XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtivar
代谢组谱图揭示了不同茶品种质量的组成差异
抽象茶厂在生物活性化合物中丰富，包括类黄酮，氨基酸，生物碱，萜类化合物和脂质，这些主要影响茶质量和口味。尽管有许多关于不同茶品种的代谢产物的研究，但其生物合成和调节的组成差异仍然是未知的。在这项研究中，使用靶向的代谢组学广泛的代谢组学，包括192个黄酮和28 neminds和28 amino，从根尖的芽中检测到505种代谢产物（'shuchazao'：'scz'：'scz'：'scz'：'huangkui'：'hk'和'hk'和'zijuan'：'zj'：'zj'。代谢产物分析表明，黄酮醇和花色苷主要以三种品种的糖苷形式分布，其中花青素及其糖苷主要在“ ZJ”中积累，表明与颜色属性有相关性。EGCG成为三种品种中最丰富的Flavan-3-ols化合物。l-茶氨酸代表主要的游离氨基酸，与1叶相比，主要集中在顶端芽中，但同样，脂质与游离氨基酸相似，主要是在三个品种的顶端芽中积聚。这些发现为遗传和代谢物多样性提供了宝贵的见解，从而增强了我们对茶叶特定代谢物的生物合成的理解。
多变量病变症状映射，以预测从失语症中恢复的轨迹
中风后失语症的人倾向于在某种程度上恢复其语言；但是，可靠地预测长期将发生的恢复的性质和程度仍然充满挑战。这项研究的目的是定量预测语言结果的第一年，从多个语言的多个领域和中风后多个时间点恢复。我们招募了217名失语症患者，急性左半球缺血或出血性中风，并使用快速的Aphinia电池急性电池评估了他们的语音和语言功能，然后在势利点最多获得纵向后续数据，最多三个时间点：1个月（n = 102）（n = 102），3个月（n = 98）（n = 98）（n = 98）和1年（n = 74）（n = 74）。我们使用支持矢量回归来使用急性临床成像数据，人口统计学变量和初始失语症的严重程度作为输入来预测每个时间点的语言结果。我们发现，可以使用这些模型来预测长期（1年）失语症的60％的差异，并具有有关病变位置的详细信息，重要的是有助于这些预测。在1个月和3个月的时间点上的预测基于病变位置的准确性较小，但在模型中包括初始APHA SIA的严重性时，在1年时间点的预测中达到了可比的准确性。语言的特定子域除了总体严重程度外，还具有不同的准确性，但通常相似的准确性。我们的发现证明了使用支持矢量回归模型具有带有一方面的交叉验证的可行性，以对长期恢复失语症进行个性化预测，并提供有价值的神经解剖基线，以在此基准上建立未来模型，并将未来的模型纳入超出神经解剖学和人际预测因素以外的信息。
利用 CRISPR/Cas9 系统在多个优良品种中产生单性结实番茄植株
Micro-Tom 芽的突变率为 100%，而 AC 芽的突变率仅为 42.9%。与 Micro-Tom 不同，AC 编辑植物未报告产生单性结实果实（Tran 等人，2021 年；Ueta 等人，2017 年）。表 1 和表 2 表明，在测试的 ET 系群体中，转化和编辑效率都存在很大差异。虽然其中一些系具有相同的亲本来源，但它们的外来构建体采用潜力水平并不相同。值得注意的是，在 ET5 和 ET8 等优良系中，使用 pANT1ox 质粒和 pEG-IAA9 的转化效率密切相关（表 1 和补充表 1）。ET5 平均每个外植体呈现 16.88 个紫色斑点，21% 的 pEG-IAA9 转化植物具有 T-DNA 插入。ET8 中的这些数字分别为 14.32 和 33.33%。这两个品系对外来基因转化反应良好，是用作遗传改造技术材料的最佳 F8 ET 品系。在这两个品系中，ET5 表现出更高的编辑效率，表现为 G0 群体中单叶和无籽植物的数量（表 1）。然而，ET8 的高生产力和存活率有利于该品系保持和转移编辑的等位基因到下一代（表 3）。对于商业基因组编辑番茄的产生，ET8 是最佳推荐选择，它提供了高产量、高转化效率和低果实开裂率等有益特性（Nguyen 等人，2023 年）。
多元合奏后处理的生成机器学习方法
基于数值天气预测模型多个运行的集合天气预报通常显示系统错误，需要后处理以获得可靠的预测。在许多实际应用中，对多元依赖性进行建模至关重要，并且已经提出了多种多元后处理方法，其中首先在每个边距中首先在每个边距中分别进行后处理，然后通过COPULAS恢复多元依赖性。这些两步方法具有共同的关键局限性，特别是在建模依赖项中包含其他预测因子的困难。我们提出了一种基于生成机器学习来应对这些挑战的新型多元后处理方法。在这类新的非参数数据驱动的分布回归模型中，来自多元预测分布的样本是直接作为生成神经网络的输出而获得的。生成模型是通过优化适当的评分规则来训练的，该规则衡量生成的数据和观察到的数据之间的差异，条件是外源输入变量。我们的方法不需要对单变量分布或多元依赖性的参数假设，并且允许对任意预测变量进行分配。在两个关于德国气象站的多元温度和风速预测的案例研究中，我们的生成模型对最先进的方法显示出显着改善，尤其是改善了空间依赖性的表示。
历史多元密码系统及其修复学作为量子后加密的工具
承认PQC安全二次多元规则可以创建最短的数字签名程序。回想一下，我们必须添加到上述PQC的两个方向上，基于哈希的密码学，基于亚速的加密和基于晶格的密码学。我们必须注意，所有已经由NIST认证的算法都不是多元密码学的公共钥匙。长期存在的'''''''''（Ruov）（RUOV）数字签名方法由于在Eurocrypt 2021年会议录中发表的隐次分析研究而被拒绝（Canteaut等人，2021年），（Buellens，2021年）。历史多元密码学是搜索形成二次或立方陷阱门加速器的种类（f，t），其中F是对矢量空间的二次（或立方）转换（F Q）N定义在有限的场上，T是一个多态度的内心转换器。一块信息，使T的知识允许在多项式时间内计算F的重像。开发人员希望在不了解T的情况下以其标准形式给出的F重新形象的恢复将作为未解决的NP - hard问题。回想一下，标准形式是f（x i），i = 1,2，…，n在词法上的单元列表。公共密钥（F，T）的二次变换可以提供最短的已知数字签名，这一事实正在激励进一步寻找适当的板门加速器。此搜索是由Imai和Matsumoto（Matsumoto等，1988）（另见（另见（Ding等，2020））在特征有限领域的情况下构建了陷阱门加速器2。他们使用有限场的二次扩展F 2 = f q，q = 2 m的特性2
实时多元血糖预测的移动软件开发套件
摘要在血糖预测的领域中，文献上有足够的算法，这些算法表现出在葡萄糖管理中的潜力。然而，这些命题面临着许多机器学习算法常见的问题：数据集的重复使用（过度拟合）和孤立地开发算法的趋势，与实际情况分离。加剧了这些挑战是，许多胰岛素泵供应商和连续的葡萄糖监测器供应商使用封闭和专有协议，从而限制了研究人员的数据访问以及部署复杂的多变量优化器的能力。本研究试图通过设计软件开发套件来弥合理论算法及其实际应用之间的差距。该套件从连续的葡萄糖监测器，碳水化合物摄入量，胰岛素管理系统中的胰岛素传递以及诸如体育活动，压力和可穿戴设备的睡眠等指标中收集实时数据。我们的方法论利用了与苹果健康和各种可穿戴设备集成的开源胰岛素管理系统，循环。尽管通过各种通信协议进行导航以将这些设备链接出来，但我们成功地汇总了一个全面的数据集来进行血糖预测。为了强调我们软件开发套件的实用性，我们在该平台上执行了技术证明，说明了实时，个性化的，数据驱动的多元血糖预测。我们希望我们的平台可以有助于将机器学习算法从技术发展转变为具有现实世界中有益于血糖管理的可行工具。它为研究人员提供了一个基础，以在更具动态，数据丰富的环境中完善其预测算法和决策支持系统。
恒定量子深度下的多元迹估计
有一种民间传说认为，需要深度为 Θ(m) 的量子电路来估算 m 个密度矩阵乘积的迹（即多元迹），这一子程序对于凝聚态和量子信息科学中的应用至关重要。我们通过构建一个恒定量子深度电路来完成这项任务，证明了这种看法过于保守，该电路受到 Shor 误差修正方法的启发。此外，我们的电路只需要二维电路中的局部门 - 我们展示了如何在类似于 Google 的 Sycamore 处理器的架构上以高度并行的方式实现它。凭借这些特点，我们的算法使多元迹估计的核心任务更接近近期量子处理器的能力。我们用一个关于用“表现良好”的多项式近似来估计量子态的非线性函数的定理来实例化后一种应用。
基于多元调整的逻辑回归的二氯苯酚与代谢综合征的关联：一项美国基于全国人口的研究20
调整尿肌氨酸后，2,5-DCP和总二氯苯酚的1个单位增加与MetS患病率高5％有关（表2）。调整了生活方式和饮食因素（模型4）后，总二氯苯酚和MetS患病率之间的关联并不显着，而较高的2,5-DCP浓度仍然具有更高的MetS患病率。在类别分析中，我们还观察到2,5-DCP暴露与MetS患病率之间的显着和正相关。在增加四分位数的多元调整ORS（95％CI）为1.09（0.93-1.28），1.22（1.00-1.49）和1.34（1.04-1.73），在整个模型中为2,5-DCP（趋势4，P = 0.018）。此外，包括P-DCB生物标记物（包括P-DCB生物标志物）作为连续变量的受限立方样本模型，以评估P-DCB暴露和MetS患病率之间的剂量响应关系显示出相似的趋势（图1）。调查
普通人群新冠肺炎后心血管疾病发病率及个体风险预测：多变量预测模型开发与验证研究
数据取自英国临床实践研究数据链。估计了感染后 180 天内动脉或静脉事件、炎症性心脏病以及新发心房颤动或心力衰竭的发病率。接下来，使用年龄、性别和传统心血管危险因素，对 2020 年 12 月 1 日前感染 COVID-19 的 220 751 名成年人建立了多变量逻辑回归模型。所有模型均在 (i) 138 034 名接种疫苗的成年人和 (ii) 503 404 名未接种疫苗的成年人中进行了外部验证，这些成年人在 2020 年 12 月 1 日后首次感染 COVID-19。通过内部和外部验证评估了判别性能和校准。在感染 COVID-19 后长达 60 天内，静脉和动脉心血管事件以及新发心房颤动的发生率有所增加，但炎症性心脏病或心力衰竭的发生率没有增加，静脉事件的发生率最高（每 1000 人年 13 例）。最佳预测模型的 c 统计量为 0.90 或更高。然而，不到 5% 的成年人预测的 180 天结果特异性风险大于 1%。这些罕见的结果使校准变得复杂。
多元贝叶斯结构化变量选择用于药物基因组学研究
很大一部分晚期实体瘤具有潜在可治疗的基因组变异体（Fontes Jardim等，2015; Le Tourneau等，2015； Von Hoff等，2010），但实际上很少有癌症患者受益于基因组知识治疗（Marquart等人，2018年）。因此，通过更好的患者分层和疗法的患者设计，有很大的潜力可以改善对个别患者的治疗的使用和利益。精确癌症医学旨在根据每个患者疾病的详细分子表征来指导癌症患者治疗。一种快速获得关注的策略是离体癌症药物敏感性筛查，该策略预示着对癌细胞系和患者衍生细胞中一系列潜在疗法的反应，并确定与药物反应相关的分子特征。研究，药物替代性和分子（多词），数据都可以使用的研究通常称为药物研究。在本文中，我们采用具有高维输入矩阵的多元（多响应）回归设置来分析药物基因组学数据，其中几种药物的敏感性是响应变量，分子（多）OMICS变量是输入特征。我们分析了癌症（GDSC）数据库中药物敏感性基因组学的数据（Garnett等，2012; Yang等，2013），其中包含来自药物敏感性筛选的结果，用于代表数百种泛滥癌症的癌症药物的癌症药物的结果。