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从序列到分子：基于特征序列的基因组开采发现细菌铁载途径的隐藏多样性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审证明）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月1日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2023.10.30.564663 doi：Biorxiv Preprint
延迟西海岸保险市场气候行动的隐性成本
关于该报告，本报告描述了对在美国三个太平洋海岸州（加利福尼亚州，俄勒冈州和华盛顿）许可的保险公司投资的分析。它描述了这些投资对化石燃料和清洁，低发射技术的曝光，这些投资与一系列未来气候情况的一致性以及在迅速无序过渡以实现2015年巴黎协定目标的快速过渡时可能产生的影响。1这里的分析和结果代表了美国州保险监管机构的首次气候压力测试。本报告的目的是了解相对于向低碳经济过渡的连续太平洋沿岸国家中运营的保险公司的地位，并向公司和新工具的效用展示了用于远景风险评估的新工具的效用。它仅代表了加利福尼亚州保险部的长期战略，即为保险部门采用和促进前瞻性气候风险评估。它也代表了美国州保险监管机构之间的重要合作。
一种新的量子机器学习算法：受量子条件主方程启发的分裂隐量子马尔可夫模型
隐量子马尔可夫模型（HQMM）在分析时间序列数据和研究量子领域的随机过程方面有巨大潜力，是一种比经典马尔可夫模型更具潜在优势的升级选择。在本文中，我们引入了分裂 HQMM（SHQMM）来实现隐量子马尔可夫过程，利用具有精细平衡条件的条件主方程来展示量子系统内部状态之间的互连。实验结果表明我们的模型在适用范围和鲁棒性方面优于以前的模型。此外，我们通过将量子条件主方程与 HQMM 联系起来，建立了一种新的学习算法来求解 HQMM 中的参数。最后，我们的研究提供了明确的证据，表明量子传输系统可以被视为 HQMM 的物理表示。SHQMM 及其配套算法提出了一种基于物理实现的分析量子系统和时间序列的新方法。
烯醇酶抑制剂作为Naegleria Fowleri感染的治疗铅
细胞膜经过生物物理重塑作为对周围环境的适应并执行特定的生物学功能。但是，这种变化在人类免疫系统中的程度和相关性仍然未知，这主要是由于缺乏高通量和多维方法。在这里，我们描述了一种基于单细胞分辨率的基于细胞术的方法，该方法通过将生物物理分析与常规生物标志物分析相结合来填补这一技术空白。该平台允许在免疫刺激和疾病中揭示膜流动性的明显依赖性细胞类型的重塑。使用暴露于肿瘤微环境的免疫细胞，以及长期的共同和慢性淋巴细胞白血病患者，我们证明了膜的流动性与表面标记物表达正交。此外，该生物物理参数确定了先前仅通过表面标记物分析未发现的免疫细胞的新功能和病理状态。我们的发现将根据其生物物理特性有助于对免疫细胞态的更精确的定义，并为更好地理解免疫细胞的功能异质性铺平道路。
美国的隐藏安全危机
关于作者约翰尼·瑞安·弗希斯特（Johnny Ryan Frhists）博士是华盛顿特区公开市场学院和爱尔兰公民自由委员会的高级研究员，此前曾在技术行业（包括RTB行业）担任高级职务。他曾为《冲突与恐怖主义》中的经济学家，北约评论和研究撰写。 Wolfie Christl是独立奥地利研究所破解实验室的负责人。 他是政府和研究网络安全和数据会议的常规发言人，他的研究被广泛引用，包括《金融时报》和《华尔街日报》。 感谢Olga Cronin和ICCL的Kris Shrishak博士，彭博社的Ryan Gallagher，《华尔街日报》的拜伦·塔（Byron Tau）。 Mizuno Kozuki的封面照片。 图表和图形by ICCL。 所有不包括封面照片的图形都可以免费复制和使用，并归因于ICCL。他曾为《冲突与恐怖主义》中的经济学家，北约评论和研究撰写。Wolfie Christl是独立奥地利研究所破解实验室的负责人。他是政府和研究网络安全和数据会议的常规发言人，他的研究被广泛引用，包括《金融时报》和《华尔街日报》。感谢Olga Cronin和ICCL的Kris Shrishak博士，彭博社的Ryan Gallagher，《华尔街日报》的拜伦·塔（Byron Tau）。Mizuno Kozuki的封面照片。图表和图形by ICCL。 所有不包括封面照片的图形都可以免费复制和使用，并归因于ICCL。图表和图形by ICCL。所有不包括封面照片的图形都可以免费复制和使用，并归因于ICCL。
农作物基因组中隐藏的野生亲缘多样性
AU：请确认所有标题级别均正确表示：随着全球人口增长和气候变化，作物生产正变得越来越具有挑战性。现代栽培作物品种是根据最佳生长环境下的生产力进行选择的，并且经常会丢失可能使它们适应多样化且现在迅速变化的环境的遗传变异。这些遗传变异通常存在于其最接近的野生亲属中，但不太理想的性状也是如此。如何保存和有效利用作物野生亲属提供的丰富遗传资源，同时避免有害变异和适应不良的遗传贡献，是持续改良作物的核心挑战。本文探讨了这一挑战以及可能找到解决方案的潜在途径。
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。