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人工智能时代的艺术：通过神经网络实现日本艺术绘画风格的迁移
日本艺术历史悠久，底蕴深厚；最早定居日本列岛的人们可以追溯到公元前十世纪，当时他们使用各种媒介创作艺术作品（Mason 1993）。绳文时代是日本历史上“最早”的时代，以陶器而闻名，这种陶器不仅是日本最古老的，也是世界上最古老的。它以印在粘土上的“绳纹”图案而独树一帜（Hoang 2016）。从历史上看，日本文化和艺术深受中国人的影响，中国人引入了新的艺术技巧和风格（Kaminishi 2006）。但日本艺术与其文化影响截然不同，并发展出了自己的创新风格和主题。例如，日本人在早期历史中开发了大和绘，这种绘画既体现了中国的影响，又用本土图案取代了某些中国图案（日本物品 2021）。
反钙钛矿 Li2FeSO 中的阴离子极化定向短程有序
要全面了解杂原子材料，既需要准确描述其短程结构，也需要了解促进或抑制特定短程有序的物理原理。这种机制理解对于技术相关材料尤其有价值，在这些材料中，促进或抑制特定局部结构模式的有针对性的合成方案可能允许优化关键材料特性。虽然许多阴离子无序杂阴离子材料的结构已被很好地表征，但阳离子无序杂阳离子材料的研究较少。对于杂阴离子材料，已经提出了各种通用设计规则来解释基于电子、应变或静电效应的部分或完全阴离子有序的具体例子。1,2,15,20然而，对于杂阳离子材料，指导短程有序偏好的因素尚不清楚。23
科技大学课程目录
结构生物学 学分：3 先修课程：BIOL 102 和 CHEM 202（物理专业学生可以选择 PHYS 201 而不是 CHEM 202）什么是生命？1942 年，物理学家 Erwin Schrodinger 惊讶地发现，早期的分子生物学已经表明有序的生命系统依赖于相对较少数量的大分子。本课程研究这些大分子、蛋白质、核酸和脂质的物理特性，以及这些特性如何使这些生物大分子发挥特定的生物学作用。本课程涵盖定义蛋白质和核酸的结构、折叠和动力学的参数和常见基序，蛋白质、核酸、脂质、膜和小分子之间的相互作用，以及催化、基因表达调控、信号传导和大分子组装形成背后的结构基础。将特别强调可视化生物大分子以及处理和分析实验数据和数据库的计算工具。
CRISPR-Cas12a 在多细胞生物中的当前和未来应用
摘要 CRISPR-Cas 系统在原核生物对噬菌体和外来质粒等移动遗传元件的适应性免疫中起着关键作用。在过去十年中，Cas9 已成为一种强大而多功能的基因编辑工具。随之而来的是，新型 RNA 引导的核酸内切酶系统 CRISPR-Cas12a 因其独特的特性（例如其高特异性或靶向富含 T 基序的能力、诱导交错双链断裂和处理 RNA 阵列的能力）正在改变生物学研究。同时，为了实现作物改良、基因治疗、研究模型开发和其他目标，对多细胞生物中高效、安全的基因激活、抑制或编辑的需求日益增加。在本文中，我们回顾了 CRISPR-Cas12a 在多细胞生物中的应用，并讨论了如何克服这些复杂模型特有的挑战，例如外温物种的矢量化或温度变化。
Osmanbeyoglu实验室
•用于利用平行多词数据的统计方法将上游信号通路的失调与转录反应的改变联系起来（Osmanbeyoglu等人，基因组研究，2014年）•PAN-CANCER分析确定了突变对TF和（Phospho）蛋白质活性的影响（OSMANBEYOGLU ETICICTICATIC ENCORICTION，PSICINIC，2017），2017年。染色质），一种多任务回归框架，可预测染色质访问元件中转录因子（TF）结合基序的患者特异性基因表达谱。(Osmanbeyoglu# et al., Nature Communications , 2019 ) (#=co-corresponding authors) • CITRUS (C hromatin-informed I nference of T ranscriptional R egulators U sing S elf-attention mechanism), a partially interpretable neural network (NN) model with encoder-decoder architecture to link somatic alterations to transcriptional programs (Tao*, Ma* et al.,核酸研究，2022年）（对应作者）
分子开关控制细菌焦点粘连的组装
细胞运动普遍依赖于连接底物与细胞电机的局灶性粘附复合物（FAS）的空间调节。在细菌FAS中，冒险的滑行运动机制（AGL-GLT）在相互滑动运动蛋白（MGLA） - 瓜氨酰5'三磷酸（GTP）梯度沿细胞轴沿细胞轴沿铅杆组装。在这里，我们表明GLTJ是一种机械膜蛋白，包含胞质序列的结合MGLA-GTP和AGLZ，并募集MREB细胞骨架以启动向滞后细胞极运动。此外，MGLA-GTP结合触发相邻的GLTJ锌指域中的构象转移，从而促进了滞后极附近的MGLB募集。这提示了MGLA的GTP水解，从而导致复杂的拆卸。因此，GLTJ开关用作MGLA-GTP梯度的传感器，在空间上控制FA活性。
提高基因组技术和临床意识会加速发现与疾病相关的串联重复序列
破译非编码基因组的调节功能是现代生物学的巨大挑战。模型物种长期以来一直处于生物发现和生物医学创新的最前沿，但是我们对顺式调节逻辑的了解仍然不完整（Manolio等人。2017）。许多重要的问题 - 主要：我们应该如何以组织特异性的方式变异蝇剂以改变其活性？哪些小鼠疾病基因的调节变体功能性？我们如何预测地编辑ge-Nome来有效指导实验？回答这些问题需要解释任何基因组变体的特定效应，包括对染色质状态，组蛋白修饰和转录因子（TFS）的结合的变化。在整个基因组变异范围内应对这一挑战需要从实验研究（例如CHIP-SEQ数据）中概括以了解调控代码，从而可以预测任何基因组变体的效果。这些影响必须在特定的文本中预测，包括发育阶段，细胞和组织类型以及药物治疗。模型生物的现有方法未达到这个目标。一种常见的方法是扫描具有位置重量矩阵的高度保守的结合位点。然而，这种主题的上下文信息有限，并且未能考虑经常描绘组蛋白标记或征用访问性的多个相互作用因素（Zhou and Troyanskaya 2015; Wagih等>2018）。2015; Avsec等。2021）。相反，基于序列的深度学习模型已成功地用于人类基因组学中，以从大规模测序数据中学习这种特定于文本的顺式调节代码，而无需使用手工设计的功能。特别是，这些模型中使用的许多连续的卷积层使它们可以学习相对复杂的主题，我们认为它们之间的相互作用（Lecun等人。这种灵活性，结合了允许这些模型的效率
DNA结合与功能之间令人惊讶的连接，用于近似酵母转录因子
图1。基因组在Jaspar数据库35中列出的107个酵母转录因子（TF）的酵母转录因子结合（A）的映射（a），在蛋白质编码基因中，具有已知DNA序列基因的蛋白质编码基因中的TF结合位点的堆叠条形图描述了堆叠的条形图（绿色和黄色）。fiMO 36用于扫描结合位点，以了解阈值p <0.00025的基序（方法）。所有启动子的DNA序列（来自TSS的-400至+200 bps）均用作背景模型。（b）热图代表了178 TF与5467个启动子的二元结合事件，该启动子由无监督的K-均值聚集。黄色条代表结合和深蓝色无结合。（c）框图显示了面板1b的每个群集中在基因调节区域检测到的TF数量：cluster-I（1-40 TFS）；群集II（10-65 TFS）;集群III（32-137 TFS）。Welch t检验的结果以1C-1E显示。对此的显着性和所有后续数字均定义为-ns：> 0.05，*：0.05-0.01，**：0.01- 0.001，***：0.001-0.0001，****：p <= 0.0001。（d）显示了我们的TF结合簇（图1b）在TFIID和CR基因26中的分布。（e）框图显示了每个集群中启动子的NDR宽度。据报道，在5467个分析启动子37中，已有5237个NDR宽度。（f）基于结合事件的TF之间的相关性。群集图显示TF-TF相关性的层次聚类。先前建立的TF相互作用的示例以红色突出显示。相关值范围为-0.15至0.9。黑色突出显示的左上簇包含富含II基因的TF；黑色突出显示的中间簇包含富含簇III基因的TF。评估TF结合位点的DNA序列特异性，我们分析了
压缩人类大脑活动以研究大脑功能
大脑极其复杂，包含数十亿个神经元。神经元之间的连接促进了电信号的传播，从而产生高度组织化的活动，这些活动编码了感知、认知和行动。在过去 100 年里，从第一张脑电图到现代高场磁共振成像（MRI），在令人振奋的技术进步的推动下，神经科学家传统上一直试图以越来越详细的方式记录神经活动 [1]。在一项新的 PLOS Biology 研究中，Lee 和同事颠覆了这一传统，表明大脑活动的广泛、宏观主题可以提供有关个体及其行为的非常详细的信息 [2]。描述大脑的最佳规模或水平仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。我们应该关注单个神经元、更大的区域，还是全球网络？人们通常倾向于从能够可靠测量的最小组成单位的角度来描述大脑，但 Lee 和同事们却走了一条完全不同的道路，他们将视野拉远，关注数据中更广泛的模式。利用功能性 MRI 记录，他们确定了神经活动瞬时波动中一小群紧凑的主导模式。这些全脑主题间歇性出现，随着时间的推移不断重现，并且可以在每个人身上观察到。这种方法在概念上类似于多媒体的压缩。例如，尽管原始音乐录音或电影通常以高保真格式录制，但数据通常会通过删除对感兴趣信号（例如旋律）没有贡献的信息源（例如环境噪声）来简化。本研究采用类似的方法，从大脑成像记录中提取大量信息，只关注最相关的元素。最令人兴奋的是，该方法论方法使作者能够从数十万个数据点（MRI 中的“体素”）到仅 3 个数据点来描述每个人，从而使研究人员更容易观察到人与人之间的重要模式。在这个更简单、维度更低的空间中，作者表明，他们研究中的所有参与者都可以彼此分离。新的空间同时捕获了随时间推移而概括的两种模式