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使用机器学习的乳腺癌预测
16S rRNA基因的V1-V2区域有效地分化了Rickettsia Africae和Rickettsia Aeschlimannii与其他立克物种，以及Coxiella insosymbionts与Coxiella burnetii。相反，这些物种的V3-V4区域序列无法明确区分。coxiella内共生体在AM中最常见。Gemma和Rh。pulchellus，而弗朗西斯拉内共生体则占主导地位；两者都主要定位在唾液腺中。高丰富的Coxiella内共生体和假单胞菌与两者中的Rickettsia病原体的缺失或低丰度有关。Gemma和Rh。pulchellus，提示这些微生物之间的竞争相互作用。此外，除了唾液腺外，proteus mirabilis是人类泌尿道的机会性病原体，主要是在透明质的壁虱中，除唾液腺外，唾液腺中最丰富。此外，我们在所有tick组织中检测到了杆菌，假单胞菌和corynebacterium属，这支持了这些细菌可能在骆驼血和壁虱之间循环的假设。唾液和血淋巴通常比唾液腺和中肠含有更多的细胞外细菌。
色素位点作为查加斯病媒介 Rhodnius prolixus 基因组编辑的标记
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 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 2020 年 4 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.04.29.067934 doi：bioRxiv 预印本
前列腺癌治疗策略的纳米驱动器
摘要：前列腺癌（PC）是西方世界上最常见的男性癌症。向抑制前列腺癌（CRPC）的进展是雄激素戒断治疗的已知结果，使CRPC成为终点疾病。细胞毒性药物和荷尔蒙治疗/或基因疗法的组合是治疗晚期PC的公认方式。但是，该策略受到化学疗法对肿瘤部位的生物可获得性差的限制，从而导致了抵押毒性和多药耐药性（MDR）的发生率的提高。纳米式化已经演变为有效的治疗结果的有效方法。它提供了通过增强的特异性和毒性的主动或被动靶向机制来巩固其抗肿瘤活性的可能性，并通过疗法来启用诊断成像。虽然对纳米医学的研究在其他癌症类型中很常见，但只有少数人专注于前列腺癌。本综述提供了有关纳米疗法和纳米抑制剂原理的深入了解，以及这种快速发展的技术的应用如何在临床上影响CRPC治疗。特别是指相应的纳米剖分，我们提出了临床和前线证据，证明将纳米驱动器归为CRPC治疗策略的潜力和前景。
西北地中海重大降水事件在温暖的气候下：稳健与不确定的变化，对流渗透模型合奏
1 CNRM，de toulouseUniversitéde toulouse，Météo -France，CNRS，Toulouse，法国，2 Laboratoire Alterato Milieux Milieux观察时代人/Institut Pierre Simon Laplace（IPSL） （DWD），德国奥登巴赫，4大气与气候科学研究所，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士5 Wyss自然学院，伯恩大学，伯恩大学，瑞士6气候与环境物理，物理学，物理学，物理学研究所，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯尔尼，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔尼挪威奥斯陆气象学院，9卡尔斯鲁希技术研究所（KIT），德国卡尔斯鲁希，德国10个气候服务中心（Gerics），Helmholtz -Zentrum thermholtrum thermhore gmbh，德国汉堡，德国，11个研究所，乔格尔（Josci），乔格（Ibgg -3）德国，英国埃克塞特市大都会办公室12号办公室，德国勃兰登堡技术大学大气进程主席13，德国科特布斯，德国科特布斯，荷兰皇家气象研究所（KNMI）14号，荷兰，荷兰15 Fondazione Centro -Meditertro -Mediterraneo suiiii camcaty climcicali climccy climccy climccy climccy， Abdus Salam国际理论物理中心（ICTP），意大利Trieste，17 Faculdade deCiências，Instituto dom Luiz Instituto dom Luiz，Lisboa大学，里斯本，里斯本，葡萄牙，CESR 18 CESR（环境系统研究中心）
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无
蚊子载体，埃及埃及的局部适应，以及预测温度和气候变化对登革热传播的影响的影响
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.14.637444 doi：biorxiv Preprint
新闻稿14/02/2025，09：30 CET Biocartis宣布了有关早期CAR-T矢量负载评估的新数据
•早期的CAR-T载体负荷增加预测的严重ICAN：在灌注后前5天内CD19 CAR-T载体负荷急剧上升的患者更有可能发展出严重的免疫效应子细胞相关的神经毒性综合征（ICANS）。•第3天Idylla™测量结果预测了ICANS的严重性：预测建模将第3天载荷识别为使用Idylla™的ICANS严重性的重要预测指标。•与无进展生存期（PFS）的相关性：在输注后的前5天中，将患者分层为高和低矢量负荷斜率组，在IDYLALA™和DDPCR测量方法中观察到PFS的显着差异。Kaplan-Meier曲线显示，PFS率在第50天（100％vs. 70％）分开，并一直持续到第300天（90％vs. 50％）的后续速度结束，而高矢量负荷增加。
通过 Cas9 介导的 ReMOT 控制对 Chagas 病媒介 Rhodnius prolixus 进行基因编辑
。CC-BY 4.0 国际许可证下可用（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 2023 年 8 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.14.553172 doi：bioRxiv 预印本
关于公共支持AI安全监督的调查证据
并非所有的质粒都很好，去年，矢量构造团队和联赛发表了一个预印本6，引发了一些有关质粒的警报。他们呼吁建立社区范围内的标准和资源，以维护研究和医学中基因递送的质量。在他们从学术和行业客户那里收到的2,521种质粒的分析中，该公司的研究人员记录了设计和测序错误。这些质粒已通过客户请求发送给他们，例如，以特定方式修改质粒或将它们包装成重组病毒。正如团队所指出的那样：“总共，我们估计有45-50％的实验室质粒具有未指定的设计和/或序列错误，可能会损害预期的应用程序。”拉恩说，当他们在这个项目上从事该项目时，他们想分享研究界“严重忽略了Gene Delivery工具的巨大问题”。他们发现设计错误足够严重，无法阻止适当的功能。他们看到了设计适当的案例，但是序列本身，“矢量中的a和g's and t and c and c在矢量中并不是人们认为的。”这让团队感到沮丧，发现他们被发送的媒介中的几乎一半出现了问题。Lahn说，由于他们出版了此预印本，因此许多组织（媒介存储库和大学）已经与他们联系，开始一起讨论标准的操作过程。这些对话处于早期阶段。，但是当人们探索如何解决这个问题时，意识正在增长。在学术界和另一半在行业中，矢量布置者的一半大约有一半。他们可能会处理基本的细胞生物学问题，例如癌症或神经科学研究；他们可能还可能正在探索植物和食品项目，以及涉及碳帽的“绿色能源”项目。质量在基础和应用研究中都很重要，并且在基因治疗项目中肯定至关重要，这是一个快速增长的领域。
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28