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HI-C工具的基准测试，用于脚手架DE NOVO基因组组件
fiffoff_combine.py是我们开发的python脚本，用于输出有关目标组件和参考基因组之间基因截然性的指标。与参考基因组相比，我们将基因共线性定义为靶组件中基因定位之间的对应关系。脚本将输出.gff从升降机和引用.gff文件作为输入。它仅分析基因共线性，因此外显子和成绩单被排除在.GFF文件中。此外，该脚本允许设置一个阈值，以评估目标和参考组件之间相邻基因对之间基因间长度的差异：如果差异低于阈值，则比较的基因组注释是相干的（默认值：500 bp）。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。
CS-OHS-70 - 脚手架搭建程序
锅炉热膨胀 脚手架不应安装在受热膨胀影响的区域内，除非： • 脚手架可以自由移动以适应移动 • 存在穿透的地方，木板/脚手架组件之间有足够的空间供移动 • 脚手架停止使用，通道设置障碍，标签取下。 • 一旦加热组件充分冷却，就可以检查脚手架并进行相应的标记 如果无法做到这一点，脚手架工人/工作人员应待命，直到加热组件充分冷却
发现第一个Malt1变构脚手架抑制剂
•脚手架抑制剂与蛋白酶抑制剂有所不同：•对NF K B-依赖性肿瘤生长的有效和广泛抑制作用•HST-1021与BTKI或BCL2I结合使用的强大增强的抗肿瘤作用•无TREG DEG DEGETION DEGETION DEGETION
医疗领域细胞支架的革命 - UCL Discovery
2004 年，静电纺丝因其在生物和医学科学中的实用性而被重新构想和研究，即直接将生物聚合物与细胞混合，并将该细胞悬浮液暴露于静电纺丝中。这些研究表明，尽管施加了数千伏的电压，但被静电纺丝的带有生物聚合物的细胞并没有受到从分子水平向上的任何损伤。后来人们发现，伴随的施加电流通常为纳安培。因此，从另一个角度看，在医学和临床科学中，有一种这样的电场驱动方法，即电穿孔，据报道，这种方法的电压为几百伏，电流为几十毫安，会损伤和杀死细胞。电穿孔中的电流是使细胞膜可渗透所必需的，从而使基因构建体能够进入细胞。不幸的是，在此过程中，大多数细胞无法修复其渗漏的膜，因此死亡。这是大多数遗传学家学会忍受的权衡，因此产生了低存活率的转染细胞群。2006 年，直接电纺细胞的能力被创造出来，现在被称为“细胞电纺”。迄今为止，细胞电纺已被探索用于处理 600 多种不同类型的细胞，从原核到真核、哺乳动物和其他细胞类型，包括干细胞和整个受精胚胎。
用于高分辨率地球观测的展开式自调热空间望远镜
GRD = 地面分辨率距离（原生）对于 4m 卫星，运行望远镜比火箭整流罩更宽，未展开的望远镜的 GRD 值大约大 4 倍（60 厘米和 1.2 米）4m 卫星示例只是为了展示类似于阿丽亚娜 6 的运载火箭的潜力
AI/ML 支架和 AI 保证
可追溯该部门的人工智能能力将得到开发和部署，以便相关人员对适用于人工智能能力的技术、开发流程和操作方法有适当的了解，包括透明和可审计的方法、数据源以及设计程序和文档。
通过基于物理的模型探索皮层折叠期间外室室内区域的作用
摘要人的大脑在微观和宏观尺度上具有高度复杂的结构。越来越多的证据表明，机械力在皮质折叠中的作用 - 人脑的经典标志。然而，微观尺度上的细胞过程与宏观上的机械力之间的联系仍未得到充分理解。最近的发现表明，一个额外的增殖区域（OSVZ）对人皮质的特定大小和复杂性是决定性的。为了更好地了解OSVZ如何影响皮层折叠，我们建立了一个多场计算模型，该模型将细胞在不同区域中的细胞增殖和细胞尺度上的迁移与在器官尺度上的生长和皮质折叠结合在一起，通过将对流扩散模型与有限生长理论相结合。我们根据人类胎儿大脑的组织学染色部分的数据来验证我们的模型，并预测3D模式形成。最后，我们解决了有关OSVZ在形成皮质褶皱中的作用的开放问题。所提出的框架不仅可以提高我们对人脑的理解，而且最终可以帮助诊断和治疗因细胞发育中的破坏以及皮质发育的相关畸形而引起的神经元疾病。