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微生物取证和计算生物学
[19] Kunin，V.，Copeland，A.，Lapidus，A.，Mavromatis，K。，＆Hugenholtz，P。（2008）。宏基因组学的生物信息学指南。微生物学和分子生物学评论，72（4），557-578。[20] Jolley，K。A.，Chan，M。S.，＆Maiden，M.C。（2004）。MLSTDBNET分布的多洛克斯序列键入（MLST）数据库。BMC生物信息学，5（1），86。[21] Enright，M。C.和Spratt，B。G.（1999）。多焦点序列键入。微生物学的趋势，7（12），482-487。[22] Healy，M.，Huong，J.，Bittner，T.，Lising，M.，Frye，S.，Raza，S。，＆Woods，C。（2005）。通过自动重复序列的PCR键入微生物DNA。临床微生物学杂志，第43（1）期，199-207。[23] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2006）。多个基因座VNTR（串联重复的可变数量）分析。分子鉴定，系统学和原核生物的种群结构，83-104。[24] Van Belkum，A。（2007）。通过多焦点数量的串联重复分析（MLVA）来追踪细菌物种的分离株。病原体和疾病，49（1），22-27。[25] Vergnaud，G。和Pourcel，C。（2009）。多个基因座变量串联重复分析数。微生物的分子流行病学：方法和方案，141-158。[26] Fricke，W。F.，Rasko，D。A.和Ravel，J。（2009）。基因组学在鉴定，预测和预防生物学威胁中的作用。PLOS Biology，7（10），E1000217。[27] Wu，M。和Eisen，J。A.（2008）。95-100）。一种简单，快速且准确的系统基因推断方法。基因组生物学，9（10），R151。[28] Liu，B.，Gibbons，T.，Ghodsi，M。和Pop，M。（2010年12月）。隐式：元基因组序列的分类分析。生物信息学和生物医学（BIBM），2010年IEEE国际会议（pp。IEEE。 [29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。 门水平细菌系统发育标记数据库。 分子生物学与进化，30（6），1258-1262。 [30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J. A. （2014）。 系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。 peerj，2，e243。 [31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。 土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。 分子生态学，21（8），1816-1820。IEEE。[29] Wang，Z。，＆Wu，M。（2013）。门水平细菌系统发育标记数据库。分子生物学与进化，30（6），1258-1262。[30] Darling，A。E.，Jospin，G.，Lowe，E.，Matsen IV，F。A.，Bik，H。M.，＆Eisen，J.A.（2014）。系统缩影：基因组和宏基因组的系统发育分析。peerj，2，e243。[31] Taberlet，P.，Prud'Homme，S.M.，Campione，E.，Roy，J.，Miquel，C.，Shehzad，W。，＆Melodelima，C。（2012）。土壤采样和细胞外DNA的分离，适用于大量的起始材料。分子生态学，21（8），1816-1820。
基于计算遗传学和转录组学研究的一项提名慢性疼痛治疗的药物重新利用候选者
对基因表达作用相反作用的药物，慢性疼痛表现出负相连通性评分。签名映射得分通常显示出乙状结肠分布，其中一部分测试药物对基因表达的疾病表达强烈或相反的影响，分别对应于高度正面或负相关得分。
基于计算遗传学和转录组学研究的一项提名慢性疼痛治疗的药物重新利用候选者
对基因表达作用相反作用的药物，慢性疼痛表现出负相连通性评分。签名映射得分通常显示出乙状结肠分布，其中一部分测试药物对基因表达的疾病表达强烈或相反的影响，分别对应于高度正面或负相关得分。
社论：使用计算建模改善干细胞移植递送
干细胞移植已成为再生医学的基石，因为它能够分化为各种细胞类型及其在免疫调节，治疗免疫学疾病和血液学恶性肿瘤中的潜在应用（1）。在各种干细胞类型中，多能胚胎干细胞（ESC）和多能干细胞（ASC）的分化潜力进行了广泛的研究。ESC具有较高的多能性，使它们能够在人体中产生任何细胞类型。然而，围绕其使用的伦理问题导致人们更加关注替代来源，例如诱导的多能干细胞（IPSC）和ASC，包括间质干细胞（MSC），神经干细胞（NSC）和血肿干细胞（HSC）。MSC通过调节T，B，天然杀伤（NK）和树突状细胞来显示免疫调节作用，使其成为自身免疫和炎症性疾病的有前途的工具（2，3）。来自人类脐带血的HSC已广泛用于造血和免疫相关疾病的移植疗法中（4）。HSC移植（HSCT）取得成功，取决于归宿，迁移，植入，自我更新和分化。这些复杂的过程受生长因子，细胞因子和利基相互作用的调节。尽管HSCT具有治疗潜力，但诸如移植物抗宿主病（GVHD），移植排斥和可变的患者结局等挑战持续存在。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。最近的进步表明，将计算模型与免疫数据集成为改善干细胞移植的新途径（9）。机器学习模型可以鉴定重新生成医学中涉及自我更新和谱系规范的关键转录因子和基因网络（10，11）。这些方法还促进了健康干细胞和癌症干细胞（CSC）的比较，这有助于开发恶性肿瘤的靶向疗法（12，13）。免疫学研究主题的前沿，“使用计算建模改善干细胞移植交付”典范这种跨学科方法，并在一系列编译的文章中汇集了开创性的研究，从而贡献了独特的
一项新的研究表明，量子物理可以在我们的DNA中引起突变
Trinity College研究所（TCIN）的首席物理学家Christian Kerskens博士是研究文章的合着者，刚刚在《物理通讯杂志》上发表。他说：“我们改编了一个想法，用于实验以证明量子重力的存在，从而使用已知的量子系统，这些系统与未知系统相互作用。如果已知的系统纠缠，则未知系统也必须是量子系统。它规避了找到我们一无所知的测量设备的困难。
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。
关于张量级等级计算的几个评论
与矩阵乘法的算法问题有关[10; 29; 34]，当代工作的显着部分涉及基本操作（例如张量产品[6]，Kronecker产品[8]，直接总和[29; 31]和许多其他[7; 30]。该问题的对称对准涉及多项式，而它们的自然代数操作是总和和产物。的确，这些总和的警告等级得到了广泛的研究[12; 24; 36]，一个特定的众所周知的猜想认为，Waring等级的添加性是具有不连接变量家族的多项式的总和[4]，但事实证明是错误的[33]。在产品下，警告等级的行为如何？这个问题似乎并没有吸引与总和相比的任何关注，但是以下众所周知的结果可能是一个很好的起点。
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1/1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。