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炎症是药物代谢酶和转运蛋白的主要调节剂：药物治疗个性化的后果
françoisestanke-labesque，elodie gautier-vevenret，斯蒂芬妮·乔恩（Stephanie Chhun），罗曼·吉尔豪穆（Romain Guilhaumou）。燃料是药物代谢酶和转运蛋白的主要调节剂：药物治疗个性化的后果。药理学和治疗学，2020，215，pp.107627。10.1016/j.pharmthera.2020.107627。hal-03598618
通过注意力预测蛋白质序列的酶促功能
结果：我们表明，我们的Enzbert Transformer模型通过蛋白质语言模型的专业化而受过训练，可预测酶佣金（EC）数量，仅基于序列而优于单功能酶类预测的最先进的工具。在EC40基准上的第二级预测EC数量的预测中，精度从84％提高到95％。为了评估第四级的预测质量，这是最详细的EC数字，我们构建了两个新的基于时间的基准测试，以与最先进的方法ECPRED和DEEPEC进行比较：Macro-F1分别从41％提高到54％，从20％提高到20％。最后，我们还表明，使用一个简单的注意力图与EC预测任务上的其他经典性方法相当，或者比其他经典性方法更好。更具体地，注意图鉴定出的重要残基倾向于对应于已知的催化位点。量化，我们报告的最高F-GEAIN评分为96.05％，而经典的可解释性方法最多达到91.44％。
乌克兰战争的经济和金融后果
摘要 战争影响了乌克兰的社会经济状况，并导致邻国经济形势恶化。在这种情况下，有必要对军事行动造成的经济损失进行评估，并预测近期的主要经济指标，同时考虑到战争的影响。这项研究的目的是计算战争开始100天内的经济损失、住宅设施和关键基础设施的破坏，评估GDP下降的潜在幅度并计算预计的财政损失。GDP下降的计算基于国际货币基金组织、世界银行集团和乌克兰政府的预测。预期的GDP下降额是使用GAP分析方法计算出来的，基于这些机构在战前时期的预测和战争期间GDP水平的计算。根据研究结果，战争造成的经济损失不仅包括国内生产总值（GDP）的损失和减少，还包括失去的发展机会和不劳而获的利润。除了国内生产总值的减少外，乌克兰的损失还表现在公共债务水平的上升、国家货币的贬值、黄金和外汇储备的减少以及外国直接投资的流出 3 。
2022 年欧洲猴痘疫情早期序列中的遗传变异，包括基因重复和缺失
1：柏林夏里特医学院病毒学研究所，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林健康研究所的企业成员，德国柏林 10117。 2：德国感染研究中心（DZIF），合作站点 Charité，德国柏林 10117。 3：英国剑桥大学动物学系病原体进化中心，唐宁街，剑桥，CB2 3EJ，4：Vivantes Auguste-Victoria-Klinikum 内科系 - 传染病，Rubensstr。 125, 12157，柏林，德国 5：柏林夏里特医学院传染病和呼吸医学系，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林健康研究所的企业成员，13353，柏林，德国。 6：德国柏林夏里特医学院皮肤病学、性病学和过敏症系循证医学分部（dEBM），柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林卫生研究所的企业成员 7：柏林劳动医学中心 - Charité Vivantes GmbH，德国柏林 13353。
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。
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。
全球变暖加速了。为什么？后果是什么？
从前，地球科学很幸运能拥有出色，清晰的科学领导者，例如朱尔·查尼（Jule Charney）和弗朗西斯·布雷瑟顿（Francis Bretherton），他们的知识和概述是对气候科学的知识和概述。还有许多其他科学家对科学方法有深刻的了解，他们帮助刺激了该领域的进步并确保了进步的认可。顶级科学作家，例如沃尔特·沙利文（Walter Sullivan），可以依靠这样的科学研究人员对主要问题的敏锐描述和解决方面的进步。我们回想起彼得·斯通（Peter Stone）向麻省理工学院（MIT）的同事学习，他曾在NASA Goddard太空研究研究所担任气候研究的主要顾问，回溯到查尼（Charney）试图决定全球平衡气候敏感性是否增加了2°C还是4°C，这是更大的。正确的答案将具有巨大的实际含义。
使用 transformers 根据 DNA 序列和转录后信息预测基因表达水平
背景与目标：近年来，由于基因表达水平的潜在临床应用，预测基因表达水平至关重要。在此背景下，Xpresso 和其他基于卷积神经网络和 Transformer 的方法首次被提出用于此目的。然而，所有这些方法都使用标准的独热编码算法嵌入数据，从而产生非常稀疏的矩阵。此外，该模型没有考虑基因表达过程中最重要的转录后调控过程。方法：本文提出了 Transformer DeepLncLoc，一种通过处理基因启动子序列来预测 mRNA 丰度（即基因表达水平）的新方法，将该问题作为回归任务进行管理。该模型利用基于 Transformer 的架构，引入 DeepLncLoc 方法执行数据嵌入。由于 DeepLncloc 基于 word2vec 算法，因此它避免了稀疏矩阵问题。结果：该模型包含了与 mRNA 稳定性和转录因子相关的转录后信息，与最先进的方法相比，其性能显著提高。Transformer DeepLncLoc 的 R 2 评估指标达到 0.76，而 Xpresso 的 R 2 评估指标为 0.74。结论：Transformer 方法中的多头注意力机制适用于对 DNA 位置之间的相互作用进行建模，从而克服了循环模型。最后，在管道中整合转录因子数据可显著提高预测能力。
DNA 损伤和修复的原因和后果
摘要：无法修复受损的 DNA 会严重损害任何生物体的完整性。在真核生物中，DNA 损伤反应 (DDR) 在细胞核内以非随机方式在染色质（一种紧密组织的 DNA-组蛋白复合物）中起作用。因此，染色质会协调各种细胞过程，包括修复。在这里，我们检查 DNA 损伤之前、期间和之后的染色质状况，重点关注双链断裂 (DSB)。我们研究染色质在修复过程中是如何被修改的，不仅在受损区域周围（顺式），而且在全基因组范围内（反式）。最近的证据突出了一个复杂的状况，其中不同的染色质参数（硬度、压缩度、环）被暂时修改，为 DDR 的每个特定阶段定义“代码”。我们说明了 DDR 的一个新颖的方面，其中染色质修饰有助于 DSB 损伤染色质以及未损伤染色质的移动，从而确保 DSB 的动员、聚集和修复过程。