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虚拟衰老大脑：老年人认知能力下降的模型驱动解释
健康衰老伴随着个体认知能力的异质性下降，尤其是在衰老期间。这种变异的机制尚不清楚，但与白质纤维束的重组和大脑区域的功能共同激活有关。在这里，我们建立了一个因果推理框架，以提供结构连接和大脑功能之间联系的机制洞察，并基于大脑图像数据和网络建模。通过应用不同程度的半球间结构连接退化，我们不仅能够重现与年龄相关的半球间功能通信下降和相关的动态灵活性，而且我们获得了衰老过程中结构连接对大脑功能的整体调节增加。值得注意的是，结构连接和大脑功能之间的调节增加幅度更大，在认知能力较差的老年人中增加幅度更大。我们通过基于深度学习的贝叶斯方法独立验证了我们框架的因果假设。当前的结果可能是首次在大型群体中从机制上证明衰老过程中的去分化和支架作用会导致认知能力下降。
交配策略解释了新兴真菌疾病中的性偏见感染
交配策略解释了新兴的真菌疾病中的性偏见感染1 2 Macy J. Kailing 1，Joseph R. Hoyt 1，J。Paul White 2，Jennifer A. Redell 2，Heather M. Kaarakka 2，3和Kate E. Langwig 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5 1 4 5资源，麦迪逊WI 53707 7 8摘要9 1）交配动力学可以通过影响10种人口增长和适应率的人口速率以及影响死亡率11风险的单个特征来控制物种的影响，从而影响全球快速变化。12 2）在这里，我们检查了Myotis lucifugus的交配物候期的性别差异，以了解生殖策略如何对疾病的影响有所影响，因为交配14个季节与暴露于致命真菌病原体（Pseudogymnoascus 15 destructans）相吻合。我们期望性别之间的活动差异可以改变季节性疾病16动力学，因为P. Destructans只能在蝙蝠17冬眠的凉爽温度下复制。18 3）我们使用了安装在Hibernacula和Pit标签入口处的被动天线系统，表征了由白鼻综合征影响的蝙蝠的活动模式。我们还测量了秋季交配和早期冬眠期间蝙蝠上的病原体负荷，以评估21感染严重程度如何根据宿主物候变化。22 4）我们发现，女性在秋天，在男性之后到达，在最温暖的夜晚中，有23名妇女活跃起来。男性在24个交配期间保持高度活跃，而在秋季则比女性保持活跃。33 34 1。简介35重要的是，25个配合物候学的这些差异对应于26个冬眠中女性的更严重的感染作为男性活性，从而抑制病原体的生长。27 5）性别之间的活动差异以及从群体到冬眠的过渡28可能反映了男性最大化其交配机会，而女性则节省了29能量以满足春季迁移和繁殖的成本。更广泛地说，我们的结果30显示了配合物候学如何对一种新型疾病的性偏见影响，31强调了理解物种交配系统的价值，以预测32个环境变化的影响。
解释性报告 SESA组演示 4Q24结果
BANCO BPM S.P.A.董事会的解释性报告在第1项中）在2025年2月28日在一个召集中召集了普通股东会议的议程，该报告是在单一的电话会议上召开的，以“授权，根据第104条第104款的授权，直到第104款，直到第1款，并在1998年的董事会中，或者在审议中，或者在/1998年的陪同下，或者是/或以下是/或以下是/或以下是/或以下是//或以下是/或以下的。在Anima Holding所有普通股的子公司BPM Vita（“优惠”）发起的自愿招标要约中，BANCO BPM BPM VITA MAY：（i）从6.20欧元（cum股息）提高到欧元7.00欧元（cum 7.00（cum cum Rivifiend）的考虑； （ii）行使要约有效性条件的全部或第一部分或多个权利，如果被认为适当，则有权放弃。相关和/或结果分辨率”
后验饮食模式可以更好地解释肠道微生物组的变化，而不是美国肠道项目中的单个标记
摘要背景：已显示单个饮食成分和特定的饮食方案会影响肠道微生物组。目标：在这里，我们通过寻找可以在基于人群的队列中最好与肠道微生物组联系在一起的饮食模式来探讨长期饮食的贡献。方法：使用先验和后验方法，我们从1800名成年人在美国肠道项目中完成的FFQ构建了饮食模式。饮食模式被定义为参与者组的组或食物变量组合（因素），该标准从个人营养到整体饮食。我们将这些模式与16S核糖体RNA的肠道微生物组数据相关联，分别是744名参与者的子集。结果：与单个特征（例如纤维和蛋白质）或代表减少饮食特征减少的因素相比，基于食物组的后验饮食模式与肠道微生物组β多样性最有效（P≤0.0002）。两种模式遵循谨慎的饮食（基于植物和柔韧性的饮食），并表现出健康最高的饮食指数2010（HEI-2010）得分。另外两种模式在HEI-2010分数中呈现出西方样饮食。第五个模式主要由排除饮食（例如低碳水化合物）后的参与者组成。值得注意的是，与柔韧性模式相比，最西方模式的肠道微生物组α多样性明显低于（p≤0.009），并且排除饮食模式与双歧杆菌的相对丰度低有关（p≤1.2×10 –7），这是通过饮食状况更好地解释的。结论：我们证明了全球 - 偏置的后验模式与肠道微生物组的变化相比，比美国成年人的个体饮食特征更多。这些结果证实，在研究肠道微生物组时，总体评估饮食很重要。它也将促进更多
纬度系统发育和多样性梯度由热带温度过渡区
整个空间的生态和进化力的分布带来了大约2个生物多样性的模式。在大型地理区域中，这会导致生物多样性的区域化3进入被称为生物区域的结构化单元。为了了解4种此类模式如何出现，需要清楚地描述生物区域。我们将树种用作5型模型分类单元，以分析生物多样性的全球分布，并了解如何形成6种生物多样性的纬度梯度，特别是纬度系统发育和发散7梯度。通过编译树种分布8及其系统发育关系的广泛数据集，我们使用数据驱动的方法来描述全局9个类似的进化历史的生物区域，称为Thyloregions。我们的分析揭示了热带区域和温带区域之间的10个区域，即“桥”对象 - 11 gion，具有独特的进化组成，并且与气候和环境参数的尤为较弱的缔合12。通过模拟，我们表明，纬度系统发育和多样性梯度的13个率在14中更有可能出现在热带和温带区域之间的独立生态区域，15表明，其作为阶梯式岩石在阶梯式结构中的作用，在独特的16个气候动物之间的物种中的阶梯式结构中，可以塑造latientapitalinalinalinalital梯度。这项研究强调，生物多样性的进化结构的准确局限性可以揭示先前神秘的区域18在生物驱动模式的形成中具有基本进化作用。19
通过可解释的自动化机器学习迈向大型工业数据挖掘
抽象工业系统资源能够生成大量数据。这些数据通常采用异质格式并分发，但它们表示可以挖掘可以允许部署智能管理工具进行生产活动的信息。为此，有必要使用人工智能（AI）模型来实施知识提取和预测过程，但是对于非专家用户而言，对预期AI模型的选择和配置往往越来越复杂。在本文中，我们提出了一种方法和一个软件平台，该方法可能允许不熟悉AI的工业参与者选择和配置算法，以最佳地适应他们的需求。因此，该方法基本上是基于自动化的机器学习。产生的平台有效地可以在AI算法和超参数配置的组合之间做出更好的选择。也可以提供重新塑造算法和模型的解释性的功能，从而提高这些模型在实践用户社区中的可占用性。所提出的方法已应用于预测维护的领域。当前测试是
为什么女性膝盖受伤后问题更多？模型解释雌激素的作用
为了填补这一空白，Dhaher 博士、Hutcherson 博士及其同事在 2018 年 Dhaher 博士及其同事在西北大学任职期间首次报告的计算机模型的基础上进行了改进。新模型研究了三种细胞类型在模拟膝盖损伤后对不同浓度的雌激素、孕酮和睾酮（三种主要性激素）的反应。这些细胞类型是软骨细胞（形成软骨）、滑膜成纤维细胞（形成膝关节周围的内膜）和巨噬细胞（膝盖内的主要免疫细胞类型）。
超越事后可解释的人工智能
摘要。AI模型被批评为黑匣子，这可能会使气候科学更加不确定性。已提出了可解释的人工智能（XAI）来探测AI模型并增加信任。在这篇评论和观点论文中，我们建议，除了使用XAI方法外，气候科学领域的AI研究人员还可以从过去的成功发展中学习基于物理学的动态气候模型的成功。动力学模型很复杂，但获得了信任，因为它们的成功和失败可以在某些时候归因于特定的组件或子模型，例如，当指向细胞参数化来解释模型偏差时。我们提出了三种类型的理解作为评估动力学和AI模型的信任的基础：（1）工具理解，当模型通过功能测试时，这是对此进行的； （2）在研究人员可以使用统计技术识别输入输入关系的建模结果时获得的坚定理解； （3）组件级的理解是指建模者指向模型架构中特定模型组件或部分的特定模型组件的能力，作为不稳定的模型行为的罪魁祸首，或者是模型的原因。我们演示了过去几十年来通过气候模型对比项目进行的组件级别的理解和实现。这种组件级别的理解通常会导致模型改进，也可以作为思考AI驱动气候SCI-
指定早期生活的时间表不可预测性有助于解释内在化和外在行为的发展
早期生活不可预测性与整个生命过程中的身心健康结局都相关。在这里，我们根据他们可能在儿童环境中引入可变性的时间表的不良经历：在短时间内（例如，小时，几天，几周）以及随机性与随机变化的变化在短时间内不断发展（例如，较长的时间尺度（例如，几个月，几年）和探索自动化和探索方式的发展效果，变化的变化都在不断发展的情况下进行了贡献。结果表明，9岁和15岁的外部行为以及15岁时的内在行为是通过分离在3至5岁时分离的随机性和波动性的模型来解释的。外部化和内在行为都与波动性特别相关，对外在行为的影响更大。这些发现是根据心理病理学的进化开发模型和不确定性学习的增强学习模型来解释的。