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在职前物理教师中培养AI素养
将尖端技术集成到教育环境中一直构成了一系列挑战，AI也不例外。这些挑战范围从教师适应到道德考虑（Moya和Camacho，2024年）。然而，吉奈的迅速发展和采用已经超过了以前的技术进步，促使学生和教育工作者都有前所未有的吸收（Moorhouse，2024年）。Genai的动态性质及其重塑教育格局的潜力必须使潜在教师获得其有效整合所需的能力（Hong等，2024; Mnguni，2024）。作为AI引入了新的机会，它同时带来了风险，例如学习者依赖（Ye等，2025）和算法歧视（Cherner等，2024），这些歧视可以加剧教育机会中现有的不平等现象。这强调了教师不仅要开发技术AI技能，而且还要发展强大的数字教学法，包括制作有效提示的量身定制的Genai应用并促进积极的态度和对AI技术的有效提示的能力（Knoth等，2024）。
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
肠道细胞分化依赖于DAAM1/2
摘要：Nisin具有独特的作用方式和有效的抗菌活性，是新型抗生素设计的非凡灵感。然而，肽具有固有的弱点，尤其是它们对蛋白水解降解的敏感性，例如通过胰蛋白酶限制其更广泛的应用。这使我们推测，由未充分膨胀的细菌物种产生的尼沙蛋白的自然变异可能会克服这些局限性。我们进行了两个Romboutsia Sedimentorum菌株RC001和RC002进行了基因组挖掘，从而发现了Rombocin A，这是25个氨基酸残基Nisin变体，与已知的31-35-35-35氨基酸长的Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -long Nis -Nis -Nis -Nis -long Nis -Nis -Nis -Nis variants相比，预计仅具有四个宏观细胞。使用尼生控制的表达系统，我们在乳酸乳酸菌中异逻辑表达了完全修饰和功能性的rombocina，并证明了其针对单核细胞增生李斯特菌的选择性抗菌活性。rombocin A使用涉及脂质II结合活性的双重作用模式和杀死靶细菌的膜电位的耗散。稳定性测试在不同的pH值，温度，尤其是针对酶促降解时证实了其高稳定性。及其基因编码的特征，rombocin a适合生物工程生成新颖的衍生物。进一步的突变研究导致了rombocin K的鉴定，rombocin K是一种对单核细胞增生李斯特氏菌的生物活性增强的突变体。关键字：简短的Nisin变体，四个灯笼环，作用方式，稳定性，特定型，诱变我们的发现表明，rombocin a及其生物工程变体Rombocin K是有望发育的候选者，作为食物防腐剂或针对单核细胞增生乳杆菌的抗生素。
使用谱聚类检测黎曼流形上的 BCI 的 EEG 异常值
摘要 — 自动检测和去除脑电图 (EEG) 异常值对于设计强大的脑机接口 (BCI) 至关重要。在本文中，我们提出了一种新的异常值检测方法，该方法适用于样本协方差矩阵 (SCM) 的黎曼流形。现有的异常值检测方法存在错误地将某些样本拒绝为异常值的风险，即使没有异常值，因为检测基于参考矩阵和阈值。为了解决这一限制，我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 基于提出的相似性度量将 SCM 聚类为非异常值和异常值，从而检测异常值。这考虑了空间的黎曼几何，并放大了非异常值簇内的相似性并削弱了非异常值和异常值簇之间的相似性，而不是设置阈值。为了评估 RiSC 的性能，我们生成了受不同强度和数量的异常值污染的人工 EEG 数据集。比较 RiSC 与现有异常值检测方法之间的 Hit-False (HF) 差异，证实 RiSC 可以显著更好地检测异常值 (p < 0.001)。特别是，对于异常值污染最严重的数据集，RiSC 对 HF 差异的改善最大。
环境教育：关于使用数字工具来促进可持续性意识
摘要：最近，随着气候变化和环境影响的增加，可持续发展实践的关注增加了。鼓励可持续性意识的干预措施正在发展，因此通过教育来促进它们至关重要。在该领域进行的基于证据的研究表明，使用不同的数字工具来促进环境学习的增长，并提高学生之间的可持续性意识。按照Prisma方法，我们发现2013年至2023年之间发表的21篇文章表明，对在环境教育中使用数字工具以促进学习者的可持续性意识的兴趣。的发现表明，虚拟现实工具和气候变化主题是该研究领域最流行的。此外，结果显示了使用数字工具对学生对地球可持续性的关注的积极影响。
通过无监督的临床和应变数据聚类来表征心脏重新同步治疗的响应者曲线
Alban Gallard，Auriane Bidaut，Arnaud Hubert，Elif Sade，Sylvestre Marechaux等人。通过无需临床和应变的临床和应变群集，响应者轮廓的特征 - 响应者概述，用于心脏重新同步治疗。美国超声心动图学会杂志，2021，34（5），pp.483-493。10.1016/j.echo.2021.01.019。hal-03156865
氧化依布硒及其衍生物是用于治疗 HER2 阳性癌症的新型变构 HER2 抑制剂
乳腺癌。然而，相关的耐药机制和毒性凸显了对这些癌症的新治疗方法的需求。我们最近发现，在正常细胞中，HER2 通过与埃兹蛋白/根蛋白/膜突蛋白 (ERM) 家族成员直接相互作用而稳定在催化抑制状态。在 HER2 过表达的肿瘤中，膜突蛋白的低表达导致 HER2 的异常激活。通过旨在寻找膜突蛋白模拟化合物的筛选，我们鉴定出依布硒氧化物。我们表明，依布硒氧化物和一些衍生物可有效抑制过表达的 HER2 以及突变和截短的致癌形式的 HER2，这些形式对目前的疗法具有抗性。依布硒氧化物选择性抑制 HER2 + 癌细胞的锚定依赖性和非锚定依赖性增殖，并与目前的抗 HER2 治疗药物联合使用具有显著的益处。最后，依布硒氧化物显著抑制了体内 HER2 + 乳腺肿瘤的进展。总之，这些数据证明依布硒氧化物是一种新发现的 HER2 变构抑制剂，可用于 HER2 + 癌症的治疗干预。
iClusterPlus：多类型基因组数据的综合聚类
iClusterBayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 iClusterPlus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................. 18 simuResult ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iCluster2 ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iClusterBayes .................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 tune.iClusterPlus .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 24 variation.hg18.v10.nov.2010 . ...
使用基于得分的生成模型
a b s t r a c t重建宇宙的初始条件是宇宙学的关键问题。基于模拟宇宙向前发展的方法提供了一种推断与当今观测值一致的初始条件的方法。ho ver，由于推理问题的高复杂性，这些方法要么无法采样可能的初始密度领域的分布，要么需要模拟模型中的显着近似值是可触及的，因此可能导致偏见。在这项工作中，我们建议使用基于得分的生成模型来采样对早期的Uni Verse Gi ven当前观察结果的实现。我们从当今的密度范围内推断出全高分辨率暗物质n个体的初始密度字段，并根据摘要统计数据与地面真相相比验证了所产生的样品的质量。所提出的方法能够从初始条件后部分布边缘化的宇宙学参数提供早期宇宙密度领域的合理实现，并且比当前的最新方法更快地采样数量级。
后验饮食模式可以更好地解释肠道微生物组的变化，而不是美国肠道项目中的单个标记
摘要背景：已显示单个饮食成分和特定的饮食方案会影响肠道微生物组。目标：在这里，我们通过寻找可以在基于人群的队列中最好与肠道微生物组联系在一起的饮食模式来探讨长期饮食的贡献。方法：使用先验和后验方法，我们从1800名成年人在美国肠道项目中完成的FFQ构建了饮食模式。饮食模式被定义为参与者组的组或食物变量组合（因素），该标准从个人营养到整体饮食。我们将这些模式与16S核糖体RNA的肠道微生物组数据相关联，分别是744名参与者的子集。结果：与单个特征（例如纤维和蛋白质）或代表减少饮食特征减少的因素相比，基于食物组的后验饮食模式与肠道微生物组β多样性最有效（P≤0.0002）。两种模式遵循谨慎的饮食（基于植物和柔韧性的饮食），并表现出健康最高的饮食指数2010（HEI-2010）得分。另外两种模式在HEI-2010分数中呈现出西方样饮食。第五个模式主要由排除饮食（例如低碳水化合物）后的参与者组成。值得注意的是，与柔韧性模式相比，最西方模式的肠道微生物组α多样性明显低于（p≤0.009），并且排除饮食模式与双歧杆菌的相对丰度低有关（p≤1.2×10 –7），这是通过饮食状况更好地解释的。结论：我们证明了全球 - 偏置的后验模式与肠道微生物组的变化相比，比美国成年人的个体饮食特征更多。这些结果证实，在研究肠道微生物组时，总体评估饮食很重要。它也将促进更多