本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。,我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果,该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性,尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润,尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望,这些期望在冲击不大时保持公正,因此提供了预测能力,在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字:基于代理的模型,机器学习,遗传算法,预测,政策冲击。JEL分类:C63,D84,E32,E37。
自闭症谱系障碍(ASD)是一种神经发育障碍,主要由社会交流中的缺陷以及刻板印象和限制的行为和利益,男性对女性偏见为4.2/1。使用广泛实施的三核测试程序,通常在男性和女性中很少分析ASD动物模型中的社会行为。在这里,我们实施了一个新的程序,即实时鼠标跟踪器(LMT),结合了人工智能,机器学习程序和行为指标。,我们在胚胎第12.5天在产前暴露于丙戊酸(VPA)(450 mg/kg)的小鼠上使用了它,这是我们以前已广泛表征的广泛认识和有效的ASD模型。我们专注于雌性小鼠后代,在这种情况下,在使用3-CT程序时很少有社会缺陷被记录。我们记录了与这些小鼠的社会行为有关的几个参数,在四只雌性小鼠组中连续三天持续三天。对4例使用相同治疗(4个盐水或4个VPA)或不同治疗方法(3盐水和1个VPA)组进行了比较。我们报告说,VPA女性显示出几种类型的社会缺陷,这些缺陷在本质上和随时间而言是不同的。当VPA小鼠与盐碱小鼠一起放置在LMT中时,它们的社会缺陷最早在实验开始时就显示出显着改善,在实验的整个过程中最多可持续3天。我们的发现表明,ASD可能在女性中被诊断出来。他们还暗示,与典型个体的存在可以改善与ASD相关的社会缺陷。
摘要:蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)在许多生物过程中都是核心,但很难表征,尤其是在复杂的,未分离的样品中。化学交联结合质谱(MS)和计算建模正在成为蛋白质相互作用研究中可行的工具。在这里,我们介绍了Cheetah-MS,这是一种用于预测样品复杂混合物中PPI的Web服务器。它结合了MS与蛋白质 - 蛋白质对接的功率和分辨率分析复杂样品的能力和敏感性。它通过分析串联MS/MS数据(也称为MS2)来产生感兴趣的PPI的第四纪结构。将MS分析和建模结合起来提高了灵敏度,重要的是,促进了结果的解释。可用性和实现:Cheetah-MS可以作为Web服务器免费获得,网址为https://www.txms.org。联系人:hamed.khakzad@ens-cachan.fr或lars.malmsstrom@med.lu.se
由于单原子催化剂的高度潜在的小分子激活反应,因此在实验和计算上进行了广泛的研究,但其活性位点的结构和电子细节仍然难以捉摸。通过核特异性光谱法取得了很多进展,例如Mössbauer光谱法以探测Fenc催化剂的氧气还原反应。这些研究通常与主动站点模型的计算研究相辅相成。我们在这里报告使用两个突出的Fenc活性位点模型,即FEN 4 C 10(吡啶氮氮协调)和FEN 4 C 12(吡咯氮协调),使用分子和周期性方法的元素催化剂的计算模型大小。我们进一步推出了这些模型的电子复杂性,不仅包括预期的低自旋,中间自旋和高自旋构型,而且还包括内部氧化还原事件,以及类似石墨烯的环境中的未配对电子,这些环境是富特磁性或抗fiferromagnet上的抗铁磁性或抗fiffiferromagnet的,与无型电子搭配的电子。一个关键的结论是,方平面结构无法解释实验观察到的高自旋物种。相反,需要铁的轴向位移或轴向配体的结合来稳定高自旋构型,这对解释实验数据具有影响,从而对氧还原反应的机制产生影响。
癌细胞高度依赖生物能过程,以支持其生长和生存。代谢途径的破坏,特别是通过靶向线粒体电子传输链复合物(ETC-I至V)已成为一种有吸引力的治疗策略。因此,寻找具有最小不良反应的临床有效新呼吸链抑制剂是一个主要目标。在这里,我们表征了一种称为MS-L6的新型OXPHOS抑制剂化合物,该化合物的表现为ETC-I的抑制剂,结合了NADH氧化和解偶联效果的抑制作用。MS-L6在完整和亚整位颗粒上都是有效的,表明其效率不取决于其在线粒体内的积累。MS-L6降低了ATP的合成,并诱导代谢转移,随着葡萄糖消耗量增加和癌细胞系中的乳酸产生。MS-L6剂量依赖性地抑制细胞增殖或诱导各种癌细胞系中的细胞死亡,包括B细胞和T细胞淋巴瘤以及小儿肉瘤。酿酒酵母NADH脱氢酶(NDI-1)的异位表达部分恢复了用MS-L6处理的B淋巴瘤细胞的生存能力,表明NADH氧化的抑制在功能上与其细胞毒性效应有关。此外,MS-L6给药可诱导两个没有毒性的鼠内异种移植模型中淋巴瘤肿瘤生长的良好抑制作用。因此,我们的数据将MS-L6作为OXPHOS的抑制剂,具有双重作用机理,在呼吸链上具有双重作用机理,并且在临床前模型中具有有效的抗肿瘤特性,将其定位为可评估癌症治疗的有前途药物类的开创性成员。
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用,例如光电信,内窥镜成像或激光束成型,这是一个上升趋势,这些应用需要了解纤维特性。在本文中,我们提出了一种新方法,用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中,我们的方法找到了一个模型,可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中,通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型,从而预测了实际的3D复合场,而无需使用参考光束,就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证,该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上,使用验证集,我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5%的相似性,证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后,我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影,以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习,多模纤维,复杂传输矩阵,无参考方法,可变形镜
3 Université Paris XI, , France (E-mail: Beatrice.Laroche@lss.supelec.fr ) 4 INRA, UR910, Unité d'Ecologie et Physiologie du Système Digestif, Domaine de Vilvert, 78352 Jouy en Josas Cedex, France (E-mail: marion.leclerc@jouy.inra.fr ) Abstract本文介绍了人类结肠中碳水化合物厌氧消化的模型结构的描述。由于厌氧消化在消化剂和动物胃肠道中类似地发生,因此提出了这些系统之间的相似之处。该过程的水力行为,反应机制和转运现象被确定为构建数学模型的关键初步步骤。在此基础上,提出了验证模型的障碍,并提出了初步方法来评估所获得的结构的充分性,该结构的构建最小的微生物群模型。数学模型将在动物模型上进一步验证,该模型由由人类大肠子接种模型微生物联盟接种的轴突啮齿动物。这种方法对于更好地理解人类消化道,作为一个复杂的系统以及微生物群在人类健康中的作用非常有用。关键字厌氧消化建模;碳营养链;人类结肠;微生物群引言人类结肠(也称为大肠)是肠内的厌氧室。它的主要功能是通过消化纤维的降解为人体带来能量(即复杂的碳水化合物)未水解并吸收在上部消化道中(MacFarlane和Cummings,1991)。除了纤维降解的代谢方面外,宿主与细菌群落之间的相互作用刚刚开始被理解。共生微生物在人类健康中起着重要作用。例如,它们参与炎症性肠道疾病现在已经有充分的文献证明(Gill等,2006)。尽管在人类健康中起了重要作用,但肠道菌群组成和功能仍然有待阐明。胃肠道研究(GIT)微生物群的主要局限性是其微生物多样性超过数百种(Eckburg等,2005),而培养的细菌数量很少,占总微生物细胞的20%(Suau等,1999)。然而,分子方法首先通过元基因组学方法靶向16sRDNA基因和功能基因,可以更好地表征细菌多样性和未培养物种的功能(Manichanh等,2006,Gloux等,2007,2007,Gill等,Gill等,2006)。在文献中,人工系统(化学稳定)或硅方法已被用来研究系统的特定方面,例如微生物竞争(Ballyk等,2001),VFA吸收(Tyagi等,2002; Minekus等,1999)和主机之间的相互作用和相互作用。但是,这些模型都没有整合大肠的生理参数,生化过程和通量以及功能性微生物多样性。由于其生物学复杂性,对人类肠道生态系统的建模确实是一个具有挑战性的主题。这也是更好地理解碳水化合物发酵的关键步骤。此外,模型开发在理解微生物群落对消化系统在健康个体和炎症性疾病发展中的稳定性方面的影响中起着重要作用。这种模型将用于研究饮食方案对人类胃肠道菌群的影响。该模型也将是体内和体外实验设计的非常有用的工具,因为医疗领域和私人公司(药品,营养,益生菌)都需要代表“健康肠道微生物群”的生物学工具。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
Foods,M.,Della,G.,Tartar,I.,Gandini,G.,G.G.,Salvo,A.,Rosati,M。(2022)。在Caso中接近生日宽广的野心。期刊行为,50,23-29 [10,1016/j.jveb.2022.01,002]。