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摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
基因预测和功能注释简介
GTGAAGGGCAATCAGCTGTTGCCCGTCTCACTGGTGAAAAGAAAAAC CACCCTGGCGCCCAATACGCAAACCGCCTCTCCCCGCGCGTTGGCC GATTCATTAATGCAGCTGGCACGACAGGTTTCCCGACTGGAAAGCGG gcagtgagcgcaaCgCaAttaatgtGagtCactcactCattaggCa ccccaggctttaCactttatTattatGcttcggttcggtcgtcgtgtgtgtgtgtgtggaattggagcggcggcggcggcggcggcggcggataactaacttcacacacacaggaaacagcatatgaccatgactgattgattgattgatta CGGATTCACTGGCCGTCGTTTACAACGTCGTCGTGACTGGGAAAACCCT GGCGTTACCCAACTTAATCGCCCTTGCAGCAGCAGCACATCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCGCCGCGCGCGTGGCGCGTAATAGCCGAGCGCGCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCTTTCCCCCAGAG ttgcgcagcctgaAtggcgaAtggcgctttgcctggtttcggcaC cagaagcggtgcgcgcgcgcgcggaaagctggctggcgtggcgcgatgcgcgcgcgatcttcctggc cgatactgcgtcgtcgtcgtcgtcccctccctccctcatcaaactgggcagcagcagcagcacggcacggcacggcacggttacgatttacgatgttacgatgttacgatg. CGCCCATCCACAACGTGACCTATCCCATCGGTCAGCCGCG TTTGTCCCACGGAGAATCCGACGGGACGGGTTGTTACTCGCTCACATTTAAT GTTGATGATGAAAGAAGAGCTGECTGGTGCTACACAGGAGGCAGGCCAGACGCAACGCGAACGATTTTGATGA TGGCGTTAACTCGGCGTTTCATCTGTGGTGCAACGGGCGCTGGGTC GGTTACGGCCAGGACAGTCGTTTGCCGTCTGAATTTGACCTGAGCG CATTTTTACGCGCCGGAGAAAACCGCCTCGCGGTGATGGTGCTGCG ctggagtgacggcagttattctggaagatcaggatatgtggcggatg agcggcattttctcgtgtgacgtctcg……………………………………………………………………………………………………。
tagada：使用RNA-Seq数据改善基因组注释的可扩展管道
显着性阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 S3标记转录本，基因编码和新颖性分类。。。。。。。。。。。。。。。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。 输入和输出注释均为每个注释，管道名称以及所处理的转录组数据。 ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的，并从ENA检索（配件ERZ15610616和ERZ15610622）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。输入和输出注释均为每个注释，管道名称以及所处理的转录组数据。ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的，并从ENA检索（配件ERZ15610616和ERZ15610622）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 S5雷尼斯鸡肉图集基因的来源每个基因生物型。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 s6 tau值的eNembl注释基因的分布。。。。。。。。。。。。。。8
使用 CRISPR/Cas9 对无融合生殖四倍体草皮和牧草（Paspalum notatum Flügge ́）进行多等位基因编辑
多倍体在禾本科植物中很常见，对传统育种提出了挑战。基因组编辑技术绕过了杂交和自交，能够在一代中对多个基因拷贝进行有针对性的修改，同时保持许多多倍体基因组的杂合背景。巴哈草（Paspalum notatum Flügge ́；2 n =4 x =40）是一种无融合生殖的四倍体 C4 物种，在美国东南部广泛种植，作为肉牛生产和公用事业草坪的饲料。叶绿素生物合成基因镁螯合酶（MgCh）被选为在四倍体巴哈草中建立基因组编辑的快速读出目标。含有 sgRNA、Cas9 和 npt II 的载体通过基因枪法递送到愈伤组织培养物中。通过基于 PCR 的检测和 DNA 测序对编辑植物进行了表征，并观察到高达 99% 的 Illumina 读数的诱变频率。野生型 (WT) 巴哈草的测序显示，MgCh 的序列变异水平很高，这可能是因为存在至少两个拷贝，可能包含八种不同的等位基因，包括假基因。MgCh 突变体表现出明显的叶绿素消耗，叶片绿度降低了 82%。两种品系显示出随时间推移的编辑进展，这与体细胞编辑有关。获得了嵌合 MgCh 编辑事件的无融合生殖后代，并允许在一系列叶绿素消耗表型中识别出统一编辑的后代植物。高度编辑的突变体的 Sanger 测序显示 WT 等位基因的频率升高，可能是由于频繁的同源定向修复 (HDR)。据我们所知，这些实验是首次报道将基因组编辑应用于多年生暖季草皮或牧草。该技术将加速巴哈草品种的开发。
注释的夏季研究计划和实习清单2025
Vélez决定浏览NSF网站上的REU网站列表，以寻找不寻常的计划，即有才华的第一年或第二年学生可以申请的计划。最初，注释列表针对UA学生。在一次国家数学会议之一中，弗兰克·摩根（Frank Morgan）要求韦尔斯（Vélez）进行更广泛的传播。实现这一目标意味着提供带注释的列表更多内容和有关实习的更多信息。我们希望此列表被证明对数学社区有用。
小提琴疫苗知识库中病毒疫苗的系统收集，注释和模式分析
结果：对95种病毒物种（包括72种RNA病毒物种和23种DNA病毒物种）共收集了2,847种病毒疫苗，手动注释并存储在小提琴疫苗数据库中。这些病毒疫苗使用了542疫苗抗原。分类学分析发现病毒疫苗涵盖的各种DNA和RNA病毒。这些疫苗针对不同的人，动物疫苗和HPV疫苗，以不同的病毒生命周期阶段（例如，病毒进入，组装，出口和免疫逃避）为目标。疫苗抗原蛋白也显示在病毒（例如HRSV疫苗）的不同病毒素位置。结构性和非结构性病毒蛋白已用于病毒疫苗的发育。根据Vaxign-ML计算，保护性疫苗抗原的蛋白质得分> 85％，该计算衡量了预测疫苗使用的适用性。虽然预测的粘合剂仍然具有保护性抗原的明显更高的机会，但只有21.42％的保护性病毒疫苗抗原被预测为粘附素。此外，我们的基因本体论（GO）富集分析使用定制的Fisher的精确测试确定了许多富集的模式，例如病毒进入宿主细胞，DNA/RNA/ATP/ION结合，并抑制宿主1类Interferon介导的信号介导的信号传导途径。病毒疫苗及其相关的实体和关系在疫苗本体论（VO）中是本体论建模和代表的。开发了小提琴Web界面，以支持病毒疫苗的用户友好查询。
注释引导：一种自我增强方法的视觉预训练
尽管在野外有大量未标记的图像，但在原始图像数据上进行了可扩展的视觉预训练仍然是一个挑战。像素重建之类的通用配方努力为有效捕获详细的语义而努力，而在增强图像视图之间保持一致性的方法优化依赖于未经保育数据（如Web Crawls或视频框架）中不存在的归纳偏见。我们如何从广泛的未标记的IMEAL数据集中更有效地学习？我们研究注释引导程序，这种方法学会了将图像关联到示意注释，并使用未标记的数据来引导模型的理解，通过对图像附近农作物的语义进行预测。关键的优势在于它具有规格（哪些语义概念很有趣？）从预测中（这些概念发生在自然图像数据中？）。我们表明，注释引导使我们能够通过策划的未标记数据集或弱监督的数据集指导预训练，同时通过自举损失从所有未经切割的图像数据中学习。我们的实验证明了对野外未标记图像的预先培训的改进，包括视频数据，例如epickitchens，Coco等场景数据以及CC12M（例如CC12M）。
Grannot，一种通过Pangenome图的有效且可靠的注释转移的工具
基因组序列的可用性的增加，突显了我们单个参考基因组以表示物种内部多样性的局限性。pangenomes，涵盖了来自多个基因组的基因组信息，因此对二种情况的多样性进行了更稳定的代表。然而，图形形式的pangenomes通常缺乏注释信息，这限制了其对正向分析的效用。我们在这里介绍Grannot，该工具是通过将现有注释从源基因组投射到图表，然后随后转移到其他嵌入式基因组的工具，该工具专为使用此类图的效率和可靠的注释传输。Grannot针对的是大米，Human和E. coli的Pangenome图和线性基因组的最新工具进行了基准测试。结果表明，Grannot在准确性或速度方面是共识，保守和快速，超过基于对准的方法，或两者兼而有之。它提供了提供信息的输出，例如基因的存在 - 缺乏矩阵，以及源和靶基因组之间传递特征的比对，有助于研究杂物变化和进化。grannot的鲁棒性和不同物种的可复制性使其成为增强pangenome分析的宝贵工具。Grannot可在https://forge.fr/diade/dynadiv/grannot的GNU GPLV3许可下获得。
2q35乳腺癌风险基因座的功能注释暗示了影响长期增强子元素活性的结构变异
约瑟夫·巴克斯特（Joseph S. Andrulis, 9, 10 Hoda Anton-Culver, 11 Natalia N. Antonenkova, 12 Volker Arndt, 13 Kristan J. Aronson, 14 Annelie Augustinsson, 15 Heiko Becher, 16 Matthias W. Beckmann, 17 Sabine Behrens, 18 Javier Benitez, 19, 20 Marina Bermisheva, 21 Natalia V. Bogdanova, 12, 22，23 Stig E. Bojsen，24，25，26 Hermann Brenner，13，27，27，28 Sara Y. Brucker，29 Qiuyin Cai，30 Daniele Campa，18，18，31 Federico Canzian，32 Jose E. Castelao，33 Tsun L. Chan，33 Tsun L. Chan，34，35 Jenny Chand Chan，36 J. Chan J. Chan，J。 Chenevix-Trench，37 Ji-Yeob Choi，38，39，40 Christine L. Clarke，41 NBCS合作者，42，43，44，44，45，46，46，47，47，48，48，50，50，50，51，51，51，51，51，52 Sarah Colonna，53 Don M. Conroy，4 Fergus J. Conroy，4 Fergus J. Couch，54 simne cross，55 s. cocoun cross，55 corm s。玛丽·戴利（Mary B.