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在衰减模型不确定性下，Visco-Acoustic媒体中的定量逆问题
我们考虑了基于培养基刺激后响应波的测量值的粘性声材料的定量重建（例如，大量模量，密度）的逆问题。数值重建是通过迭代最小化算法进行的。首先，我们研究了算法在衰减模型不确定性方面的鲁棒性，也就是说，当使用不同的衰减模型分别用于模拟合成观察数据和反转时。其次，要处理由域周围墙边界产生的多个反射的数据集，我们使用复杂的频率进行反转，并表明它提供了一个强大的框架，可以减轻多种反射的界限。为了说明算法的效率，我们对超声成像实验的数值模拟进行了数值模拟，以重建包含高对比度特性的合成乳房样品。我们在两个和三个维度上进行实验，后者也可以证明大规模构造中的数值可行性。
一种综合系统生物学策略，旨在支持不良结果途径的发展（AOPS）：辐射诱导的小头畸形的案例研究
不良结果途径（AOP）是评估与暴露于各种压力源（包括化学物质和环境污染物）相关的潜在风险的有用工具。他们提供了一个框架，以了解可能导致不良结果的不同生物事件之间的因果关系（AO）。但是，开发AOP是一项艰巨的任务，尤其是在确定构成它的分子启动事件（MIES）和关键事件（KES）方面。在这里，我们提出了一种系统生物学策略，该策略可以通过筛选公开可用的数据库，使用文本挖掘工具AOP-Helpfinder以及途径/网络分析来帮助开发AOP的开发。这种方法很容易使用，只需要研究压力源的名称和不利的结果。从中，它迅速确定了潜在的KE和文献，从而提供了有关KE之间联系的机械信息。该提出的方法应用于最近开发的AOP 441在辐射诱导的小头畸形上，从而确认已经存在的KE并确定了新的相关KES的识别，从而验证了该策略。总而言之，我们的系统生物学方法代表了简化不良结果途径的发展和丰富（AOP）的宝贵工具（AOPS），从而支持毒理学中的替代方法。
合成数据和反向图像搜索
算法技术（采矿，过滤，建模）的最新演变使人们通过复杂的搜索互动和在线监视，增强监视的机会更加透明。计算机生成的“合成数据”的出现在生成“人工智能”的技术信息革命中又有了另一个转折。由科技公司推广，以规避隐私立法并开发更便宜的监控技术，综合数据被吹捧为监视资本主义的解决方案。本对话论文首先通过（数字）摄影的介质，然后通过反向图像搜索来讨论表示与索引之间的关系，重点介绍“假”图像和歧视性技术的综合数据的使用。作者的数字民族志使用人为生成的“不存在”的人的图像来查询反向搜索引擎pimeyes，该引擎可为任何希望在Internet上找到面孔的人提供生物识别搜索。pimeyes发现的面孔与不存在的人相似，引起了有关用作查询的生成图像和搜索结果状态的问题。结果显示了使用合成数据固有的紧张局势：提高精度和增加怀疑态度之间的辩证法。在访问提供的链接网站时，混乱会随着用户而努力确定图像是否合成或真实的图像而增加。在这种情况下，反向图像搜索可能会刺激未来的综合数据开发，并同时提供将元数据嵌入到文件中的服务，以及取证以确保索引性，并将其他因素引入表示和发电之间的循环中。因此，问题的问题不是通过使用合成数据来产生现实表示的能力，而是对索引的需求，即它们的使用触发器和出现以包含它的验证的官僚机构。
伪内扩散模型
摘要 - 基于分数的扩散模型具有显着的生成深度学习，用于图像处理。调查条件模型也已应用于CT重建等反问题。但是，常规方法（最终以白噪声）需要大量的反向过程更新步骤和分数功能评估。为了解决这一局限性，我们提出了一个基于分数扩散模型的替代前进过程，该过程与低剂量CT重建的噪声特性一致，而不是收敛到白噪声。这种方法大大减少了所需的得分功能评估的数量，提高效率并维持放射科医生熟悉的噪声纹理，我们的方法不仅可以加速生成过程，而且还保留了CT噪声相关性，这是临床医生经常批评的深度学习重建的关键方面。在这项工作中，我们严格地为此目的定义了基质控制的随机过程，并通过计算实验对其进行验证。使用来自癌症基因组肝肝肝癌（TCGA-LIHC）的数据集，我们模拟了低剂量CT测量结果并训练我们的模型，将其与基线标量扩散过程和条件扩散模型进行了比较。我们的结果证明了我们的伪内扩散模型的优越性，并在质地上产生高质量重建的能力，这些重建在质地上熟悉的医学专业人员的得分函数评估较少。这一进步为医学成像中更有效和临床上的扩散模型铺平了道路，在需要快速重建或较低辐射暴露的情况下尤其有益。
主要病因流行的趋势导致年轻患者心力衰竭：综合评论
摘要：埃弗里特的许多世界或多元宇宙理论是试图找到标准哥本哈根量子力学解释的替代方法。埃弗里特的理论在钟声上通常被认为是本地的。在这里，我们表明事实并非如此，并通过详细分析Greenberger -Horne -Zeilinger（GHz）非局部定理来揭示矛盾。我们讨论并比较了埃弗里特文学中经常混合的地方的不同概念，并试图解释混乱的本质。我们在许多世界理论中讨论了概率和统计学，并强调，理论中分支之间存在的强对称性禁止概率定义，并且该理论无法恢复统计。这一矛盾的唯一途径是通过添加隐藏的变量来修改理论，因此，新理论是明确的，是明确的钟声。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
免疫检查点抑制剂靶向放射性核素治疗引起的反向耐受性机制
与正在进行的I期试验（NCT03784625）相符的摘要，该试验专门针对黑色素瘤靶向放射性核素治疗（TRT），我们探索了免疫系统与黑色素配体[131 I] ICF01012单独或与免疫治疗疗法合并的相互作用（ICF01012）。在这里我们证明[131 I] ICF01012诱导免疫原性死亡，其特征是细胞表面暴露的膜联蛋白A1和钙网蛋白的显着增加。与免疫功能低下相比，[131 I] ICF01012增加了免疫能力小鼠的存活率（29 vs. 24天，p = 0.0374）。流式细胞仪和RT-QPCR分析强调[131 I] ICF01012诱导肿瘤微环境中的适应性和先天免疫细胞募集。[131 I] ICF01012与ICI（抗CTLA-4，抗PD-1，抗PD-L1）的组合表明，公差是一种主要的免疫逃逸机制，而TRT后不存在疲劳。此外，与单独使用TRT相比，[131 I] ICF01012和ICI组合有系统地导致生存率延长（P <0.0001）。具体而言，[131 I] ICF01012 +抗CTLA-4组合与单独的抗CTLA-4相比显着提高生存率（41 vs. 26天； P = 0.0011），而没有毒性。这项工作代表了TRT诱导的抗肿瘤免疫反应修饰的首个全局表征，表明耐受性是一种主要的免疫逃逸机制，而将TRT和ICI结合在一起是有希望的。
使用量子计算机在扩展的宇宙中模拟粒子创建
MACEDA解释了该技术对研究的重要性：“我们仅使用四个量子位，一个用于每个可能的领域状态。但是，由于我们的电路涉及大量量子门，因此在整个执行过程中累积了错误。为了获得可靠的结果，我们应用了缓解错误技术，这有助于提高计算的保真度。”