受到越来越多的关注 [1,2]。目前，有许多不同的物理平台被认为是实现量子计算的潜在候选平台。可以说，光子学是唯一可以扩展到一百万个物理量子比特的平台。然而，光子学也是这些平台中最具挑战性的——因为光子通常不会相互作用，而在单光子水平上实现双量子比特门非常困难 [3]。为了解决这个问题，有人提出了一种不同的计算模型，即基于测量的量子计算 [4–6]，它绕过了对量子门的需求。它只使用局部测量而不是幺正操作，但需要一个大规模高度纠缠的初始状态——簇状态。然后通过连续的自适应测量执行计算，这些测量将初始逻辑状态沿簇传送并有效地对其应用所需的幺正操作。物理上，这相当于将团簇态发射到光子电路中，让纠缠光子在电路中线性传播，在电路输出端口进行巧合检测，随后重新配置电路的结构[7]。
蛋白质的金属纳米簇用于化学传感
金属纳米簇（MNC）具有独特的光学特性，离散的能级，生物相容性和光稳定性，使它们在化学传感中具有关键的光致发光探针。虽然大量工作已经解决了金，铜和基于银的MNC的合成，理论研究和应用，但本综述介绍了有关模板的性质和浓度（尤其是蛋白质分子）如何影响光学特性，稳定性，稳定性和感应能力的新鲜观点。我们深入研究了使用蛋白质模板创建具有可调光致发光（PL）的高度稳定的MNC的优点，从而提供了与基于非蛋白质的系统的详细比较。本综述还揭示了蛋白质模板的MNC的光物理特征和化学感应应用的最新进展，通过专注于模板影响的尖端创新，将其与以前的评论区分开来。在化学传感中对蛋白质感测的跨度的挑战和未来前景被突出显示，这标志着即将进行的研究的关键途径。这项工作不仅整合了当前的知识，而且还确定了早期评论中未广泛涵盖的差距和机会，例如模板变化对MNCS功能属性的细微影响。
太阳能园区集群的光纤网络类比
增加可再生能源在电力系统中的份额是成功实现能源转型的关键。最佳可再生能源选址需要采取整体方法，涉及土地、资源、环境和经济数据以及约束。在本文中，我们将太阳能光伏发电渗透到电网的问题视为时空分析，并结合针对政策制定者和投资者的决策支持。我们的目标是寻找新的模型，以最大限度地提高能源渗透和网络稳定性，同时最大限度地降低运营成本。我们展示了如何通过研究围绕共享变电站的多个太阳能光伏园区的最佳聚类来选择太阳能光伏站点以满足这些目标。这是一个组合问题，涉及给定一组光伏站点候选的所有潜在集群。我们的主要贡献在于确定并提出我们的问题与光纤网络设计中解决的所谓 SONET 问题的建模类比。我们展示了这种新的时空光伏园区布局模型如何最大限度地降低运营成本，同时提高所产生的解决方案的能量稳定性。我们还引入了 GIS 预处理步骤来降低所提方法的计算成本。我们根据真实案例研究和法属圭亚那电力系统的数据，将我们提出的基于 SONET 的模型与现有的 GIS 优化模型进行了比较。这种新方法将多个光伏园区聚合成分布在整个领土的集群。以法属圭亚那为例，相同的全球标称功率（≈45 MW）可以分布在 11 个光伏园区和 3 个集群中，而不是 3 个大型光伏园区。结果显示，当考虑到 ⩽ 5 MW 的光伏园区时，每千瓦时发电成本大幅提升，最多可增加 10 MW 的额外安装功率和 16 GWh 的额外发电量。新的集群配置还可确保解决方案的能量稳定性得到提高，从而降低网络管理员和决策者的风险。
星系团中的湍流压力支撑
背景。星系团中的湍流压力大小仍存在争议，特别是与动态状态和用于模拟的流体力学方法的影响有关。目的。我们研究大质量星系团内介质中的湍流压力分数。我们旨在了解流体动力学方案、分析方法和动态状态对宇宙学模拟中星系团最终特性的影响。方法。我们使用无网格有限质量 (MFM) 和光滑粒子流体动力学 (SPH) 对七个星系团的一组放大区域进行了非辐射模拟。我们使用了三种不同的分析方法，基于：(i) 偏离流体静力平衡，(ii) 通过亥姆霍兹-霍奇分解获得的螺线管速度分量，以及 (iii) 通过多尺度滤波方法获得的小尺度速度。我们将模拟星团样本分为活跃星团和松弛星团。结果。我们的模拟预测，与松弛星团相比，活跃星团的湍流压力分数会增加。这在基于速度的方法中尤其明显。对于这些方法，我们还发现 MFM 模拟的湍流比 SPH 模拟的湍流增加，这与更理想化的模拟的结果一致。预测的非热压力分数在星团中心内为几个百分点（松弛星团）和约 13%（活跃星团）之间变化，并向外围增加。没有看到明显的红移趋势。结论。我们的分析定量评估了流体动力学方案和分析方法在确定非热或湍流压力分数方面的重要性。虽然我们的设置相对简单（非辐射运行），但我们的模拟与之前更理想的模拟一致，并且代表着对湍流的理解更近了一步。
基于无偏多组学网络的数据集成可以对心力衰竭患者进行临床相关的结果预测聚类
图 3 . 秩检验。对相似性网络融合 (SNF)、基础网络集成和血常规获得的簇中心力衰竭恶化的累积发生率曲线进行成对对数秩检验，并绘制对数秩 p 值的平均 -log10。对数秩 p 值的平均 -log10 越高，心力衰竭恶化结果的簇分离效果越好（4 年随访）。最佳结果是应用相似性网络融合 (SNF) 来整合组学数据，然后将其分成 8 个簇。
fdacluster：功能数据的关节聚类和对齐
描述了K均值，层次结合和DBSCAN聚类方法的实现功能数据，该方法允许共同对齐和聚类曲线。它支持在一维域上定义的功能数据，但可能在多元代码中进行评估。它支持在数组中定义的功能数据，也支持通过“ FD”和“ Fundata”类的功能数据，分别用于“ FDA”和“ Fundata”软件包中定义的功能数据。当前，它支持在实际线路上定义的功能数据的移位，扩张和仿射扭曲功能，并使用SRVF框架来处理在特定间隔上定义的功能数据的保存边界扭曲。K-Means算法的主要参考：Sangalli L.M.，Secchi P.，Vantini S.，Vitelli V.（2010）````k-mean for Curve clustering'''。SRVF框架的主要参考：Tucker，J。D.，Wu，W。，＆Srivastava，A。（2013）``使用相位和振幅分离的功能数据生成模型''。
Azure高可用性集群的CloudGuard网络
Check Point和Microsoft已合作，为希望将高级安全保护措施扩展到其Azure公共和混合环境的客户提供一流的体验。与Azure和Azure堆栈云基础架构无缝集成，Microsoft Azure的CloudGuard网络为公共云资产提供了可靠且安全的连接性，同时通过预防威胁性威胁的应用程序和数据。此外，CloudGuard Network通过跨私人，混合和公共云网络的安全管理和策略执法大大简化，帮助组织。
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。
Vic9 分枝杆菌噬菌体：俄罗斯分离的第一个 B2 亚簇噬菌体
分枝杆菌噬菌体是专门感染分枝杆菌属细菌的病毒。目前已分离并鉴定了大量的分枝杆菌噬菌体，为了解其多样性和进化提供了宝贵的见解。这些噬菌体在治疗应用方面也具有巨大的潜力，特别是作为抗生素的替代品来对抗耐药性细菌菌株。在本研究中，我们报告了一种新的分枝杆菌噬菌体 Vic9 的分离和鉴定，该噬菌体使用结核分枝杆菌 mc (2)155 作为宿主菌株。Vic9 被归类为 B 簇的 B2 亚簇。形态学分析显示，Vic9 具有该亚簇的典型噬菌体结构，并形成特征性斑块。噬菌体在 30 分钟内吸附到宿主菌株细胞上，根据一步生长实验，其潜伏期持续约 90 分钟，随后是 150 分钟的生长期，平均产量约为每个受感染细胞 68 个噬菌体颗粒。在宿主范围实验中，Vic9 能有效裂解宿主菌株，并且还表现出裂解结核分枝杆菌 H37Rv 的能力，尽管接种效率较低（EOP ≈ 2 × 10 − 5），这是 B2 噬菌体的典型特征。在其他测试的分枝杆菌种中未观察到裂解。Vic9 的基因组包含 67,543 bp 的双链 DNA 并编码 89 个开放阅读框。尽管 Vic9 与其他 B2 亚簇噬菌体关系密切，但我们的分析揭示了 Vic9 的独特特征，即使在密切相关的噬菌体中也突显了其独特的特性。特别值得注意的是在负责 queuosine 生物合成的基因簇内发现了一个独特的 435 bp 序列，以及在 B1、B2 和 B3 亚簇成员之间的结构盒区（Vic_0033-Vic_0035）内发现了重组事件。这些遗传特征值得进一步研究，因为它们可能揭示噬菌体-细菌相互作用的新机制及其开发新型噬菌体治疗方法的潜力。