XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdisc
分析在连续时间收集的生物多样性观察数据：我们是否应该使用离散或连续的占用模型？
fi g u r e 1五个占用模型。with：휓占用概率； （a）bp p检测概率； y是在会话s期间在现场I中观察到的检测/未检测； （b）COP휆检测率；会议的持续时间； n是会议s期间网站I的检测数量； （c）pp휆检测率； n i网站I中的检测数量；在网站I中检测到k的时间； （d）2-mmpp和（e）IPP휆1状态1的检测率； 휆2状态2的检测率； 휇12从状态1到状态2的开关率； 휇21从状态2到状态1的开关率； n i网站I中的检测数量；在网站i中检测到k的时间i。
研究人员发现了一种开发无副作用的药物的新方法
如果细胞膜就像Oreo Cookie三明治，GPCR就像一条蛇，有七个片段在饼干三明治表面中穿越和外出。细胞外回路是消息的收件箱。当消息分子与受体的细胞外侧结合时，它会触发形状改变激活的G蛋白，并触发与受体细胞内侧的ß-arrestin蛋白。像分子继电器一样，信息传递到下游并影响各种身体过程。这就是我们看到，闻到和味道的方式，它们是光，气味和味觉信息的感觉。
在帕金森氏病中提供多学科的康复护理：国际共识声明
a JPG Enterprises LLC, Medical Division, Chicago, IL, USA b , ∧ Shirley Ryan AbilityLab, Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago, IL, USA c Fresco Parkinson Institute, Fiesole, Italy d Fresco Parkinson Center Villa Margherita, S. Stefano Riabilitazione, Vicenza, Italy e NYU Grossman美国纽约州纽约州纽约市医学院F波士顿大学萨金特大学卫生与康复科学学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国北卡罗来纳州温斯顿 - 塞勒姆，美国北卡罗来纳州温斯顿 - 塞勒姆，北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州英国巴斯市巴斯市帕德瓦大学的顾问职业治疗师，意大利帕多瓦大学，美国纽约州纽约州纽约市医学院，美国纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州安德森岛/护理伙伴，美国华盛顿州安德森岛，o莫纳什大学，墨尔本大学，VIC，VIC，VIC，澳大利亚P Nijmegen，荷兰，法国国家科学研究中心，AIX-MARSELILLE大学，Aix-en-Provence，France t患者倡导者/护理伙伴，新墨西哥州圣达菲，美国U Baylor医学学院，美国德克萨斯州休斯敦，美国德x
事件触发者和意见领导者塑造了气候变化论述
了解现实世界中的事件和意见领导者如何塑造气候变化讨论对于改善沟通和政策制定以实现全球碳减少目标至关重要。这项研究分析了中国最大的社交媒体平台的微博（2012 - 2022）的530万个原始帖子，以研究气候变化话语。我们发现五个事件类型触发了48个讨论峰，包括在线活动，国际会议，极端天气，国内政策和国际新闻。帖子通常传达了积极的态度，尽管在阴霾污染和19009年大流行期间的情绪下降。网络分析揭示了具有不同策略的七个意见团体：官方媒体和机构强调政治意志，全球倡议和社会经济的影响，而大学和基层人物则专注于科学现实和个人行动。名人和非官方叙述通常强调地缘政治话题，尤其是中国关系。我们建议减少零散的回声室，并通过数字媒体平台促进个人联系，以增强公众意识。
药品专利美化：一种从药物发现的角度理解专利的新方法
专利通过为发现和激励研究和开发的投资提供法律保护，在药物发现过程中起着至关重要的作用。通过确定专利数据资源中的模式，研究人员可以深入了解药物和生物技术行业的市场趋势和优先事项，并提供有关更基本方面的其他观点，例如潜在的新药目标的出现。在本文中，我们使用了专利富集工具PEMT，提取，整合和分析稀有疾病（RD）和阿尔茨海默氏病（AD）的专利文献。接下来是对基础专利景观的系统审查，以破译这些疾病的专利趋势和应用。为此，我们讨论了参与AD和RD药物发现研究的著名组织。这使我们能够从特定的组织（制药或大学）观点中了解AD和RD的重要性。接下来，我们分析了专利与个体治疗靶标的有关的历史重点，并将其与市场情景相关联，从而确定了疾病的突出靶标。最后，我们在专利的帮助下确定了两种疾病中的药物重新利用活动。这导致确定现有的重新定位药物和适用于指示区域的新型潜在治疗方法。这项研究表明，专利文件从法律发现，设计和研究的扩大适用性，因此为未来的药物发现工作提供了宝贵的资源。此外，这项研究是为了理解专利文档中基础数据的重要性，并提出了为基于机器学习的应用程序准备数据的必要性。
自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护
这项研究补充了Dirks Lab自然研究的最新研究，该研究描述了胶质母细胞瘤发育的早期阶段。尽管未来的研究将这些发现将这些发现扩展到患者的临床试验中，尤其是在受到监测的患者中，但Dirks Lab（Arthur和Sonia Labatt脑肿瘤研究中心（BTRC）的一部分）对这种发现的诊断剂的诊断潜力感到兴奋。
新发现的机制触发DNA受损细胞中的免疫反应
团队成员开发了一种先进的成像技术，以分析在细胞水平上如何调节NF-κB。研究人员能够精确地测量单细胞水平上细胞对受损DNA的反应，并观察到NF-κB激活的新途径。他们发现在特定类型的损伤后，细胞释放IL-1α蛋白。它不作用于细胞本身，而是传播到相邻细胞，在那里它触发了IRAK1蛋白，然后启动NF-κB炎症反应。
用机器学习重新发现轨道力学
1 Department of Physics and Astronomy, University of Sussex, Sussex House, Falmer, Brighton BN1 9RH, United Kingdom 2 Department of Physics and Astronomy, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, United Kingdom 3 Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale Supérieure, ENS, Université PSL, CNR, Sorbonne Université Université de Paris, Paris 75005，法国4 75005，普林斯顿大学，佩顿霍尔，普林斯顿，新泽西州佩顿大厅，美国，美国美国5号荷兰德计算机研究所中心，纽约州纽约市162 5楼162 5楼，美国纽约市10010年，美国6美国纽约州粒子和粒子物理学部，纽约州纽约州，纽约州，纽约州。物理学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡15213，美国8 DeepMind，伦敦，英国∗作者，应向其解决任何信件。
重组dictyostelium Discoideum DNA聚合酶Epsilon亚基3（POL3）
重建，我们建议在打开之前对此小瓶进行简短离心，以使内容达到底部。请在去离子无菌水中重新构建蛋白质，浓度为0.1-1.0 mg/ml。我们建议在-20°C/-80°C下加入5-50％的甘油（最终浓度）和等分试样。我们默认的甘油最终浓度为50％。客户可以将其用作参考。
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。