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基于EEG
认识到脑电图中的情绪（EEG）是情感脑部计算机界面（ABCI）领域中有前途且宝贵的研究问题。为提高情绪识别的准确性，根据脑电图信号中的时间信息提出了一种情感特征提取方法。这项研究采用微晶格分析作为脑电图信号的时空分析。微骨被定义为一系列瞬时准稳定的头皮电势地形。脑电活动可以建模为由微骨的时间序列组成。微晶序序列提供了一个理想的宏观窗口，用于观察自发脑活动的时间动力学。为了进一步分析微晶序列的精细结构，我们提出了一种基于K-MER的特征提取方法。k-mer是给定序列的k长度底带。它已被广泛用于计算基因组学和序列分析。我们提取基于K-MER的D 2 *统计量的功能。此外，我们还提取每个微晶体类别的四个参数（持续时间，出现，时间覆盖，GEV，GEV）作为粗级的特征。我们在DEAP数据集上进行了实验，以评估所提出的特征的性能。实验结果表明，在细水平和粗糙水平上的特征融合可以有效提高分类精度。
来自Inau的整个基因组序列的发现
Miriam S Reuter, MD, Susan Walker, PhD, Bhooma Thiruvahindrapuram, MSc, Joe Whitney, MSc, Iris Cohn, MSc, Neal Sondheimer, MD, PhD, Ryan K C Yuen, PhD, Brett Trost, PhD, Tara A Paton, PhD, Sergio L Pereira, PhD, Jo‐Anne Herbrick, BSc, Richard Fintle, PhD, PhD, Merico, Aname, PhD, Jennifer, Jenniferr Howe, Jennifer R MacDonald, BSc, Chao, Chao, Chao, PhD, PhD, A PhD, PhD, PhD, Nalpathamkalam, PhD, Wilson, Wilson, Wilson. Pellecchia，PhD，John Wei，PhD，Lisa J. Strug，PhD，Sherilyn Bell，BSC，Barbara Kellam，Barbara Kellam，BSC，Melanie M Mahtani，PhD，Anne S Bassett，MD，MD，Yvonne Bombard，Phd，Phd，Phd，Rosanna Weksbard，Rosanna Weksberg，phd，phd，phd，coerl sheryl sheryl sheryl sheryl sheryl sheryl sheryl sharyl shumand d. MD，Dimitri J Stavoulos，博士，莎拉·鲍丁（Sarah Bowdin）博士，博士，博士，博士，博士，博士，博士，博士，博士，博士，博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，医学博士，sphd。博士，医学博士，博士，我的约瑟夫博士，博士，博士，MBA，MBA，MBA，MBA，MARC FUIM，PHD，PHD，PHD，CHISTIAL，CHISTIAL，CHISTIAL，CHISTIAN，CHISTIAN，CHISTIAN REVIES，CHISTIAN REVIES，PHD，JEAK DAVIES，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS MS MS MS MS，MS，MS，MS，MS，MS，MS，医师Szego，PhD，Stephen Wcherer，PhD
人类P2
寡脱氧核苷酸的杂交特性已经以多种技术为特征（1-4）。在适当条件下，寡核苷酸与DNA中的特定位点杂交（4，5）。此外，可以将完美的碱基配对的核苷酸双链体与包含单个不匹配的碱基对（4-6）的复式区分开。我们利用寡核苷酸的杂交特性在开发一种分离特定克隆的DNA序列的方法中（5）。我们的一般方法是化学合成寡核苷酸的混合物，这些寡核苷酸代表给定蛋白的一小部分氨基酸序列的所有可能的密码子组合。在该混合物中必须是与蛋白质该部分编码的DNA相结合的一个序列。这种互补的寡核苷酸将与来自蛋白质的编码区域的DNA形成完美的基础复式，而混合物中的其他寡核苷酸将形成不匹配的双链体。在严格的杂交结合下，只有完美匹配的双链体将形成，从而允许将寡核苷酸的混合物用作特定的杂交探针。混合序列寡核苷酸探针应允许分离出已知氨基酸序列的任何蛋白质的克隆DNA序列。我们已将这种方法应用于人A2-微球蛋白（AM）的克隆cDNA序列的分离。AM是一种从尿液中分离出来的小蛋白（分子量11,800）。随后，发现A3〜m与主要组织相容性基因座的细胞表面抗原相关（8、9）。A2M的确切功能尚不清楚，尽管最近的证据表明该分子可以稳定辅助蛋白的三级结构（10）。氨基酸序列已从包括人类在内的四个物种中定位为F2M（11）。我们已经使用氨基酸序列来设计探针，以分离到人类2M的克隆cDNA。
四种硬蜱的基因组序列扩展
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 3 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.29.581698 doi：bioRxiv 预印本
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：
鸣禽神经序列在...过程中的自组织
摘要 行为是经验和先天倾向的结合。随着大脑的成熟，大脑的细胞、网络和功能特性会发生重大变化，这可能是由于感官体验以及发育过程造成的。在正常的鸟鸣学习中，神经序列会出现以控制从导师那里学到的歌曲音节。在这里，我们通过延迟接触导师来消除导师经验和发展在神经序列形成中的作用。使用功能性钙成像，我们在没有导师的情况下观察神经序列，表明导师经验对于序列的形成不是必需的。然而，在接触导师之后，预先存在的序列可以与新的歌曲音节紧密相关。由于我们推迟了辅导，只有一半的鸟在接触导师后学会了新的音节。未能学习的鸟是前辅导神经序列最“结晶”的鸟，也就是说，已经与它们（未经辅导的）歌声紧密相关。
人类增强子和启动子序列的兼容性规则
它们的活性如何结合起来控制 RNA 表达仍不清楚。在这里，我们设计了一种高通量报告基因检测方法，称为 ExP STARR-seq（增强子 x 启动子自转录活性调控区测序），并用它来检查人类 K562 细胞中 1,000 个增强子和 1,000 个启动子序列的组合兼容性。我们确定了增强子-启动子兼容性的简单规则：大多数增强子以相似的量激活所有启动子，并且内在增强子和启动子活性相乘地结合起来决定 RNA 输出（R 2 =0.82）。此外，两类增强子和启动子显示出微妙的优先效应。管家基因的启动子含有内置的激活基序，例如 GABPA 和 YY1 等因子，这降低了启动子对远端增强子的反应性。可变表达基因的启动子缺乏这些基序，对增强子表现出更强的反应性。总之，对增强子-启动子兼容性的系统评估表明，通过增强子和启动子类别调整的乘法模型可以控制人类基因组中的基因转录。
fMRI的多次采集序列：继续谨慎
fMRI的多功能或同时多层采集序列在过去十年中变得流行，部分原因是在大规模研究中采取的方法的影响，例如人类Connectome Project。但是，将这种高度加速的高分辨率序列应用于较小规模的项目可能存在明显的缺点，这在信号与噪声比，可靠性和实验能力方面存在很大的缺点。尤其是，使用较小的体素，较短的重复时间和高水平的多次加速度可能会对信号对噪声，图像伪像和腹侧脑区域的信号脱落产生强烈的负面影响。多功能序列可以是有价值的工具，尤其是对于专业应用程序，但应明智地应用于较小规模的研究，重点关注特定项目的端点，并在适当的测试和试点工作之后。
具有最小脉冲序列的双量子比特量子门
通过使用彼此距离很近的捕获原子，我们表明，可以使用每个量子比特一个脉冲或一个结构化脉冲来实现基于非独立量子比特的纠缠门。最佳参数取决于丢番图方程的近似解，导致保真度永远不会完全为 1，即使在理想条件下也是如此，尽管可以以更强的场为代价将误差任意减小。我们充分描述了门的运行机制，并研究了激光束中的热运动和强度波动对门的不同物理实现的影响。如果我们不使用一个脉冲，而是使用两个脉冲序列来控制系统，那么就可以实现多种机制，人们可以从广泛的值中选择最佳参数来实现高保真度门，从而更好地抵御激光强度波动的影响。