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量子谢灵顿-柯克帕特里克模型基态的变分假设
简介 — 自旋玻璃是统计物理学中的一个重要范式。除了它们在描述无序经典磁体方面的相关性 [1,2] 之外，研究还表明，优化任务（例如旅行商问题）可以映射到求解自旋玻璃系统的基态 [1,3,4] 。通过引入横向场，可以将经典自旋玻璃提升为量子模型。由此产生的量子自旋玻璃本身就构成了研究无序和挫折与量子效应相互作用的重要场所 [5] 。此外，有证据表明，可以利用量子性来简化优化任务，例如通过量子退火 [6 – 10] 。量子自旋玻璃模型的教科书例子是量子 Sherrington-Kirkpatrick (QSK) 模型，它是经典 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型的推广 [11,12] 。QSK 模型已在文献中得到了广泛的分析研究 [12 – 18] 和数值研究 [19 – 30] 。虽然著名的 Parisi 解 [31,32] 为经典 SK 模型提供了完整的解，但量子 SK 模型仍有许多悬而未决的问题。
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
增强型基础设施：数字化气候？ - Ardian
因此，我们的增强基础设施框架应推动这种方法的新动态，创新应被视为改善气候影响的推动因素。我们还需要意识到数字本身对环境的影响，并找到在其设计和使用中减轻影响的方法。
巨型基因很少见，但与细胞壁降解有关掠食性细菌
在整个生命之树中，基因长度各不相同，但大多数的长度不超过几千个碱基对。最大的蛋白质经常报告是约40,000个AA真核生物滴定。甚至更大的蛋白质可能发生在快速扩展的元基因组衍生序列中，但是它们的存在可能会因组装碎片而掩盖。在这里，我们利用基因组策展来完成元基因组衍生的序列，该序列编码了高达85,804 AA的预测蛋白质。总体而言，这些发现阐明了与巨型蛋白质有关的巨大知识差距。尽管预测的蛋白质> 30,000 aa的蛋白质发生在细菌的门中，例如坚硬和静脉细菌，但它们在CA中最常见。全硝基，超小细菌，采用掠夺性生活方式。所有全长巨型基因编码众多跨膜区域，大多数编码不同的SECA死解旋酶结构域。需要在蛋白质子区域的计算机结构预测中识别未经注释的蛋白质段中的结构域，并揭示了与附着和碳水化合物降解有关的推定域。在新的完整和接近完全完整的全硝基化基因组中，许多巨型基因都与与II型分泌系统同源的基因以及碳水化合物进口系统非常接近。这与域含量结合使用，建议
新型基因疗法在靶向与癫痫有关的突变
一种称为Gapmer反义寡核苷酸（ASO）的专门治疗方法旨在专门靶向和分解故障的核糖核酸（RNA），同时保持正常基因功能完整。使用这种RNA疗法导致在KCNA2基因中编码的有问题的钾通道蛋白中显着降低，这有助于恢复正常的钾流量并减少与癫痫有关的过度神经元活性。
优先考虑多囊肾病药物靶点，并从囊前和囊性小鼠模型基因表达逆转中重新利用候选药物
1. 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学赫尔辛克医学院细胞、发育和整合生物学系 2. 美国佐治亚州梅肯市默瑟大学生物医学科学系 3. 美国肯塔基州列克星敦市肯塔基大学医学院 4. 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学赫尔辛克医学院外科系 5. 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学赫尔辛克医学院医学系 * 通讯作者：bnp0001@uab.edu
iClusterPlus：多类型基因组数据的综合聚类
iClusterBayes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 iClusterPlus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................. 18 simuResult ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iCluster2 ........................................................................................................................................................................................................................................................ .................................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. .................................................................................................................................................. 19 tune.iClusterBayes .................................................................................................. .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 tune.iClusterPlus .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 22 实用程序 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 24 variation.hg18.v10.nov.2010 . ...
推出新型基因优先评分，以增强药物开发中的靶标优先排序
“我们建立了一个遗传优先级评分，其灵感来自于这样一个认识：多样化的人类遗传数据为药物靶点提供了见解，但缺乏一个将这些不同数据类型整合成一个易于解释的评分的统一策略。因此，我们开发了一个计算评分来优先考虑药物靶点，以增强药物发现，”资深研究作者、伊坎西奈山个性化医学查尔斯布朗夫曼教授 Ron Do 博士说。“值得注意的是，已知几种具有高 GPS 的基因是已获批准药物的靶点，这为新工具提供了验证。”
细胞到患者的机器学习转移方法揭示了替代剪接变体中的新型基底样乳腺癌预后标记
背景：乳腺癌是全球女性死亡的十大原因之一。约 20% 的患者被误诊，导致早期转移、治疗耐药和复发。许多临床和基因表达谱已成功用于将乳腺肿瘤分为 5 种主要类型，这些类型具有不同的预后和对特定治疗的敏感性。不幸的是，这些谱未能将乳腺肿瘤细分为更多亚型，以提高诊断率和存活率。可变剪接正在成为一种新的高度特异性生物标志物来源，用于将肿瘤分为不同等级。利用乳腺癌细胞系 (CCLE) 和乳腺癌肿瘤 (TCGA) 中的大量公共转录组学数据集，我们已经解决了可变剪接变体对高度侵袭性乳腺癌进行细分的能力。