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评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素
脑肿瘤和神经退行性疾病都是影响人脑的影响最普遍，毁灭性的疾病之一。尽管在过去十年中研究和临床实践方面取得了重大进展，但两种状况仍然是全球发病率和死亡率的主要因素。对它们的分子病理特征的更深入的了解是必不可少的，这不仅对于揭示这些疾病的潜在机制，而且还可以推进新型诊断生物标志物和治疗策略的发展。在神经肿瘤学领域，2021年世界卫生组织（WHO）的中枢神经系统肿瘤（CNS）分类引入了变革性变化，突出了分子诊断在CNS肿瘤分类中的关键作用。这个更新的框架具有重新确定的诊断标准，扩大了公认的肿瘤实体的范围，并重新确定了预后层次。这些进步使得更准确的诊断和个性化治疗方法，最终改善了患者的结果。同样，尽管神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏病）（AD）和帕金森氏病（PD）的确切病因和发病机理尚不完全了解，但最近的研究阐明了驱动疾病进展的关键分子机制。这些见解不仅提高了我们对病理学神经退行性病理学的理解，而且还揭示了有希望的治疗干预途径。我们试图突出这些动态领域内的开创性发现，新兴趋势，未解决的挑战以及未来的方向。该研究主题旨在介绍神经肿瘤和神经退行性疾病分子病理学的最新进步，目的是为其诊断，预后和治疗提供新的见解。我们的范围包括对各个维度（包括分子，细胞，结构和功能方面）的疾病发病机理的全面探索。我们还将着重于生物标志物的识别和验证以及尖端技术的发展，这些技术有望提高诊断准确性，预后精度和治疗性效率。鉴于多矩技术的不断增长（例如基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学和表观基因组学）在分子景观中的表征
一种多学科方法：CNS维修的再生医学和生物技术的进步
神经退行性疾病（NDDS）构成了重大的医学挑战，导致神经元丧失和功能下降。当前治疗主要关注症状管理，而不是解决潜在的病理。干细胞疗法和神经假体已成为减轻NDD的两种有前途但独特的方法。干细胞疗法旨在再生或修复受损的神经组织，而神经假体，包括深脑刺激（DBS）和脑部计算机界面（BCIS），调节大脑活动和恢复功能降低。本文探讨了结合这些疗法以解决细胞再生和功能障碍的潜在协同作用。通过将干细胞疗法的再生能力与神经假想增强神经交流的能力相结合，这种方法可以为治疗NDD提供更全面的策略。然而，仍然存在重大挑战，包括确保干细胞表面和整合，优化神经假体界面以及解决道德考虑。虽然临床前和早期临床研究显示出令人鼓舞的结果，但对于建立这种联合治疗模型的长期疗效和安全性是必要的。推进这种跨学科方法的信用定义了针对神经变性疾病的治疗范例并改善患者的预后。
将新型生成扩散模型应用于降水降压
机器学习（ML）在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系，社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后（PP）方法，可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训，以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系（即缩小）预测。一旦受过训练，这些模型就可以在一般循环模型（GCM）输出上进行评估，以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型，它们可用于有效地降低气候模型的大集合，而不是区域与全球域。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
新手风险工作：大三学生如何指导新兴技术（例如生成AI）的老年人可以导致学习失败
从历史上看，初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员，因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能，这比老年人更有能力，可以比老年人进行接近工作本身的实时实验，并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是，我们对新兴技术的使用量很高的不确定性，因为它们具有广泛的功能，并且在变化中发生了变化时，我们一无所知。随着人工智能的兴起，特别是学习算法和LLM，这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中，我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）进行的，我们在7月 - 78名初级顾问（Au-Gust 2023）进行了采访，他们最近参加了一次实地实验，该实验使他们首次访问了Generative AI（GPT-4）（GPT-4），以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久，我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险，因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略：1）基于缺乏深度不存在的技术，而不是在不确定的范围内，而是不确定范围的范围，而不是范围内的范围，而不是范围范围的范围。 3）专注于项目级的干预措施，而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是，当预计初级专业人员成为不确定，新兴技术的专业知识的来源时，这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术，组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
动态图生成模型的质量度量
深层生成模型最近在建模图数据（包括动态图）方面取得了重大成功，其中拓扑和特征会随着时间的流逝而发展。但是，与视觉和自然语言领域不同，由于难以可视化其输出的难度，因此对动态图进行评估的动态图很具有挑战性。在这项工作中，我们开发了一个新的质量指标，用于评估动态图的生成模型。当前的动态图指标通常涉及将图形的连续进化转化为静态快照，然后应用常规的图形相似度度量。此方法有几个局限性：（a）将时间相关的事件模拟为I.I.D。样品，未能捕获动态图的不均匀演化； （b）缺乏对特征和拓扑敏感的统一措施； （c）它无法提供标量指标，需要没有明显优势的多个指标； （d）它需要明确实例化每个静态快照，从而导致不切实际的运行时间要求妨碍评估。我们提出了一个基于约翰逊 - 林斯特劳斯引理的新型度量，将随机投影直接应用于动态图数据。这导致了动态图相似性的表达性，标量和应用不可能的度量，从而克服了传统方法的局限性。我们还为连续时间动态图提供了全面的经验评估，这证明了与现有方法相比，我们的方法的有效性。我们的实施可从https://github.com/ryienh/jl-metric获得。
位置身份：生成AI的观点
城市有集体身份吗？生成人工智能（AI）模型的最新进步已使创建从大量数据中学到的现实表示形式。在这项研究中，我们测试了生成AI作为文本和视觉信息的潜在，以捕获通过过滤的描述和图像评估的城市的位置的位置。我们向两个生成AI模型Chatgpt和Dall·e2询问了64个全球城市的地点身份的问题。此外，鉴于伦理上的担忧表达了生成AI的可信度，我们研究了结果是否与真正的城市环境一致。尤其是，我们通过Wikipedia数据和从Google搜索的图像和图像进行了测量，并分别在案例中进行了比较，以确定每个城市生成的输出的独特性。我们的结果表明，生成模型有可能捕获使其可区分的城市的显着特征。这项研究是探索生成AI在模拟特定含义方面的建筑环境中的第一次尝试。它通过使用生成的AI来促进研究机会并讨论未来研究的潜在局限性，从而为城市设计和地理文献做出了贡献。
深层生成模型用于功能蛋白的分析和工程
蛋白质是通过各种功能，从结构支持到催化生化反应的不同功能来维持生命的重要生物分子。它们的催化效率使它们对于工业应用来说是无价的，在这些应用中，它们通常需要优化才能在特定条件下运行。虽然实验和计算方法在蛋白质工程方面取得了进展，但由于蛋白质结构和功能的复杂性，不存在通用方法。机器学习的最新进展通过利用大量蛋白质序列数据提供了新的可能性。然而，仍然存在关键挑战，包括描述酶活性和热稳定性等基本特性的高质量标签的有限可用性和不均匀分布。解决这些问题对于开发能够精确特征选择的模型至关重要。我的工作重点介绍了蛋白质工程的两个关键步骤：多样化和选择。为了改善选择，使用转移学习，数据增强和蛋白质语言模型（PLM）开发了深度学习模型，以预测物理和功能特性，例如熔化温度，酶温，蛋白质丰度和体外活性。这些模型不仅可以实现精确的性状选择，而且还提供了有关序列，热适应性和构象稳定性之间关系的见解。为了多样化，创建了一个深层生成模型，以捕获自然序列多样性并扩展其以生成跨蛋白质家族的新型变体库。这种方法优先考虑功能序列，并允许具有增强特性的蛋白质的靶向工程。超越了一般序列的生成，开发了一个框架来创建针对特定性状优化的变体池，例如增加的热稳定性。通过整合这些进步，我们从各种野生型序列中设计了功能性蛋白质变体，达到熔化温度的36°C升高。这项工作突出了生成机器学习的潜力，以完善和加速蛋白质工程周期，为更高效，更可扩展的生物技术应用铺平了道路。
主要神经退行性疾病共享的广泛神经元基因组损害的复发模式
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年3月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.03.03.641186 doi：Biorxiv Preprint
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新的序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。