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使用机器学习对船的唤醒可检测性
基于卫星的合成孔径雷达（SAR）采集中唤醒特征的可检测性取决于描述检测过程中当前情况的各种物理参数。SAR中的船舶唤醒签名是复杂的结构，该结构由多个唤醒组件组成，这些尾流组件的出现不同，具体取决于当前的检测情况。对这些唤醒组件的可检测性有影响的物理参数称为影响参数。尽管几十年以来就开发了自动检测唤醒的各种方法，但没有系统地分析尾流组合和影响参数之间的可检测性与影响参数之间的依赖性。在这项研究中，将机器学习应用于对所有受影响参数的所有尾流组件之间的依赖性建模。分析机器学习模型的组成，以得出有关影响参数和唤醒组件的可检测性之间物理关系的陈述。对于这种类型的应用程序，引入了可检测性的优点和衍生陈述不确定性的措施。基于SAR图像中的船舶唤醒及其可检测性的模拟和/或物理减免的文献形成对比。
在秘鲁安第斯山脉Ancash地区气候变化期间与水曲台上的作物建模
秘鲁安第斯山脉农村农民经常有不稳定的生计，并且已经经历了比最近几十年的可预测天气状况。的目的是研究一个具有不确定气候未来的地区的水文和农业弹性（关于温度和降水量），我们在这里介绍了从使用Aquacrop软件来模拟农作物生长和随之而来的收获产量，从而在秘密和秘密的山谷中产生收获的产量，包括秘密和秘书的收获产量。使用RCP2.6＆RCP8.5区域气候模型（RCMS）以0.22度的空间分辨率提出了1970 - 2099年（气候变化期间的历史与未来）（在气候变化期间的历史与未来）。我们选择了从CMIP5 GCMS动态降低的CORDEX RCM数据，而不是Chelsa统计上缩减的数据，因为Cordex RCM数据的降低尺度会产生更局部的气候平均值，这与可变的平台更加一致。cordex RCM模型数据随后被偏向于1981 - 2005年的ANCASH地区（包括Yungay and Aija）的每月chirps降水和每月ECMWF ERA-INTERIM温度极端。对于我们建模的各种农作物（玉米/玉米，土豆，干豆，藜麦，小麦），我们发现了重要的年际
在全球范围内海洋浮游生物的生态关联分布建模
海洋浮游生物群落形成了食物链底部相互作用生物的复杂网络，并在调节海洋生物地球化学周期和气候方面发挥了核心作用。但是，预测浮游生物社区会随着气候变化的响应而变化仍然具有挑战性。虽然物种分布模型是预测气候变化情景下物种生物地理变化的宝贵工具，但它们通常忽略生物相互作用的关键作用，这可以显着塑造生态过程和生态系统反应。在这里，我们引入了一个新颖的统计框架，关联分布建模（ADM），旨在建模和预测时空中的生态关联分布。应用于塔拉海洋基因组分辨的宏基因组学数据集，目前的生物地理位置摄影是临时海洋浮游生物协会的生物地理学揭示了沿纬度梯度组织的四个主要的生物地理生物群落。我们预测了这些生物群体特定社区的演变，以应对气候变化的情况，突出了对环境变化的差异反应。最后，我们探索了受影响的浮游生物社区的功能潜力，重点是碳固定，概述了其地理分布的预测演变以及对生态系统功能的影响。本文是主题问题的一部分，“相互关联的互动：通过空间和社交互动来丰富食物网研究”。
引用（APA）：Bolwig，S.，Bazbauers，G.，Klitkou，A.，Lund，P.，Blumberga，A.，Gravelsins，A。，＆Blumberga，D。审查建模能量TR
这篇评论的目的是讨论如何通过考虑社会技术和相关文献的见解来使可持续能量转移途径的能源场景的定量建模如何更现实。的主张是，一种丰富的建模方法不仅关注技术开发和部署，还集中在反馈循环，学习过程，政策和治理，行为变化，能源部门与其他经济领域之间的相互联系以及基础设施之间的相互联系。评论讨论了一系列社会技术概念，以期如何丰富高度复杂的动态系统的理解和建模，例如具有可变可再生能源的较高份额的柔性能源系统。在这种情况下，还通过描述使用计量经济学和线性编程方法的SDM和传统建模方法之间的差异来介绍系统动力学建模（SDM）用于分析能量转换的应用。通过使用因果环图提供了此类模式的概念框架。这些图说明了SDM的内源方法 - 理解和建模系统的结构，这是负责其动态行为的。SDM还可以在足够长的时间内捕获经济，政策，技术和行为因素的共同发展，这对于分析过渡途径动态是必不可少的。在这方面，审查概念了如何在SDM中与社会技术概念进行联系，以及它们与能源系统灵活性分析相关的原因。从计算的角度来看，将SDM与技术详细的能源系统优化模型相结合可能是有益的，这可能是实现可持续能源过渡的更现实，非线性定量建模的前进的道路。
癌细胞系中药物敏感性的两步多词建模，以识别驾驶机制
人类癌细胞系的药物敏感性预测模型构成了在临床前环境中识别潜在反应性因素的重要工具。整合从一系列异质数据中得出的信息至关重要，但仍然是不平凡的，因为数据结构的差异可能会阻碍拟合算法将足够的权重分配给不同的OMIC数据中包含的互补信息。为了抵消这种效果，该效果倾向于仅导致一种数据类型主导所谓的多摩斯模型，我们开发了一种新颖的工具，使用户能够在第一步中分别训练单摩尼斯模型，并在第二步中将它们集成到多摩s模型中。进行了广泛的消融研究，以促进对奇异数据类型及其组合的各自贡献的深入评估，从而有效地识别它们之间的冗余和相互依赖性。此外，单词模型的集成通过一系列不同的分类算法实现，从而可以进行性能比较。被发现与药物敏感性显着转移相关的分子事件和组织类型集可以返回，以促进对药物反应性潜在驱动因素的全面而直接的分析。我们的两步方法产生了一组实际的多媒体泛 - 批处理分类模型，这些模型对GDSC数据库中的大多数药物具有很高的预测。在具有特定作用模式的有针对性药物的背景下，其预测性能与将多词数据合并到简单的一步方法中的分类模型相比。此外，案例研究表明，它在正确识别已知的特定药物化合物的关键驱动因素以及为其他候选者提供其他药物敏感性因素方面取得了成功。
人类结肠：一个复杂的生物反应器。功能性营养链厌氧消化的概念建模
3 Université Paris XI, , France (E-mail: Beatrice.Laroche@lss.supelec.fr ) 4 INRA, UR910, Unité d'Ecologie et Physiologie du Système Digestif, Domaine de Vilvert, 78352 Jouy en Josas Cedex, France (E-mail: marion.leclerc@jouy.inra.fr ) Abstract本文介绍了人类结肠中碳水化合物厌氧消化的模型结构的描述。由于厌氧消化在消化剂和动物胃肠道中类似地发生，因此提出了这些系统之间的相似之处。该过程的水力行为，反应机制和转运现象被确定为构建数学模型的关键初步步骤。在此基础上，提出了验证模型的障碍，并提出了初步方法来评估所获得的结构的充分性，该结构的构建最小的微生物群模型。数学模型将在动物模型上进一步验证，该模型由由人类大肠子接种模型微生物联盟接种的轴突啮齿动物。这种方法对于更好地理解人类消化道，作为一个复杂的系统以及微生物群在人类健康中的作用非常有用。关键字厌氧消化建模；碳营养链；人类结肠；微生物群引言人类结肠（也称为大肠）是肠内的厌氧室。它的主要功能是通过消化纤维的降解为人体带来能量（即复杂的碳水化合物）未水解并吸收在上部消化道中（MacFarlane和Cummings，1991）。除了纤维降解的代谢方面外，宿主与细菌群落之间的相互作用刚刚开始被理解。共生微生物在人类健康中起着重要作用。例如，它们参与炎症性肠道疾病现在已经有充分的文献证明（Gill等，2006）。尽管在人类健康中起了重要作用，但肠道菌群组成和功能仍然有待阐明。胃肠道研究（GIT）微生物群的主要局限性是其微生物多样性超过数百种（Eckburg等，2005），而培养的细菌数量很少，占总微生物细胞的20％（Suau等，1999）。然而，分子方法首先通过元基因组学方法靶向16sRDNA基因和功能基因，可以更好地表征细菌多样性和未培养物种的功能（Manichanh等，2006，Gloux等，2007，2007，Gill等，Gill等，2006）。在文献中，人工系统（化学稳定）或硅方法已被用来研究系统的特定方面，例如微生物竞争（Ballyk等，2001），VFA吸收（Tyagi等，2002; Minekus等，1999）和主机之间的相互作用和相互作用。但是，这些模型都没有整合大肠的生理参数，生化过程和通量以及功能性微生物多样性。由于其生物学复杂性，对人类肠道生态系统的建模确实是一个具有挑战性的主题。这也是更好地理解碳水化合物发酵的关键步骤。此外，模型开发在理解微生物群落对消化系统在健康个体和炎症性疾病发展中的稳定性方面的影响中起着重要作用。这种模型将用于研究饮食方案对人类胃肠道菌群的影响。该模型也将是体内和体外实验设计的非常有用的工具，因为医疗领域和私人公司（药品，营养，益生菌）都需要代表“健康肠道微生物群”的生物学工具。
对氯的第一个定量约束36关于草地的干沉积速度：比较测量和建模结果
C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315
免疫疗法前急性有氧运动和化学疗法输注对转移性非小细胞肺癌患者的影响：ERICA可行性试验方案
摘要 - 电动汽车被许多人视为未来的汽车，因为它们非常有效，没有产生当地污染，是沉默的，并且可用于电网操作员的电源调节。为了能够估计电动汽车的性能，拥有适当的模型非常重要。电动汽车模型非常复杂，因为它包含许多不同的组件。每个组件需要正确建模，以防止错误的结论。每个组件的设计或额定值是一个困难的任务，因为一个组件的参数影响了另一个组件的功率水平。因此，将一个组件评为不适当的风险，这可能会使车辆不必要的昂贵或不可能。在本文中，提出了电动汽车的新设计模型。此模型基于Modelica与ModelCenter的组合。Modelica已用于模拟和模拟电动汽车，并且使用ModelCenter用于优化设计变量。该模型确保完成了与驾驶距离和加速有关的要求。
空间转录组学揭示了胚胎人动脉瓣重塑期间的新基因
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本发布的版权所有，于2023年5月9日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.05.09.539950 doi：Biorxiv Preprint