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adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
土壤中植物石中的碳固执有多重要？
抽象的背景和旨在被忽略的Ter-rimanial碳（C）池的忽略分数是与沉积在植物（Phytoliths）（所谓的植物）中的生物二氧化硅相关的。与主C池相比，此部分很小，但值得注意，因为它可能是长期的C下沉，因为植物可以保护有机C免受矿化的影响。但是，由于方法论和理论局限性，该主题都引起了争议和不清楚。范围我们旨在回顾这个主题，并特别强调：（i）与植物岩相关的C浓度范围； （ii）土壤植物植物保存和随后的有机碳矿化； （iii）植物内C隔离的全球估计值。最近的工作表明，[phytoc]可能比目前
使用高保真纳米孔测序的正hantavirus hantanense的流行病学监测和系统发育多样性，韩国共和国
1韩国大学医学院微生物学系，韩国共和国，韩国共和国2病毒疾病研究所，韩国大学医学院，韩国北部共和国，韩国共和国，3韩国研究生课程，韩国大学医学院研究生课程3加拿大伯纳比西蒙·弗雷泽大学分子生物学与生物化学系，韩国康奇大学，汉奇大学，汉奇大学，北加拿大大学，北加拿大大学，第7次预防医学单位，韩国，韩国，韩国第五，韩国第一个预防医学，韩国共和国共和国第一个预防医学部，第三次预防医学部，第三次预防医学部，第三次预防医学，韩国共和国第三次预防医学，第三次预防医院大韩民国Chuncheon，大韩民国Chuncheon，大韩民国陆军总部，大韩民国总部，大韩民国大韩民国，大韩民国的第二次预防医学部门，大韩民国，大韩民国12
TESEQ NSG 4070D RF免疫测试系统
•多标准符合预编程的灵活性可以通过可重复使用的测试配置节省时间。•频率范围涵盖4 kHz至1 GHz，支持商业和军事EMC标准。•内置功率计提供具有内部和外部功率计的精确信号强度测量。•灵活的放大器选项支持外部放大器和内部放大器升级，以进行扩展范围和功率。•通过多个监视选项，全面的EUT监视轨道实时绩效。•外部配件控制和电源功能并直接控制外部设备，简化设置。•高级脉冲调制可以实现自定义脉冲图案，以精确模拟现实世界条件。•独立操作无需外部PC即可独立操作。•遥控功能通过LAN，RS232和USB接口与自动设置集成。•有效的数据传输通过USB和ICD.Control软件简化了报告生成和数据导出。•软件集成提供了无缝的自动化和直观操作，以提高生产率。
算术自相关和二进制序列的模式分布
其中n i = | {t≤n≤2t - 1：s n，τ= i} | ，i = 0，1。与经典的自相关相比，算术自相关是伪随机序列的携带相关函数。Goresky和Klapper [3]将算术自相关扩展到互相关，并给出了具有理想算术交叉相关性的二进制序列的大家族。后来，他们将算术自相关推广到[4，5]中的非二元序列。对于更多背景，读者被转介给[6]。序列的算术相关性预计将尽可能小。在[2]中提出了legendre序列算术自相关的非平凡结合。Hofer，M´erai和Winterhof [7]证明了算术自相关性和较高订单的相关度量的关系如下：
分子基础和下游免疫后果的宿主相互作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过多重基因组编辑稳定空肠弯曲菌基因组中遗传不稳定的简单序列重复：一种描述多个相变基因的可靠方法
SYC1004 NCTC11168 Δ recA :: cat 本研究 SYC1006 NCTC11168 cj1426 :: astA Δ flaA :: kan 本研究 SYC1007 NCTC11168 cj1426 ON :: astA Δ flaA :: cat 本研究 SYC1008 NCTC11168 cj1426 OFF :: astA Δ flaA :: kan 本研究 SYC1P000K NCTC11168 Δ flaA :: kan cj1139 OFF cj1144 OFF cj1420 OFF cj1421 OFF cj1422 OFF cj1426 OFF cj1429 OFF cj1437 OFF
DMRcate：甲基化阵列和测序空间分析方法
DMRcate 包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 DMRcate-内部 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 DMResults-类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 extractRanges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15
声音对小鼠的影响
预测氨基酸取代引起的蛋白质热稳定性的变化对于了解人类疾病和工程有用的蛋白质对临床和工业应用至关重要。虽然蛋白质生成模型的最新进展是在以结构或进化序列环境为条件的氨基酸上学习概率分布的，但在没有任务特异性训练的情况下预测各种蛋白质特性方面表现出了令人印象深刻的性能，但其强大的无监督预测能力并未扩展到所有蛋白质功能。尤其是，它们改善蛋白质稳定性预测的潜力仍未得到探讨。在这项工作中，我们提出了一个新颖的深度学习框架，它可以适应和整合两个通用蛋白质生成模型 - 一种蛋白质语言模型（ESM）和一个反折叠模型（ProteinMPNN） - 有效的稳定性预测器。马刺采用轻量级的神经网络模块来将蛋白质MPNN学到的每个残留结构表示形式重新融合到ESM的注意层中，从而为ESM的序列表示学习提供了信息。这种重新布线策略使马刺能够从序列和结构数据中利用进化模式，在这种数据中，ESM所学的序列类似分布的条件是基于由蛋白质MPNN编码的结构先验，以预测突变效应。我们通过在最近发布的Mega规模的热稳定性数据集中进行监督的培训将该集成的框架引导到稳定预测模型。此外，它通过用作提高准确性的稳定性模型来增强当前的低N蛋白适应性预测模型。在12个基准数据集中进行的评估表明，马刺提供了准确，快速，可扩展和可推广的稳定性预测，并且始终超过了当前的最新方法。值得注意的是，马刺在蛋白稳定性和功能分析中表现出显着的多功能性：与蛋白质语言模型结合使用时，它以无监督的方式准确地识别蛋白质功能位点。这些结果突出显示了马刺是推动当前蛋白质稳定性预测和机器学习引导的蛋白质启动工作流程的强大工具。马刺的源代码可在https://github.com/luo-group/spurs上获得。
泛人类共识基因组显著提高 RNA 测序分析的准确性
1 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港；2 威尔康奈尔医学科学研究生院计算生物学和医学三机构博士项目，美国纽约州纽约；3 加文-魏茨曼细胞基因组学中心，加文医学研究所，新南威尔士州达令赫斯特；4 新南威尔士大学医学科学学院，新南威尔士州悉尼