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Geny：杀伤细胞免疫球蛋白样受体基因等位基因分解的基因分型工具
自然杀伤 (NK) 细胞是人类先天免疫系统的重要组成部分，是宿主抵御感染、病毒和疾病的第一道防线。这些细胞负责快速应对各种病理挑战，例如病毒感染细胞和癌细胞 ( 1 – 3 )。NK 细胞受细胞表面受体的调节，这些受体与体内各种细胞表面的主要组织相容性复合体 I 类 (MHC-I) 分子相互作用 ( 4 )。这些受体又由杀伤细胞免疫球蛋白样受体 (KIR) 基因编码，该基因位于人类 19 号染色体上白细胞受体复合体 (LRC) 的 150kb 区域内，其表达和相互作用对于区分健康细胞和异常细胞至关重要。由于个体之间存在巨大的遗传多样性，KIR 基因导致个体之间出现各种各样的免疫反应，这也影响疾病易感性 ( 5 )。因此，KIR 基因属于高度多态性基因家族，因此包含大量存在于人类群体中的已知基因相（也称为等位基因，或在某些情况下称为基因型）（ 6 ）。重要的是，这种变异不仅限于编码区，还涵盖指导 KIR 基因表达的调控区。有人提出，这种巨大的遗传多样性可能源于不断进化的病毒带来的进化压力（ 7 ）。这种复杂的遗传结构意味着不到 2% 的无关个体具有相同的 KIR 基因型（ 8 ）。十七 (17) 个 KIR 基因根据其胞外免疫球蛋白样 (lg-like) 结构域（指定为 2D 或 3D）和其胞质尾的长度（标记为 L 表示长胞质尾，标记为 S 表示短胞质尾，标记为 P 表示假基因）命名。一般规则是，短尾 KIR 是激活受体，而长尾 KIR 是抑制受体。基于这些名称，KIR 基因可分为以下几类： (a) 六 (6) 个基因，具有两个结构域和长胞质尾巴（ KIR2DL1 – KIR2DL5B ）， (b) 五 (5) 个基因，具有两个结构域和一个短胞质尾巴（ KIR2DS1 – KIR2DS5 ）， (c) 三 (3) 个基因，具有三个结构域和长尾巴（ KIR3DL1 – KIR3DL3 ）， (d) 一 (1) 个 KIR3DS1 ，其特征是具有三个结构域和一个短尾巴，以及 (e) 两 (2) 个假基因（ KIR2DP1 和 KIR3DP1 ）1. 全区域 KIR 单倍型分为两类：组 B（具有 KIR2DL5 、 KIR2DS1 、 KIR2DS2 、 KIR2DS3 、 KIR2DS5 和 KIR3DS1 之一）和组 A（没有这些基因中的任何一个） （ 7 ） （图 1 ）最后，单个基因等位基因的命名，大致遵循基因注释中使用的星号等位基因命名法（ 9 ， 10 ），其中每个等位基因被分配一个数字来表明其功能（ 8 ）。目前已知的 KIR 等位基因已在 IPD-KIR 数据库中进行了汇编和分类（11）。由于不同的 KIR 等位基因会导致不同的免疫反应，因此有必要对 KIR 基因进行精确的基因分型和分期，以更好地了解这些基因在免疫系统中的作用。一种经济有效的方法是使用高通量测序 (HTS) 技术，该技术已成功用于
基于高阶张量分解的头皮到颅内脑电图投影检测发作间期癫痫样放电
摘要。目的。发作间期癫痫样放电 (IED) 发生在两次癫痫发作之间。IED 主要通过颅内记录捕获，通常在头皮上不可见。本研究提出了一种基于张量分解的模型，将头皮脑电图 (sEEG) 的时频 (TF) 特征映射到颅内脑电图 (iEEG) 的 TF 特征，以便以高灵敏度检测头皮上的 IED。方法。采用连续小波变换提取 TF 特征。将来自 iEEG 记录的 IED 段的时间、频率和通道模式连接成四向张量。采用 Tucker 和 CANDECOMP/PARAFAC 分解技术将张量分解为时间、频谱、空间和节段因子。最后，将来自头皮记录的 IED 和非 IED 段的 TF 特征投影到时间分量上进行分类。主要结果。模型性能通过两种不同的方法获得：受试者内和受试者间分类方法。我们提出的方法与其他四种方法进行了比较，即基于张量的空间分量分析方法、基于 TF 的方法、线性回归映射模型以及非对称对称自动编码器映射模型，然后是卷积神经网络。我们提出的方法在受试者内和受试者间分类方法中均优于所有这些方法，分别实现了 84.2% 和 72.6% 的准确率。意义。研究结果表明，将 sEEG 映射到 iEEG 可提高基于头皮的 IED 检测模型的性能。此外，基于张量的映射模型优于基于自动编码器和回归的映射模型。
稀疏深神经网络的算法和理论方面
2从稀疏的深神经网络到稀疏基质分解22 2.1神经网络简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.1神经网络的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.2神经网络的培训问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2稀疏神经网络的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.1稀疏神经网络：定义和培训问题。。。。。。25 2.2.2稀疏深神经网络培训的实用方法。。。。。。。。29 2.2.3关于稀疏深神经网络的理论。。。。。。。。。。。。。34 2.3稀疏基质分解及其与稀疏深神经网络的关系。35 2.3.1问题制定和与稀疏深神经网络的第一个关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.3.2稀疏基质分解的算法以及稀疏DNNS训练中与修剪/再培训方法的关系。。。。。。。。。。。36 2.3.3稀疏基质分解的其他应用。。。。。。。。。。。38 2.3.4稀疏基质分解的相关作品。。。。。。。。。。。。。40 2.4固定支持矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.1问题公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.2固定支持基质分解的动机。。。45 2.4.3固定支持矩阵分解的众所周知的实例。。。。。47 2.5论文的前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
通过r- ...
由于不同的农场有不同的问题，因此在这些农场中实施了有关土壤健康改善，土壤和节水的各种干预措施，并且正在实施害虫和疾病管理。自从开始以来，该项目一直在促进的农业生态实践之一是回收有机材料，这在学习农场中现在很明显。在Nabunturan学习农场中，Juab先生一直使用分解的可可豆荚和椰子壳作为覆盖物。另一方面，新的Bataan学习农场的Delos Santos先生正在使用分解的椰子壳和干猪粪便作为可可树底座周围的覆盖物，预计可维持土壤水分，抑制杂草的生长并改善土壤生育能力。在Laak学习农场中，在种植新的可可幼苗之前，还将分解的玉米棒植物棒也被放置在种植孔中。在Laak学习农场中，在种植新的可可幼苗之前，还将分解的玉米棒植物棒也被放置在种植孔中。
Veermata Jijabai技术学院
模块1：代数方程式10小时公式和方程式，高斯消除，LU，QR分解，迭代方法，迭代方法（Gauss-Seidal），迭代方法的融合，单数值分解的收敛性，单数值分解的收敛性以及等级对小扰动模块的敏感性：多项式，拉格朗日插值多项式，线性和非线性回归，多个线性回归，一般线性最小二乘
基于自适应小波包分解的光伏混合储能系统控制策略 朱万璐，杨叶，支鹏飞 *，Zh
江苏科技大学自动化系，镇江 212000 * E-mail: zhipengfei@just.edu.cn 收稿日期: 2022年8月23日 / 接受日期: 2022年9月22日 / 发表日期: 2022年10月10日 本文基于频域分析了光电场输出功率波动特性，并提出了一种基于自适应小波包分频的光电功率分配方法，该方法合理分配了低频、中频和高频能量在不同储能元件之间的分布。结合超级电容器和锂电池的储能特性，设计了一种超级电容器和锂电池的协调控制策略，有效抑制了光伏功率波动对电网的影响。与光伏原有功率相比，本文提出的方法大大降低了光伏功率的波动，从而使最终并网功率区域平滑，从而使电网和储能组件稳定安全发展。最后通过某光电场实测数据的半实物仿真验证了该方法的有效性。关键词：混合储能；协调控制策略；自适应小波包分解1.引言
分散的可再生能源会刺激经济增长吗？空间效应的作用
摘要 本研究试图通过实证研究能源主导型增长假设对发展中国家可再生能源的有效性。为此，本文使用 2009 年至 2019 年期间 32 个中低收入/中上收入国家的面板数据，应用空间动态技术，在包括分解的不可再生能源、资本、劳动力、制度质量和人力资本在内的多元框架内估计了分解的可再生能源对经济增长的影响。我们的研究结果表明，单个可再生能源对经济增长具有显著的积极影响。这项研究为可再生能源对发展中国家经济增长的空间溢出效应提供了第一个证据。我们的分析揭示了水电对经济增长的显著负面影响。我们的分析还证实了劳动力、制度质量和人力资本在推动经济增长方面的重要性。
公司概况| vattenfall
运营部门我们报告了该集团的运营部门分解的运营：客户和解决方案，发电，风，热和分销。运营部门反映了我们的业务领域组织结构，除了发电部门，该部门分为一代，市场业务领域