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深入了解全球海洋表皮和中质社区的假定藻酸盐裂解酶
藻酸盐裂解酶和寡聚酸酯裂解酶催化藻酸盐的糖苷键的裂解，藻酸盐，这是由棕色藻类和其他生物体合成的酸性多糖。这些酶高度多样，目前已分为15个碳水化合物活性酶（Cazy）数据库的家族。我们探讨了结构和分类学的多样性，基因和转录本的生物地理分布以及来自全球海洋上层皮科浮游物社区的假定藻酸盐降解酶的潜在环境驱动因素。首先使用序列相似性网络对确定的序列进行分析，以评估其与Cazy成员的关系。与PL5，PL6，PL7，PL17和PL38家族有关的序列具有较高的基因和转录物丰度，温度是携带假定藻酸盐裂解酶基因的社区成员结构的关键驱动力。PL5同源物包括活性位点的关键残基中的变体，分配给“ candidatus pelagibacter”的序列显示出高基因和转录物丰度，与无机磷浓度负相关。序列分配给了黄杆菌和/或γ-细菌类别主导了PL6，PL7和PL17家族，尤其是与未经文化的偏光杆菌和Alteromonas Australica密切相关的序列。在PL38家族中，虽然从planctomycetota，verrucomicrobiota和Bacteroidota的序列分配给分类群，在大多数区域和深度上显示出最高的相对基因丰度，而高表达水平在高纬度的序列中观察到序列中的序列，分配给了euukaryota（例如eukaryota（e.g.，e.g.，phaeocystica）。总体而言，这项研究中发现的推定酶可能参与了各种生理过程，包括藻酸盐同化和生物合成。
深入了解房屋苍蝇的时期，穆斯卡家族，感染了唾液腺肥大病毒（MDSGHV）
房屋飞行，穆斯卡·家族（Musca Housea），是许多病原体的机械载体，对人类和动物的健康构成了重大风险。二十多年前，发现了穆斯卡家族唾液腺肥大病毒（MDSGHV），从而感染了男性和女性苍蝇，并破坏了交配和生殖过程。MDSGHV可以感染各种组织，但其主要复制位点是苍蝇唾液腺。众所周知，节肢动物唾液腺不仅在获取食物，而且在传播病原体中起着重要作用。因此，了解向量唾液腺的组成以及载体与病原体成分之间的相互作用对于制定未来的控制策略至关重要。为此，我们对感染和未感染的房屋蝇的唾液腺进行了全面的RNA测序。我们的分析总共确定了6,410个推定的序列，其中6,309个源自M. tourplea，101个来自MDSGHV，分为25个官能团。此外，受感染和未感染的唾液腺之间的差异表达分析显示，有2,852个显着调节的转录本，突出了MDSGHV感染触发的深刻转录变化。总的来说，这些发现不仅加深了我们对家长唾液腺组成的理解，而且还提供了对病毒媒介相互作用的宝贵见解，这可以作为理解其他医学相关相互作用的模型。
通过社交媒体和变压器模型了解躁郁症：挑战和见解
通过社交媒体和变形金刚模型了解躁郁症：挑战和见解葡萄etsrivastava*，Lokesh Boggavarapu*，Anthony Shin*，Anthony Shin*，Avisek Datta，Yingda Lu，runa bhaumik **伊利诺伊州芝加哥**伊利诺伊州芝加哥大学的同等贡献者**相应的社交媒体* （BD）仍然显着未充满意。复杂性是由与抑郁和焦虑相关的语言模式的重叠产生的，使准确的识别挑战。本研究旨在基准在Reddit帖子上训练的各种变压器模型的性能，以将BD与其他心理健康状况区分开。使用高性能生成AI模型（GPT-4O）作为基准，分析表明某些开放小型模型（ex。MISTRAL，LLAMA）在捕获与BD相关的微妙语言线索方面表现出色，以高精度和召回率达到高达0.86的F1得分。但是，BD经常被错误分类为抑郁症（23％–51％），正常（2％–41％）和焦虑症（1％–7％），强调了对改进方法的需求。该研究强调了特定于域数据的重要性以及更细微的模型以增强BD检测准确性，为更有效的心理健康监测和及时干预铺平了道路。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
我们提出了G en 3c，这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频，但是它们倾向于利用少量3D信息，导致不一致的情况，例如弹出和不存在的对象。相机控制（如果完全实现）是不精确的，因为相机参数仅是对神经网络的输入，然后必须推断视频依赖相机。相比之下，G en 3c由3D缓存：通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时，G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是，这意味着G en 3c都不必须记住它的预期
了解用户对DeepSeek的看法
Jeehaan Algaraady Mohammad Mahyoob Albuhairy Taiz大学，也门Taibah大学，沙特阿拉伯摘要摘要该研究通过涵盖大型语言模型（LLM）DeepSeek的用户印象，其中包含双重分析框架和主题分析。该研究旨在找到用户响应的主要情绪和重复的主题。双焦点方法通过包括情感和主题来增强对用户满意度，关注点和期望的看法。使用基于规则的Vader情感分析和主题评估的混合方法方法用于分析用户反馈，以阐明平台特定的优势和系统性挑战。的结果表明，DeepSeek被用户（+0.80的总体情感）以及可访问性的高分（+0.93）和智能与推理（+0.88）认为是高度积极的。尽管如此，新兴的批评围绕其审查制度和内容政策（-0.20）。用户通过免费访问来鼓掌分析精度，但批评接口导航问题。主题分析将DeepSeek指定为与分析驱动的用户的富裕，同时强调了其高度顽强的针对特定领域问题的能力。但是，跨切割挑战包括延迟，稳定性以及内容审核与用户自主权之间的固有张力。AI评估框架是通过添加计算情绪工具和定性看法的方法来提出的。这些发现的直觉可以更好地了解用户体验，并对当前的发展和DeepSeek的实际可用性产生了深远的影响。功能专业与用户期望之间的关系将AI平台的竞争力与DeepSeek（视为强大的，免费的分析工具）相同，同时发出可能的战略增强领域。
老年学：了解衰老的科学。
老年学是对衰老过程以及老年人面临的挑战和问题的多学科研究。随着全球人口的持续年龄，老年病的重要性已经显着增长，在塑造支持老年人的政策，医疗保健和社会系统中发挥了关键作用[1]。老年医学包括各个方面，包括生物学，心理和社会因素，并试图了解衰老如何影响个人和社会。尽管许多人将衰老与衰老相关，但老年学强调了健康衰老的潜力，探索了提高老年人生活质量的方法。老年医学的见解介绍了从医疗保健实践和高级生活选择到社会服务和政府政策的一切，这使其成为满足老龄化人口需求的关键领域[2]。
解码蛋白相互作用以更好地了解突变如何促进疾病
排放帽可以鼓励该行业采用节能实践，从而促进可持续AI技术的创新。此外，与AI相关的碳指标可以协助决策者制定有效的标准，以确保随着AI的发展，其环境成本得到了控制，为可持续的AI未来铺平了道路。