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短暂的沟通：使用繁殖和多种繁殖参考人群
基因型插补是遗传学领域中使用的标准方法。它可用于填充缺失的基因型或增加基因型密度。下游分析需要精确的估算基因型。在这项研究中，使用两种不同的参考面板，一个内部的参考人群和多种繁殖参考人群来检查全基因组序列插定的精确性。通过将介质密度（50K）基因型归纳为高密度，然后归因于整个基因组序列（WGS）来进行逐步插补。参考人群由1000个公牛基因组项目的WGS信息组成。繁殖参考面板包含396个Angus牛，而多品种参考方案的参考人群则将另外2 380个牛磺酸牛添加到参考人群中。插补精度是从10倍交叉验证的变异平均精度，并表示为一致率（CR）和Pearson的相关性（PR）。这两个插补场景实现了CR的中度至高插补精度，CR为0.896至0.966，而PR的准确精度为0.779至0.834。来自两个不同场景的准确性相似，除了WGS归因的PR，在该场景中，繁殖场景的表现优于多种品种方案。结果表明，包括参考面板中其他品种的大量动物以纯化的安格斯没有提高准确性，并可能对结果产生负面影响。2024作者。由Elsevier B.V.代表动物财团出版。总而言之，可以使用繁殖参考面板以很高的精度获得Angus牛中的WGS。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
基于机器学习的生物油产量的预测生物质的生物量的产量：插补算法的比较研究和模型基准测试
摘要非可再生化石燃料的精疲力尽提高了人们对环境问题的认识。因此，生物质能量已成为一种有希望的可再生替代方案，尤其是在通过废物生物量的热解生产生物油的背景下。不幸的是，物理学模型在建模生物油生产时会遇到困难，促使研究人员倾向于以数据为中心的方法。为了应对这个问题，本文展示了近千的综合数据集，这些数据集来自先前有关生物油生产的文献。除了收集，清洁和组织收集的数据外，我们还使用了机器学习技术来评估所得数据集，最有希望的结果产生的平均绝对误差为2.6，并且调整后的R平方在预测生物油收益率方面为0.9。据我们所知，本文提供了介绍该域中有史以来最全面的数据集。这样的详尽数据集的组装对于可持续过程工程来说至关重要，因为它可以促进精确的建模，从而更好地固定在此过程中固有的不确定性。
lacolite Z，由Eskag Pharma Pvt制造。印度加尔各答有限公司：益生菌和锌的下一代口服补液溶液
I.引入人类生理学，保持电解质平衡对于一系列关键功能，包括神经信号传导，肌肉收缩和流体平衡至关重要。1个电解质，例如钠，钾，钙，镁和氯化物在维持这些生理过程中起着不可或缺的作用。1然而，感染，胃肠道疾病和脱水等因素会破坏电解质水平，从而导致潜在的严重健康后果，例如心律不齐，肌肉无力，神经系统症状，甚至危及生命的并发症。2口服补液溶液（ORS）通常建议快速补充流体和通过腹泻等条件损失的基本矿物质，这仍然是全球发病率和死亡率的重要原因，尤其是在发展中国家。2
2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
在大型纯种牲畜种群中使用杂交剥皮进行全基因组序列推断的准确性
摘要背景：合适的测序策略与填补方法的结合对于从牲畜种群中收集用于研究和育种的大型全基因组序列数据集至关重要。在本文中，我们描述并验证了测序策略与填补方法混合剥离在真实动物育种环境中的结合。方法：我们使用了四个不同规模的猪种群的数据（18,349 到 107,815 头猪），这些猪种群的基因分型广泛，全基因组标记密度在 15,000 到 75,000 个之间。每个种群中大约有 2% 的个体进行了测序（大多数为 1 × 或 2 ×，每个种群有 37–92 个个体，总计 284 个，为 15–30 × ）。我们使用混合剥离技术填补了全基因组序列数据。我们使用留一法设计，通过删除覆盖率高的 284 个个体的序列数据来评估填补准确性。我们模拟了模仿真实人群中使用的测序策略的数据，以使用回归树量化影响个体和变异插补准确性的因素。结果：四个人群中大多数个体的插补准确性都很高（个体剂量相关性中位数：0.97）。由于缺乏自身和祖先的标记阵列数据，每个人群最早几代个体的插补准确性低于其他人群。决定个体插补准确性的主要因素是基因分型状态、直系祖先的标记阵列数据的可用性以及与其他人群的关联程度，但亲属的测序覆盖率没有影响。决定变异插补准确性的主要因素是次要等位基因频率和每个变异位点具有测序覆盖的个体数量。通过实证观察验证了结果。结论：我们证明，将适当的测序策略与混合剥离相结合是一种强大的策略，可以在大型谱系群体中生成高精度的全基因组序列数据，其中只有一小部分个体（2%）进行了测序，而且大部分覆盖率较低。这是成功实施全基因组序列数据进行基因组预测和精细定位因果变异的关键步骤。
心脏手术后补充钾和预防心房颤动：系统评价 Mari Edeline Veras Dourado¹、Luan Rodrigue
简介：心房颤动是心脏手术后常见的并发症，多达 40% 的患者会出现该症状。这种疾病会带来严重的长期风险，包括增加中风、心力衰竭和死亡的风险。尽管已经探索了多种药物和手术干预方法来控制心房颤动，但最佳方法仍然是持续研究的课题。一种引起人们兴趣的潜在策略是使用钾补充剂来预防心脏手术后心房颤动的发展。目的：本系统评价旨在总结目前关于补钾在预防心脏术后心房颤动中的作用的证据。方法：使用 PubMed 和 Excerpta Medica dataBASE（Embase）数据库进行全面的文献检索，以确定相关的已发表研究。搜索词包括“钾补充剂”、“心房颤动”、“心房颤动”和相关关键词。纳入了评估补钾对术后心房颤动发生率影响的随机临床试验和观察性研究。结果与讨论：从 PubMed 和 Embase 中找到的研究中删除所有重复文章。之后，我们按标题筛选文章。完成此步骤后，将完整阅读每篇文章，仅选择符合 PICO 问题的文章。最终，有4项研究进入分析和数据提取。此外，当我们进行数据提取时，我们发现研究发现补钾有积极作用，并表明它可能通过维持电解质平衡、减少炎症和改善心脏传导来帮助预防心房颤动。结论：现有证据表明补钾可能有效降低心脏手术后心房颤动的发生率。然而，补钾的最佳剂量、时间和持续时间仍有待确定。因此，需要进行更多大规模和精心设计的研究。
独角兽，野兔或乌龟的补充材料？ ...
注意。ir =插补率（％）;库尔特。=峰度；偏斜。=偏斜;有意识的。=意识；视频游戏。=视频游戏背景； Psycho。=心理 * = P <.05，** = P <.01
Prithvi Foundation的云间隙刺激...
在多光谱卫星图像中填充多云的像素对于准确的数据分析和下游应用程序至关重要，尤其是对于需要时间分配数据的任务。为了解决此问题，我们将基础元素变压器（VIT）模型的性能与基线条件生成对抗网络（CGAN）模型进行了比较，以在多型卫星图像的时间序列中缺少价值插补。我们使用现实世界云面具随机掩盖了卫星图像的时间序列，并训练每个模型以重建缺失的像素。VIT模型是根据预处理的模型微调的，而CGAN则是从头开始训练的。使用定量评估指标，例如结构相似性指数和平均绝对误差以及定性的视觉分析，我们评估插补准确性和上下文保存。