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结构信息的微生物种群遗传学阐明了塑造蛋白质进化的选择性压力
对自然遗传多样性的全面取样具有宏基因组学，可以对生态学与进化之间的相互作用进行高度解决的见解。然而，从人口内基因组变异中解决自适应，中性或净化过程仍然是一个挑战，部分原因是唯一依赖基因序列来解释变体。在这里，我们描述了一种分析预测蛋白质结构背景下遗传变异的方法，并将其应用于SAR11 1A.3.V中的海洋微生物种群，该海洋微生物种群主导了低纬度表面海洋。我们的分析揭示了遗传变异与蛋白质结构之间的紧密关联。在氮代谢中的一个中心基因中，我们观察到来自配体结合位点的非源性变体的发生降低是硝酸盐浓度的函数，揭示了养分可用性所维持的不同进化压力的遗传靶标。我们的工作产生了对进化的管理原则的见解，并可以对微生物种群遗传学进行结构意识研究。
COVID-19 疫苗接种 - 做出明智的选择
接种 Moderna 或 Pfizer 疫苗后，极有可能出现心肌炎症（心肌炎）或心脏周围内膜炎症（心包炎）。这可能会导致呼吸短促、胸痛和心跳加速或心悸。如果您在接种疫苗后出现这些症状，应就医。大多数国际病例主要发生在青少年和年轻人中，男性多于女性，更常见于第二剂后，通常在接种疫苗后几天内。在接种疫苗后报告的极少数心肌炎或心包炎病例中，症状通常较轻，通过保守治疗（例如非甾体抗炎药）和休息可迅速好转。如果您在接种任何剂量的 Monderna 或 Pfizer 疫苗后被诊断出患有心肌炎和/或心包炎，您应该咨询您的医疗保健提供者，并在疫苗接种预约时携带此讨论的书面记录。
开展基于分子病理学的儿童关节炎临床试验，实现青少年特发性关节炎的精准医疗
摘要 对于儿童关节炎（统称为幼年特发性关节炎 (JIA)），近年来，已获许可的生物药物和靶向小分子药物迅速增加，已改善了治疗效果。然而，来自多个国家和登记处的真实世界数据表明，尽管有大量药物可用，但许多儿童和年轻人仍在多年内持续遭受病情发作并在相当长的时间内处于活动性疾病状态。超过 50% 的 JIA 年轻人需要持续的免疫抑制治疗直至成年，并且他们可能需要在此期间尝试多种不同的治疗方法。目前尚无经过验证的工具来选择特定的治疗方法，也没有反应生物标志物来协助进行此类选择，因此，目前的治疗基本上采用反复试验的方法。最近进展的另一个后果是，有资格参加新试验的儿童或年轻人数量减少。在这篇综述中，我们探讨了如何利用基于分子的方法来确定 JIA 的治疗目标和指导试验设计，并结合临床试验的新方法，提供最大限度发现和进展的策略，从而实现针对儿童关节炎的精准医疗。
博士职位 5：基于物理的机器学习，用于半导体器件的模拟雇主代尔夫特大学的 Willem van Driel 教授
基于物理模型和传感器数据的组合来设计电气元件。 国际流动性 作为一名博士候选人，您将在代尔夫特理工大学和 Reden 各工作 18 个月。在代尔夫特理工大学实习期间，您还将在 IMEC 进行为期 1 个月的实习，由 Bart Vandevelde 博士指导。 要求 适用于“地平线欧洲：玛丽居里 (MSCA)”计划的具体资格标准，包括流动性规则和博士学位规则。欢迎任何国籍的申请人。 其他要求 理学、电气/机械工程、物理学、数学硕士学位 FE 模拟（例如 Abaqus 或 Comsol）和编程（例如 Matlab、Python）背景 英语水平：托福-IBT 测试 >100 分或雅思考试 >7,0 每月的支持和福利 成功的候选人将受益于由学术和工业合作伙伴组成的国际科学网络
替代模型驱动的物理信息
基于高斯过程 (GP) 的替代模型具有固有能力，可以捕捉数字孪生框架 Kobayashi 等人 [2022a,b]、Rahman 等人 [2022]、Khan 等人 [2022] 的建模和仿真组件中存在的由于数据有限、数据缺失、数据缺失和数据不一致（噪声/错误数据）而引起的异常，特别是对于事故容错燃料 (ATF) 概念。但是，当我们拥有有限的高保真度（实验）数据时，GP 不会非常准确。此外，使用 GP 应用高维函数（>20 维函数）来近似预测具有挑战性。此外，噪声数据或包含错误观测值和异常值的数据是高级 ATF 概念面临的主要挑战。此外，控制微分方程对于长期 ATF 候选者来说是经验性的，数据可用性是一个问题。基于物理的多保真度克里金法 (MFK) 可用于识别和预测所需的材料特性。MFK 特别适用于低保真度物理（近似物理）和有限的高保真度数据 - 这是 ATF 候选者的情况，因为数据可用性有限。本章探讨了该方法，并介绍了其在 ATF 实验热导率测量数据中的应用。MFK 方法对少量无法通过传统克里金法建模的数据显示出其重要性。用这种方法构建的数学模型可以轻松连接到后期分析，例如不确定性量化和敏感性分析，并有望应用于基础研究和广泛的产品开发领域。本章的总体目标是展示可以嵌入 ATF 数字孪生系统的 MFK 替代品的能力。
论量子计算机的物理信息神经网络
物理信息神经网络 (PINN) 已成为解决科学计算问题的强大工具，从偏微分方程的求解到数据同化任务。使用 PINN 的优势之一是利用依赖于 CPU 和协处理器（如加速器）组合使用的机器学习计算框架来实现最大性能。这项工作使用量子处理单元 (QPU) 协处理器研究 PINN 的设计、实现和性能。我们设计了一个简单的量子 PINN，使用连续变量 (CV) 量子计算框架来解决一维泊松问题。我们讨论了不同的优化器、PINN 残差公式和量子神经网络深度对量子 PINN 精度的影响。我们表明，在量子 PINN 的情况下，优化器对训练景观的探索不如经典 PINN 有效，而基本随机梯度下降 (SGD) 优化器的表现优于自适应和高阶优化器。最后，我们重点介绍了量子和经典 PINN 在方法和算法上的差异，并概述了量子 PINN 开发的未来研究挑战。
了解二价 COVID-19 加强疫苗
如果您在之前接种疫苗后出现严重过敏反应，或者您已知（已诊断）对 COVID-19 疫苗成分过敏，则不应接种该疫苗。如果您被告知不要接种某种类型的 COVID-19 疫苗，您仍然可以接种另一种疫苗。免疫功能低下的个人有资格获得额外的基础系列剂量（5 岁及以上接种 Pfizer-BioNTech 疫苗）和 6 个月及以上接种 Moderna 疫苗。Novavax COVID-19 疫苗目前仅推荐用于基础系列。您应该尽可能接近推荐的 3 周或 4 周间隔接种第二针。您不应该提前接种第二针。
预测性脑电图签名的多基因信息的方法使抗抑郁治疗预测：概念验证研究
摘要在每个治疗步骤中，治疗反应的机会很小，对重度抑郁症（MDD）的治疗受到阻碍，这部分是由于缺乏确定的结果预测性生物标志物。在这里，我们假设多基因信息的EEG特征可能有助于预测抗抑郁治疗反应。使用多基因的脑电图（EEG）数据驱动的数据还原方法，我们在大型队列中识别大脑网络（n = 1,123），并发现与抗抗抑郁剂反应的多基因风险评分（PRS）相关的性别（男性患者，n = 617）。随后，我们在三个独立数据集中证明了该网络在预测对抗抑郁药（Male，n = 232）以及重复的经颅磁刺激（RTMS）和同意心理治疗的反应方面的效用（男性，n = 95）。这个网络显着改善了治疗反应Predic-
使用医学成像进行脑血液动力学预测的物理信息的神经网络
摘要 - 确定脑血流动力学在诊断和治疗各种脑血管疾病中起着至关重要的作用。在这项工作中，我们提出了一个具有物理信息的深度学习框架，该框架通过一维（1D）降低阶模型（ROM）模拟来增强稀疏的临床测量，以生成具有高时空分辨率的物理一致的脑血液动力学参数。经颅多普勒（TCD）Ul-Trasound是当前临床工作流中最常见的技术之一，可以使大脑动脉内血流速度进行非侵入性和无创的评估。然而，由于颅骨的声窗受到限制的可访问性，因此在空间上仅限于脑桥一次的少数位置。我们的深度学习框架在大脑的几个位置使用了体内实时TCD速度测量，结合了从3D血管造影图像获得的基线容器横截面区域，并提供了整个大脑脉管中的速度，面积和压力的高分辨率图。我们验证了通过四维（4D）流磁共振成像（MRI）扫描获得的体内速度测量值的预测。然后，我们通过成功预测基于相应的稀疏速度测量值的血管痉挛局部血管直径的变化来展示该技术在诊断脑血管痉挛（CVS）中的临床意义。我们通过在各种狭窄水平的大脑血管痉挛后产生合成的血流数据来显示这种能力。在这里，我们证明了基于物理学的深度学习方法可以估计和量化特定于主体的大脑血液动力学变量，尽管缺乏对入口和让边界条件的了解，但这是常规纯粹基于物理学模型的准确性的显着限制。
博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
博士奖学金：通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗费时间和资源，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。