XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminteraction
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
使用机器学习来识别疾病的遗传环境相互作用
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统（CNS）的一种慢性炎症性疾病，被认为是遗传学与生活方式和环境因素的相互作用引起的复杂疾病。这项研究旨在确定通过使用机器学习模型有助于MS发展的遗传和环境风险因素之间的相互作用。这包括用于MS预测和随机森林，Rosetta和Logistic回归模型的逻辑回归模型，用于查找SNP与风险因素之间的相互作用。研究人群由1118个个体，5,615个，有MS和5,566个健康对照组成，并提供有关环境和生活方式暴露的遗传信息和问卷数据。遗传信息包括基因型数据，而问卷数据包括性别，20岁时BMI，吸烟习惯，暴露于阳光，单核细胞增多症状态和年龄。这项研究确定了可能与MS发展有关的潜在基因环境相互作用。这些相互作用的含义将需要在未来的研究中得到进一步验证。使用基于网络的方法确定了MS疾病模块，可用于进一步分析以鉴定涉及MS的中心基因。这项研究的结果可能会更好地了解疾病发育和发病机理，并有助于采取个性化干预措施，以最大程度地减少疾病发展的风险。
量子光物质相互作用的从头计算...
r TE n ( ω ) M eo,nm ( r , k 3 ) ⊗ M eo,nm ( r ′ , k 3 ) + r TM n ( ω ) Ne eo,nm ( r , k 3 ) ⊗ Ne eo,nm ( r ′ , k 3 )。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
使用新型加权食品的基因 - 迪埃特相互作用分析...
糖尿病是全球最重要的公共卫生问题之一，对全球公共卫生和社会经济发展造成了沉重的负担。尽管某些国家的发病率已经开始降低，但近几十年来，其他发达国家和发展中国家的糖尿病患病率也有所增加（1）。2型糖尿病（T2D）约占糖尿病病例的90％（2），根据世界卫生组织的说法，即使在年轻人中，被诊断为T2D的人数也在增加（2）。T2D的发展主要是由不健康的生活方式以及环境和遗传因素的相互作用引起的。尽管其中一些因素受到个人控制，例如生活方式，但其他因素却没有，例如年龄，性别和遗传学的增加。饮食也归因于T2D的风险（3，4）。在许多前瞻性研究中已经确认了这种关联（5-8）。此外，T2D是一种越来越普遍的代谢疾病，引起严重的微血管并发症，即心血管疾病（CVD），视网膜病变，神经病和肾病（3，9）。此外，据报道，减肥或生活方式改良的有益影响可以预防，延迟和减少疾病的发生率（2，10）。因此，对整体饮食模式（习惯食品和营养摄入量）的有效估计已成为研究饮食与健康状况之间关系的基本方面（8）。一般饮食习惯可以提供超出营养和单一食物作用的见解（2，11）。基于食品和食物组的RF，MDS和AMDS某些指数基于国家营养建议和国家饮食指南，这些指南评估了整体营养模式，包括健康饮食指数，替代健康饮食指数，健康饮食指标，推荐食品评分（RFS），饮食质量指数，饮食质量指数，饮食质量质量评分，地中海饮食评分（MDS）以及替代地中海饮食（MDS）和替代饮食（AMDS）。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
1型糖尿病的病理生理学中的基因环境相互作用
1型糖尿病（T1D）是一种复杂的代谢自身免疫性疾病，会影响全球数百万个个体，并且通常会导致显着的合并症。然而，自身免疫和疾病发作的精确触发因素仍未完全阐明。本综合观点文章综合了基因环境相互作用在T1D病理生理学中的累积作用。遗传学在T1D易感性中起着显着的作用，特别是在主要的组织相容性复合物（MHC）基因座和组织蛋白酶H（CTSH）基因座。除了遗传学外，环境因素（例如病毒感染，农药暴露和肠道微生物组的变化）与T1D的发展有关。肠道微生物组的改变会影响粘膜完整性和免疫耐受性，从而通过分子模仿和调节肠道免疫系统来增加肠道渗透性，从而通过自身免疫性诱导增加T1D的风险。HLA II类单倍型对T1D发病率有已知作用可能与肠道微生物组的变化直接相关，但恰恰是肠道微生物组的影响如何变化，以及这些变化如何引起T1D需要进一步研究。假设这些基因环境相互作用通过表观遗传学变化（例如DNA甲基化和组蛋白修饰）提高对T1D的敏感性，从而依次改变了基因表达。有必要确定针对这些表观遗传修饰的新干预措施的有效性，例如“ Epidrugs”，这将为T1D有效管理提供新的途径，从而改善受影响的个体的生活质量及其家人及其家人/护理人员。
社论：生长素在植物 - 微生物相互作用中的作用
植物激素生长素调节植物生长和发育的许多重要方面（Lavy and Estelle，2016年）。越来越多的证据表明生长素调节植物宿主与其相关微生物之间的相互作用，包括有益的共生体，内生菌和引起疾病的致病生物。因此，生长素也被微生物生成或分解了影响宿主信号，生理和发育不足为奇。此外，最近的研究表明，生长素（尤其是吲哚-3-乙酸，IAA）可以充当信号分子，直接影响微生物发育和/或基因表达（Kunkel and Johnson，2021）。在本研究主题中，我们邀请研究人员提交文章，调查生长素影响宿主和/或微生物生物学的各种方式。自2021年底发布电话以来，我们仅收到了与此主题相关的少数手稿。在事后看来，考虑到这一调查领域的新事物，这并不意外。本研究主题中的四篇文章报告报告了通过植物相关的微生物和生长素在调节植物微生物相互作用中的作用来推进IAA的合成和修饰。
矿物质受精通过植物土壤相互作用降低了山地草原系统中土壤多功能性的抗旱性
增加的干旱威胁着土壤微生物群落及其在农业土壤中控制的多种功能。这些土壤通常被矿物营养物质受精，但尚不清楚这种施肥如何改变土壤多功能性（SMF）的能力，以维持干旱，以及植物土质相互作用如何影响这些效果。在这项研究中，我们使用山草原土壤来测试矿物营养素（氮和磷）添加的互动效应，并在中间有和没有植物（Lolium Perenne）的SMF上进行了干旱，并在中含有植物中（Lolium Perenne）。我们根据与土壤微生物在其生物量中储存碳（C），氮（N）和磷（P）的能力相关的8个微生物特性计算了SMF，并通过有机物解聚，矿化，硝化，硝化物和否定性加工来处理这些元素。为了研究SMF响应的基础机制，我们表征了使用16S和18S rRNA扩增子测序的土壤化学计量和微生物群落组成的提示变化。我们的结果表明，在植物存在时，受精会降低SMF干旱的耐药性，但在未种植的山地草原土壤中观察到了相反的情况。我们的分析表明，这是由于植物的相互作用，受精和干旱造成了与高SMF相关的四种耦合特性：高土壤水分，低蛋白质C限制，高细菌多样性和低细菌革兰氏革兰氏阳性阳性：革兰氏阳性：革兰氏负比例。总的来说，我们的结果表明，减少矿物肥料在山地草原中的植物生产可以提高土壤在干旱期间保持其多功能性的能力。最后，我们的研究清楚地证明了植物在SMF对全球变化的复杂反应中的重要性，并表明结合化学计量和微生物多样性评估是一种强大的方法，可以解散基本机制。