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鹦鹉鲜艳色彩变化的分子机制
结果：通过结合光谱、色谱和质谱分析不同物种的羽毛，我们发现了鹦鹉从黄色到红色颜色变化的共同化学基础。我们发现鹦鹉黄霉素“端基”的氧化状态在颜色变化中起着关键作用，颜色从黄色到红色的调整与鹦鹉黄霉素分子中羧基与醛基端基的比例相关；红色羽毛含有大量的醛基鹦鹉黄霉素，而黄色和绿色羽毛的羧基鹦鹉黄霉素含量较高。为了探索这些颜色差异的遗传基础，我们研究了暗色鹦鹉，它在野生种群中有两种：黄色和红色。遗传图谱确定了一个与颜色变化相关的基因组区域，其中包含 ALDH3A2 基因下游非编码区域中的候选点突变，该基因编码一种催化氧化的酶
binning符合分类法：使用双模式变异自动编码器
研究微生物组的常见程序是将测序的28个重叠群固定到元基因组组装的基因组中。当前，使用共同含量和基于序列的30个基序（例如四核苷酸频率）是Metagenome 31 binning的最先进的基于共同学习和序列的基于深度学习的方法。从基于对齐的分类得出的分类标签尚未被广泛使用。在这里，我们提出了一种基于半监督的双模式变异自动编码器的元基因组包装工具33，结合了Tetranu-34克利托德频率，与CONTIG共浸没量与CONTIG注释与任何分类分类级的35个分类级返回了35个。taxvamb在CAMI2 Human Microbiome数据集上的所有其他36个BINNER都优于所有其他36个Binner，平均返回40％37个接近完整的组件比下一个最佳BINNER。在实际的长阅读38个数据集上，税收vamb平均恢复了13％的接近完整垃圾箱和14％的39种。在单样本设置中使用时，平均退税量比VAMB高40 83％。taxvamb垃圾箱不完整的基因组比任何其他工具都要好41个，返回255％的高质量垃圾箱42不完整的基因组比下一个最好的binner。我们的方法具有43个研究和工业应用以及方法论新颖性，可以将44个可以通过半监视的多模式45个数据集转化为其他生物学问题。46
TEVoT：动态电压和温度变化下功能单元的时序误差建模
摘要 —随着 CMOS 技术的不断扩展，微电子电路越来越容易受到微电子变化的影响，例如工作条件的变化。这种变化会导致微电子电路的延迟不确定性，从而导致时序误差。电路设计人员通常在电路和架构设计中使用保守的保护带来解决这些错误，但这可能会导致操作效率的显著损失。在本文中，我们提出了 TEVoT，这是一种监督学习模型，可以预测不同工作条件、时钟速度和输入工作负载下功能单元 (FU) 的时序误差。我们执行动态时序分析来表征不同条件下 FU 的延迟变化，并在此基础上收集训练数据。然后，我们从训练数据中提取有用的特征并应用监督学习方法建立 TEVoT。在 100 种不同的工作条件、4 种广泛使用的 FU、3 种时钟速度和 3 个数据集中，TEVoT 的平均预测准确率为 98.25%，比门级仿真快 100 倍。我们进一步使用 TEVoT 通过将电路级时序误差暴露到应用程序级来估计不同操作条件下的应用程序输出质量。在 100 种操作条件下，TEVoT 对两个图像处理应用程序的平均估计准确率达到 97%。
变分算法中的量子经典权衡和多控制量子门分解
近期量子计算机的计算能力受到门操作的噪声执行和有限数量的物理量子比特的限制。混合变分算法非常适合近期量子设备，因为它们允许在用于解决问题的量子资源和经典资源数量之间进行广泛的权衡。本文通过研究一个具体案例——将量子近似优化算法 (QAOA) 应用于最大独立集 (MIS) 问题的实例——研究了算法和硬件层面的权衡。我们考虑了 QAOA 的三种变体，它们在算法层面根据所需的经典参数数量、量子门和所需的经典优化迭代次数提供不同的权衡。由于 MIS 是一个受约束的组合优化问题，因此 QAOA 必须尊重问题约束。这可以通过使用许多多控制门操作来实现，这些操作必须分解为目标硬件可执行的门。我们研究了该硬件级别可用的权衡，将不同本机门集的门保真度和分解效率组合成一个称为门分解成本的单一指标。
基于脑结构变化的可解释张量多任务集成学习用于阿尔茨海默病动态预测
摘要 目的：用于预测阿尔茨海默病 (AD) 进展的机器学习方法可以极大地帮助研究人员和临床医生制定有效的 AD 预防和治疗策略。方法：本研究提出了一种利用多任务集成学习方法预测 AD 进展的新型机器学习算法。具体来说，我们提出了一种基于脑生物标志物时空变异性相似性测量的新型张量多任务学习 (MTL) 算法来模拟 AD 进展。在该模型中，张量中每个患者样本的预测被设置为一个任务，其中所有任务共享一组通过张量分解获得的潜在因子。此外，由于受试者具有连续的脑生物标志物测试记录，因此该模型被扩展为利用梯度增强核集成受试者的时间连续预测结果以找到更准确的预测。结果：我们利用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据进行了广泛的实验，以评估所提出的算法和模型的性能。结果表明，与基准和最先进的多任务回归方法相比，该模型在简易精神状态检查表 (MMSE) 问卷和阿尔茨海默病评估量表-认知分量表 (ADAS-Cog) 认知分数方面预测 AD 进展具有更高的准确性和稳定性。结论：脑生物标志物关联信息可用于识别个体脑结构的变化，该模型可用于通过磁共振成像 (MRI) 数据和不同阶段 AD 患者的认知分数有效地预测 AD 的进展。索引词——阿尔茨海默病、多任务学习、脑生物标志物时空相关性、张量分解、梯度提升集成学习。临床和转化影响声明：该模型利用磁共振成像数据计算患者不同阶段的认知分数来预测和诊断 AD 进展。实验中揭示的重要脑生物标志物关联信息可作为早期识别 AD 的潜在指标。
基本疫苗（2024-25 年变化）
• 联邦自用费用包括采购 NIP 涵盖的所有疫苗。本附表不包括 COVID-19 疫苗。 • 根据本协议条款，各州无需提供资金或实物捐助。但是，由于各州负责实现本协议下的成果，因此各州分配自己的资金来源并相应地提供实物捐助，包括支持本协议资助的服务和活动。 • 估计的国家伙伴关系支付数字基于 2023-24 财年的联邦自用支出金额（6.414 亿美元）。
学习变种式 - 产物关系和变量 -
我们介绍了VARM，va riant r Elationship m atcher策略，以识别电子商务目录中的一对变体产品。实体解决方案的传统定义与产品提及是否是指相同的基础产品。但是，这未能捕获对电子商务应用程序至关重要的产品关系，例如在同一网页上列出的相似但不相同的产品或共享评论。在这里，我们制定了一种在变体产品关系中的新型实体分辨率，以捕获这些相似的电子商务产品链接。与传统的定义相反，新定义既需要识别两个产品是彼此的变体匹配，以及它们之间有什么变化的属性。为了满足这两个要求，我们制定了一种利用编码和生成AI模型的优势的策略。首先，我们构建了一个捕获网页产品链接的数据集，并因此构建了产品关系，以训练编码LLM以预测任何给定的产品的变体匹配。第二，我们使用抹布提示了一代LLM，以在变体产品组之间提取变异和共同属性。为了验证我们的战略，我们使用世界领先的电子商务零售商之一的真实数据评估了模型性能。结果表明，我们的策略超出了替代解决方案，并为利用这些新型产品关系的方式铺平了道路。
GMSW17的自然变化控制大豆中的种子大小
种子大小/体重在确定作物产量中起着重要作用，但在大豆中只有控制种子大小的基因很少。在这里，我们在17号染色体上，进行了全基因组关联研究，并确定了一个名为GMSW17（种子宽度17）的主要定量性状基因座（QTL）（QTL）（种子宽度17），该染色体确定自然人群中大豆种子宽度/重量。gmsw17编码属于UBP22的泛素特异性蛋白酶，属于泛素特异性蛋白酶（USPS/UBPS）家族。进一步的功能研究表明，GMSW17与GMSGF11和GMENY2相互作用，形成了去泛素酶（DUB）模块，该模块会影响H2BUB水平并负面调节GMDP-E2F-1的表达，从而抑制G1至S-S-S-S-S-S-S Transi-Transi-Transi-Try-Tion。人口分析表明，GMSW17在大豆驯化过程中经历了人工选择，但在现代繁殖中尚未固定。总而言之，我们的研究确定了与大豆种子重量相关的主要基因，从而为大豆提供了高收益育种的潜在优势。