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CAT：用于分析结构MRI数据
1杰纳大学医院，耶纳大学医院，德国耶拿2号耶拿2号神经病学系，耶拿大学医院，德国耶拿大学医院07747，德国耶拿3德国精神健康中心（DZPG），德国4，4想像 Psychology, University of A uckland, A uckland 1142, New Zealand 6 Departments of Neur or adiology and Radiology, Jena University Hospital, 07747 Jena, Germany 7 Department of W omen' s and Children's Health, Uppsala University, 75237 Uppsala, Sweden 8 Swedish Collegium for Advanced Study (SCAS), 75236 Uppsala, Sweden 9南加州大学医学院Neuro Imaging实验室，洛杉矶，C A 90033，美国∗ corm corm spependence addr ess。Christian Gaser，结构性Al Br ain Ma Pping gr Oup，神经学系，Jena Univ ersity Hospital，Am Klinikum 1，07747 Jena，German y。电子邮件：c hristian.gaser@uni-jena.de†分享了最后的作者身份。
计算健康信息学科学硕士（CHIP）
通过开普敦大学的NIH资助（赠款号-5U2RTW012131）计算法学和生物医学信息学计划（COBIP），奖学金是可能的。这项创新倡议旨在在计算法，临床信息学和翻译研究等领域培养研究培训，以应对非洲的重大健康挑战。该计划愿意开发跨学科数据科学培训的重点是非洲健康需求，从而导致全球相关的解决方案。科比普的教育基础设施和研究机会将培养下一代研究人员，推动整个非洲大陆生物医学数据科学的创新。
引用本研究：Medjahed, SA (2024)。Runge-Kutta 方法在 GPS 轨道计算中的应用。国际工程与地理学报
在所有全球导航卫星系统 (GNSS) 应用中，确定卫星轨道是一项重要任务。在本研究中，我们介绍了 GPS 接口规范文件中给出的方程以及使用广播星历计算 GPS 卫星位置 P、速度 V 和加速度 A 的龙格-库塔方法。描述 GPS 卫星运动的微分方程的定义使我们能够将龙格-库塔方法引入 GPS 轨道计算中；该方法使用本研究中从广播星历文件中提供的开普勒元素确定的初始条件。使用拉格朗日插值法对结果进行比较，其中使用精确星历估计矢量 P、V 和 A。在本研究中测试的 9 号 GPS 卫星的位置上，在七天内在 X、Y 和 Z 轴上获得的差异不超过 2.4 m。在速度和加速度方面，差异分别约为几 mm/s 和 mm/s 2。
塞巴斯蒂安·卡佩尔（Sebastian Kapell）博士Kapell博士是一名计算病毒学家...
Kapell博士是一名计算病毒学家，在NEC Oncomunity担任技术项目负责人，并在NAGASAKI大学的热带医学学院（Nekken）疫苗信息学系的副教授，也是疫苗信息学系的副教授。他的工作着重于疫苗的开发以及机器学习模型在设计疫苗防止新兴传染病时的应用。从经过实验科学培训的病毒学家过渡到计算编程和数据分析，Kapell博士对疫苗开发中计算方法的实施提出了观点。
通过综合计算方法优先考虑改变 NKX2-5 和 TBX5 结合的心血管疾病相关变异
心血管疾病 (CVD) 是全球最大的死亡原因，受遗传因素影响很大。全基因组关联研究已经在非编码基因组中定位了 90% 以上的 CVD 相关变异，这些变异可以改变转录因子 (TF) 等调节蛋白的功能。然而，由于全基因组关联研究中的单核苷酸多态性 (SNP) 数量极其庞大 (> 500,000)，因此对体外分析的变异进行优先排序仍然具有挑战性。在这项工作中，我们实现了一种计算方法，该方法考虑基于支持向量机 (SVM) 的 TF 结合位点分类和心脏表达数量性状位点 (eQTL) 分析，以识别和优先排序潜在的 CVD 致病 SNP。我们在 TF 足迹和假定的心脏增强子中发现了 1535 个与 CVD 相关的 SNP，以及 14,218 个与心脏组织中的基因型依赖性基因表达处于连锁不平衡的变异。利用来自人类诱导多能干细胞衍生的心肌细胞中的两种心脏 TF（NKX2-5 和 TBX5）的 ChIP-seq 数据，我们训练了一个大规模间隙 k-mer SVM 模型，以识别改变 NKX2-5 和 TBX5 结合的与 CVD 相关的 SNP。通过对假定增强子中的人类心脏 TF 基因组足迹进行评分并通过电泳迁移率分析测量体外结合来测试该模型。根据预测的结合变化幅度，对预测会改变 NKX2-5（rs59310144、rs6715570 和 rs61872084）和 TBX5（rs7612445 和 rs7790964）结合的五种变体进行了优先体外验证，这些变体位于心脏组织 eQTL 中。所有五种变体均改变了 NKX2-5 和 TBX5 DNA 结合。我们提出了一种生物信息学方法，该方法考虑了组织特异性 eQTL 分析和基于 SVM 的 TF 结合位点分类，以优先考虑 CVD 相关变体进行体外分析。
神经网络中的条件计算
本文总结了从新兴领域应用于神经网络设计的原理和思想。特别是，我们专注于可以在其输入上有条件地将其计算图的一部分动态激活或去激活部分的神经网络。示例包括每个层内（例如，卷积过滤器中的通道）的动态选择，例如输入令牌，图层（或层集）和子模块。我们首先提供一种一般形式主义，以统一的方式描述这些技术。然后，我们介绍了这些原则的三个值得注意的实现：Experts（MOES）网络的混合物，令牌选择机制和早期诊断神经网络。本文旨在为这个不断发展的领域提供类似教程的介绍。为此，我们在效率，解释性和转移学习方面分析了这些模块化设计的好处，重点是从自动化科学发现到语义交流的新兴应用领域。
小学生的看法，并通过3C模型从学习编码和计算思维中开发了手工艺品和语言
13652729，2024，4，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jcal.12972下载，由国家健康与医学研究委员会，Wiley Online Library，Wiley在线图书馆[05/09/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
马约拉纳表面代码的新变化：用于容错量子计算的玻色子和费米子缺陷
马约拉纳零模式 (MZM) 是拓扑保护量子计算硬件的有希望的候选者，然而它们的大规模使用可能需要量子纠错。马约拉纳表面码 (MSC) 已被提议实现这一目标。然而，许多 MSC 属性仍未得到探索。我们提出了一个统一的 MSC“扭曲缺陷”框架——编码量子信息的任意子类对象。我们表明，MSC 中的扭曲缺陷可以编码两倍于基于量子位的代码或其他 MSC 编码方案的拓扑保护信息量。这是因为扭曲同时编码了逻辑量子位和“逻辑 MZM”，后者增强了微观 MZM 可以提供的保护。我们解释了如何使用逻辑量子位和逻辑 MZM 执行通用计算，同时可能使用比其他 MSC 方案少得多的资源。所有 Clifford 门都可以通过编织扭曲缺陷在逻辑量子位上实现。我们介绍了基于格子手术的逻辑 MZM 和逻辑量子位计算技术，实现了 Clifford 门的效果，且时间开销为零。我们还表明，逻辑 MZM 可能会在足够低的准粒子中毒率下改善空间开销。最后，我们介绍了一种新颖的 MSC 横向门模拟，通过编织微观 MZM 实现小代码中的编码 Clifford 门。因此，MSC 扭曲缺陷为容错量子计算开辟了新途径。
癌症实验和计算博士学位...
费率）•仅用于家庭状况的学费。没有用于海外学费的额外增长资金。关于胶质母细胞瘤（GBM）是一种致命且高度疗法的原发性脑肿瘤，没有足够的疗法。复发在很大程度上是不变的，起源于肿瘤细胞，这些肿瘤细胞渗透到外科手术切除缘，并在化学疗法和放射线上存活。尽管侵入性细胞在复发中起着核心作用，但目前对疾病的理解几乎完全来自对易于访问的肿瘤散装的分析，该肿瘤大体通常是在手术射击时常规收集的。但是，我们和其他人表明，边缘和散装细胞在功能和生物学上是不同的亚群。因此，根除复发需要更深入地了解利润率的独特生物学以及基于这种知识的新策略的发展。类似于许多转移性癌症，传统上，GBM入侵被视为肿瘤过程中的后期事件，转化的细胞首先形成肿瘤散装，然后从中散布。然而，来自小规模患者研究和我们在小鼠模型中的初步数据的新证据挑战了这一观点。这表明入侵可能是一个早期事件，这会导致在主要肿瘤大体发展之前播种边缘。理解保证金发展的本体论是对GBM进化的理解至关重要的，并且有潜力确定防止它或减少其复发的新型策略。
系统生物学 - 计算建模的观点...
1 Department of Biochemistry, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588, United States 2 Systems Medicine, Clinical Pharmacology and Quantitative Pharmacology, R&D BioPharmaceuticals, AstraZeneca, Gaithersburg, MD 20878, United States 3 Department of Biotechnology and Biosciences, University of Milano-Bicocca, Milan 20126, Italy 4斯坦福大学生物医学信息学研究中心（BMIR），斯坦福大学，斯坦福大学，CA 94305-5479，美国5计算系统生物学感染和耐药病原体的生物学生物学T€Ubingen，T€Ubingen 72076，德国6德国感染研究中心（DZIF），合作伙伴网站T€Ubingen，Ubingen 72076，德国7个量化生物学中心（QBIC），Eberhard Karl University of t t ubingen，T€Ubingen 72076，MARTICTICT和BIO INSTRACTIST，BION INSTICAT和BIO INSTICTICTISTICT，BION INSTICAT和Instractictrestick Instrument and Instrument，Bio Instractick and Instrument，bio路德大学哈雷·韦滕伯格（Halle-Wittenberg），哈雷（Saale）06120，德国通讯作者。内布拉斯加州林肯大学生物化学系，美国东北68588，美国。电子邮件：bpuniya2@unl.edu副编辑：Shanfeng Zhu电子邮件：bpuniya2@unl.edu副编辑：Shanfeng Zhu