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遗传性特征的 - 选择 - ethiopian- ...
摘要：改善埃塞俄比亚的当地鸡肉生产将是实现“零饥饿”，粮食安全和可持续性的优先事项。鸡提供了可以满足人类需求的蛋白质的极好来源。埃塞俄比亚的土著鸡没有选择并改善，因此它们的生产力和生殖性能较低。本研究旨在使用16个SSR标记研究三种埃塞俄比亚本地鸡肉生态型的遗传多样性和种群结构，并将Koekoek品种用作比较。总共检测到97个等位基因，平均值为6.062个等位基因。多态信息内容范围从（0.54）MCW0183到（0.85）LEI0166，平均值为每个位点0.67。在所有研究的人群中，平均观察到的杂合性和预期的杂合性分别为0.026和0.60。Shannon信息索引从（i = 0.83）MCW 0098到（i = 1.57）LEI0166不等。Amova表明，个体内部的遗传差异差异3％，人群中的82％，品种之间的差异为15％。根据UPGMA的说法，Horro和Tilili人群被分组，而Jarso人口则是不同的，而Koekoek的品种则如预期的那样与众不同。研究的人群在人群中显示出较高的遗传多样性，而JARSO生态型显示出最高的遗传多样性和许多独特的等位基因。这一发现中使用的SSR标记是多态性的，可用于确定埃塞俄比亚本地鸡肉生态型的遗传变异。获得的信息将用于遗传保护和国家育种计划工作。
人质恶性疟原虫CSP C末端抗体的分子和功能特性
人类单克隆抗体（mAb）进行了针对恶性疟原虫外孢子菌蛋白（PFCSP）的中央重复和连接结构域（PFCSP）的研究，以指导与针对PFCSP c c c c c c c c c c c c c t extime的抗体。在这里，我们描述了73种种系的分子特征和保护潜力，并突变的人物mAb针对高度免疫原性PFCSP C末端结构域。两个mAb在C末端连接器中重复的线性表位，具有序列与重复和连接基序的序列相似，而其他所有靶向构象表位的a -thrombospondin重复（A -TSR）域中的构象表位。多态TH 2 r /th 3 r的特异性，而不是A -TSR中保守的RII + /cs.t 3区与IGHV 3-21 /IgVl 3-11或IgLV 3-1基因使用相关。与抗重复mAb相比，C末端特异性mAb显示出更有效的亲和力成熟和类转换的迹象，但活体孢子岩结合和抑制活性仅限于单个C链链反应MAB，具有与中央重复和Junc-tion的交叉反应性。数据提供了人类抗C-链链和抗A -TSR抗体响应的新见解，这些抗体响应支持将PFCSP C末端排除在疟疾疫苗设计中。
在大米中高夜温度压力下差异表达基因的启动子中的保守域：如何找到它们，它们能告诉我们什么？
抽象作物植物对压力的反应涉及基因表达模式的变化。这种基因调节的复杂过程取决于顺式和反式作用成分的存在。理解与植物对胁迫反应相关的基因表达变化的关键步骤之一始于鉴定差异表达基因（DEGS）启动子中“保守域”的鉴定。保守域可以通过为转录因子提供结合位点在基因调节中起关键作用。在这项研究中，我们旨在确定149摄氏度的启动子中的顺式调节元件（CRE），这些元素在两个水稻品种的转录组分析中被鉴定出来：cypress and Lagrue。这两个水稻品种根据其承受热应激的能力，在高夜晚（HNT）下分别表现良好。可以预期，受Hnt应力向上或向下调节的DEG要么在其启动子中表现出一组共享的CRE，要么在特定DEG模式中共有多态模式，其识别可以帮助理解植物对压力的各种反应。将使用多种计算方法来找到与水稻中HNT应力有关的顺式作用元件 /转录激活基序。这些信息将在机器学习算法中利用，以开发针对繁殖目的操纵基因的预测模型，例如提高谷物质量和产量，从而增强了水稻植物对高夜间温度的韧性，并为水稻作物的整体适应性做出了贡献。
多模式生成AI：多模式LLM，扩散和超越
摘要 - 大型模式生成AI在学术界和行业中都受到了越来越多的关注。尤其是，两个主要的技术家族是：i）多模式大语言模型（MLLM），例如GPT-4V，它显示出具有多模式理解的不断增强的能力； ii）诸如Sora之类的扩散模型表现出显着的多模式力量，尤其是在视觉产生方面。因此，出现了一个自然的问题：是否有可能同时拥有一个统一的模型来理解和产生？为了回答这个问题，在本文中，我们首先提供了MLLM和扩散模型的详细审查，包括其概率建模程序，多模式体系结构设计以及对图像/视频大型语言模型以及文本到图像到图像/视频/视频的高级应用程序。然后，我们讨论了统一模型的两个重要问题：i）统一模型是否应采用自动回归或扩散概率建模，ii）ii）ii）该模型是否应利用密集的体系结构或专家（MOE）架构的混合来更好地支持生成和理解，这是两个目标。我们进一步提供了建立统一模型并分析其潜在优势和缺点的几种可能策略。我们还总结了现有的大规模多模式数据集，以便将来更好地预测模型。为了结束本文，我们提出了几个挑战的未来方向，我们认为这可以为多态生成AI的持续发展做出贡献。
供应链管理中的多模式运输策略：方法论
1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。 但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。 本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。 首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。 接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。 此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。 该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。 所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。1名学生，Rashtreeya Vidyalaya工程学院2 Rashtreeya Vidyalaya工程学院摘要摘要有效的多模式运输是现代供应链管理的关键组成部分，从而使跨不同模式和地区的商品有效地运输。但是，协调多种运输选择，各种货物优先级和动态约束的复杂性提出了重大挑战。本研究提出了一种新型的方法论方法，可以优化供应链中的多模式运输。拟议的策略涉及两步分类过程。首先，商品是根据其重要性进行分类的，即考虑价值，关键性和需求波动之类的因素。接下来，确定每种商品的紧迫性和优先级，考虑到交付时间敏感性和其他操作要求。此分类方案为全面优化模型构成了基础。优化模型是使用DOCPLEX建模框架制定的，并采用CPLEX求解器解决了。该模型结合了一系列约束，包括运输能力，成本和排放，以确定最有效的多模式路由计划。这项研究有助于开发供应链经理的结构化，数据驱动的决策工具，以增强其多态运输网络的复原力和可持续性。所提出的方法为解决多模式运输的复杂性提供了一个灵活的框架，其潜在应用在各个行业和地区之间进行了深远的影响。关键字：多模式运输，供应链管理，商品优化，商品分类，优化建模，DOCPLEX，CPLEX，可持续性，弹性1.引言重达现代供应链管理的错综复杂的挂毯，多模式运输的优化是一种关键的关键，促进了各种模式和地理边界的无缝流量。供应链物流的景观的特征是无数挑战，从多个运输选择的协调到各种货物类型的优先级以及操作现实所施加的动态约束。导航这些复杂性需要创新的策略，以适应以波动性和不确定性为标志的全球市场不断变化的需求。这项研究开始了引入开创性方法论方法的旅程
量子参量振荡器中共振力引起的对称性破缺
参量振子的量子动力学越来越受到理论和实验界的关注 [1-16]。在一定程度上，这种兴趣来自于参量振子的新应用，特别是在量子信息领域的应用。在更广泛的背景下，此类振子为研究远离热平衡的量子动力学和揭示其迄今未知的方面提供了一个多功能平台，隧穿新特征和新的集体现象就是例子。动力学特征之一是多态量子系统中详细平衡的出现和特征，这也是本文的动机之一。在很大程度上，参量振子的重要性在于其对称性。此类振子是具有周期性调制参数（如特征频率）的振动系统，其振动频率为调制频率 ω p 的一半。经典上，振动态具有相等的振幅和相反的相位 [17]，这是周期倍增的一个基本例子。量子力学上，振动态可被认为是符号相反的广义相干态 [18]。弗洛凯本征态是频率为 ω p / 2 的振动态的对称和反对称组合。一般来说，在量子信息中使用参量振子需要进行破坏其对称性的操作，参见文献 [19]。对称性破坏可以通过在频率为 ω p / 2 处施加额外的力来实现。从经典角度来看，这种力的作用可以从图 1(a) 中理解。由于振动态具有相反的相位，因此力可以与两个状态中的其中一个同相，从而增加其
生成的AI增加了老年人的网络安全风险
我们评估生成的AI如何加剧老年人面临的网络风险。我们评估了强大的LLM可以轻易地配置为恶意目的的风险，而诸如黑客或蠕虫之类的平台可以促进低技能的脚本孩子来复制高技能威胁参与者的有效性。我们对85名老年人进行了调查，发现孤独和低网络素养的结合使其中87％的人被黑客入侵。我们的调查进一步表明，有67％的老年人已经接触了潜在的可剥削数字侵犯，只有22％的老年人对风险有足够的意识，要求询问技术识字以寻求补救援助。我们的风险分析表明，现有的攻击向量可以通过AI增强，以创建高度个性化且可信的数字漏洞，对于老年人来说极为困难，将其与合法互动区分开来。技术进步允许复制熟悉的声音，面部的实时数字重建，个性化定位和记录伪造。一旦确定了攻击载体，某些生成多态性功能就可以快速突变和混淆来提供独特的有效载荷。存在入站和出站风险。除了个人威胁行为者的入站尝试外，老年人还容易受到中毒的LLM的出站攻击，例如威胁GPT或POISONGPT。生成的AI可能会恶意更改数据库，以向寻求出站数字指导的可易受损的老年人提供不正确的信息或妥协指示。通过分析老年人通过AI的新发展有剥削风险的程度，该论文将有助于制定有效的战略来保护这一脆弱人群。
再次介绍了Schr'odinger的“ Aperiodic Crystal”
Erwin Schr odinger著名地创造了有意的悖论术语“ Aperiodic Crystal”，以描述我们现在所知道的DNA，RNA和蛋白质生物学聚合物中各种单体单位的序列[1]。这些序列是遗传控制的，因此是“多态”的，但通常不会改变生物聚合物的热运动或通常的动力学，类似于“晶体”。在最近的时间，尤其是在蛋白质折叠研究的背景下，吸引了很多关注的想法，即这些序列与猝灭障碍的特定实现非常相似（请参阅评论中的参考文献列表[2]）。因此，具有淬火序列的杂聚物的问题绝不是新的，它一直在各种领域重新出现 - 而且我认为仍在等待更深入的见解。在这里，我想引起对这两篇完全无关的论文的关注 - 但是，这两个论文都在处理这个问题，尽管在非常不同的情况下。dino osmanovi´c在第一篇推荐论文中考虑了某些单体“活跃”的聚合物链的动力学，而另一些单体则是“被动”。这意味着，被动单体是由常规的热三角相关的兰格文噪声驱动的，而活性单体则受到随机非热力的影响，幅度与热能无关，可能与某些非零相关时间无关。该模型的主要动机是染色质 - 细胞中DNA的功能形式。出于在每个特定细胞中，染色质的某些部分（称为白染色质）涉及积极转录的基因，因此与能量消耗（ATP依赖）工作酶相互作用，例如RNA聚合酶，而染色质（称为异染色质）的其他部分是无源的。
隐私保存图像注册
图像注册是医学成像应用中的关键任务，可以在常见的空间参考框架中表示医学图像。当前的图像统一方法通常基于以下假设：图像的内容通常以清晰的形式访问，随后可以从中估算空间转换。在实际应用中可能无法满足这种共同的假设，因为医疗图像的敏感性最终可能需要在隐私约束下进行分析，从而阻止公开共享图像内容。在这项工作中，我们在保存隐私制度下制定了图像注册的问题，其中假定图像是机密的，不能清楚地披露。我们通过扩展经典的注册范式来说明高级加密工具（例如安全的多方计算和同质加密），从而导致执行操作而无需泄漏基础数据，从而得出了保留图像注册框架的隐私保护框架。为了克服高维度中加密工具的性能和可扩展性问题，我们提出了几种技术来通过使用梯度近似值来优化图像注册操作，并通过重新审视同多态加密槽堆积的使用，以允许E FFI有效的基础和大型矩阵的乘法。我们专注于增加综合性的登记方法，包括基于立方花纹或通过时间变化速度场参数参数参数参数的刚性，FFI NE和非线性注册。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。在所有这些设置中，我们演示了如何自然地将注册问题适应用于隐私保护操作，并说明了PPIR在各种注册任务上的E FF eCTECTISISION。
黎巴嫩2型糖尿病患者的饮食知识和饮食习惯
对黎巴嫩2型糖尿病（T2D）患者的饮食知识（DK）和饮食习惯（EHS）知之甚少。因此，这项研究的目的是用T2D评估人群的DK和EH，并确定其相关因素。使用雪球采样技术进行了351例T2D患者的横断面调查。te调查使用了英国糖尿病和饮食问卷和饮食知识问卷来评估参与者的EH，包括某些食物的消费频率以及他们对食物组和食物选择的知识。较高的DK指数表明知识更好，但较高的EH指数表明健康的EH较少。独立的样本T检验和Mann -Whitney检验用于二分法变量，ANOVA和KRUSKAL -WALLIS检验用于多态变量。相关分析测试了两个连续变量之间的关联。使用两个多个线性回归模型来识别与DK和EH相关的因素。总体而言，有67％的参与者具有良好或足够的DK，大约25％和75％的参与者具有健康和健康的EH。在过去的三个月中，更好的知识与职业，BMI，合并症的存在和HBA1C测试显着相关。更高的家庭收入，体育锻炼，糖尿病的家族史，从家人或朋友接受药物管理方面的帮助以及更高的DK水平是与更健康的EH相关的因素。需要针对患者及其家人的营养教育和宣传运动，以赋予具有足够DK和技能的患者的能力，以促进采用健康的EH。