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figeno：具有长阅读支持的多区域基因组图
测序的最新进展导致了许多不同类型的基因组和表观基因组数据的产生，这些数据需要可视化工具来促进分析和解释。对此类工具的一个重要要求是支持各种数据类型，大型数据集以及生成出版物质量图像的支持。综合基因组观看器（IGV）1可以对基因组学数据进行交互式探索，但缺乏对某些数据类型（例如染色质构象）的支持（例如，hic）。此外，IGV的出口功能有限，这使其不足以生成出版物质量的数据。其他工具针对特定的数据类型，例如，对于大翅膀文件，TrackPlot 2，而PygenoMetracks 3之类的其他工具则可以处理更多的数据类型。大多数基因组可视化软件的一个重要局限性是它们一次仅显示一个基因组区域，即
多区域大脑模型，以阐明海马在空间嵌入式决策任务中的作用
我们提出了一个多区域大脑模型，该模型探讨了内部海马区域在空间嵌入决策任务中的作用。利用累积的任务，我们模拟了反映hippocampus Ca1区域内形成的认知图的决策过程。我们的模型集成了将网格和位置单元格结合的两分记忆支架结构，并与复发性神经网络（RNN）一起基于感觉输入和网格单元格表示，以模拟动作选择。我们证明，在模型中内侧内侧皮层（MEC）和CA1中的位置和证据信息的联合编码复制了对位置细胞行为的实验观察，并迅速学习。我们的发现表明网格单元被共同调节以定位和证据。
Inside-Heart：Muti-dougbigrinry，多学科和多区域网络NITERK或生物营销数字Arristhythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythythmia
米兰大学提供的2个博士职位是博士网络内部的博士网络是一项博士网络计划（H2020-MSCA-DN-2023 - GRANT 101119941），对于没有或最少的经验的高度积极进取的年轻科学家，其中最先进的研究与全面的培训计划相结合。该网络是由欧洲人通过地平线欧洲的行动资助的。Inside Heart汇集了来自意大利，芬兰，法国，以色列，荷兰，西班牙和瑞典的大学，公司和医院，以建立一个多学科网络，以应对针对旨在诊断潜在的诊断潜在的数字生物标志物的数字生物标志物的设计和早期验证验证。内部心脏网络的综合性质确保了针对特定目标的高素质培训和研究基础架构，该目标旨在通过具有多部门的差距来生成新的研究人员概况，以填补现有空白，即缺乏SVA的数字生物标志物，以通过临床研究和人为构成人工的临床研究来估计SVA，并将其用于人工界的临界设备，以实现信号的临床研究和人为的构建。该计划将聘请10名博士生（博士候选人或DCS），其2个职位可在米兰大学提供。研究项目1（DC10）：意大利米兰计算机科学系该项目着重于合并症和可疑SVA患者的基于AI的SVA预测因素。也有望在Inside Heart财团的一部分机构进行借调。目的是：i）使用对ECG数据的深度学习（长期抛光）来研究使用可用研究的数据的合并症患者SVA发展背后的机制，以识别在心律失常进展中起着核心作用的数字生物标志物； iii）提出基于ECG的生物标志物来表征进展，并将其与非ECG临床生物标志物进行比较。候选人将参加米兰大学计算机科学博士学位课程，在那里他/她将进行大部分活动。项目2（DC6）：西班牙马德里的Smart Solutions Technologies SL（Nuubo），该项目重点是评估AF期间的心室重极化，并从临床和可穿戴的ECG记录中进行风险预测。目标是：i）通过计算模型研究AF期间心室复极化的变化； ii）提出一种与复极化和AF相关的数字生物标志物的高级信号处理算法； iii）使用先前研究的数据提出与复极化和AF相关的基于AI的数字生物标志物。选定的候选人将被Smart Solutions Technologies SL（Nuubo，Madrid，Spain； www.nuubo.com/）聘用三年，在那里他/她将在其中进行大部分研究活动。也有望在
共表达网络架构揭示了疾病易感性的全脑和多区域基础
神经精神疾病在遗传上很复杂，遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病（可通过分析单个基因获得可推广的机制见解）不同，复杂遗传疾病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组如何组织提供了一个强大的概念框架，并具有预测能力，可以优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析，有助于表征相关的生物通路。此外，基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起，进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
共表达网络架构揭示了疾病易感性的全脑和多区域基础
神经精神疾病在遗传上很复杂，遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病（可通过分析单个基因获得可推广的机制见解）不同，复杂遗传病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组的组织方式提供了强大的概念框架，并具有预测能力，可优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析，有助于表征相关的生物通路。此外，基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起，进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
基于人工智能 (AI) 的多区域商业建筑以居住者为中心的供暖通风和空调 (HVAC) 控制系统
摘要：建筑物占全球能源消耗的近一半，而暖通空调 (HVAC) 系统消耗了约 40% 的总建筑能源。传统的 HVAC 控制器无法应对占用率和环境条件的突然变化，因此能源效率低下。尽管传统楼宇自动化系统的建筑热响应模型过于简单，占用传感器也不精确，但对更高效、更有效的无传感器控制机制的研究仍然完全不够。本研究旨在开发一种基于人工智能 (AI) 的以占用者为中心的 HVAC 制冷控制机制，该机制不断改进其知识，以提高多区域商业建筑的能源效率。这项研究使用了土耳其伊斯坦布尔一家购物中心两年的占用率和环境条件数据。研究模型包括三个步骤：预测每小时占用率、开发新的 HVAC 控制机制以及通过模拟比较传统和基于 AI 的控制系统。确定商场占用率的因素后，使用真实数据和人工神经网络 (ANN) 进行每小时占用率预测。借助上一阶段获得的占用率数据、建筑特征和实时天气预报信息，开发了一种无传感器 HVAC 控制算法。最后，使用 IDA 室内气候和能源 (ICE) 模拟软件对传统和基于 AI 的 HVAC 控制机制进行了比较。结果表明，将 AI 应用于 HVAC 操作可节省至少 10% 的能耗，同时为居住者提供更好的热舒适度。本研究的结果表明，所提出的方法可以成为可持续发展的非常有利的工具，并且随着方法的改进，也可以用作独立的控制机制。
多区域可变风量 HVAC 控制改造以提高能源效率
工程师研究发展中心的建筑工程研究实验室 ERDC-CERL 开发出一种替代节能方法，与完全更换系统相比，这种方法成本更低，干扰更小。可变风量控制改造可作为临时解决方案，帮助在有限的预算内满足能源效率和弹性要求。改造技术对物理系统的影响最小，因为它专注于仪表和控制，而不是像完全更换系统那样拆除和更换中央空调机组并安装新的管道和终端机组。基本改造需要在现有直接数字控制 (DDC) 的系统中添加两件设备和控制编程。可以使用空间 1 中的占用或 CO 2 传感器实施可选的需求控制通风 (DCV) 功能，以节省更多成本。
常见多区域中尺度流形中的区域化动力学代表了一系列人类手部运动
人类的手在动物界中独一无二，拥有无与伦比的灵活性，从复杂的抓握到精细的手指个体化。大脑如何表示如此多样化的动作？我们使用皮层脑电图和降维方法评估了人类“抓握网络”中尺度神经动力学，以了解一系列手部动作。令人惊讶的是，我们发现抓握网络同时表示手指和抓握动作。具体而言，表征多区域神经协方差结构的流形在该分布式网络的所有运动中都得以保留。相反，该流形中的潜在神经动力学令人惊讶地特定于运动类型。将潜在活动与运动学对齐可以进一步发现不同的子流形，尽管运动之间的关节协同耦合相似。因此，我们发现，尽管在分布式网络层面上保留了神经协方差，但中尺度动力学被划分为特定于运动的子流形；这种中尺度组织可能允许在一系列手部动作之间进行灵活切换。