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生成AI（Gen-AI）工具
- 文本到语音和语音对文本。- 医学诊断 - 生成文本，总结信息，集思广益，并将文本转换为不同的语言。- 生成图像，视频，音乐。- AI驱动的设备可以帮助自动化重复任务。
利用生成深度学习预测 DNA 编辑的设计重组酶
此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 4 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.04.01.486669 doi：bioRxiv preprint
声音对小鼠的影响
预测氨基酸取代引起的蛋白质热稳定性的变化对于了解人类疾病和工程有用的蛋白质对临床和工业应用至关重要。虽然蛋白质生成模型的最新进展是在以结构或进化序列环境为条件的氨基酸上学习概率分布的，但在没有任务特异性训练的情况下预测各种蛋白质特性方面表现出了令人印象深刻的性能，但其强大的无监督预测能力并未扩展到所有蛋白质功能。尤其是，它们改善蛋白质稳定性预测的潜力仍未得到探讨。在这项工作中，我们提出了一个新颖的深度学习框架，它可以适应和整合两个通用蛋白质生成模型 - 一种蛋白质语言模型（ESM）和一个反折叠模型（ProteinMPNN） - 有效的稳定性预测器。马刺采用轻量级的神经网络模块来将蛋白质MPNN学到的每个残留结构表示形式重新融合到ESM的注意层中，从而为ESM的序列表示学习提供了信息。这种重新布线策略使马刺能够从序列和结构数据中利用进化模式，在这种数据中，ESM所学的序列类似分布的条件是基于由蛋白质MPNN编码的结构先验，以预测突变效应。我们通过在最近发布的Mega规模的热稳定性数据集中进行监督的培训将该集成的框架引导到稳定预测模型。此外，它通过用作提高准确性的稳定性模型来增强当前的低N蛋白适应性预测模型。在12个基准数据集中进行的评估表明，马刺提供了准确，快速，可扩展和可推广的稳定性预测，并且始终超过了当前的最新方法。值得注意的是，马刺在蛋白稳定性和功能分析中表现出显着的多功能性：与蛋白质语言模型结合使用时，它以无监督的方式准确地识别蛋白质功能位点。这些结果突出显示了马刺是推动当前蛋白质稳定性预测和机器学习引导的蛋白质启动工作流程的强大工具。马刺的源代码可在https://github.com/luo-group/spurs上获得。
通过多尺度图分析揭示Covid-19与神经退行性疾病之间的共同疾病：生物数据库和文本挖掘的系统研究
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637069 doi：Biorxiv Preprint
生成AI（CHATGPT）对招聘效率和候选质量的影响：过程自动化水平的中介作用以及组织规模的调节作用
诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如，AI系统可以快速扫描，排序和排名简历，确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间，这对于招聘高量招聘特别有用，使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与（García-Morales等，2023）。此外，AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通，因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答，从而增强了候选人的体验。这种有效的，迅速的互动有助于对组织的积极看法，这在竞争性招聘环境中至关重要（Kaplan和Haenlein，2022年）。
精确的机器学习了解神经退行性疾病中的微RNA调节
微RNA（miRNA）是通过mRNA的降解或翻译抑制来调节基因表达的短（〜21 nt）非编码RNA。积累证据表明miRNA调节在多种神经退行性（ND）疾病的发病机理中的作用，例如，例如阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，帕金森氏病，肌萎缩性侧面硬化症和亨廷顿病（HD）。几项旨在探讨miRNA调节在NDS中的作用的系统级别研究，但这些研究仍然具有挑战性。该问题的一部分可能与缺乏足够丰富或同质的数据有关，例如时间序列或在模型系统或人类生物样本中获得的细胞类型的数据，以说明上下文依赖性。该问题的一部分也可能与与miRNA和mRNA数据的准确系统级建模相关的方法学挑战有关。在这里，我们批判性地回顾了用于分析表达数据的机器学习方法的主要家族，强调了使用形状分析概念作为精确建模高度尺寸的miRNA和mRNA数据的添加价值，例如在研究HD过程中获得的概念，并详细介绍了这些概念和方法的潜在方法和方法来对这些概念和方法进行建模复杂的复杂信息数据。
神经炎症和神经退行性疾病
以神经元结构和功能进行性丧失为特征的神经退行性疾病是现代最具破坏性的健康挑战之一（Gadhave等，2024）。疾病，例如阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD），多发性硬化症（MS）和肌萎缩性侧面硬化症（ALS），很少有常见的病理标志：神经变性，神经变性，神经蛋白流量，神经蛋白流量和障碍脑脑完整性/连接性/连接性/连接性（COVA等）。中枢神经系统（CNS）完整性中免疫介导的反应的这种复杂相互作用已成为神经元损伤和疾病进展的关键贡献者（Jellinger，2010年）。对该主题的研究越来越多，强调了揭示神经素浮游机制和恢复大脑稳态的重要性，这将为创新的治疗策略铺平道路。这个研究主题，标题为“神经因浮肿和神经退行性疾病），构成了主要研究人员的14个有见地的贡献。共同探索了神经素浮游，生物标志物的诊断潜力以及有希望的治疗途径的分子和细胞基础。提供了有关外围衍生的危险因素（例如2型糖尿病（T2DM），骨关节炎和冠状病毒病2019（CoVID-19）的其他见解。本社论强调了本研究主题中介绍的关键主题和发现。
使用框架级手写嵌入
摘要 - 在这项研究中，我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号，包括42个健康对照（CTL），35名患有帕金森氏病的受试者（PD），21例患有阿尔茨海默氏病（AD）和15例患有帕克森病的疾病模仿（PDM）。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明，手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高（89.8％），而PD与CTL达到74.5％，PD与PDM的得分为77.97％。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度，以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD，更长的Windows改进的PD分类，并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写，神经退行性疾病，固定尺寸频谱图，基于框架的频谱图，通道。
为神经退行性疾病的内侧颞叶前区域开发有效的有效分割协议，作者：niyou
开发神经退行性临时媒体的解剖学验证协议：，Winifred Trotman 3，Francisco Javier Romero Molina 5，JoséCarlosBlood 5，Jimenez Sea of Jimenez 5，Pillar Mars Rabal Mars Rabal 5，Prieto 5，Prieto 5，Ricardo 5，Ricardo insaul 5，Ricardo insaul 5，la la la la la la la la em em em em em em em em em。Wisse 7
用生成AI和密度在冷冻EM中建模配体...
在原子细节中解决蛋白质 - 配体相互作用是了解小分子如何调节大分子功能的关键。尽管最近的低温电子显微镜（Cryo-EM）进行了分解，但可以对许多复杂的生物分子进行高质量的重建，但是结合的Lig-和S的分辨率通常相对较差。此外，将分子模型构建和完善分子模型的自动化方法主要集中在蛋白质上，并且可能不会针对小分子配体的各种特性进行优化。在这里，我们提出了一种将生成性人工智能（AI）与低温EM密度引导的模拟整合在一起，以将配体拟合到实验图中。使用三个输入：1）蛋白质氨基酸序列，2）配体规范，以及3）实验性的冷冻EM图，我们验证了我们在一组生物医学相关的蛋白质配体复合物上验证了我们的方法，包括激酶，GPCR和溶质转运蛋白，在AI培训数据中都不存在。在生成AI不足以预测实验姿势的情况下，将柔性拟合整合到分子动力学模拟中，相对于沉积的结构从40-71％到82-95％的分子模拟拟合的整合改善了配体模型对图。这项工作提供了一个直接的模板，用于集成生成的AI和密度引导的模拟，以在配体 - 蛋白质复合物的低温EM地图中自动化模型构建，并在新型调节剂和药物的表征和设计中使用潜在的应用。