精神疾病和症状与疼痛感知和29敏感性的差异有关。这些差异可能在治疗脊柱退行性30疾病(SDD)和慢性低下痛疼痛(CLBP)方面具有重要意义。利用来自英国生物银行(UKB)31的数据和我们所有人的研究计划(AOU),我们研究了与精神病32疾病联系起来的影响(酒精使用障碍,焦虑症,注意力缺陷多动障碍,躁郁症,躁郁症,33大麻大麻症,33大麻症障碍,抑郁症,抑郁症,抑郁症,抑郁症,抑郁症,抑郁症,后压力障碍,术后疾病障碍,以及34 schizophren和34 schizophren和34 schiz s s sd sdd and clb and clb and clb and cld and cld and cld。我们应用了多基因回归模型,多基因风险35评分(PRS)和一个样本的孟德尔随机分组(MR)来三角剖分观察到的关联的效果36。我们还进行了基因本体论和药物替代的37个分析,以剖析精神疾病,SDD和CLBP之间共享的生物学。比较38个仅受SDD影响的人(UKB n = 37,745,AOU n = 3,477),仅受CLBP 39影响的人(UKB n = 15,496,AOU N = 23,325),受到了这两种情况的影响(UKB n = 11,463,AOU 40 N = 13,451) n = 117,162),观察性和遗传学41个知情分析强调,三个病例组的最强作用是酒精使用障碍,焦虑,抑郁和创伤后应激障碍的42个。43此外,精神分裂症及其PR似乎与CLBP,44 SDD及其合并症有反比关系。单样本MR强调了将45种疾病内化的潜在直接作用对SDD尤其强大的结果。52我们的药物-46重新利用分析确定组蛋白脱乙酰基酶抑制剂是靶向分子途径47在精神疾病,SDD和CLBP中共享的47。总而言之,这些发现支持48精神疾病,SDD和CLBP之间的合并症是由于直接49效应的贡献以及将这些健康结果联系起来的共享生物学的贡献。这些多效机制50和社会文化因素在塑造整个心理病理学谱系中观察到的SDD-CLBP合并症51模式中起着关键作用。
该研究团队使用扫描隧道显微镜(STM)在NBSE 2中捕获了CDW的高分辨率图像,该扫描隧道显微镜(STM)能够以原子级分辨率对结晶表面进行成像。随后,团队成功地清楚地对以星形和三叶草形CDW结构为特征的域的分布模式通过数值确定相对于观察到的原子晶格的位移而进行了。
对称的正定定义(SPD)矩阵渗透到许多科学学科,包括机器学习,优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状,SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means,现在是某些应用中的金标准,例如脑部计算机界面(BCI)。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中,或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时,阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵,从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性,并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估,这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线,证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明,所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字:SPD矩阵,平均值,缺少数据,数据插补。
摘要引言改善了对糖尿病前主体的概况的了解及其发展2型糖尿病(T2DM)的风险将增强次要预防。主要目的是描述与在初级保健中诊断为糖尿病的受试者中与入射T2DM相关的因素。方法和分析该研究基于Reunion Island,这是一个法国海外地区,经历了T2DM的疾病负担特别高。这是一项在初级保健中进行的观察性的,非随机的前瞻性队列研究,在该研究中,私人全科医生(GP)研究人员招募了与糖尿病前期糖尿病的参与者,无论其最初的咨询动机如何。前糖尿病是由WHO标准(即1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖在1.40 g/L和1.40 g/L和1.99 g/l之间的摄入后2小时,禁食等离子体葡萄糖在1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖之间。该设计基于GP的年度随访(根据法国国家卫生当局的建议),收集了临床和实验室数据以及通过电话在三个时间点上回答的特定生活方式调查表:包含在内,以及2年和5年的随访访问。随访临床和实验室数据,并且在纳入后2年和5年将获得研究特定于研究的实验室收集(血清,DNA和尿液)。主要结果是过渡到T2DM。伦理和传播该协议已得到圣维蒂安研究伦理委员会的批准(CPP Saint Etienne参考编号:2019-03)。入学开始于2019年8月。至少在同行评审的医学期刊上发表的三篇论文,一份口头交流以及与当地人群和医疗保健政策制定者进行大规模沟通中将传播结果。试用注册号NCT04463160和ID-RCB 2018-A03106-49。
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的:(i)模拟隐藏的,可能是混乱的,动态的,并且(ii)预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤,在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成,并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的,证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能,最多两次Lyapunov时,检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示:预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低,但如果观察到少于模型域的一半,则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明,鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
fi g u r e 1五个占用模型。with:휓占用概率; (a)bp p检测概率; y是在会话s期间在现场I中观察到的检测/未检测; (b)COP휆检测率;会议的持续时间; n是会议s期间网站I的检测数量; (c)pp휆检测率; n i网站I中的检测数量;在网站I中检测到k的时间; (d)2-mmpp和(e)IPP휆1状态1的检测率; 휆2状态2的检测率; 휇12从状态1到状态2的开关率; 휇21从状态2到状态1的开关率; n i网站I中的检测数量;在网站i中检测到k的时间i。
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力,尽管由于复杂的沿海气候,其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式(LSMP):后槽,后距离,距离,前距离,前距离,沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关,在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向,昼夜变化和射流特征相应的差异,但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡,洪伯特的风速上升,在耕种后,距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中,剩余的LSMP中的风速降低,并降低。莫罗湾的平均速度响应较小,表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外,局部因素(包括土地 - 海热对比和地形)还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好,但在莫罗湾(Morro Bay)产生了巨大的偏见,尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例,并有助于改善数值天气预测模型,从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
基础状态的部分可观察性通常对控制学习(RL)提出了重大挑战。实际上,某些特权信息,例如,从模拟器中访问州的访问已在培训中得到利用,并取得了杰出的经验成功。为了了解特权信息的好处,我们在这种情况下重新访问并检查了几个简单且实际使用的范例。具体来说,我们首先正式化了专家蒸馏的经验范式(也称为教师学习),证明了其在发现近乎最佳政策时的陷阱。然后,我们确定部分可观察到的环境的条件,即确定性的滤波器条件,在该条件下,专家蒸馏实现了两个多项式的样品和计算复杂性。此外,我们研究了不对称参与者 - 批评者的另一个有用的经验范式,并专注于更具挑战性的可观察到的部分可观察到的马尔可夫决策过程。我们开发了一种具有多项式样本和准多项式计算复杂性的信念加权不对称的演员算法,其中一个关键成分是一种新的可培养的甲骨文,用于学习信念,可在不指定的模型下保留过滤器稳定性,这可能是独立的。最后,我们还可以使用特权信息来介绍部分可观察到的多代理RL(MARL)的可证明的效率。与最近的一些相关理论研究相比,我们的重点是理解实际启发的算法范式,而无需进行棘手的甲壳。我们开发了具有集中式训练 - 二级化 - 执行的算法,这是经验MARL中的流行框架,具有多项式样本和(Quasi-)多项式组成的复杂性,在上述两个范式中。
首次能够产生XERCD-DNA晶体结构和冷冻EM重建,我们已经开始回答有关组装,相互作用和调节的生物学问题。通过特定的DNA底物和/或某些蛋白质突变体的使用,我们可以迫使复合物采用不同的构象状态以获得特定的见解。结合我们对染色体隔离XER的长期分子遗传学研究,我们的新结构观点将阐明该系统如何被IMEX劫持,例如V. choleraectxφ。特别是我们希望理解为什么某些密切相关的细菌物种可能具有或可能缺乏IMEX元素。
当遵守感染控制建议是非最佳选择时,医院可能在丙型肝炎(HCV)传播中发挥重要作用。然而,很少有研究基于详细的经验数据来解散医院HCV的获取风险。在这里,我们使用了2017年对Ain Shams医院(埃及开罗)500例患者进行的一项前瞻性队列研究的数据,目的是鉴定(i)(i)医院内的高风险患者特征和(ii)传播热点。数据包括有关入院后患者HCV状态的信息,他们在病房之间的轨迹和他们所接受的侵入性程序。我们首先进行了序列分析,以识别不同的住院特征。第二,我们根据病房的患病率和程序估计了每个患者的HCV获取风险,并通过计算病房级别的风险来估算风险热点。然后,使用Beta回归模型,我们评估了与HCV获取风险相关的入学因素,并建立了根据这些因素在住院期间估计HCV感染风险的分数。最后,我们评估并比较了以病房为中心和以患者为中心的HCV控制策略。基于患者轨迹的序列分析使我们能够识别四个不同的患者轨迹。与手术部门相比,内部医学部门的HCV感染风险更大(0 188%[0 142%-0 -0 235%] vs. 0 043%,CI 95%:[0 036%-0 -0 050%]),在毛状,热带医学和强化范围内的风险热点。入学风险预测因素包括入院来源,年龄,住院理由和病史。侧重于最高危患者的干预措施最有效地降低了HCV感染风险。我们的结果可能有助于通过将增强的控制措施定位到病房级传输热点和入院后的危险患者中,以降低埃及住院期间HCV获取的风险。