XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一百万倍
一种用于预测人类囊胚倍性的非侵入性人工智能方法：回顾性模型开发和人类囊胚倍性：回顾性模型开发和
生理学和生物物理学系（J Barnes、M Brendel MEng、M Brendel MEng、S Rajendran BS、J Kim MEng、P Zisimopoulos MSc、A Sigaras MSc、P Khosravi PhD、Prof O Element PhD、I Hajirasouliha PhD）[ PubMed ] Zisimopoulos、A Cigars、P Khosravi、Prof O Element、I Hajirasouliha 和 Ronald O Perelman 和 Claudia Cohen 生殖医学中心（JE Malmsten DPS、Q Zhan PhD、Prof Z Rosenwaks MD、N Zaninovic PhD）。和迈耶癌症中心（Prof O Element、I Hajirasouliha）和 WorldQuant 定量预测计划（Prof O Element），威尔康奈尔医学院，纽约，纽约州，美国；美国纽约州康奈尔大学三机构计算生物学和医学项目（VR Gao、S Rajendran、Q Li）； QED Analytics，美国新泽西州普林斯顿（JT Sierra 博士）；美国纽约州纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心流行病学和生物统计学系计算肿瘤学（P Khosravi）； IVI Valencia，西班牙瓦伦西亚信仰健康研究所（M Meseguer 博士）
阿尔茨海默氏病中溶酶体酶基因的单倍症
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年11月18日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.16.623962 doi：Biorxiv Preprint
人工智能模型（整倍体预测算法）可以根据延时数据预测胚胎倍性状态
摘要背景：对于延时摄影技术（TLT）与胚胎倍性状态之间的关联，目前尚未完全阐明。TLT具有数据量大、非侵入性的特点。如果想从TLT准确预测胚胎倍性状态，人工智能（AI）技术是一个不错的选择。但目前AI在该领域的工作需要加强。方法：研究共纳入2018年4月至2019年11月的469个植入前遗传学检测（PGT）周期和1803个囊胚。所有胚胎图像均在受精后5或6天内通过延时显微镜系统捕获，然后进行活检。所有整倍体胚胎或非整倍体胚胎均用作数据集。数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集主要用于模型训练，验证集主要用于调整模型的超参数和对模型进行初步评估，测试集用于评估模型的泛化能力。为了更好的验证，我们使用了训练数据之外的数据进行外部验证。从2019年12月至2020年12月共155个PGT周期，523个囊胚被纳入验证过程。结果：整倍体预测算法（EPA）能够在测试数据集上预测整倍体，曲线下面积（AUC）为0.80。结论：TLT孵化器已逐渐成为生殖中心的选择。我们的AI模型EPA可以根据TLT数据很好地预测胚胎的倍性。我们希望该系统将来可以服务于所有体外受精和胚胎移植（IVF-ET）患者，让胚胎学家在选择最佳胚胎进行移植时拥有更多非侵入性辅助手段。关键词：AI，倍性状态，延时，PGT，预测
特定染色体的非整倍性对缺乏纺锤体检查点蛋白BUB3
急性呼吸道感染（ARIS）是整个生命周期发病率和死亡率的主要原因。在全球范围内，估计每年发生的170亿ARI，占儿童死亡人数240万人（> 740,000人死亡）[1]。尽管这些ARI中的大多数是由呼吸道病毒引起的，但大多数严重或致命的病例是由细菌呼吸道病原体引起的。越来越多地，上呼吸道（URT）中的共生微生物会影响呼吸道病毒感染的风险和严重程度，以及细菌病原体对定殖和感染的抗性。因此，人们对利用这些微生物 - 微生物或微生物 - 主机相互作用的兴趣越来越多，以制定新的ARI策略或治疗[2]。尽管益生菌的现代历史可以追溯到一个多世纪以来，但活细菌菌株的鼻内给药将代表我们预防和治疗ARIS的方法的转变。这种鼻腔益生菌的必要特征将包括粘附上皮并成功地定居人类的能力，缺乏对呼吸性上皮细胞的细胞毒性，对地平线基因转移和移动遗传元件的某种程度的抵抗力，低倾向，低倾向，可侵犯宿主组织，使宿主的组织以及可用的可用抗药性可用的抗生素。下面，我们描述了一种研究的细菌物种，即dolosigranulum pigrum，越来越多地将其视为人类URT中的基石物种，也被视为预防ARI预防或治疗的有希望的鼻益生菌候选者。
伊朗人口中线粒体基因组SNP的单倍群结构和遗传变异分析
引言人线粒体DNA（mtDNA）是圆形双链体，由16 569个碱基对（BPS）组成。1 mtDNA变体是在没有进行重组的情况下进行母体传播的，从而使它们在连续的世代上积累。mtDNA的这种特征使其成为研究人群遗传学，系统发育进化，人类迁移以及医学和法医研究的流行工具。许多关于mtDNA分析的研究已经发表。2-11线粒体单倍群包括具有相同累积mtDNA变体的个体，通常在特定地理区域中发现，并且可以通过母体谱系进行追踪。这些单倍体在线粒体系统发育树中构成不同的分支。某些单倍体主要与特定地理区域相关。单倍群L0 – L6通常在撒哈拉以南非洲人中发现，而R5 – R8，M2 – M6和M4 –
2021 年跟踪软件现状 - 卡巴斯基
• 网络暴力呈上升趋势，尤其是自疫情开始以来。随着人们社交活动减少，待在家里的时间增加，犯罪者感到自己更有掌控力，这可能使他们不太容易安装跟踪软件来监视伴侣。此外，不幸的是，施虐者拥有更广泛的手段，例如智能设备，来监视或跟踪受害者。与卡巴斯基密切合作的非营利组织 (NPO) 在与跟踪软件的犯罪者和受害者合作时也分享了类似的观察结果。重要的是要记住，这些数字仅包括卡巴斯基用户：它们不考虑使用我们竞争对手的 IT 安全解决方案的用户或未在手机上安装任何 IT 安全解决方案的用户。因此，我们看到的只是冰山一角：虽然很难计算出全球受影响用户的确切数量，但反跟踪软件联盟的成员估计，这个数字可能至少是这个数字的 30 倍，全球每年有近一百万名受害者。
量子通信：通信未来的新潜力
a）在简单的级别上，对于量子通信，量子计算是必需的。当前计算机操纵单个位，将信息存储为二进制0和1状态（称为经典状态）。量子计算机利用量子机械现象通过依赖量子位或Qubits来操纵信息。在一起，量子叠加和纠缠有可能使计算能力的新进展。例如，在普通计算机中的两位数寄存器只能在任何给定时间存储四种二进制配置（00、01、10或11），量子计算机或量子处理器可以访问包含叠加的较宽状态（即组合）四个经典状态中的每一个以及包括量子纠缠的外来状态。这一增加的状态空间被证明对某些类型的计算有用。在特定情况下，与经典位相比，使用Qubits的计算可以更快地执行一百万倍[Quantum Computing，2019]。将来，这甚至可以允许
精英单倍型 OsGATA8-H 协调水稻氮吸收和生产性分蘖形成
过量的氮会促进水稻非生产性分蘖的形成，从而降低氮利用效率 (NUE)。通过平衡氮吸收和生产性分蘖的形成来开发高 NUE 水稻品种仍然是一个长期挑战，但这两个过程如何在水稻中协调仍然难以捉摸。在这里，我们将转录因子 OsGATA8 确定为水稻氮吸收和分蘖形成的关键协调因子。OsGATA8 通过抑制铵转运蛋白基因 OsAMT3.2 的转录来负向调节氮吸收。同时，它通过抑制分蘖的负调节因子 OsTCP19 的转录来促进分蘖的形成。我们将 OsGATA8 -H 确定为高 NUE 单倍型，具有增强的氮吸收和更高比例的生产性分蘖。OsGATA8- H的地理分布及其在历史种质中的频率变化表明其适应肥沃的土壤。总体而言，这项研究为NUE的调控提供了分子和进化方面的见解，并有助于培育具有更高NUE的水稻品种。
新的单倍型解析火鸡基因组，用于火鸡遗传学和基因组学研究
结果：通过采用三重分箱方法，我们能够利用长读技术和全基因组染色质相互作用数据 (Hi-C) 组装出高质量的染色体水平 F1 组装体和 2 个亲本单倍型组装体。从总共 40 条染色体 (2n = 80) 中，我们在单个支架中捕获了 35 条染色体，与旧的组装体相比，基因组完整性和连续性得到了很大的改善。这 3 个组装体的质量高于之前的草图质量组装体，与鸡组装体 (GRCg7) 相当，最大的重叠群 N50 (26.6 Mb) 和可比的 BUSCO 基因集完整性得分 (96-97%) 也显示出了这一点。比较分析证实了之前发现的 Z 染色体上约 19 Mbp 的大倒位，而其他鸡形目动物中没有发现这种倒位。已发现亲本单倍型之间的结构变异，这为育种提供了潜在的新目标基因。
表面代码阈值以下的量子误差校正
量子纠错 [1–4] 通过将多个物理量子位组合成一个逻辑量子位，为实现实用量子计算提供了一条途径，随着更多量子位的添加，逻辑错误率会呈指数级抑制。然而，只有当物理错误率低于临界阈值时，这种指数级抑制才会发生。在这里，我们在最新一代超导处理器 Willow 上展示了两个低于阈值的表面代码存储器：距离为 7 的代码和集成了实时解码器的距离为 5 的代码。当代码距离增加两倍时，我们更大的量子存储器的逻辑错误率被抑制了 Λ = 2.14 ± 0.02 倍，最终得到一个 101 量子位距离为 7 的代码，每个纠错周期的错误率为 0.143% ± 0.003%。这种逻辑存储器也超出了盈亏平衡点，是其最佳物理量子位的寿命的 2 倍。 4 ± 0 . 3. 我们的系统在实时解码时保持低于阈值的性能，在距离为 5 时实现平均 63 µ s 的解码器延迟，最多可进行一百万次循环，循环时间为 1.1 µ s。我们还运行距离为 29 的重复代码，发现逻辑性能受到每小时约一次或 3 × 10 9 次循环发生的罕见相关错误事件的限制。我们的结果表明，如果扩展，设备性能可以实现大规模容错量子算法的操作要求。