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社会环境会影响Birdsong中的序列修改学习
社交互动对于模仿声学学习至关重要，例如人类的言语学习或鸣禽中的歌曲学习。最近，通过实验者控制的强化学习将特定的学习修改引入成人歌曲中已成为研究鸣禽中声乐学习方面的关键协议。这种形式的成人可塑性不需要作为模仿模型或提供有关歌曲表演的社交反馈的模型。因此，我们假设社会互动与歌曲修改学习无关，甚至抑制了歌曲的修改。我们测试了社会环境是否影响成年男性孟加拉雀科（lonchura striata himpera）中的歌曲序列学习。我们针对成年鸟类歌曲中具有负面听觉反馈的特定音节序列，这导致鸟类减少靶向的音节序列，以支持替代序列。在没有反馈的情况下进行捕获试验中的变化显而易见，表明学习过程。在具有三种不同的社会环境（男性 - 男性，MM；男性，MF；单独的MA，MA）的受试者中重复每个实验。我们在所有三种社会背景下都发现了强大的学习，与单身（MA）条件相比，与社会公司（MF，MM）相比，促进学习的趋势无关紧要。这种效果无法通过社会环境的顺序，也无法通过跨环境的不同歌唱率来解释。我们的结果表明，即使在实验者控制的强化学习任务中，社会环境也会影响成年鸟类的学习程度，因此表明社交互动可能会促进歌曲的可塑性，超出其已知的模仿和社交反馈角色。
使用语言模型的蛋白质序列域注释
蛋白质功能推论依赖于通过序列模拟性的注释蛋白质域，通常通过剖面隐藏的Markov模型（配置文件HMM）建模，该模型捕获了相关域内的进化多样性。但是，在以序列进行建模残基时，file-file hmms可以使强大的简化独立性假设。在这里，我们介绍了诗篇（使用语言模型的蛋白质序列注释），这是一种层次方法，可放松这些假设，并使用蛋白质语言模型学到的蛋白质序列的表示，以实现高敏感性，高特异性残基级蛋白序列注释。我们在由基于轮廓HMM的方法确定的一组策划的“地面真实”注释中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为蛋白质序列注释的有希望的替代方法。
使用全局生成模型探索蛋白质序列
最新的用于训练图像和语言的大型大规模体系结构的进步对计算机视觉和自然语言过程（NLP）的领域产生了深远的影响。语言模型，例如最近的ChatGpt和GPT-4，在处理，翻译和生成人类语言方面表现出了非凡的功能。这些突破也反映在蛋白质研究中，从而在短时间内迅速开发了许多新方法，并具有前所未有的性能。已经开发了其中几个模型，目的是在蛋白质空间的新区域生成序列。在这项工作中，我们提供了使用蛋白质生成模型的概述，回顾了（1）用于设计新型人造蛋白质的语言模型，（2）使用非转化器体系结构的作品，以及（3）在有名进化方法中的应用。
Neisseria meningitis serogroup y序列类型1466 ...
（3）。但是，感染的优先部位可能不如一旦想象的那么绝对。重叠的临床综合征包括泌尿生殖器粘膜结肠和由脑膜炎链球菌引起的局部感染（4）。1942年（5）记录了第一张脑膜炎尿生殖器感染。尽管已经报道了以前的病例，但它们被认为是侵入性疾病的第二种表现，而不是从头泌尿生殖器感染。从那时起，已经发表了许多引起泌尿生殖器感染的脑膜炎球菌的报道（4）。临床表现与淋球菌感染没有区别。有症状的感染主要是尿道炎。然而，很难确定泌尿生殖器脑癌感染的真正患病率，因为当前的诊断测试很大程度上取决于靶向淋病猪笼草的分子测定。在进行培养的环境中，从泌尿生殖器部位进行识别和报告脑膜炎的实验室实践差异很大；一些实验室认为那些孤立物不重要。同样，在使用泌尿生殖器样品的革兰氏染色来直接治疗的环境中，革兰氏阴性二氯的存在不会区分脑膜炎猪笼草和N. gonorrhoeae。脑膜炎球菌感染的传播途径尚不清楚。口交被认为是主要的可能机制（4）；然而，脑膜炎脑杆菌的传播途径不足，可能是观察到的较低的结肠率为1％–3％，与男性发生性关系的男性（MSM）的发生率较高。这些动态可能
使用语言模型的蛋白质序列域注释
蛋白质功能推论依赖于通过序列模拟性的注释蛋白质域，通常通过剖面隐藏的Markov模型（配置文件HMM）建模，该模型捕获了相关域内的进化多样性。但是，在以序列进行建模残基时，file-file hmms可以使强大的简化独立性假设。在这里，我们介绍了诗篇（使用语言模型的蛋白质序列注释），一种分层方法，可放松这些假设，并使用蛋白质语言模型学到的蛋白质序列的表示，以启用高敏，高特异性残基级蛋白质序列。我们还为蛋白质序列结构域注释开发了一个基准，在该序列身份的给定阈值下，训练和测试序列进行了严格的分裂，以在其任何域之间没有相似性。一次分配一个域家族的基准测试分析不支持注释多域蛋白的方法，其中训练和测试序列需要来自不同家族的多个域。我们在此基准测试中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为HMMER的有希望的替代方法，即一种基于最新的基于HMM的方法，用于蛋白质序列注释。
基于化学的绿色供应链管理优化
大规模序列建模引发了快速的进步，现在扩展到生物学和学位。但是，建模基因组序列引入了挑战，例如需要建模远程令牌相互作用，基因组的上流区域和下游区域的影响以及DNA的反向互补性（RC）。在这里，我们提出了一个以这些挑战为动机的建筑，这些挑战在远程Mamba区域建立，并将其扩展到支持双向性的Bimamba component，并将其扩展到支持RC等值的Mambadna块。我们使用amambadna作为caduceus的ba sis，这是第一个rc equivianiant双向远程DNA语言模型的第一个家族，我们引入了预训练和精细的调整策略，产生了caduceus dna fun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-dation模型。caduceus在下游基准测试上优于以前的远程模型；在具有挑战性的远程变体效果前字典任务上，caduceus超过了不利用双向方向性或均衡性的10倍较大模型的性能。代码重现我们的实验。
使用FRCT算法的DNA序列匹配的模式匹配
文章信息ABS道DNA序列在数十亿个核苷酸范围内的大小有所不同。模式匹配对于识别基因的功能和结构行为时的计算机字段中的信息处理非常重要。在这项拟议的研究中，已经针对大型DNA序列进行了序列的模式匹配。使用快速可靠的笛卡尔树算法（FRCT）有效地执行了模式匹配，该算法是编码模式并增强了变化模式，从而减少了计算时间并确保高可靠性。与在合适的大型DNA序列数据集上执行的各种现有策略相比，所提出的算法在执行时间方面显示出更好的模式匹配。关键字：DNA序列，图案匹配，笛卡尔树
身体不满意的时间感知和互感相互作用
动机：测序技术的最新进展强调了序列分析算法和工具在基因组学和医疗保健研究中的关键作用。尤其是，序列对齐是许多序列分析管道中的基本构建块，并且在执行时间和内存使用方面经常是性能瓶颈。经典序列比对算法基于动态编程，通常需要相对于序列长度进行二次时间和内存。结果，经典序列比对算法无法随着序列长度的增加而扩展，并且由于数据移动惩罚而迅速成为内存结合。结果：内存处理（PIM）是一种新兴的体系结构范式，试图通过使计算更接近数据来减轻数据移动惩罚来加速内存结合的算法。这项工作介绍了BIMSA（双向内存序列对齐），这是最先进的序列对齐算法BIWFA（双向波前对齐）的PIM设计和实现，该算法biwfa（双向波前对齐），为生产的PIM Architection（Upmem）结合了新的硬件功能优化。bimsa支持对齐序列最多100K基础，超过了状态PIM实现的局限性。首先，与序列比对算法的最先进的PIM实现相比，BIMSA达到高达22.24×（平均为11.95×）的加速度。第二，与BIWFA的最高表现多核CPU实现相比，达到高达5.84×（平均为2.83×）的加速度。联系人：Alejandro.alonso1@bsc.es第三，BIMSA具有内存中计算单元数量的线性可伸缩性，可以通过配备更多计算单元的PIM体系结构进行进一步的性能改进，并实现高达9.56×x（平均4.7倍）的速度。可用性：代码和文档可在https://github.com/ alejandroamarin/bimsa上公开获得。
所以，您想对…… - 基因组技术核心
我们将对样品进行质量控制测试。对于基于DNA的文库（例如，整个基因组测序和甲基序列文库），我们不会在片段分析仪上运行样品，因为这些样品先前已被证明可以减少片段分析仪的分辨率（我们非常依赖于准确性）。研究人员应在琼脂糖凝胶上运行这些样品，以确保DNA质量良好并且没有明显的RNA。GTC没有带宽来执行此操作的带宽，并且必须由研究人员完成。提交项目信息表格时，请提供琼脂糖凝胶的图片，显示DNA的状况。许多DNA隔离方案包括使用RNase来摆脱该组件。质量更好的DNA会导致质量更好的DNA库。
BSAIR 课程序列 (136 SCH)| 目录 2019-2021
学期课程领域课程顺序 SCH 总数第 1 学期（大一）16 领域 1：a) 数学要求(15 SCH) 6 MTH 1303 微积分 I：微分和积分微积分 3 MTH 1304 离散数学 3 领域 2：计算核心与专业要求(55 SCH) 4 CSC 1401 计算机编程 4 领域 4：通识教育 (GenEd) 课程 (30 SCH) 6 阿拉伯语：ARA 1201、ARA 1202、ARA 1203、ARA 3299、ARB 1201、ARB 1202、ARB 1203、ARB 1241 2 ENG 1301 英语写作 I 3 FAS 0210* (0 SCH) 学业成功的基础：战略性学术技能0 FYE 1101 第一年体验 1 第 2 学期（大一） 16 领域 1：a) 数学要求(15 SCH) 3 MTH 2301 微积分 II：多元微积分 3 领域 1：b) 科学与工程要求(15 SCH) 4 PHY 1401 物理 I 4 领域 2：计算核心与专业要求(55 SCH) 3 CSC 2302 数据结构 3 领域 4：通识教育 (GenEd) 计划 (30 SCH) 6 COM 1301 公共演讲 3 FAS 1220 学业成功基础：批判性思维简介 2 FYE 1102 第一年体验 1 第 3 学期（大二） 16 领域 1：a) 数学要求(15 SCH) 3 MTH 2303 线性代数 3 领域领域 1：b) 科学与工程要求(15 SCH) 4 PHY 1402 物理 II 4 领域 2：计算核心与专业要求(55 SCH) 3 CSC 2306 面向对象编程 3 领域 3：辅修(15 SCH) 3 辅修课程 1(3 SCH) 3 领域 4：通识教育 (GenEd) 课程 (30 SCH) 3 ENG 2303 技术写作 3 第 4 学期（大二） 16 领域 1：a) 数学要求(15 SCH) 3 MTH 3301 工程师概率与统计 3 领域 1：b) 科学与工程要求(15 SCH) 4 基础科学选修课：BIO 1401、BIO 1402 或 CHE 1401 4 领域 2：计算核心与专业要求(55 SCH) 3 CSC 2305 计算机组织与架构 3 领域 3：辅修(15 SCH) 3 辅修课程 2 (3 SCH) 3 领域 4：通识教育 (GenEd) 课程 (30 SCH) 3 人文学科：HUM 2305、HUM 2306、HUM 2307、LIT 2301、PHI 2301、PHI 2302 3 第 5 学期（大三） 17 领域 1：b) 科学与工程要求(15 SCH) 3 EGR 2302 工程经济学 3 领域 2：计算核心与专业要求(55 SCH) 9 CSC 3315 语言与编译器 3 CSC 3323 算法分析 3 CSC 3324 软件工程 3 领域 3：辅修(15 SCH) 3 辅修课程 3 (3 SCH) 3 领域 4：通识教育(GenEd) 课程 (30 SCH) 2 FRN 3210 2 第 6 学期 (大三) 18 领域 2：计算核心及专业要求(55 SCH) 9 CSC 3326 数据库系统 3 CSC 3351 操作系统 3 CSC 3371 计算机通信与网络 3 领域 3：辅修(15 SCH) 3 辅修课程 4 (3 SCH) 3 领域 4：通识教育 (GenEd) 课程 (30 SCH) 3 艺术欣赏与创作*** (3 SCH) ART 1301、ART 1302、ART 1303、ART 1304、ART 1305、ART 3399、ENG 2320、HUM 2301、COM 2327***、LIT 3370*** 3 自由选修课 (6 SCH) 3 自由选修课 I (3 SCH) 3