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PS YC HEN CO DE 2 评估样本细胞反卷积方法对人类大脑转录组数据的性能和应用
样本反卷积方法可估计大量组织样本中的细胞类型比例和基因表达，但它们的性能和生物学应用仍未被探索，特别是在人脑转录组数据中。在这里，使用来自大量组织 RNA 测序 (RNA-seq)、单细胞/细胞核 (sc/sn) RNA-seq 和免疫组织化学的样本匹配数据评估了九种反卷积方法。使用了来自 149 个成人死后大脑和 72 个类器官样本的每个细胞总共 1,130,767 个细胞核。结果显示，dtangle 在估计细胞比例方面表现最佳，而 bMIND 在估计样本细胞类型基因表达方面表现最佳。对于八种脑细胞类型，通过反卷积表达 (decon-eQTL) 鉴定了 25,273 个细胞类型 eQTL。结果表明，decon-eQTL 比单独的块组织或单细胞 eQTL 更能解释精神分裂症 GWAS 遗传性。还使用解卷积数据检查了与阿尔茨海默病、精神分裂症和大脑发育相关的差异基因表达。我们的研究结果在块组织和单细胞数据中得到复制，为解卷积数据在多种脑部疾病中的生物学应用提供了见解。
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
部门的杂志出版社农业与盟友科学学院，纽约大学园艺与食品科学系公共学系
Sairam，M.，Sahoo，U.，Jatav，H.S。，Gitari，H.I.，Shankar，T.，Kandileri，A.M. 和Hossain，A。 （2024）。 农林业：一种用于有效利用农业投入的资源的技术，可带来粮食和环境安全。 在书中：“应对全球挑战的农林业”。 Springer出版物。 doi：https：//doi.org/10.1007/978-981-99-7282-1。 ISBN：978-981-99-7281-4。Sairam，M.，Sahoo，U.，Jatav，H.S。，Gitari，H.I.，Shankar，T.，Kandileri，A.M.和Hossain，A。（2024）。农林业：一种用于有效利用农业投入的资源的技术，可带来粮食和环境安全。在书中：“应对全球挑战的农林业”。Springer出版物。doi：https：//doi.org/10.1007/978-981-99-7282-1。ISBN：978-981-99-7281-4。ISBN：978-981-99-7281-4。
学习受舞台风险控制的最佳动态治疗方案
动态治疗方案（DTRS）旨在调整个性化的顺序治疗规则，通过容纳患者在决策中的异性基因，从而最大程度地提高累积的有益结果。对于包括2型糖尿病（T2D）在内的许多慢性疾病，通常对治疗方法进行多方面，因为具有较高预期奖励的侵略性治疗也可能会提高急性不良事件的风险。在本文中，我们提出了一个新的加权学习框架，即利益风险动态治疗方案（BR-DTRS），以解决有益的风险交易。新框架通过限制诱发的治疗规则的风险不超过每个治疗阶段预先规定的风险限制来依靠向后学习程序。综合，估计的治疗规则通过修改平滑的约束解决了加权支持向量机问题。从理论上讲，我们表明所提出的DTR是Fisher的一致性，我们进一步获得了价值和风险功能的收敛速率。最后，通过广泛的模拟研究和对T2D患者的真实研究的应用来证明所提出的方法的性能。关键字：动态治疗方案，精密医学，造型风险贸易，急性不良事件，加权支持向量机。
自动招标的轨迹迭代增强学习框架
在在线广告中，广告商通常通过使用需求端平台（DSP）提供的自动铸造工具参加广告拍卖的广告广告机会。当前的自动铸造算法通常采用强化学习（RL）。然而，由于安全问题，大多数基于RL的自动竞标政策都经过模拟培训，从而在在线环境中部署时会导致性能退化。要缩小此差距，我们可以并行部署多个自动竞标代理，以收集大型交互数据集。然后可以利用离线RL算法来培训新的政策。随后可以部署训练有素的策略以进行进一步的数据收集，从而产生了迭代培训框架，我们将其称为迭代的离线RL。在这项工作中，我们确定了这种迭代离线RL框架的瓶颈，该框架源自离线RL算法固有的保守主义引起的无效探索和剥削。为了克服这种瓶颈，我们提出了轨迹探索和外观（TEE），它引入了一种新颖的数据收集和数据利用方法，用于从轨迹有偏见的迭代离线RL。此外，为了在保留TEE的数据集质量的同时确保在线探索的安全性，我们建议通过自适应行动选择（SEAS）进行安全探索。在阿里巴巴展示广告平台上的离线实验和现实世界实验都证明了我们提出的方法的有效性。
青少年大脑-心理社会关联的体素多元分析揭示了认知和精神病理学的六个潜在维度
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听证委员会按日期报告
139 5349634 5 01-04-2024 AALAMGIR JOHAR ALI ANSARI 先生 贸易公司 SALAM PHARMACY UNANI 公司 AALAMGIR JOHAR ALI ANSARI 先生 贸易公司 SALAM PHARMACY UNANI 公司
教学大纲和分章明智的分部（2024-25）
Properties of Genetic Material (DNA versus RNA), RNA World, Replication, The experimental proof, The Machinery and the Enzymes, Transcription: Transcription Unit, Transcription Unit and the Gene, Types of RNA and the Process of Transcription, Genetic Code: Mutations and Genetic Code, t-RNA-the adapter Molecule, Translation , Regulation of Gene Expression , the Lac Operon, Human Genome Project, Salient features of Human Genome,应用和未来的挑战，DNA指纹印刷。第6章：Evolution
电力系统规划中具有分段线性过渡的代表日数和小时数
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大，规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法，该方法考虑了极值，使用有限数量的代表日和每天内的时间点，有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比，它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示，与传统的分段常数公式相比，它减少了近似误差。此外，通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率，开发了一个全面的扩展联合规划模型，包括输电线路、储能系统和风电场。