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ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
用于基因增强的综合工具
当今农学家、植物育种家及其管理人员面临的挑战包括在有限的预算下可持续地适应气候变化。此外，管理人员正在处理与从事类似计划和项目的不同组织相关的众多问题，导致对小农户缺乏可持续的影响。要将当前的粮食系统转变为更可持续和更具弹性的模式，需要有效的解决方案来交付和传达结果。必须解决物流、劳动力、基础设施和公平等挑战，同时适应日益不稳定的气候条件，这些条件会影响跨界病原体和害虫的生命周期。在此背景下，转变粮食系统远远超出了农民和植物育种家的范围，它需要来自工业、全球金融、交通、能源、教育和包括立法者在内的国家发展部门的大量贡献。因此，采取整体方法对于实现可持续和有弹性的粮食系统至关重要，以维持预计到 2050 年将达到 97 亿、到 2100 年将达到 112 亿的世界人口。截至 2021 年，近 1.93 亿人受到粮食不安全的影响，比 2020 年增加了 4000 万人。与此同时，数字世界正在迅速发展，数字经济估计约占全球国内生产总值的 20%，这表明即使在受粮食不安全影响的地区，数字技术也越来越容易获得。利用这些技术可以促进气候智能型品种的开发，这些品种可以有效适应气候变化、满足消费者偏好并满足人类和牲畜的营养需求。作物中最重要的经济性状由多个基因座控制，通常具有隐性等位基因。特别是考虑到非洲，这个大陆有几个农业
区块链增强的NSGA-III GKM透明和可信赖的电子商务供应链
本研究的重点是通过集成区块链技术来提高电子商务供应链的透明度和信任。这在区块链中非常重要，因为有必要保护，记录，验证，验证和共享多个各方的数据，以确保透明度和信任。为了实现这一目标，我们介绍了称为基于区块链的NSGA III-GKM的先进组合技术。遗传K-均值聚类（GKM）和非主导的分类遗传算法（NSGA-III）是两种高级算法，结合了以新颖方式使用的高级区块链技术来实现这一目标。区块链系统会产生大量的复杂数据，因此确定有意义的模式和趋势很重要。NSGA III和GKM解决了区块链的这些问题。本研究使用NSGA III来解决多个目标的问题，例如提高信任，透明度和运输成本降低。通过使用NSGA，有效地确定了最佳解决方案，可以平衡这些具有挑战性的目标。同时，GKM通过微调分类为类似群集的数据点来改善分组过程。这有助于确定基于区块链的供应链数据中的特定趋势。通过结合这些方法，我们能够改善电子商务供应链中的趋势和行动机制。这些合并的方法协助公司确定有效的供应链策略，这有助于最大程度地降低风险，并能够调整不断变化的区块链系统。来自电子商务供应链的现实世界数据用于测试该方法的功效。根据调查结果，成功地展示了各种目标之间的平衡，并提供了改善区块链驱动的供应链网络的建议。总体而言，通过将区块链与NSGA III和GKM相结合，它不仅可以确保安全性和信任，而且还利用高级分析来提高透明度和运营效率。因此，它将帮助组织实现弹性有效的供应链管理。
生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。
深度学习增强的3D成像揭示了对心脏纤维化的影响
以胶原蛋白的积累为标志，损害心脏功能。MF与心力衰竭特别相关，保留的射血分数（HFPEF）是有限的治疗选择的临床挑战。但是，量化小鼠模型中MF的当前方法难以准确捕获其异质区域分布，从而可靠地评估治疗疗法的疗效，从而产生了重大障碍。10
增强的数值模拟研究在脉冲电场控制下稀释乳液中加速拆除的数值模拟研究
这项研究使用多组分晶格玻尔兹曼颜色模型模拟了乳液中乳化液化的动态演变，该模型整合了脉冲电场和流场。使用面积与圆形比定量分析分散相液滴的聚集程度。数值模拟的结果表明，在三种类型的脉冲电场下，稀释乳液的拆除行为：直流电场（DC）脉冲电场，单向三角脉冲电场和双向三角脉冲电场。发现表明在脉冲电场下稀释乳液中电泳和振荡合并发生。改进的双向三角脉冲电场相对于直流脉冲或单向三角脉冲电场的效率提高。此外，增强的双向三角脉冲电场有效地拆除了水中稀释的乳液，并防止在不同组件比率上高压下的油滴在高压下分解。
原子较薄的谐振器中动态增强的应变
石墨烯和相关的二维（2D）材料相关的机械，电子，光学和语音性能。因此，对于将其基本激发（激发子，声子）与宏观机械模式搭配的混合系统来说，2D材料是有希望的。与较大的架构相比，这些内置系统可能会产生增强的应变介导的耦合，例如，包括一个与纳米机械谐振器耦合的单个量子发射极。在这里，使用微拉曼光谱法对原始的单层石墨烯鼓上的鼓，我们证明了石墨烯的宏观膨胀振动诱导动力学光学声子软化。这种软化是动态诱导的拉伸应变的明确填充物，在强的非线性驾驶下达到了≈4×10-4的值。这种非线性增强的应变超过了具有相同根平方（RMS）幅度的谐波振动预测的值，多个数量级。我们的工作对2D材料和相关异质结构中光 - 物质相互作用的动态应变工程和动态应变介导的控制有望。
通过石墨烯增强的拉曼光谱法增强若丹明6G和晶体紫拉曼光谱峰
abtract-由于石墨烯的独特特性，由于它的发现，因此已经提出了从化学传感器到晶体管的不同领域中的许多应用。石墨烯最重要的应用之一是在拉曼光谱法的增强中，最近引起了科学家的注意。本文研究了其作为拉曼增强的底物的潜力，称为石墨烯增强拉曼光谱（GERS）。我们使用若丹明6G（R6G）和晶体紫（CV）来说明氧化石墨烯对拉曼增强的影响。表明，与沉积在裸玻璃基板上的液溶液沉积在石墨烯基底物上沉积的若丹明6G和晶体紫溶液的拉曼峰显着增加。使用拉曼光谱仪，拍摄了这些材料的拉曼光谱，并比较了它们的图。表明，该方法可以增强若丹明6G和晶体紫的分子的拉曼信号。