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图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
Microplotter®原始
Microplotter®技术的核心是一种使用受控的超声处理以非接触方式沉积流体的分配器。这项获得专利的技术可以生产出在宽至20 µm宽的表面上形成特征的Picoliter液滴。与自动表面高度校准结合使用时，可以实现沉积特征直径的可变性系数，达到10％。可以使用多种流体，包括水溶液和许多基于有机溶剂的混合物。其他分配器遇到的流体，例如石墨烯或碳纳米管悬浮液，或粘度高达450 cp的液体，可以轻松沉积。超声抽水作用也是一种有效的清洁机制，用于依次快速沉积许多解决方案。
H2OMLGRAPH分数史 - 产生得分历史记录 +
情节选项BSline图最佳分数参考线BSlineOpts（行选项）会影响最佳分数参考线线路线群（线选项）影响所有培训，验证和交叉验证曲线的演绎trainlineOpts（线路选项）（线选项）影响培训曲线的训练曲线（线路选项）影响CREDITION cORTIEN cORTINTION cORTIENT cORITION cORITION cORITION cORTINITION cORVINITION CERVINITION CERVINE cUROPTERVERINITION CERVINE cUREOP（线条（线条）（线条（交叉验证曲线cVlineOpts（行选项）影响交叉验证曲线NOCVTRAINSD的演绎，并未绘制用于训练交叉验证曲线CVTRAINSDOPTS（区域选项）的标准偏差频段（区域选项）会影响标准偏差范围内的标准偏差范围训练的范围差异范围差异。 CVSDOPT（区域选项）会影响跨验证曲线的标准偏差频段的演绎twOWay选项，除了（在）
使用双方描述和绘制R
5计算指数9 5.1网络级索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 5.2组级指数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.3链接级索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.4物种级（=节点级）指数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 5.5选择哪个索引？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 5.5.1一个索引，许多价值观：一个警示性的故事，由中间弄得14 5.5.2索引冗余：不同的索引能说出同一件事吗？。。。。。。。。15 5.5.3关于同一主题的变体：我应该选择一组类似的索引的哪个索引？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
dds-e-sim：基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储中易用错误的序列
摘要。单倍型组装是重建在母体和父亲遗传的染色体拷贝上等位基因组合的问题。单个单倍型对于我们对不同变体组合如何影响表型的理解至关重要。在这项工作中，我们专注于单个二倍体基因组的基于读取的单倍型组件，该组件直接从变体基因座的读取对齐中重建了两种单倍型。我们介绍了Ralphi，这是一种新颖的深入强化学习框架单倍型组装的框架，该框架将深度学习的代表力与强化学习的代表力整合在一起，以准确地将片段读取其各自的单倍型集。为了为增强学习设定奖励目标，我们的方法将问题的经典减少到片段图上的最大片段切割公式中，其中节点与读取和边缘权重相对应捕获共享变体站点上读取的冲突或一致。我们在1000个基因组项目中衍生自基因组的片段图拓扑数据集上训练了Ralphi。我们表明，在标准人类基因组基准中，在短和长的范围内，Ralphi始终以在明显和长的覆盖范围下以相当或更长的单倍型块长度在最新的读取状态下达到较低的错误率。Ralphi可从https://github.com/popiclab/ralphi获得。
使用移植后移植术后移植后同种异体干细胞移植合并症指数的影响
摘要背景：已经开发了三种不同的评分系统来评估同种异性造血干细胞移植（Allo-HSCT）的移植前合并症：造血细胞移植特异性合并症指数，合并症/年龄指数，增强的合并/年龄段。All were devised to predict overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) survivals and non-relapse mortality (NRM) in patients receiving HLA-matched Allo-HSCT, but their performance has scarcely been studied in the haploidentical Allo-HSCT setting with post-transplant cyclophosphamide, a procedure in con- stant expansion worldwide.方法：为了解决这个问题，在四个不同中心的223名接受单倍同化Allo-HSCT治疗的患者中检查了它们对生存和NRM的影响。
单倍型解析基因组组装和 VitExpress 的实现，VitExpress 是一个用于葡萄的开放式交互式转录组平台
与大多数作物不同，由于葡萄的杂合性，传统育种对葡萄的益处甚微。令人惊讶的是，我们今天看到的主要栽培葡萄品种与几个世纪前一样；它们缺乏适应不断变化的环境的特性。然而，气候变化和对环境的担忧要求葡萄栽培进行重大变革，需要过渡到基于知识的概念和先进的基因组学工具。我们在此报告了两种葡萄品种的单倍型解析基因组组装的生成以及 VitExpress 的建立，VitExpress 是一个开放的交互式转录组学平台，提供基因组浏览器和集成的网络工具，用于表达分析和基因相关性研究。这些社区资源和工具预计将促进葡萄研究的几个领域的进步。
使用长读测序对扩增的亨廷顿基因进行单倍型 SNP 等位基因特异性基因编辑
亨廷顿舞蹈症 (HD) 是一种常染色体显性神经退行性疾病，由亨廷顿蛋白 ( HTT ) 外显子 1 的 CAG 三核苷酸重复扩增引起。目前，HD 尚无治愈方法，HD 患者的临床治疗侧重于症状管理。之前，我们展示了使用 CRISPR-Cas9 通过靶向附近 ( < 10 kb) 的 SNP（在外显子 1 附近产生或消除原间隔区相邻基序 (PAM)）来特异性删除扩增的 HTT 等位基因 ( mHTT )。在这里，我们使用 Oxford Nanopore 平台上的多重靶向长读测序方法，全面分析了 983 名 HD 个体中 HTT 外显子 1 两侧 10.4 kb 基因组区域内的所有潜在 PAM 位点。我们开发了计算工具（NanoBinner 和 NanoRepeat）来对数据进行解复用、检测重复并对扩增或野生型 HTT 等位基因上的读数进行分阶段。通过此分析，我们发现 30% 具有欧洲血统的 HD 患者共有一个 SNP，这被证实是人类 HD 细胞系中 mHTT 等位基因特异性删除的有力候选者。此外，多达 57% 的 HD 患者可能通过组合 SNP 靶向成为等位基因特异性编辑的候选者。总之，我们提供了受 HD 影响的个体中 HTT 外显子 1 周围区域的单倍型图。我们的工作流程可应用于其他重复扩增疾病，以促进用于等位基因特异性基因编辑的指导 RNA 的设计。
图 S1。OS 的森林图。这些森林图显示了不同治疗比较中 OS 的汇总风险比和 95% 可信区间。（A）
图 S5. ≥3 级 TRAE 的森林图。这些森林图显示了不同治疗比较中 ≥3 级 TRAE 发生的优势比和 95% CI。（A）PD-1/PD-L1 抑制剂与化疗的结果。（B）PD-1/PD-L1 抑制剂与安慰剂的结果。（C）PD-1/PD-L1 抑制剂联合化疗与单独化疗的结果。TRAE，治疗相关不良事件；CI，置信区间；PD-1，程序性细胞死亡-1；PD-L1，程序性死亡配体 1。
单倍型分辨的端粒至居粒基因组组装雄性二下品种提供了有关性别确定机制的见解
结果：单倍型包括Y染色体（Dalachr6a），该染色体表现出早期的异态，其特征在于与X染色体相比略有尺寸减小和丝粒转移。比较基因组分析显示，二下的性染色体更新。性别确定区域（SDR）被完善至〜7.6 MB，占性染色体的约44％。该区域对应于富含男性特异性变异和性别特异性基因的上心反转。在SDR中注释的455个基因中，有88个被确定为具有性偏见表达的性别联系的候选者，许多人参与花器官的发育。值得注意的是，Y编码的COI1基因被确定为茉莉酸（JA）信号的潜在调节剂。雄花表现出JA-IE浓度是雌花的三倍，基因表达分析涉及性表型测定中的JA生物合成和信号传导途径。