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粘蛋白 - 微生物组相互作用在牲畜呼吸道疾病中的预测能力
抽象复杂的呼吸道疾病是全球牲畜行业的重大挑战。这些疾病极大地影响了动物健康和福利，并造成严重的经济损失。病原体防御的第一线结合了呼吸道粘液，一种主要由粘蛋白组成的高度粘性物质以及繁荣的多象胸部微生物生态系统。微生物组 - 麦氨基蛋白相互作用可保护不需要的物质和生物体，但其功能障碍可能会引起致病性感染和呼吸道疾病的发作。新兴的证据还表明，非编码调节RNA可能会调节微生物组粘膜关系的结构和功能。本意见论文在兽医感兴趣的动物的呼吸道感染背景下发掘了粘蛋白，微生物组和非编码RNA之间三角关系的当前理解。有必要查看这些分子基础，这些基础决定了独特的健康和疾病结果，以实施针对不同流行病学环境量身定制的有效预防，监视和及时的干预策略。
使用基于模型的森林的观察数据的异质治疗效应估计
摘要估计异构治疗效应对许多学科引起了极大的兴趣，最值得一提的是医学和经济学。到目前为止，当代研究主要集中在连续和二元响应上，在传统上，即使在某些模型误差下，也可以通过线性模型估算异质的治疗效果，从而允许估计恒定或异构效应。更复杂的生存，计数或顺序结果的模型需要更严格的假设，以可靠地估计治疗效果。最重要的是，非挑剔的问题需要对治疗和预后效应进行联合估计。基于模型的森林允许同时估计协变量依赖性治疗和预后效应，但仅用于随机试验。在本文中，我们建议对基于模型的森林进行修改，以解决观察数据中的混杂问题。在特殊性中，我们评估了最初由Robinson（1988，Conemenice）提出的正交策略，该策略是针对广义线性模型和转化模型中异质治疗效果估计的基于模型的森林的背景。我们发现，该策略在具有各种结果分布的模拟研究中降低了混杂效应。我们通过评估Riluzole对肌萎缩性侧面硬化的进展，证明了生存和顺序结局的异质治疗效应估计的实际方面。
算法可以确定威士忌是美国还是苏格兰威士忌
这项研究由昆士兰州大学教授詹姆斯·沃森（James Watson）合着，评估了整体上完整的，最小化的热带雨林，适用于16,000多种哺乳动物，鸟类，爬行动物和两栖动物。这项研究发表在美国国家科学院会议录中。
使用LSTM在巴西进行预测和爆发检测：整合人类流动性和气候因素
背景登革热是全球主要的健康问题，由于其有利的气候因素，社会环境状况以及人类流动性的增加，巴西反复发生和严重爆发。准确的登革热案件和爆发风险对于预警系统和有效的公共卫生干预至关重要。传统的预测模型主要依赖于历史案例数据和气候变量，通常忽略了人类运动在病毒传播中的作用。本研究通过将人类流动性数据纳入基于深度学习的登革热预测框架来解决这一差距。方法开发了一种基于LSTM的模型，以预测每周的登革热病例并检测到选定的巴西城市的爆发。该模型整合了历史登革热案例，滞后气候变量（温度和湿度）以及人类移动调整后的进口案例，以捕获时间趋势和空间传播动态。根据三种替代模型评估其性能：（1）仅使用登革热案例数据的LSTM，（2）结合气候变量的LSTM，以及（3）LSTM集成气候和地理邻里效应的LSTM。使用平均值溶质误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和连续排名的概率得分（CRP）评估了预测准确性，而使用准确性，灵敏度，特异性和F1分数评估了爆发分类。结果在登革热案例预测和爆发检测中，提出的提出的迁移率增强的LSTM模型始终超过所有基线。在所有城市中，它都达到了较低的MAE和MAPE值，表明准确性提高，同时也表现出了出色的CRP性能，反映了良好的校准不确定性估计值。在爆发分类中，该模型达到了最高的灵敏度和F1分数，与仅依赖病例趋势，气候变量或地理位置的模型相比，它在检测爆发期间的有效性。结果强调了登革热预测中赋予移动性数据的重要性，尤其是在人口较高的城市中心。
粮农组织敦促对城市森林的投资以应对污染，气候变化
鉴于今年，高级政治论坛将审查SDG 11，以制造城市和人类定居点，包括安全，韧性和可持续性，以及在保护陆地生态系统上的SDG 15，这是今年国际森林日的主题选择，这强调了城市森林和树木的各种好处，这可能是更及时的。
机器学习进步时间序列预测
但是，什么是机器学习？当然，这是一个流行语，在过去的几年中，它在广受欢迎。文献中有无数的定义，最有良好的定义是来自人工智能先驱阿瑟·塞缪尔（Arthur L. Samuel），后者将ML定义为“使计算机的学习领域，使计算机能够学习而无需明确编程。” 2我们更喜欢一个不太模糊的定义，其中ML是自动化计算机算法与有力的统计方法的组合，可以在丰富的数据集中学习（发现）HID-DEN模式。从这个意义上讲，统计学习理论为ML的统计基础提供了统计基础。因此，本文是关于统计学习的发展，而不是ML，因为我们将重点关注统计模型。ML方法可以分为三个主要群体：受监督，无监督和强化学习。本调查是关于监督学习的，该任务是学习将输入（解释变量）映射到输出（因变量）的函数，该函数基于组织为输入输出对的数据。回归模型属于此类。另一方面，无监督的学习是一类ML方法，它在没有预先存在的标签的数据集中发现未发现的模式，例如群集分析或数据压缩算法。最后，在强化学习中，代理商学会在环境中执行某些行动，从而使其获得最大的奖励。它通过探索和剥削知识来做到这一点，它通过重复提高奖励的重复试验而学习。这是几个人工智能游戏玩家（例如Alfago）以及顺序治疗（例如强盗问题）的核心。
建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战
A：意大利博尔扎诺的高山环境研究所Eurac Research。b：意大利农业，环境和食品科学学院博尔扎诺大学免费大学。C：意大利博尔扎诺的气候变化与转型中心EURAC研究。D：芬兰赫尔辛基自然资源研究所（Luke）。E：芬兰森林科学学院东部芬兰大学 *通讯作者：电子邮件：marco.mina@eurac.edu摘要关键字校准，干扰建模，欧洲阿尔卑斯山，森林景观模型，森林模型，模型初始化引用引用Mina M，Mina M，Marzini S，Marzini S，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Albrich a，Albrich K. 2025252525252525252525252525252525252525. 建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。 。 monit。 2（1）：49-96。建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。。monit。2（1）：49-96。
安全威胁，对策和数字供应链的挑战
摘要简介转移性非小细胞肺癌（MNSCLC）患者患有许多与疾病和治疗有关的症状，这可能会进一步损害患者的整体状况。除了对生活质量和疲劳的好处外，体育锻炼还可以改善治疗反应，特别是由于其对免疫系统的已知影响。ERICA研究旨在评估MNSCLC患者的免疫化学疗法输注以前实现的监督急性体育锻炼治疗的可行性。次要目标将检查急性运动的影响以及无监督的房屋步行计划对临床，身体，社会心理和生物学参数的影响。方法和分析Erica是一项在LéonBérard综合癌症中心（法国）进行的前瞻性，单中心，随机对照，开放标签的可行性研究。30例新诊断为MNSCLC的患者将与“运动”或“控制”组随机分配（2：1）。在基线和最后一个治疗周期中，两组的参与者将收到体育锻炼建议，并进行两次营养评估。在运动小组中，参与者将获得一个为期3个月的计划，该计划包括在免疫化学疗法注入之前进行的急性体育锻炼，以及一个无监督的基于家庭的步行计划，并具有活动跟踪器。急性运动包括35分钟的间隔训练，在注入前15分钟终止的次最大强度。该研究已在临床检查中注册。Gov（NCT编号：NCT04676009），并且处于前阶段。临床，物理，生物和社会心理参数将在纳入后3和6个月进行评估。生物学措施将包括免疫，炎症，代谢，氧化应激生物标志物和分子分析。道德和传播该协议得到了法国伦理委员会的批准（ComitédeProtection des versones Ile de France II，N°ID-RCB 20.09.04.65226，2020年12月8日）。所有参与者将签署知情同意书。
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。