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使用变异自动编码器参数化机翼
设计只能与其数学表示一样好。在工程设计优化中，所选的参数化方法可以对结果产生重大影响。本文介绍了一种利用变异自动编码器（VAE）的翼型设计参数化的新方法，这是一类以降低维数的熟练程度而闻名的神经网络。但是，VAE的重大挑战是编码潜在空间的解释性。这项工作旨在通过创建具有可解释潜在空间的网络来解决此问题，从而产生人类可以理解的参数。使用综合的UIUC机翼数据库评估了这种方法的有效性，该数据库提供了多种式机翼形状供分析。我们表明，VAE可以成功提取翼型几何形状的关键特征，并使用六个参数对其进行参数化，这些特征以设计器可以理解的方式显示与机翼属性的明显相关性。此外，它可以平滑地插入数据点，从而产生新的机翼，从而提供实用且可解释的机翼参数化。
嵌合性染色体变异/体细胞拷贝数变异：复杂疾病遗传关联研究的新前沿
全基因组关联研究已发现许多与复杂疾病相关的常见和罕见种系遗传变异，包括单核苷酸多态性 (SNP)、拷贝数变异 (CNV) 和其他组成结构变异。然而，很大一部分疾病易感性仍无法解释，通常称为缺失遗传性。一个越来越受关注的领域是受精后出现的遗传变异，称为嵌合体突变，发生在细胞分裂过程中。携带有害突变的细胞可能通过修复机制、细胞凋亡或免疫监视被消除，而其他细胞可以将其突变传递给子细胞。因此，在早期胚胎发育过程中，每次细胞分裂都会保留一个或多个合子后突变。随着发育的进展，这些突变不断积累，导致细胞间基因组景观多样化。因此，大多数细胞最终携带独特的基因组。虽然许多嵌合体突变可能是中性的，但某些突变可能是致病的。嵌合体可发生在体细胞和生殖细胞中，体细胞嵌合体最近因其在神经遗传疾病中的潜在作用而受到关注。合子后突变涵盖所有主要的突变类型，包括染色体非整倍体、大规模结构异常、CNV、小插入/缺失和单核苷酸变异。其中，嵌合性染色体改变，也称为体细胞CNV（sCNV），通常是由于胚胎发生过程中的染色体不稳定性造成的。这些突变主要发生在合子后或胚胎发育早期，偶尔由合子后对减数分裂错误的部分挽救而引起，导致细胞亚群携带这些突变。值得注意的是，sCNV 在人类神经元中大量存在（1）。大脑主要从外胚层发育而来，而血细胞起源于中胚层。细胞比例高的体细胞突变更有可能发生在发育早期。如果这些突变出现得足够早，例如在原肠胚形成期间或之前，它们可能同时存在于脑细胞和血细胞中。随着个体年龄的增长，克隆性造血会导致血细胞中积累大量高细胞分数体细胞突变，而这些突变可能不存在于其他组织中。因此，分析年轻个体血液的基因组数据可以识别与大脑共有的体细胞突变，为了解脑部疾病的遗传易感性提供有价值的见解（图 1）。目前至少有 8 个实验平台可用于检测 sCNV。表 1 比较了这些分子检测的分辨率、优点和缺点。其中，
毛利社区对气候变异和变化的适应
众所周知，气候影响、脆弱性以及应对和适应能力是人类与生物物理系统之间复杂关系的结果。然而，尽管有这种理解，并且所有社会生态系统都不可避免地受到气候条件直接和间接变化的影响，但很少有针对奥特亚罗瓦/新西兰特定人群和社区的研究来深入了解这些因素的性质和各种变化决定因素。本研究通过对毛利人社区脆弱性、恢复力和对气候变化和变化的适应性进行扎实分析，探讨了其中的一些复杂性，研究对象包括来自 Arowhenua P ā – Te Umu Kaha (Temuka) 的 Ng ā ti Huirapa 社区成员、hap ū [亚部落亲属群体] 代表机构 Te R ū nanga o Arowhenua Society Incorporated 以及 NIWA 的毛利人环境研究和国家气候中心。
使用量子变异电路的加固学习
近年来，量子计算技术的发展已经大大提高，这与深度强化学习技术的进步相似。这项工作探讨了量子计算促进加强学习问题的潜力。量子计算方法为传统算法提供了重要的时间和空间复杂性，因为它可以利用超级宽容和纠缠的量子现象的能力。特别是我们研究了量子变异电路的使用，这是一种量子机学习的形式。我们介绍了用于编码量子变异电路的经典数据的技术，我们进一步探索了DQN和Double DQN的纯和混合量子算法。我们的结果表明，混合动力和纯量子变异电路具有较小的参数空间来求解加强学习任务的能力。这些比较与两个OpenAi健身环境：Cartpole和二十一点，这项工作的成功表明了量子机器学习与深度强化学习之间的牢固未来关系。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要关注点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉方面的最新进展，分析了 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每位受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用十个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
导线位置、心律变异及药物的影响...
摘要 — 机器学习在心电图 (ECG) 信号分析的各种问题中表现出色。然而，收集生物医学工程的数据集是一项非常困难的任务。任何用于 ECG 处理的数据集所包含的案例都比用于图像或文本分析的数据集少 100 到 10,000 倍。这个问题尤其重要，因为生理现象可以显著改变 ECG 信号中心跳的形态。在这项初步研究中，我们分析了标准 ECG 记录中的导联选择、24 小时内 ECG 的变化以及 QT 延长剂对机器学习方法在 ECG 处理中性能的影响。我们选择受试者识别问题进行分析，因为几乎任何可用的 ECG 数据集都可以解决这个问题。在讨论中，我们将我们的研究结果与其他使用机器学习进行 ECG 处理但问题陈述不同的研究的观察结果进行了比较。我们的结果表明，使用在特定生理条件下获取的 ECG 信号来丰富训练数据集对于在实际应用中获得良好的 ECG 处理性能非常重要。索引词 — 机器学习、心电图、受试者识别、形态分析、心律变异、QT 间期延长
驯化过程中的顺式和反式调控变异......
驯化过程需要将野生形态快速转化为人类选择的栽培形态。这一过程通常通过改变基因调控来实现，然而，顺式和反式调控变异在作物果实驯化中的作用尚无明确模式。利用等位基因特异性表达和网络分析，我们描述了辣椒野生和栽培品种的调控模式和基因表达的遗传，辣椒是一种果实形态变化显著的作物。我们认为，与栽培形式相关的基因表达差异最好由顺式调控中心通过反式调控级联起作用来解释。我们表明，在栽培辣椒中，与果实形态相关的基因表达相对于野生近缘种的基因表达部分是隐性的，这与杂交果实表型一致。栽培辣椒果实成熟和生长基因表达的减少表明，在其驯化过程中发生了功能丧失的选择。反式调控变化是大多数表现出调控差异的基因的基础，并且对基因表达的影响比顺式调控变体更大。对选定的顺式调控基因（包括 ARP9 和 MED25）的网络分析表明，它们与许多参与器官生长和果实成熟的转录因子相互作用。与顺式调控变体相关的差异表达基因及其与下游反式作用基因的相互作用有可能驱动野生果实和栽培果实之间观察到的形态差异，并为辣椒驯化过程中的形态转变提供一种有吸引力的机制。
基因组变异对功能 (IGVF) 更新的影响
目的：美国国家人类基因组研究所 (NHGRI) 提议更新基因组变异对功能的影响计划 (IGVF)。IGVF 初始阶段的目标是开发一个框架，以了解基因组变异对基因组功能的影响以及这些影响如何塑造表型。拟议的 IGVF 更新将在此初始活动的基础上，重点开展一系列合作研究项目，旨在加强该框架的开发和应用，并创建一个扩展的、用户友好的社区资源来支持未来的研究。更新的目标包括：(1) 系统地扰乱基因组，以评估和分类单个基因组变异对基因组功能和表型的影响；(2) 研究遗传或环境相互作用对基因组变异影响的影响；(3) 开发和应用基因组变异对基因组功能影响的预测模型和综合分析；(4) 扩展和进一步开发一套广泛可用的资源，包括数据门户和全面且可搜索的测量和预测变异影响目录。背景：基因组学当前面临的挑战是确定基因组变异在影响人类生物学和疾病表型中的作用。正如 NHGRI 的《2020 年战略愿景》中所述，描述变异功能后果的研究未能跟上变异发现或关联研究的步伐，而功能基因组信息的缺乏仍然是阻碍基因组学进步的障碍。“需要系统方法，包括将功能基因组检测的高通量分子读数与生物体表型联系起来的新策略，以确定所有基因组变异的表型后果”。此外，在所有情况下通过实验探测所有感兴趣的基因组变异是不可行的，因此需要新的数据收集策略和分析方法来预测变异、功能和表型之间的关系。IGVF 成立于 2021 年，旨在应对理解基因组变异如何影响基因组功能进而影响表型的挑战。该联盟采用团队科学、协调方法和新兴的实验和计算方法，汇集了五个不同组成部分的 100 多个实验室，以模拟应对这一挑战的不同方法，并共同开发一个框架和基础设施来映射、扰动和预测变体对功能的影响。在过去三年中，IGVF 在多个领域取得了进展，这些进展将为更新阶段奠定基础：
隐性MECR致病变异引起LHON
抽象背景Leber的遗传性视神经神经病（LHON）是一种线粒体疾病，其特征是复杂的I缺陷，导致视网膜神经节细胞突然退化。尽管通常与线粒体DNA中的致病变异有关，但最近在携带核基因DNAJC30，NDUFS2和MCAT的双重变体的患者中描述了LHON。MCAT是线粒体脂肪酸合成（MTFA）的一部分，也是MECR，即线粒体反式2-烯酰基-COA还原酶。MECR突变导致肌张力障碍，视神经萎缩和基底神经节异常的隐性儿童期综合症。我们通过整个外显子组测序研究了两个姐妹，这些姐妹在年轻时会突然且无痛的视觉丧失影响，部分恢复和持续的中央Scotoma。我们对酵母中的候选变体进行了建模，并研究了酵母和成纤维细胞中的线粒体功能障碍。我们测试了蛋白质脂酰化和细胞对酵母中氧化应激的反应。结果两个姐妹在MECR中携带了纯合致病变体（P.Arg258Trp）。在酵母中，MeCr-R258W突变体显示出氧化的障碍，氧气消耗率降低了30％，蛋白质水平降低了80％，表明结构不稳定。成纤维细胞证实了MECR蛋白的量减少，但未能再现Oxphos缺陷。呼吸络合物组装正常。最后，酵母突变体缺乏关键代谢酶的脂酰化，并且对H 2 O 2治疗更敏感。脂肪酸补充部分挽救了生长缺陷。结论，我们报告了第一个具有纯合MECR变体的家庭，导致LHON样神经病，该杂志是最近的MCAT发现，增强了MTFAS作为LHON新型致病机制的损害。
使用量子变异电路的加固学习
近年来，量子计算技术的发展已经大大提高，这与深度强化学习技术的进步相似。这项工作探讨了量子计算促进加强学习问题的潜力。量子计算方法为传统算法提供了重要的时间和空间复杂性，因为它可以利用超级宽容和纠缠的量子现象的能力。特别是我们研究了量子变异电路的使用，这是一种量子机学习的形式。我们介绍了用于编码量子变异电路的经典数据的技术，我们进一步探索了DQN和Double DQN的纯和混合量子算法。我们的结果表明，混合动力和纯量子变异电路具有较小的参数空间来求解加强学习任务的能力。这些比较与两个OpenAi健身环境：Cartpole和二十一点，这项工作的成功表明了量子机器学习与深度强化学习之间的牢固未来关系。