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解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
重新诠释了17世纪的托斯卡纳经济：来自两个重新发现的档案的新观点
从1628年的费迪南多二世（Ferdinando II）开始的时期，并于1723年以Cosimo III的去世结束，至少在过去的二十年中，它值得得到的史学关注。在这段托斯卡纳历史的长期中，缺乏兴趣，在此过程中，进行了过程，描绘了Medicean Grand Duchy的经济和文化的许多基本特征，具有远距离的起源，并植根于十七世纪的整体愿景，即使没有达到最小的速度，以最小的速度确定了任何速度。增加了利益，并鼓励了17世纪的Medicean 17世纪的不屑一顾的判断，这是在此期间构成的关于托斯卡纳历史的著作中的不可争议的事实。实际上，众所周知，与1781年的Riguccio Galluzzi出版了有关七世纪托斯卡纳历史的第一项工作。这项工作由大公爵Pietro Leopoldo委托，是一项复杂的意识形态计划的一部分，该计划的目标是通过美第奇政府的重建，以合法化灭绝的统治王朝与
有关免疫原性死亡定义，检测和解释的共识指南
Lorenzo of Galluzzi, 1,2,3,4,5 Ilio Vitale, 6.7 Sarah Warren, 8 Sandy Adgemian, 9,10 Patricksia of Agostinis, 1,2,16 Eric Deutsch, 17,18,19 Dobrin Draganov, 20 Richard L Edelson, 4,21 Silvia C Formenti, 1.2 Jian Han, 5,37,39,40,40,41,43,43.44 Juna Lasarte，45 Sherene Loi，46,47 Michael Tlotze，48,49,49。 Prosper，70 Tatsuno Kazuki，
Caixabank本月在所有分支机构上成功推出了其手语语言视频互动服务
Caixabank社会行动促进了社会计划，活动和运动，其中一些与La Caixa基金会合作。使用西班牙最大的分支网络，Caixabank可以有效地识别和满足本地需求，从而提供密切的支持。此外，它还有助于La Caixa基金会向社会实体指导财政援助。由于其在全国范围内的存在，其分支网络（西班牙最大的分支网络）可以检测到当地的需求和近距离的帮助，并支持La Caixa基金会向社会实体传达经济援助。此外，通过财务活动，银行为所有类型的人提供服务和解决方案。
对Ern-Ithaca的1522例索引病例的基于溶液-RD Clinvar的重新分析揭示了外显子测序中常见的陷阱和误解。
目的：在Solve-RD项目（https://solve-rd.eu/）内，欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常智力网络旨在调查基于Clinvar案例的未解决病例的外来分析是否可以建立其他诊断。我们介绍了“ Clinvar低悬一起”重新分析的结果，先前分析失败的原因以及学习的经验教训。方法：来自欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常的欧洲参考网络收集的第一个3576个外来的数据（1522个证券和2054个亲戚）通过Solve-rd Consortium重新分析，通过评估单核位变种和临床插入式（cline clinient and Simplerient and Silkerions and Silkeriptions and in Simples和delersert ins in to noce）和多种插入率（clience intery contence in Cline）和多种插入率（涉及单核）。根据频率，基因型和遗传模式和重新解释的频率，基因型和模式进行过滤。结果：我们确定了59例（3.9％）的因果变异，其中50例也由其他诉讼和9例导致了新的诊断，突出了解释挑战：在第一次分析时与人类疾病相关的基因的变异，或者误导了局部局部局部变化（变异型），该变异属于人类疾病的变化（变异）（变化型）。 lters，低等位基因平衡或高频）。结论：“ Clinvar低悬挂水果”分析代表了一种从外显子组测序数据中恢复因果变异的有效，快速且简单的方法，这也有助于减少诊断僵局。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
衡量休息活动模式的碎片化：基于加速度计现实生活数据
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
基于基因表达的表型预测深神经网络的生物学解释
摘要背景：使用预测基因标志来协助临床决策变得越来越重要。深度学习在基因表达谱的表型预测中具有巨大的潜力。但是，神经网络被视为黑匣子，在没有任何解释的情况下，提供了准确的预测。这些模型变得可解释的要求正在增加，尤其是在医学领域。结果：我们专注于解释由基因表达数据构建的深神经网络模型的预测。影响预测的最重要的神经元和基因被鉴定出来并与生物学知识有关。我们对CAN-CER预测的实验表明：（1）深度学习方法优于大型训练集的经典机器学习方法； （2）我们的方法产生的解释与生物学比最先进的方法更连贯； （3）我们可以对生物学家和医生的预测提供全面的解释。结论：我们提出了一种原始方法，用于从基因表达数据中对表型预测深度学习模型的生物学解释。由于模型可以找到表型和基因表达之间的关系，因此我们可以假设已鉴定的基因与表型之间存在联系。因此，解释可以导致生物学家研究新的生物学假设。
基因组测序和群体增强的实用性，以支持Marfan综合征中的剪接变体解释
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.18.25321172 doi：medrxiv preprint
科学和技术金融如何影响农业绿色发展：从农村人力资本和农业工业集聚的角度来解释
如何在农业经济增长和环境保护之间实现双赢局势已成为要解决的紧迫问题。这项研究以中国为例，并采用计量经济学方法来探索科学技术财务对农业绿色发展及其基本机制的影响。调查结果表明，科学和技术金融对农业绿色发展具有重大积极影响，并可以有效地促进它。在替换解释的变量，添加控制变量，从市政当局中删除样本以及进行内生性测试后，此结论仍然坚固。在不同地区，科学和技术财务对农业绿色发展的影响很大，没有明显的区域差异。农村人力资本在科学与技术金融与农业绿色发展之间的关系中充当了调解人，而农业工业群体对这种关系具有一定的“掩盖效果”。科学和技术金融对农业绿色发展的影响表现出复杂的非线性关系。当科学和技术融资用作阈值变量时，它显示出显着的正边缘效应。但是，当农村人力资本和农业工业群体被用作阈值变量时，它显示出降低的显着正边缘效应。未来的研究可以进一步扩展在三个领域：首先，使用空间计量经济学模型研究科学和技术融资对农业绿色发展的空间溢出影响；其次，确定更多的中介变量并将其纳入研究框架，以更全面地证明科学和技术财务影响农业绿色发展的机制；第三，将市政级别的数据用于相关分析，以解决依赖省级数据的研究中的详细信息。
基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。