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公众支持扩展DNA数据库：授权警察权力以及韩国警察合法性的规范和工具模型
摘要尽管世界各国广泛采用和扩展了DNA数据库，但很少有研究研究了促进公众支持或反对其扩张的因素。利用警察合法性的规范和工具模型，探讨了在韩国大约1,000名成年人的全国样本中，有助于扩大DNA数据库的公共支持的机制。使用结构方程建模，我们检查了公民对程序正义，警察有效性和警察合法性对公民支持扩大DNA数据库的支持的直接和间接影响，这是一种警察授权的形式。我们的结果表明，对警察的信任是公民支持扩展DNA数据库的关键先例。公民对程序正义和警察有效性的看法间接增加了公众对通过增加对警察的信任来扩大DNA数据库的公众支持，但两者都没有直接影响。值得注意的是，程序正义比警察对扩大DNA技术的支持的有效性比警察的有效性更大。我们的研究强调了执法机构在公众眼中建立信任和合法性的努力的重要性，以增强对扩展DNA数据库的支持。这可以通过以程序公平的方式对待公民来实现，并有效地解决犯罪，并更加重视前者。
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比，探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距，从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
识别3D组织模型中老化成纤维细胞激活的调节剂
该版本的版权持有人于2025年2月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.10.636275 doi：Biorxiv Preprint
窗户和吊扇乘员行为模型与建筑能量模型的耦合方法，热带案例研究
摘要在这项工作中，我们提出了一种方法，将在上一篇论文中与Python开发的行为模型与动态热模拟软件Energation Plus（研究和设计中使用的高级代码）一起开发的行为模型。提出的耦合方法应用于聚会岛的潮湿热带气候中的办公楼的热模型，并通过测量的温度和相对湿度数据进行校准和验证。然后，将此产生的耦合模型与典型的设计办公室能量模型进行了比较，该模型基于典型的确定性场景。比较着重于所使用的吊扇的功率水平，开放使用水平和计算时间。通过与新行为模型耦合获得的结果比在常规确定性方案中更好，在设计阶段提供了对用户行动的更忠实地复制。
从量子或经典数据学习量子模型
摘要。在本文中，我们讨论了如何在量子系统中表示经典数据分布的问题。所提出的方法是学习量子汉密尔顿量，使其基态近似于给定的经典分布。我们回顾了关于量子玻尔兹曼机 (QBM) [1, 2] 的先前工作，以及如何使用它从量子统计数据中推断量子汉密尔顿量。然后，我们展示了所提出的量子学习形式如何应用于纯经典数据分析。将数据表示为秩一密度矩阵除了经典统计数据外，还引入了经典数据的量子统计数据。我们表明，量子学习产生的结果比经典最大似然方法准确得多，无论是对于无监督学习还是分类。数据密度矩阵和 QBM 解显示纠缠，由量子互信息 I 量化。数据中的经典互信息 I c ≤ I/ 2 = C ，通过选择合适的正交测量基获得 C 最大经典相关性。我们认为剩余的互信息 Q = I/ 2 是通过非正交测量获得的，这可能违反贝尔不等式。过剩的互信息 I − I c 可能用于提高机器学习或其他统计方法的量子实现的性能。
关于秀丽隐杆线虫中单细胞模型的天然可塑性 - >的起源和概念框架的起源和概念框架
朱利安·兰伯特（Julien Lambert），卡拉·莱特 - 费尔南德斯（Carla Lloret-Fernández），露西·拉普兰（Lucie Laplane），理查德·普尔（Richard Poole），索菲·贾里亚特（Sophie Jarriault）。关于秀丽隐杆线虫中单细胞模型的天然可塑性的起源和概念框架的起源和概念框架。线虫发展与疾病模型，144，Elsevier，第111-159、2021页，当前发育生物学的主题，978-0-0-12-816177-7。10.1016/bs.ctdb.2021.03.004。hal-03450893
鉴定合适的QPCR参考基因，用于在Duchenne肌肉营养不良的BL10-MDX和D2-MDX小鼠模型中归一化基因表达
Duchenne肌肉营养不良（DMD）是一种X连锁疾病，是由DMD基因突变引起的，导致逐渐浪费肌肉和无力。目前无法治愈DMD。BL10-MDX小鼠是临床前DMD研究中最常用的模型，但与DMD患者相比，它表现出温和的疾病表型，从而限制了研究的可转换性。较新的D2-MDX小鼠在很小的时候就具有更严重的表型，并且可以更好地概括人类疾病。将这些小鼠模型与定量RT-PCR，稳定且可靠的参考基因进行比较是必不可少的。We aimed to evaluate the stability and reliability of a panel of nine candidate reference genes ( Actb, Ap3d1, Gapdh, Hmbs, Htatsf1, Pak1ip1, Rpl13a, Sdha and Zfp91 ) in the gastrocnemius, diaphragm and heart of mice from both strains and their corresponding wild types aged 4 to 52 weeks.使用Genorm，最佳门将，三角肌和Normfinder分析数据。我们发现HTATSF1，PAK1IP1和ZFP91是合适的参考基因，用于在营养不良和健康小鼠中基因表达的标准化，无论组织类型或年龄如何。在我们的手中，ACTB，GAPDH和RPL13A不适合作为参考基因，表现出组织，年龄或疾病特定的表达变化。这项研究强调了选择合适的参考基因的重要性，因为它们的稳定性在特定的实验设置之间可能有所不同。
管理多种商业模式：相互依赖的作用
在过去的二十年里，商业模式和商业模式创新的概念在学术界和实践导向的文献中都引起了广泛关注（Amit 和 Zott 2021 ；Gassmann 等人 2018 、2020 ；Massa 等人 2017 ；Wirtz 2020 ；Wirtz 等人 2016 ；Zott 等人 2011 ）。该文献中的一个关键问题是同一家公司管理同一行业中的多种相互依赖的商业模式（例如 Aversa 等人 2015 、2017；Bosbach 等人 2020；Christensen 和 Raynor 2003；Markides 和 Oyon 2010；Snihur 和 Tarziján 2018；Sohl 和 Vroom 2014、2017；Sohl 等人 2020；Velu 和 Stiles 2013）。一种独立运作时可能表现良好的商业模式，一旦与同一组织中的另一个商业模式放在一起，可能会显示出不同的绩效结果（例如 Casadesus-Masanell 和 Ricart 2011）。20 世纪 90 年代初美国大陆航空的案例就是一个很好的例子。 1993 年，为了模仿西南航空成功的商业模式，大陆航空采用了“大陆精简版”商业模式，作为其原有全方位服务商业模式的补充。这种简洁、低成本的航空商业模式本身被证明是非常成功的，但是当与大陆航空的全方位服务商业模式结合使用时，却变成了一场灾难。大陆航空在运营两年并累计亏损 1.4 亿美元后放弃了大陆精简版（参见 Porter 1996 ）。另一方面，至少在新冠危机之前，智利的 LAN 航空（最近与巴西的 TAM 航空合并后更名为 LATAM）和德国的汉莎航空似乎都相当成功地运营着多种商业模式（Snihur 和 Tarziján 2018 ）。哪些偶然因素可以解释如此不同的绩效结果？文献中提出的一个可能的答案是商业模式之间相互依赖的性质——它们是否以及在多大程度上是替代（冲突）或互补（协同）。这些相互依赖的性质反过来又将决定在同一组织屋檐下运营多种商业模式是否会引起诸如公司形象和声誉不一致等权衡，或产生协同效应，从而使公司能够创造更多价值（例如 Christensen 和 Raynor 2003 ；Markides 和 Oyon 2010 ；Porter 1980 、1996 ）。一旦确定了这些相互依赖性，挑战就是确定一个组织结构来处理由这些相互依赖性引起的复杂性——将冲突保持在最低限度并有助于利用协同效应。根据现存的学术文献（例如，Christensen 和 Raynor 2003；Gilbert 2003；Gulati 和 Garino 2000；Khanagha 等。2013；Markides 和 Charitou 2004）——并且超越了 Snihur 和 Tarziján（2018）使用的经典集中化/分散化区分——我们可以确定企业可以用来管理多个相互依赖的商业模式的四种主要组织方法。它们是：组织整合，即将不同的商业模式保留在同一组织内；组织分离，即将不同的商业模式保留在不同的单位；分阶段整合（先分离，稍后重新整合）；分阶段分离（在同一组织中启动它们，稍后分离）。最后两种选择特别有趣，因为它们引入了时间维度，允许学习和稍后调整决策
CCS 商业模式概述
由于其应用规模，碳捕获和储存 (CCS) 被视为减少二氧化碳排放、实现全球气候目标 1 的关键技术。具体而言，CCS 可以减少现有资产（如天然气加工厂、发电厂、化工厂）的排放，从而降低碳约束世界中搁浅资产的风险；减少难以减排行业（如水泥和钢铁）的排放，这些行业的脱碳技术有限且尚未扩大规模；实现低碳氢的生产，这是脱碳的关键支柱；并且能够从大气中去除二氧化碳，这是通过直接空气碳捕获和储存 (DACCS) 和生物能源与碳捕获和储存 (BECCS) 2 等技术实现全球气候目标所必需的。