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多摩学数据的整合加速了常见小麦特质的分子分析
多摩学数据的集成可以提供有关来自不同层的生物分子的信息，以系统地说明复杂的生物学。在这里，我们建立了一个多摩斯图集，其中包含132,570个转录本，44,473种蛋白质，19,970个磷蛋白和12,427架乙酰蛋白质，跨小麦植物和生殖相。使用此地图集，我们阐明了转录调节网络，翻译后修饰（PTM）的贡献以及转录水平对蛋白质丰度的贡献，以及小麦中的同性恋表达和PTM有偏见。与小麦发育和疾病有关的基因/蛋白质进行了系统的分析，从而确定了控制小麦晶粒质量和抗病性相关基因的种子蛋白的磷酸化和/或乙酰化修饰。最后，覆盖了Tahda9的独特蛋白质模块TAHDA9-TAP5CS1，该模块由TAHDA9指定TAP5CS1的去乙酰化，可通过增加的脯氨酸含量来调节对小麦冠状腐烂的抗小麦抗性。我们的Atlas对小麦和相关农作物中的分子生物学和育种研究具有巨大的希望。
多哥利用生物质、太阳能和风能生产绿色氢气的潜力
对多哥利用生物质能、太阳能和风能生产绿色氢气的潜力进行了研究。利用欧空局生物质能气候变化倡议的数据集、全球太阳图集和全球风能图集，用地图描述了多哥各州这三种资源的可用性。使用的转换率为：对于太阳能资源，在消除排除项后，分配 3% 的土地用于分析，转换率为 52.5 kWh/kg 氢气；对于生物质氢，假设转换率为 13.4 kg BS/kg H 2。地面以上 50 米的风力资源不足以评估潜力，因为它低于 3 级风。使用了 QGIS 版本 3.6.4 和 R 版本 4.0.4。结果表明，生物质是从可再生能源资源中生产绿色氢气的主要资源；在巴萨尔、戈贝/埃克托/格巴迪恩库格纳这两个州产生了良好的影响。然而，这种资源仍在减少，在一些州，这种资源已经耗尽。
神经科学家使用小鼠大脑图谱进行高效分析和透明报告的指南
脑图谱在神经科学中被广泛用作开展实验研究以及整合、分析和报告动物模型数据的资源。有各种各样的脑图谱可供选择，找到适合特定目的的最佳脑图谱并进行有效的基于脑图谱的数据分析可能具有挑战性。比较使用不同脑图谱报告的结果也并非易事，并且是可重复科学的障碍。通过这篇观点文章，我们提供了如何使用小鼠和大鼠脑图谱来分析和报告数据，符合 FAIR 原则，该原则提倡数据可查找、可访问、可互操作和可重复使用。我们首先介绍如何解释脑图谱并将其用于导航到大脑位置，然后讨论如何将它们用于不同的分析目的，包括空间配准和数据可视化。我们提供了有关神经科学家如何比较映射到不同脑图谱的数据并确保透明地报告结果的指导。最后，我们总结了选择图集时需要考虑的关键因素，并对基于图集的工具和工作流程对于 FAIR 数据共享的相关性进行了展望。
引用这项研究：Al-Posali，A.，Amyay，M。和El Ouazani Ech-Chahdi，K。（2024）。中部图集 - 摩洛哥湖水表面积的变化
这项研究的主要目的是讨论3D超现实主义的概念，这已成为近年来视觉交流设计领域的重要趋势，以及一些相关的视觉作品。具有唤起潜意识情绪的能力，超现实主义被视为各个领域的主题。但是，在这里，超现实主义的主题仅限于视觉交流设计领域的三维设计和动画示例。文档分析是首选的研究方法。使用Internet上的数字资源对该主题进行了文献综述。此外，还包括3D设计软件中创建的超现实图像和动画的示例。研究得出的结论是，当视觉通信产品使用3D超现实主义时，观众与产品的互动需要更长的时间。元素，例如潜意识元素的可视化，包括在同一组成中具有不同功能的对象，以及真实和虚拟之间的不确定性有效地创造了这种基于时间的差异。
OSD（R&E）、AC、ENG 任务工程
以任务为中心的威胁知情分析，用于评估能力解决方案、就需求开发提供建议以及为技术投资决策提供信息。确定增强的能力、技术、系统相互依赖性和架构，以缩小任务差距 将任务概念/操作纳入任务蓝图集，以指导其他活动 同步开发中的原型和系统，以满足不断变化的任务需求
基于时空图像的脑电图情绪识别编码图谱
情绪识别在人与人之间的互动中起着至关重要的作用，因为它是理解人类在日常生活中遇到事件和互动时情绪状态和反应的关键。在人机交互方面，情绪研究变得至关重要，因为它是设计先进系统的基础，以支持广泛的应用领域，包括法医、康复、教育等。一种有效的情绪识别方法是基于脑电图 (EEG) 数据分析，它被用作分类系统的输入。从多个通道收集各种情绪的脑信号会产生繁琐的数据集，这些数据集难以管理、传输和用于各种应用。在此背景下，本文介绍了 Emp a theia 系统，该系统通过在对脑电图信号进行分类之前将其编码为图像来探索不同的脑电图表示。具体来说，所提出的系统通过基于图像的编码处理和传输交互状态和映射 (PRISMIN) 框架从 EEG 数据中提取时空图像编码或图集，从而获得输入信号的紧凑表示。然后通过 Emp a theia 架构对图集进行分类，该架构包含基于卷积、循环和变压器模型的分支，这些模型经过设计和调整，可捕捉空间和时间方面
与人类癌的蛋白质表达相关的遗传，药物基因组和免疫景观
蛋白质组学是一种强大的方法，可以快速增强我们对癌症发展的理解。详细的遗传，药物基因组和免疫景观与癌症患者中蛋白质表达有关的表征可以提供有关蛋白质在癌症中功能作用的新见解。通过利用来自癌症基因组图集（TCGA）的基因型数据和来自癌症蛋白质组图集（TCPA）的蛋白质表达数据（TCPA），我们表征了遗传变异对31种癌症类型蛋白质表达的影响，并确定了大约100,000个蛋白质定量性状特征（PQTL）。其中，超过8000个PQTL与患者的总生存期有关。此外，表征蛋白质表达对患者的350多个估算抗癌药物反应的影响显示近230,000个显着关联。此外，在蛋白质表达和免疫细胞丰度之间发现了大约21,000个显着关联。最后，一个用户友好的数据门户GPIP（https://hanlaboratory.com/gpip）开发了多个模块，使研究人员能够探索，可视化和浏览多维数据。这种详细的分析揭示了蛋白质组学景观与遗传变异，患者结果，免疫微环境和跨癌症类型的药物反应之间的关联，提供了一种资源
Dharini 3D胎儿大脑Atlas
这项研究利用了仍然长大的大脑的细片，允许细胞级成像。dharini是唯一捕获胎儿增长大脑的大脑图集。2016年美国艾伦学院发布的唯一其他类似的公共可用地图集绘制了成年女性的大脑。Dharini有望支持人工智能和机器学习的未来进步，帮助科学家更好地了解人的大脑并改善人工智能模型。
标题：靶向野生型IDH1在胰腺癌作者中增强了化学敏感性：Mehrdad Zarei 1,2，Omid Hajihassani 1，Jonathan J. Hue 2
运行标题：破坏IDH1将癌细胞敏感到化学疗法的关键词：胰腺癌，IDH1，Ivosidenib，靶向治疗化疗，化学疗法，联合治疗缩写：PDAC，PDAC，胰腺导管腺癌； IDH1，异位酸脱氢酶1； 5-FU，5-氟尿嘧啶； αkg，α-酮戊二酸； TCGA，癌症基因组图集； TCA，三羧酸周期； ROS，活性氧。通讯作者：乔丹·M·温特（Jordan M.
联合的HPC，云和数据基础架构-UeroHPC JU
大脑建模工作流程•在不同的空间和时间尺度上探索，可视化，查询和导入数据 - 知识图和大脑图集（大数据）•在不同的尺度和工作流程（云）上生成模型（云）•（共同）使用不同的专用模拟器（HPC和NMH）模拟模型（HPC和NMH）•分析，最佳和实验性（HPC）或实验性（RobiS），BCI（HPC）（HPC），BCI（HPC）（HPC，HPC）模块）•编排，监视和转向（云和HPC）