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strpsearch：快速检测结构化串联重复蛋白
动机：结构化串联重复蛋白质（Strps）构成以重复性结构基序为特征的串联重复的子类。这些蛋白质表现出不同的二级结构，形成了重复的第三级排列，通常会导致大分子组件。尽管序列高度可变，但STP可以执行重要和多样的生物学功能，并保持一致的结构，并具有可变数量的重复单元。随着蛋白质结构预测方法的出现，现已公开可用的数百万个蛋白质的3D模型。但是，由于缺乏准确性和较长的执行时间，因此使用当前的最新工具对Strp的自动检测仍然具有挑战性，从而阻碍了他们在大型数据集上的应用。在大多数情况下，手动策展仍然是检测和分类strp的最准确的方法，使其对注释数百万个结构不切实际。
广泛发现化学多样化的结构化宏观寡酰胺
具有四个或更少氨基酸的小型大环是已知的最有效的天然产品之一，但目前无法系统地生成此类化合物。我们描述了一种计算方法，用于识别由Alpha，beta，Gamma和其他17种其他氨基酸骨干化学组成的有序的大环，我们用来预测1490万个闭合周期，由> 42,000个> 42,000个单体组合组成。我们化学合成18个大环，预测将采用单个低能状态并确定其X射线或核磁共振结构。其中15个非常接近设计模型。我们通过开发具有当前感兴趣的三种蛋白质靶标的选择性抑制剂来说明这些大环设计的治疗潜力。通过开放宽敞的易于合成的类似药物的大环，我们的结果应大大增强基于结构的药物设计。m
结构化离散数据的生成模型及其在药物发现中的应用
我的论文重点关注生成模型及其在离散数据中的应用。我们提出了新颖的算法，将最先进的生成模型的见解与离散数据类型的领域特定知识相结合。这些算法旨在增强与训练数据的属性相似性，提高数据有效性，并提高生成输出的整体质量。我的论文的第一部分研究了使用上下文无关语法将几何图像转换为离散表示。我们讨论了在大型搜索空间中识别合适表示的有效且可扩展的技术。我的论文的第二部分研究了变分自动编码器 (VAE) 在恢复嵌入在低维流形中的高维数据时的行为，评估了它们恢复流形及其上的数据密度的能力。将我们对 VAE 的探索扩展到离散数据领域，特别是在分子数据生成中，我们发现一种增强 VAE 对连续数据的流形恢复的方法也显著改善了离散数据生成。我们使用 ChEMBL 数据集和两个较小的蛋白质靶标活性分子数据集研究了它的优点和局限性。最后，为了解决生成稳定三维分子的难题，该论文将不可微分化学预言机 GFN2-xTB 融入去噪过程，以改善几何形状和稳定性。该方法已在 QM9 和 GEOM 等数据集上得到验证，表明生成的分子具有更高的稳定率。
FCA消费税 - 花旗市场结构化产品价值...
•产品批准 - 确定和评估特定的价值考虑因素，例如产品的性质，质量，局限性，收益。•产品设计和结构前交易 - 产品的组成部分，质量方面，相关费用和收费以及市场上的类似产品被视为结构过程的一部分。•产品信息提供 - 有关产品提供的信息的信息（包括基本招股说明书和发行条款）和密钥
结构化的社区过渡解释了微生物系统的开关能力
微生物系统似乎在少数主要社区（分类成员）中来回移动的转换能力相对较高。虽然这种切换行为主要归因于随机环境因素，但尚不清楚内部社区动态影响微生物系统的开关能力的程度。在这里，我们整合了生态理论和经验数据，以证明结构化的社区过渡会增加未来社区对当前分类单元成员资格的依赖，从而增强了微生物系统的开关能力。按照结构主义的方法，我们建议每个社区在环境参数空间中的独特领域内都是可行的。然后，任何两个群落之间的结构化过渡都可以与其可行性域的大小成正比，并且与它们在环境参数空间中的距离成反比 - 可以将其视为重力模型的特殊情况。我们检测到具有结构化过渡的两个广泛的系统：一个类别，其中开关容量在广泛的社区规模和另一个类别的类别中，切换容量仅在狭窄范围内。我们使用肠道和口服微生物群（属于1类）以及阴道和海洋微生物群（属于2类）的时间数据来证实我们的理论。这些结果表明，环境参数空间中可行性域的拓扑是了解微生物系统行为不断变化的相关属性。该知识可以可能用于了解微生物系统中内部动力学的相关社区规模。
在（UN）结构化（d）ATA
关于如何负责任地收集，使用和文档数据的决定通常依赖于了解人们如何在数据中反映。然而，基础模型开发中使用的数据的未标记性质和规模对下游风险的系统分析（例如代表性危害）进行了直接挑战。我们提供了一个框架，旨在帮助RAI从业人员更容易地计划和结构分析人们如何在非结构化数据中代表并识别下游风险。将框架组织为映射到3个基本问题的分析组：1）数据中的代表，2）数据中的内容以及3）两个相关性。我们使用该框架在两个常用数据集中分析人类代表性：3560亿代币的常见爬网Web语料库（C4），以及4亿个文本图像对的LAION-400M数据集，两者都在英语中开发。我们说明该框架如何为面对数据使用，开发和文档决定的假设团队的行动步骤提供信息。最终，框架结构人类代表分析并映射分析计划计划，目标和风险缓解措施在数据集和模型开发的不同阶段。
纤维弯曲感应的结构化轻型机器学习
摘要：当光与复杂介质相互作用（例如较少或多模式光纤）相互作用时，发生的复杂的光学失真通常是随机的，并且是通信和传感系统的错误源。我们提出使用轨道角动量（OAM）特征提取来减轻相位噪声，并允许使用联合偶联作为纤维传感的有效工具。OAM特征提取是通过被动的全光OAM消除来实现的，我们以94.1％的精度演示了纤维弯曲跟踪。相反，当使用经过卷积的神经网络进行培训的纤维输出强度测量训练时，确定相同的弯曲位置仅获得了14％的精度。此外，与基于强度图像的测量值相比，OAM特征提取的训练信息减少了120倍。这项工作表明结构化的轻型机器学习可以在各种未来的传感技术中使用。
brepgen：具有结构性潜在几何>的B-REP生成扩散模型
当两个面共有一个边缘时，边缘曲线将在树上出现两次，并且一个带有三个入射边缘的T型顶点在树中出现六次，具有相同的节点特征。从根开始，再到叶子，Brepgen使用基于变压器的扩散模型来依次denoise节点特征，同时检测并合并重复的节点，从而恢复B-REP拓扑信息。广泛的实验表明，布雷根（Brepgen）推进了CAD B-REP生成的任务，超过了各种基准上的现有方法。我们新收集的家具数据集的结果进一步展示了其在产生复杂几何形状方面的非凡能力。虽然先前的方法仅限于生成简单的棱柱形状，但Brepgen首次结合了自由形式和双曲面表面。Brepgen的其他应用包括CAD自动完成和设计插值。代码，预处理的模型和数据集可在https://github.com/samxuxiang/brepgen上找到。
跨性粪便微生物群移植对成年大鼠代谢和激素状态的影响
疫苗给药的抽象最佳方案以最大程度地减少不稳定疾病的影响取决于许多接收不同控制程度的变量。示例包括疾病的特征及其对不同群体的性别，年龄或社会经济状况的影响，其传播模式或受影响群的人口结构的影响。在这里，我们引入了一种通过疫苗接种和重新感染的感染传播的隔室模型，并分析了这两个过程对疾病进展和死亡人数的变化的影响。人口分为两组，以突出疫苗给药与各种人口结构之间不同关系引起的疾病的总体影响。作为一个实际的例子，我们使用实际人口统计数据研究了各个国家的Covid-19动力学。该模型可以通过适当的参数值估计，可以轻松地应用于通过感染和易感人群以及任何人口结构之间直接相互作用以及任何人口结构传播的任何其他疾病。两个主要构想突出。首先，再感染个体的比例越高，疾病成为准流行的可能性越高。第二，最佳
具有结构化外室外区域的人体大脑器官
Ryan Walsh 1† , Elisa Giacomelli 1† , Gabriele Ciceri 1† , Chelsea Rittenhouse 1,9† , Maura Galimberti 2,3 , Youjun Wu 4 , James Muller 5 , Elena Vezzoli 2,3,6 , Johannes Jungverdorben 1 , Ting Zhou 4 , Roger A Barker 7,8 , Elena Cattaneo 2,3，Lorenz Studer 1,9‡*，Arianna Baggiolini 10,11‡*。1纪念斯隆·凯特林癌症中心干细胞生物学与发育生物学计划中心，纽约，纽约，纽约，10065，美国。2个神经退行性疾病的干细胞生物学和药理学实验室，米兰大学生物科学系，20122年意大利米兰。3 Ingm，Istituto Nazionale Genetica Molecolare，意大利米兰。4 Sloan-Kettering癌症研究所干细胞生物学与发育生物学计划中心滑雪干细胞研究机构，纽约约克大街1275号，纽约，纽约，10065，美国。5发展生物学和免疫学计划，斯隆·凯特林研究所，纽约约克大街1275号，纽约，10065，美国。6目前的隶属关系：卫生生物医学科学系，UniversitàDegliStudi di Milano，通过G. Colombo 71，20133 Italy，意大利米兰。7 Wellcome和MRC Cambridge干细胞研究所，Jeffrey Cheah生物医学中心剑桥生物医学校园，英国剑桥。8 John van Geest脑修理中心，临床神经科学系，英国剑桥VIE网站。9 Weill Cornell医学医学科学研究生院，美国纽约州1300，美国神经科学系。10瑞士BEOS+，BIOS+的肿瘤学研究所（IOR），瑞士6500。