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使用爬行动物的植物合成基因组学制定金编织组件
0009-0000-3805-9735 https://orcid.org/0009-0000-3805-9735，vipet103@uni-duesseldorf.de https://orcid.org/orcid.org/0009-0009-0009-0009-0009-8999999999999999999999-DEARELD https://orcid.org/0009-0006-6743-0904，tobias.finkenrath@hhu.de.de https://orcid.org/0009-0009-50007-5319-563X https://orcid.org/0000-0002-3523-2907，matias.zurbriggen@uni-duesseldorf.de https://orcid.org/000000-0000-0000-0000-7975-5013，urquizag@hhu.de artifortions：1）德国杜塞尔多夫2）德国植物科学卓越群体 *相应的作者关键词：植物合成基因组学，生物设计自动化，植物学，植物托布里克，金门，随机DNA。
BCA 的课程安排和教学大纲（仅两个学期）...
理事会根据 7996 年坎努尔大学法第 3 章第 77（7）节授予的学术委员会的权力，批准了 BCA 计划 (FYUGP) 的修改计划和教学大纲（仅限 3 个学期），并批准从 2024 年起在附属学院实施相同的计划和教学大纲。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
纳米管的持续增长 - 逐个组装-DNA- ...
人工生物分子纳米管是一种有前途的方法，可以建立模仿细胞细胞骨架能力生长和自我组织动态的材料。核酸纳米技术已经证明了各种自组装纳米管具有与实际细胞骨架成分的可编程，可靠的特征和形态学相似性。他们的产量通常需要热退火，这不仅与生理条件不相容，而且还阻碍了持续生长和动态自组织的可能性。在这里，我们报告了DNA纳米管，这些纳米管从恒定的室温下的五个短DNA链的简单混合物中进行自组装，并且在延长时间内可持续生长的能力显着。The assembly, done in a monovalent salt buffer (here, 100 mM NaCl), ensures that the nanoscale features of the nanotubes are preserved under these isothermal conditions, enabling continuous growth up to 20 days and the formation of individual nanotubes with near flawless arrangement, a diameter of 22 ± 4 nm, and length of several tens of micrometers.我们证明了单价阳离子以实现此类特性的关键作用。我们最终将链封装在微型隔室中，例如油中的微粒和巨型Unilamellar囊泡，它们用作简单的细胞模型。值得注意的是，纳米管不仅在这些条件下等温管生长，而且还会自组织为动态的高阶结构，例如环和动态网络，表明可以从持续生长和限制的结合中出现类似细胞骨架的特性。我们的研究提出了一种工程生物分子支架和材料的方法，以表现出持续的动态和栩栩如生的特性。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
定价与报销
英国拥有庞大而复杂的医疗保健系统，国家医疗服务体系 (NHS) 为患者开出的绝大多数药品提供资金。该系统的复杂性意味着，NHS 药品报销没有单一途径，也没有通用报销清单。NHS 是否以及如何资助某种产品，通常取决于 NHS 使用它的环境。然而，英国国家健康和护理卓越研究所 (NICE) 的指导在确定 NHS 是否支持使用某种产品方面发挥着重要作用。英国对品牌药品实行价格控制政策，但一般来说，仿制药的价格由市场力量决定。NHS 药品支出持续增加，尽管增长率因产品类型而异。造成这种情况的原因包括人口增长和老龄化、特殊需求，以及更昂贵的高科技和罕见疾病药物进入英国。尽管政府增加了对 NHS 的资助，特别是为应对 COVID-19，但药品预算仍然面临巨大的下行压力。鉴于此，NHS 和其他州政府机构直接或间接地参与药品定价和政策的趋势明显。因此，定价和报销的格局越来越复杂。与 NHS 的商业谈判和采购计划通常会对产品的实际售价产生重大影响。
低能α粒子和质子在半导体中产生电荷的TCAD模拟统一模型
对离子在半导体中产生的电离径迹的产生和传输进行 TCAD 模拟与可靠性以及辐射探测器的设计息息相关。具体而言，可靠性应用侧重于模拟在测试半导体元件是否易受软错误（逻辑器件、存储器，例如 [1] ）和单粒子烧毁（功率器件，例如 [2] ）影响时发生的瞬态现象。主要的 TCAD 工具已经包含模型和程序（例如 [3] ），但它们存在一些实际限制，例如仅限于单一类型的离子、有效能量范围的限制以及仅适用于硅的校准。此外，现有模型在数值上比较僵化，不易针对其他类型的离子、半导体和能量范围进行校准。本文提出了一个基于物理导向的 Crystal-Ball 函数 [4] 的半导体中低能离子沉积电荷的统一模型。特别关注能量范围分别为 0 – 10 MeV 和 0 – 160 MeV 的 α 粒子和质子。与常用模型相比，这种选择具有几个优势。特别是，α 粒子和质子使用相同的建模函数。此外，与现有解决方案相比，所提出的模型使用的校准参数更少，数值条件良好，并且其校准参数更透明，因为它们与可测量的物理量相关。最后，所提出的模型可以轻松扩展到不同的半导体和离子类型。