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World File Search System体学
AMPC扩增的进展引用发布版本（APA）：Yiwen，H.，Karabulut，E。，＆Degeler，V。O.（印刷中）。饮酒的本体学习的大型语言模型
摘要当前，大多数本体论都是手动创建的，这是耗时且劳动力密集的。同时，大型语言模型（LLM）的高级功能已被证明在各个领域中有益，从而显着提高了文本处理和文本生成的效率。因此，本文着重于将LLMS用于本体学习。它使用手动本体构建方法作为促进本体学习LLM的基础。所提出的方法基于检索增强产生（RAG），并将其传递给LLM的查询基于手动本体论方法 - Lite本体论。已经对LLM的两种不同变体进行了实验，它们都以不同程度的程度证明了本体学学习的能力。这种方法显示了使用LLMS（半）自动化本体学习学习的方向的有希望的初始结果，并使没有先前领域专业知识的人的本体论施工过程更容易。最终的本体论是由域专家评估的，并根据定义的标准对其进行了排名。基于评估结果，最终的本体论可以用作基本版本，但是它需要域专家的进一步微调以确保其准确性和完整性。
基因本体学富集分析和可视化工具
描述：用于识别和可视化基因排名列表中的丰富GO术语的工具。它可以以两种模式之一运行： *搜索富集的GO术语，这些术语在排名的基因列表的顶部，或 *与基因的基因目标列表中的基因列表中的富集术语搜索。
AMPC扩增的进展 引用发布版本（APA）：Yiwen，H.，Karabulut，E。，＆Degeler，V。O.（印刷中）。饮酒的本体学习的大型语言模型
抽象的β-内酰胺抗生素是人类和兽医医疗保健中最应用的抗菌剂。因此，β-内酰胺抗性是一个主要的健康问题。AMPCβ-内酰胺酶的基因扩增是导致大肠杆菌中从头β-LAC TAM抗性的主要因素。但是，放大和随附的DNA突变的时间过程尚不清楚。在这里，我们研究了通过逐步增加阿莫西林浓度引起的抗药性演变，AMPC扩增和AMPC启动子突变的进展。AMPC启动子突变发生在第2天，而大约八倍的扩增发生在阿莫西林暴露超过6天后。放大和启动子突变的组合在22天后将AMPC mRNA水平提高了200个。a是1插入在野生型（WT）和AMPC基因互补菌株（COMPA）的耐药性诱导后的扩增连接中的插入，但在∆ AMPC中未鉴定，这表明扩增取决于移动遗传元件的转移。为了阐明基因突变与AMPC扩增之间的相关性，分析了WT，∆ AMPC和COMPA在电阻演化过程中获得的DNA突变。与进化的∆ AMPC相比，进化的WT中没有几种引起抗性突变，而在应力反应中积累了更多的突变。抗阿莫西林的ΔAMPC没有显示出原始AMPC位置周围片段的扩增，而是在另一个位置表现出很大的重复或一式三次，这表明重复基因在耐药性发展中的重要作用。
黎曼切线空间中的联合对齐群体学习
摘要——在脑机接口（BCI）领域，学习模型通常针对每个受试者和每个会话分别进行训练，因为不同会话和不同受试者之间的数据并不一致。这里我们提出了一种小组学习的方法，即在联合调整多个主题和/或课程之后，使用它们同时进行学习。我们的方法受到盲源分离文献的启发。作为演示，我们在 22 个受试者的数据集上训练单一学习模型，并应用该组模型对所有受试者进行类似地预测测试数据。与传统的单独训练测试设置相比，我们观察到平均精度显著提高了 6.8 个点。我们的方法是通用的，可以用于任何应用程序。它还可用于训练需要大量数据的学习模型，例如深度神经网络。
EDEM的结构和功能：PDI ERAD检查点复合物 回家：一个新的基因本体学子集，可改善植物基因功能预测 Emlen Funnels中的方向性范围 摘要
。。.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N.N。lecce单位。4Qu±云母生物±云母系。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 。 澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。 。 澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。II，布宜诺斯艾利斯，CE1428EHA，阿根廷。。澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚。
量子晶体学：当前发展和未来展望
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
基于整体学习的放射素学模型，用于区分胶质母细胞瘤的脑转移
目的：术前脑转移（BM）和胶质母细胞瘤（GBM）之间的区分由于它们在常规脑MRI上的相似成像特征，因此在术前具有挑战性。这项研究旨在通过基于MRI放射学数据的机器学习模型来增强诊断能力。方法：这项回顾性研究包括235例确认孤立性BM和273例GBM患者。患者被随机分配到培训（n = 356）或验证（n = 152）队列中。获得了传统的大脑MRI序列，包括T1加权成像（T1WI），对比-Enhanced_T1WI和T2加权成像（T2WI）。在所有三个序列上都描绘了脑肿瘤并分段。从人口统计学，临床和放射线数据中选择了特征。一个集成的集成机器学习模型，即弹性回归SVM-SVM模型（ERSS）和组合人口统计学，临床和放射线数据的多变量逻辑回归（LR）模型是用于预测性建模的。使用歧视，校准和决策曲线分析评估模型效率。此外，使用由47例GBM患者和43例孤立BM患者组成的独立队列进行外部验证，以评估ERSS模型的推广性。Results: The ERSS model demonstrated more optimal classification performance (AUC: 0.9548, 95% CI: 0.9337 – 0.9734 in training cohort; AUC: 0.9716, 95% CI: 0.9485 – 0.9895 in validation cohort) as compared to the LR model according to the receiver operating characteristic (ROC) curve and decision curve for the internal cohort.外部验证队列的最佳性能较低但仍然稳健（AUC：0.7174，95％CI：0.6172 - 0.8024）。具有多个分类器的集成的ERSS模型，包括弹性网，随机森林和支持向量机，产生了可靠的预测性能，并且表现优于LR方法。结论：结果表明，集成的机器学习模型，即ERSS模型，具有有效，准确的BM与GBM的术前分化的潜力，这可能会改善临床决策和脑肿瘤患者的结果。
MAT SCI 361：晶体学和衍射
4晶格20 4.1晶格内的索引。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.1.1六角形棱镜。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.2表格。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.1.3方向指数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.1.4区域。 。 。 。 。 。 。 。24 4.1.4区域。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 4.2纬度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 4.2.1单元单元。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 27 4.2.2 Planne Group。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>25 4.2.1单元单元。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 4.2.2 Planne Group。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>27 4.2.2 Planne Group。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 4.3示例石墨烯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4.3.1太空格子或勇敢的格子。。。。。。。。。。。。。。。31 4.3.2单位单元内的位置。。。。。。。。。。。。。。。。。31 4.3.3六角形闭合结构HCP。。。。。。。。。。。。31 4.3.4菱形（六角形）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
使用腺病毒 - 抗体分子胶结合物在体内靶向基因递送 CDP-DAG合酶调节植物生长和宽... 生物工程的可见聚合物网格以增强泌尿原始健康 阿尔茨海默氏病的α-核蛋白副病理学... 使用油脂矩阵的高吞吐量蛋白串行晶体学 通过呼吸阶段增强运动皮层可塑性... 小分子控制基因表达
。cc-by-nc-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，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月1日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635969 doi：Biorxiv Preprint