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dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surdia -Cohort的动态预测
Etienne Dantan，Maxime Pailler，StéphanieRagot，Elise Gand，Jean-Noel Trochu等。肾功能下降和2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surodia-Surdia-Colort的动态预测。糖尿病研究与临床实践，2022，194，pp.110152。10.1016/j.diabres.2022.110152。hal-03904439
通过几何深度学习提高MHC-I结合肽预测的概括性
肽与主要组织相容性复合物（MHC）分子之间的相互作用在自身免疫，病原体识别和肿瘤免疫方面是关键的。癌症免疫疗法的最新进展需求需要更准确的MHC结合肽计算预测。我们解决了与MHC结合的肽预测的普遍性挑战，从而揭示了当前基于序列的方法的局限性。我们利用几何深度学习（GDL）的基于结构的方法表明，在看不见的MHC等位基因的普遍性方面有望提高。此外，我们通过在结构（3D-SSL）上引入一种自我监督的学习方法来解决数据效率。在不暴露于任何绑定亲和力数据的情况下，我们的3D-SSL优于基于序列的方法，该方法在〜90倍的数据点上训练。最后，我们证明了基于结构的GDL方法对乙型肝炎病毒疫苗免疫肽疗法案例研究的结合数据的偏见。这项概念验证研究强调了基于结构的方法增强通用性和数据效率的潜力，对数据密集型领域（如T细胞受体特异性预测预测）具有重要意义，为增强对免疫反应的理解和操纵铺平了道路。
优化基于转录组的合成致死性预测以改善早期乳腺癌的精度肿瘤学：BC-SELECT
Optimizing transcriptome-based synthetic lethality predictions to improve precision oncology in early-stage breast cancer: BC-SELECT Yewon Kim 1 , Matthew Nagy 2 , Rebecca Pollard 1 , *Padma Sheila Rajagopal 1,3 1 Cancer and Data Science Laboratory, Center for Cancer Research, National Cancer Institute, Bethesda, MD 2 Boston Children's Hospital, Boston, MD 3 Women's恶性分支，癌症研究中心，国家癌症研究所，贝塞斯达，医学博士摘要单词计数：246个单词单词计数：3,649个单词参考文献：75参考图 /表计数：图：4表：2表：2补充图：2补充表：2补充表：3个补充表：3个通信作者：PADMA SHEILA RAJAGOPAL，MD MSC MSSC MSSC PORDICAIN 4B PRODENATIAN：10贝塞斯达，医学博士20892电子邮件：sheila.rajagopal@nih.gov电话：240-858-3169跑步标题：BC-SELECT：早期乳腺癌的治疗反应预测
新南威尔士州濒临灭绝的临时单曲霉（Euphorbiaceae）的栖息地：预测与证据相比如何？
上下文。濒临灭绝的临时草药单曲霉（Euphorbiaceae）在澳大利亚东部已知的范围内有限（〜211）记录（〜211）。在新南威尔士州（新南威尔士州），这127起事件分布在该州的一半以上，出于监管目的，这导致262种植物社区类型（PCT）被预测为Bionet威胁性生物多样性数据收集（TBDC）中该物种的合适栖息地。在新南威尔士州目前正在使用的生物多样性评估方法下，对于发生262个PCT中一个或多个的任何开发地点，都应针对单调大叶叶。目标。与TBDC相比，评估如何预测栖息地的单体大叶藻。方法。进行了所有可用的凭证收集，观察记录和澳大利亚东部文献的检查，并对新南威尔士州PCT分类进行了审查。关键结果。单调大叶状会在新南威尔士州只有15个PCT填充，但目前仅包含10个PCT列表，该物种的预测PCT列表中。现有存在数据的证据的重量清楚地表明，新南威尔士州的单调大型叶子鉴定出的10次Heath和Rocky Scrub pcts构成了所有新南威尔士州记录中的121（95％）。对昆士兰州对区域生态系统的记录的分析并未确定额外的PCT提出的植被，这些植被也可能支持新南威尔士州其他地方的物种。结论。含义。已知或预期支持单调的15个PCT的修订套件仅占该州的14,660 km 2或1.8％（如果删除低置信性PCT，则可能少于27,000 km 2或3.4％，而预测的262 pcts的27,000 km 2或3.4％。目前，如果在土地内提出了任何发展，该开发支持与单调大叶鼠有关的262个PCT中的一个或多个，则需要适当定时的目标调查以折现其存在，否则必须假定它存在。本综述强调，预测的栖息地应通过使用已知存在数据，而不是使用对可能栖息地的广泛理解，并建议对所有受威胁物种进行监管框架内预测的栖息地进行定期修订。
精神病的预后预测
Prognostic preditions in psychosis: exploring the complementary rolls or machine learning models Violet of Dee 1.2 , Seyed Mosafa Kia 1.3.4 , Caterina Fregosi 5 , Wilma E. Switch 6.7 , Anne Alkema 1 , Albert Akema 1 , Albert Batal 1 Coen of the Berg 1 , Thank you Coctic 8 , Edwin of Dellen 1.9 , Lotte G. Thirdstra 1 , Arvia S. Dominicus 1，John Enterman 10，Border 11的Frank L.，Charlotte S. Koch 1，Lisanne E.M. Koomen 1，Mary Crome 12，Michelle Lance 1，Brian E. Euntan 1，Rappard 1的Diane F.Salette 1，Mets Somber 1，Jorgen Stralman 6，Marjolein H.T.FET 13，Judith Feought 6，Engine Winsum 1，14，RenéS。Kahn 14，Wept Cahn 1.6，Hugo G. Schnack 1.15
2025 年预测 – GaN 功率半导体
GaN 在家用电器中的应用势头强劲，未来四年将快速增长，预计 2023 年至 2029 年的复合年增长率将达到 121% [17]。在洗衣机、冰箱和其他家用电器等应用中采用 GaN 的驱动力之一是需要遵守能源法规并通过主要市场的能源标签进行差异化。能源标签根据家用电器的能耗对其进行评级，是消费者购买决策的关键因素。为了获得最高评级，制造商必须在保持高性能水平的同时降低能耗。一个潜在的解决方案是提高家用电器内部的电源转换效率。GaN 技术完全有能力在这一努力中发挥关键作用。GaN 提供的效率提升非常显著 [18]。例如，在 800 W 的应用中，GaN 可以实现 2% 的效率提升 [19]，这可以帮助制造商获得令人垂涎的 A 级评级。这是通过 GaN 的更快切换能力实现的，因此，它更高效，并且因此满足了高效电机对降低损耗的性能需求。
目标活动预测可以改进 CRISPR-...
利用 Cas9 的催化失活突变体（称为 dCas9）阻断细菌基因表达的能力正迅速成为一种标准方法，用于探测基因功能、进行高通量筛选和设计细胞以达到预期目的。然而，我们仍然缺乏对决定 dCas9 靶向活性的设计规则的良好理解。利用高通量筛选数据，我们建立了一个模型，根据靶序列预测 dCas9 阻断 RNA 聚合酶的能力，并在独立生成的数据集上验证其性能。我们进一步为大肠杆菌 MG1655 EcoWG1 设计了一个新型的全基因组向导 RNA 文库，使用我们的模型选择具有高活性的向导，同时避免可能有毒或具有脱靶效应的向导。在富集培养基中生长期间使用 EcoWG1 库进行的筛选比之前发布的筛选有所改进，表明仅使用少量精心设计的指南即可获得非常好的性能。能够设计有效的小型库将有助于使 CRISPRi 筛选更容易执行且更具成本效益。我们的模型和材料可通过 crispr.pasteur.fr 和 Addgene 向社区提供。