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基因组如何编码发育时间？
我很高兴贡献这篇简短的观点来纪念 Terri Grodzicker 担任《基因与发育》杂志编辑的 35 年，该杂志是基因调控和发育生物学领域最重要的杂志之一。在 Terri 任职期间，Levine 实验室在《基因与发育》杂志上发表了 30 篇论文，她对这些论文的慷慨管理证明了她的耐心、幽默和学识广博。这些研究涵盖了果蝇早期胚胎的基因表达、转录后过程（例如替代性多聚腺苷酸化）以及基因调控网络在海鞘 Ciona intestinalis 蝌蚪不同细胞类型指定中的作用。我们衷心感谢 Terri 多年来为提高我们论文质量所做的努力。我们不能让 Terri 离开，除非我们最后一次打扰她。我们早期的论文大多侧重于发育过程中基因表达的空间控制（例如，Doyle 等人，1989 年；Small 等人，1991 年）。除了总结这些工作之外，我们还想分享一些关于发育生物学中一个持久挑战的想法；即基因活动的时间控制。我们简要总结了三种调节发育过程中转录时间的潜在基因组结构机制：基因长度、增强子接近度和束缚元件。
EEG 误差相关电位编码误差大小和个体感知阈值
摘要 错误相关电位 (ErrPs) 是绩效监控的重要脑电图 (EEG) 相关因素，对于学习和调整我们的行为至关重要。人们对 ErrPs 是否编码了除错误意识之外的更多信息知之甚少。我们报告了一项有 16 名参与者参加的实验，该实验分为三个环节，在执行光标到达任务期间偶尔会发生不同程度的视觉旋转。我们设计了一个脑机接口 (BCI) 来检测提供实时反馈的 ErrPs。单个 ErrP-BCI 解码器在各个环节之间表现出良好的传输性能，并且在错误幅度上具有可扩展性。ErrP-BCI 输出与错误幅度之间的非线性关系可预测个人感知阈值以检测错误。我们还揭示了与所需调整幅度共同变化的 θ-γ 振荡耦合。我们的研究结果为探索和扩展当前的绩效监控理论开辟了新途径，通过结合连续的人机交互任务和对 ErrP 复合物而非单个峰值的分析。
利用编码发育调节剂的基因对西瓜进行高效转化和基因组编辑
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2021 年 11 月 6 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2021.11.05.467370 doi：bioRxiv 预印本
编码鼠标产后发育时间课程标识细胞类型和细胞状态的调节程序
产后基因组调节显着影响tis-sue和器官成熟，但相对于成人组织的过度基因组目录或小鼠中的产前发展而言不足。Encode4财团在各种小鼠组织中产生了产后调节事件的第一个全面的单核资源。该系列跨越了七个产后时间点，反映了从童年到成年的人类发展，并包括五个核心组织。我们确定了30种细胞类型，进一步细分为跨肾上腺的69个亚型和细胞态，左脑cortex，海马，心脏和胃肌肌肉。我们的注释涵盖了已知的和新颖的细胞分化动力学，从早期海马神经发生到青春期期间新的性肾上腺种群。，我们使用了一个集合潜在的迪里奇分配策略，其策划的2,701个调节基因的策略来识别调节性的“顶部”，每种都是基因载体，与细胞类型差异，亚型专业化和细胞状态之间的过渡有关。我们发现在组织居民巨噬细胞，神经细胞类型，跨多PLE组织的内皮细胞以及肾上腺和心脏的循环细胞中的反复调节主题。细胞类型特异性主题富含转录因子和microRNA宿主基因，而染色质调节剂则归因于有丝分裂主题。相应的染色质可及性数据揭示了动态和性别特定的调节元素，在调节顶部中，具有富裕的基序与转录因子相匹配。一起，这些分析通过调节文献的因素来确定多个组织跨多个组织的组织特异性调节计划和共同的调节计划。
theta和三角洲频带中的神经语音跟踪差异编码清晰度和噪声中语音的理解
humansexcelatundersandingspeechevenineDresseconditionssuchasbackgroundnoise.speechprocessingmaybeadedmaybeasidebybycortical bycortical bycortical活动，这些频段已被发现跟踪语音信封。但是，非语音声音的节奏是corticalactivityaswell.itthereforeremainsunclearwhichaspectsofsofneuralspeechtrackingtrackingtrackingrementthepracsenttheprocersenttheprocersing theprocersing theprocessing of Secrigity of Secriptions of Secription，与言语的清晰度有关，以及哪些方面反映了与语音相关的高级语言处理。在这里，我们通过记录脑电图的响应来消除皮质跟踪的角色，以进行语音清晰度和理解，tonativeandefeandefeanderignlanguageIndifferentLevelSofbackgroundnoise，以clarityand和compoccompolensionvaryvaryvaryvaryvaryvaryvaryvernoise的方式进行了依赖性。我们发现，theta频带中的皮质跟踪主要与清晰度相关，而三角洲频带对语音理解贡献最大。此外，我们发现了三角洲频段中的早期神经成分，该神经成分告知了理解，这可能反映了一种预测机制forlanguageProcessing.iorresultsdisentangsentangletheTheTangleTheTheTefunctionalContribientsofcorticalCorticalCorticalSpeechtrackingTrackingTrackingIntheDeltEltThetthetaanttheta bands to Speech Processing。他们还表明，可以从相对较短的脑电图录音中准确地解码语音清晰度和理解性，这些记录可能在未来的心理控制的听觉假体中应用。
第16章：量子信息理论
●This means that as N →∞ there can only be 2 NH ( X ) different result sequences that are probabilistically likely (and each one of them has the same a-priori probability) ●Therefore, we only need NH ( X ) bits to encode any result sequence that is likely to occur ●This means on average we need only H ( X ) bits per result to encode it
引用张萌, 王志勇, 胡红玲. 一种利用频率和空间编码视觉目标的基于SSVEP的BCI新方法. 中国科学信息科学, 2020, 63(8): 1893
亲爱的编辑，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）与其他类型的BCI相比，具有更高的识别准确率、与刺激的关系更可靠、信息传输速率（ITR）更高等性能，引起了研究人员的广泛关注。基于SSVEP的BCI面临的一个主要挑战是可用于编码视觉目标的频带有限。更多的视觉目标可能会带来更高的ITR。为了解决这个问题，研究人员正在尝试设计新的编码方案，包括以代码形式呈现频率刺激和在编码方案中利用联合相位和频率信息[1-3]。这些研究通过将通信框架应用于BCI取得了显著的成果。受这些研究的启发，本研究提出了一种利用频率和空间信息对视觉目标进行编码的新编码方法。我们扩展了 [ 4 ] 的编码方案，在原始空间编码方案中引入了频率信息。根据我们提出的编码方案，我们实现了一个 BCI 系统，该系统利用四个不同的频率和相对于每个频率刺激的四个不同位置呈现 16 个视觉目标。与仅在编码方案中使用频率信息或空间信息的传统 BCI 系统相比，我们的提议研究可以
UNSW FMH AI能力声明儿童癌症研究所v0.1
o Encode and democratize knowledge accumulated by curating >1000 patients o Integrate patient's tumour molecular profile with treatment and high-throughput drug response data o Expand access to data accumulated to all researchers o Identify novel cancer drivers for functional genomic testing • Develop a paediatric pan-cancer classification and prognostic tool utilising machine learning methods to support clinicians in accurate diagnosis and treatment recommendations in a clinically relevant timeframe • Develop自然语言界面使用大型语言模型来改善可访问性和简化变体策划
AI 优化的视频编码和多 CDN 性能分析
优化编码和内容分析有关编码参数的决策经常被忽视，导致整个视频工作流程效率低下。Haivision Lightflow Encode 利用深度学习执行上下文视频分析，以根据每个标题或每个场景确定基于文件或实时视频内容的最佳比特率和编码配置，从而实现最佳质量比特率性能。每个内容分析都提供独特的结果，这些结果应用于转码过程，并且可以配置为最大化客户定义的业务 KPI，包括视觉质量、成本节省和快速上市时间。这可以显着降低比特率并改善视觉质量，确保最大化成本质量值。
有限面积预测的数据驱动建模
一般而言，为了帮助在神经LAM和基于图的天气模型中进一步开发不同的图形体系结构，在神经LAM中已经开发了功能，以通过创建单个图形组件来构建与图神经网络一起使用的图。这将图形组件的创建（表示为networkx.digraph对象）分开，该图形组成了消息通话的不同部分[4]图； GRID2MESH（ENCODE），MESH2MESH（PROCESS）和MESH2GRID（DECODE），从序列化中加载到模型中的pytorch_geometric.data数据架构中。后一个步骤的分离实现了实现基于图的天气预测建模的不同代码基础的目标。