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多种抗原表位的计算预测
摘要。由于密码子字母的高变性，从密码子到氨基酸的映射是溢出的，这表明密码子空间可能具有更高的信息含量。嵌入密码子语言模型最近在各种下游任务中表现出成功。然而，磷酸化位点的预测模型，可以说是研究最多的翻译后修饰（PTM）和PTM位点，主要依赖于氨基酸级表示。这项工作引入了一种新的方法，通过通过近来开发的密码子语言模型的嵌入来预测磷酸化位点，该方法专门培训了蛋白质编码DNA序列。蛋白质序列首先精心映射到可靠的编码序列，并使用此编码器编码以生成密码子感知的嵌入。然后将这些嵌入与通过早期融合策略从蛋白质语言模型获得的氨基酸感知的嵌入整合。随后，从定义的窗框内的融合嵌入式形成了感兴趣的位点的窗口级表示。Convbigru网络提取物具有捕获窗口内近端残基之间的时空相关性，然后是基于高斯（Dog）小波范围函数的衍生物的Kolmogorov-Arnold网络（KAN），以产生该站点的预测推断。我们将整体模型配音为Calmphoskan。在独立测试中使用丝氨酸 - 硫代氨酸（合并）和酪氨酸测试集，Calmphoskan优于现有方法。此外，我们证明了该模型在预测蛋白质内在无序区域内的位点的有效性。总体而言，Calmphoskan成为蛋白质中一般磷酸材料的强大预测指标。Calmphoskan将很快公开发布。
植物防御多种食草动物攻击的策略
植物可以通过识别攻击者并重新编程其生理来有效地调整防御。尽管大多数植物都受到多种食草动物的攻击，但人们对植物应对多种食草动物攻击的生理能力知之甚少。对双食草动物攻击的研究表明，防御一个攻击者可能会导致能量和生理限制，以应对第二个攻击者。这些限制如何影响植物在防御整个攻击者群体时的可塑性，是植物科学的一个重大知识空白。在这里，我们通过定义一系列可塑性防御策略为植物防御多食草动物攻击提供了一个框架，这些策略可能使植物能够优化其对多种压力源的防御。
多种化学敏感性：对其病理生理学的评论
多种化学敏感性（MCS）是一种无法解释的获得的医疗状况，其中包括不同器官中多种，模糊，经常性和非特异性症状。它们归因于大多数人宽容的浓度水平的各种和结构无关的环境化学物质的暴露，通常被认为对人类没有毒性。本综述的目的是检查MC的病理生理学的多种解释性假设：遗传，代谢，神经学，免疫学和心理学。几个出版物提出了神经系统和免疫学激活。然而，在进行挑战测试时，并不总是观察到这种神经和免疫过度反应。这表明行为调节可能是MC发病机理的重要机制。即使精神病疾病似乎不是MC的主要原因，在真正的精神疾病的情况下，也必须进行心理治疗疗法。由于病理生理学的复杂性，没有特定的药物可以治疗MC。但是，鼓励使用认知行为疗法，因为它对患者对疾病的看法产生了重大积极影响。
使用多种方法对糖尿病患者的预测
摘要本研究使用Babulu Puskesmas UPT的患者数据讨论了使用多线性回归方法的糖尿病患者的预测。这项研究的目的是使用Babulu Puskesmas UPT上的多个线性回归方法为糖尿病患者建立预测系统，并查看如何将预测模型应用于Upt Puskesmas Babulu的糖尿病患者。本研究中使用的研究方法是数据库（KDD）方法中的知识发现，该方法具有多个阶段，例如数据选择阶段，预处理阶段，数据转换阶段，数据挖掘阶段，评估阶段，然后是部署和实施阶段。这项研究中的数据收集技术是访谈技术，私人数据和文献研究。这项研究的结果是获得R2精度值为75％，然后获得93％的精度模型，精度为90％，召回95％和F1得分的评估结果92％。对于预测模型也可以应用于为糖尿病患者构建预测系统，但需要调整使用舍入方法，以便所得的输出可以显示1或0的值。除了系统中的输出外，偶尔会产生负值，因为数据变量与其他几个变量具有负相关性。关键字：糖尿病预测，机器学习
实施 ARC-231 模拟以支持多种训练
摘要 AN/ARC-231 多模式机载无线电装置 (MARS) 是一种机载 VHF/UHF/LOS 和 DAMA SATCOM 通信系统，可满足国防部 (DoD) 对机载、多波段、多任务、安全抗干扰语音、数据和图像数据传输的要求。该系统已成为整个国防部以及我们许多国际盟友的航空部队事实上的通信系统。这种无线电的强大功能在满足军事飞行员的通信要求的同时，也使使用变得非常复杂 - 用户手册超过 794 页。这些问题推动了对跨各种训练类型和飞机平台提供交互式和引人入胜的训练的需求。本文旨在描述在开发 ARC-231 多波段无线电模拟器时实施的策略，以支持多种类型的模拟，利用核心模拟与应用程序接口一起包装，以适应不同的训练类型、用户要求和飞机平台。本文将讨论 2009 年观察到的市场需求，即实施 ARC-231 无线电的高保真模拟、设计核心模拟的方法以及从项目开始实施的开放式架构方法所实现的各种模拟。本文旨在分享实施 ARC-231 无线电模型背后的创新理念、通过这种方法为客户节省的成本和时间，以及在实施和部署过程中获得的经验教训。使用这种方法，我们可以使用相同的核心模拟为各种客户开发多种类型的训练器。当客户发现并报告核心模型的问题时，所有客户都有机会通过接收其核心模拟模型的更新从集体测试中受益。
多种内分泌肿瘤2型2中有什么新功能？
ret（转染后重新排列）原癌基因在1985年被发现为癌基因。1 RET癌基因位于染色体10（10q.11.2）上的编码酪氨酸激酶家族的受体，这对于神经系统的发展以及源自神经crest的器官和组织的发展很重要。3种RET形式中的每一个都由3个不同的转录本编码。3个成绩单都有ER EXON 19；但是，随着外显子19的3'端的可变剪接，它们形成未剪接的外显子19，外显子20和外显子21。RET同工型具有9（RET9），51（RET51）和43（RET43）氨基酸C末端末端，由这些转录本编码。体内主要同工型为ret9和ret51，分别由1072和1114氨基酸组成。尽管在大多数组织中共表达，但这两种同工型具有不同的发育作用和基因表达谱，这意味着在细胞细胞接触途径调节中可能存在差异。2,3
肿瘤学者寻求多种调查疗法
肿瘤学交易在2024年就整体价值和交易数量急剧下降。根据DealForma的数据，2024年以癌症为重点的许可和合并和收购（并购）交易量约为上一年约50％（图1）。，但2023年的数字被一项特别大的交易膨胀了：辉瑞（Pfizer）的430亿美元收购Seagen。癌症仍然是主要的交易类别，但是，数量和总价值都超过2024年生物制药交易的三分之一以上。总体而言，2024年的交易比上一年的交易较小，并且在早期进行，因为买家消化了大笔交易以及后期和销售资产的供应减少。最大的肿瘤学许可协议是默克公司（Merck＆Co。Inc.2024年以癌症为中心的最大收购是诺华购买了29亿美元的Morphosys。该交易包括批准的B淋巴细胞抗原CD19抑制剂Monjuvi（Tafasitamab）用于扩散的大B细胞淋巴瘤。，IT和其他以血液癌为中心的交易仅组成了2024年的近200次肿瘤许可和并购交易中的十二个。其余的以实心指示为中心，占所有被诊断的癌症的90％。癌症交易者的重点已经改变。现在，大多数人都在寻求罐头和模式，具有解决一系列肿瘤类型的潜力，而不是追逐适合越来越多的基因遗传定义突变的药物。目标是找到类似于Keytruda（Pembrolizumab）的泛伴奏大片，即Merck的250亿美元PD-1抑制剂。利基，在过去五年中数十亿美元的交易中列出的生物标志物定义的产品迄今未能产生相应的销售。其中包括Bristol Myers Squibb的Augtyro（重新对抗），针对ROS原始癌基因1受体酪氨酸激酶（ROS1）融合量，从2022年的41亿美元转弯点疗法交易和Eli Lilly的ReteVmo（selpercatinib）的reto-canceen-to retcos-poncos-poncos-notcoge-poncoge-poncon-nocogoge-poncon-notcogoge-pontos-poncon-notcogoge-pontos-notcogogeen-poncon-poncon-poncoge-pontos-poncon-ponto。肿瘤学购买。“针对性肿瘤学的小迹象尚未商业化，”索菲诺诺娃（Sofinnova）的普通合伙人Maha Katabi在2025年1月的J.P. Morgan Healthcare会议上的终点活动中总结了。“驱赶投资。”现在，金钱正在涉足资产和方法，在目标时，货币打开了更广泛的迹象。与主要的大型制药公司有关，仍然面临着关键大型爆炸案的专利到期，并且作为Novo Nordisk和Eli Lilly的胰高血糖素肽-1（GLP-1）激动剂，为跨代谢
多种商品的车辆路线问题：调查
丝蛋白是具有肌动蛋白结合特性的大蛋白。FLNC中的突变是人类的三个丝蛋白基因之一，最近与主要的心肌病有关，但基本的机制尚不清楚。在这里，我们的目的是将果蝇杂草果酱作为一种新的体内模型来研究这些疾病。首先，我们表明，成人特异性心脏RNAI诱导的果蝇丝蛋白（DFIL）诱导的心脏扩张，收缩期功能受损和肌膜改变，突出了其对心脏功能的需求和成人舞台上Sarcomere Integrity的需求。接下来，我们使用CRISPR/CAS9基因编辑，三种错义变体，以前在肥厚性心肌病患者中鉴定出来。果蝇没有表现出心脏缺陷或形成丝蛋白聚集体的倾向增加，反对其致病性。最后，我们表明，携带最后四个Ig样域的DFIL的C端部分的缺失对于心脏功能是可分配的。共同强调了该模型探索丝蛋白的心脏功能的相关性，并增加了我们对与FLNC相关心肌病有关的生理病理学机制的理解。
FV-TRAIN：通过提取多种功能（学生摘要）
简介量子计算最近引起了人们的关注，这是由于其潜力比经典算法更快地解决复杂问题。与经典计算相比，该计算使用位置的线性比例，量子计算使用Qubits的指数刻度。这是因为Qubits的纠缠可以同时表示多个状态。结果，与常规机器学习的多项式复杂性相比，量子机学习（QML）具有线性或肌关系的复杂性，即使在当前的嘈杂的中等规模QUANTUM（NISQ）的时代也是如此。因此，各种研究利用QML来优化其目标（Yun等人2022）。但是，使用QML，即，Barren Plateaus。贫瘠的高原阻碍了QML的训练，许多研究证明，安萨兹（Ansatz）的量子增加会引起贫瘠的高原。在本文中，我们的目标是操作QML，尤其是基于量子的CNN（QCNN），仅使用有限数量的Qubits来防止贫瘠的高原，同时保持合理的性能。在本文中，这种方法称为保真度变化训练（FV-Train）。我们提出的FV-TRAIN的新颖性是数值和经过验证的，我们最终确认我们提出的方法可实现所需的性能改善。