统计关系学习和AI(starai)[11,32],另一方面,在存在不同的对象和关系的数量(即在关系领域)的存在。但是,关系RL [8]相对尚未探索,尽管存在某些方法[42],但它们并不能按照大型任务进行扩展,并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次(和关系)计划的组合,以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16,20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发,我们采用了一种方法,该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音,关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习(MarePrel),将计划分解,集中控制和代理位置,用于构建特定任务表示的Starai,以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献:(1)据我们所知,我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样,多种文献中存在着重要的文献,关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。(2)为了实现这一目标,我们开发了MarePrel,这是一种综合计划和学习体系结构,能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言,玛丽·玛丽(Mareprel)的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表,高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。(3)最后,我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线(包括明确使用子任务信息)进行比较,并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下:在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后,我们概述了我们的多基因框架,并更详细地讨论算法。然后,我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
美国路易斯维尔大学医学院肝病学和营养学系医学系,美国肯塔基州路易斯维尔;美国肯塔基州路易斯维尔市路易斯维尔大学医学院B UOFL酒精研究中心; C诺顿神经科学研究所,4915 Norton Healthcare Blvd,美国肯塔基州路易斯维尔; D UOFL HEPATOBIOLOGY COBRE,美国路易斯维尔大学医学院,美国肯塔基州路易斯维尔; E美国路易斯维尔大学医学院解剖科学与神经生物学系;美国德克萨斯州休斯敦市贝勒医学院分子病毒与微生物学系宏基因组学与微生物组研究中心; G,美国路易斯维尔大学医学院生理学系,美国肯塔基州路易斯维尔; H美国路易斯维尔路易斯维尔大学医学院药理学与毒理学系; i路易斯维尔大学医学院神经外科系,美国肯塔基州路易斯维尔;美国肯塔基州路易斯维尔的Robley Rex VA医学中心医学系J
通过RNA引导的核酸酶(例如SP Cas9)编辑的基因组编辑,已用于许多不同的植物特种中。然而,尚未得到充分记录在多大程度上可以通过多重独立基因座对准。在这里,我们基于高度内含器优化的ZCAS9I基因开发了一个工具包,该基因允许组装核酸酶构建体,该核酸酶构建体表达高达32个单导RNA(SGRNA)。我们使用此工具包探索了两个主要模型物种中多路复用的限制,并报告了无基因八个八个八杆的分离(8 3)Nicotiana Benthamiana和Duodecuple(12 3)拟南芥Thaliana thaliana突变线(分别是T 1和T 2,分别是T 1和T 2)。我们开发了新的本坦氏菌(N. benthamiana)的新颖的反式标记,最重要的是SL -Fast2,可与良好的拟南芥种子植物植物标记物和FCY-upp相当,并基于在存在先例的情况下产生有毒的5-氟中性含量。用九个不同的sgrNA靶向八个基因,并依靠fcy-upp选择非转基因t 1,我们确定了n。benthamiana突变型的n。benthamiana突变线,并具有惊人的高效效率:所有ana-属于所有基因的植物(大约112/11/11/11 target serited)。此外,我们在A. thaliana的24个sgrnas阵列获得了12个基因。效率在a中的显着较低。thaliana,我们的结果表明CAS9的可用性是这种高阶多路复用应用程序中的限制因素。我们通过表型筛选和扩增子测序的结合来识别十二指肠突变系。所呈现的资源和结果为如何使用多路复用来生成复杂的基因型或在功能上询问候选基因的基团。
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.19.639065 doi:Biorxiv Preprint
morphine (0.025 - 5.0 ng/mg) dihydrocodeine (0.025 - 5.0 ng/mg) codeine (0.025 - 5.0 ng/mg) 6 -acetylmorphine (0.025 - 5.0 ng/mg) amphetamine (0.1 - 5.0 ng/mg) methamphetamine (0.025 - 5.0 of/mg) 5.0 ng/mg) benzoylecgonine (0.005 - 1.0 ng/mg) cocaine (0.05 - 10.0 ng/mg) cocaethylene (0.005 - 1.0 ng/mg) norcocaine (0.005 - 1.0 ng/mg) ketamine (0.025 - 5.0 ng/mg) methadone (0.025 - 5.0 of/mg)地西epam(0.025-5.0 ng/mg)Nordiazepam(0.01-2.0 ng/mg)themazepam(0.025-5.0 ng/mg)alprazolam(0.025-5.0 ng/mg/mg)氮气(0.025-5.0 ng/mg) ) chlordiazepoxide(0.025-5.0 ng/mg)Zolpidem(0.025-5.0 ng/mg)曲马多(0.085-6.0 ng/mg)
化学基因筛选是探索癌细胞对药物的反应如何受其突变影响的有力工具,但它们缺乏从分子层面观察单个基因对暴露反应的贡献。在这里,我们介绍了 sci-Plex- G ene-by- E nvironment(sci-Plex- G x E),这是一个结合单细胞基因和化学筛选的大规模平台。我们通过确定 522 种人类激酶中的每一种对胶质母细胞瘤对不同药物的反应的贡献来强调大规模、无偏筛选的优势,这些药物旨在消除受体酪氨酸激酶途径的信号传导。总的来说,我们在 1,052,205 个单细胞转录组中探测了 14,121 种基因与环境的组合。我们鉴定了一种以 MEK/MAPK 依赖的方式调节的补偿性自适应信号的表达特征。旨在防止适应的进一步分析表明,有前景的联合疗法,包括双重 MEK 和 CDC7/CDK9 或 NF-kB 抑制剂,是防止胶质母细胞瘤转录适应靶向治疗的有效手段。
在本研究中使用了一种定制的Chatgpt,称为GPTS [15] [15],结果模型被称为“ Physio Exam gpt”。自定义过程涉及两个主要组成部分:首先,一个包括340个MCQ的知识库以及相应的正确答案,解释和链接的主题,这些主题是从第57届日本和第58届日本国家物理治疗师的国家许可检查中得出的。作者开发了这些解释和相关主题,如附录部分(补充1)所示。第二,量身定制的提示配置旨在使用户能够输入相关主题,从而使GPT可以根据知识库中嵌入的信息生成MCQ。提示设计的细节在补充2中列出;如上所述,自定义过程有意限于嵌入“知识”(MCQ)并配置“提示”,而没有其他微调或模型调整。生成的问题仅依赖于自定义GPT框架的标准功能。
预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.29.626080 doi:Biorxiv Preprint
请以以下方式引用本文:Francesco SALADINI、Federica Giammarino、Franco Maggiolo、Micol Ferrara、Giovanni Cenderello、Benedetto M. Celesia、Ferdinando Martellotta、Vincenzo Spagnuolo、Giulio M. Corbelli、Nicola Gianotti、Maria M. Santoro、Stefano Rusconi、Maurizio Zazzi、Antonella Castagna,来自 PRESTIGIO 登记处受试者的多药耐药 HIV-1 对多拉韦林的残留表型敏感性,国际抗菌剂杂志 (2023),doi:https://doi.org/10.1016/j.ijantimicag.2023.106737
抽象的背景和旨在被忽略的Ter-rimanial碳(C)池的忽略分数是与沉积在植物(Phytoliths)(所谓的植物)中的生物二氧化硅相关的。与主C池相比,此部分很小,但值得注意,因为它可能是长期的C下沉,因为植物可以保护有机C免受矿化的影响。但是,由于方法论和理论局限性,该主题都引起了争议和不清楚。范围我们旨在回顾这个主题,并特别强调:(i)与植物岩相关的C浓度范围; (ii)土壤植物植物保存和随后的有机碳矿化; (iii)植物内C隔离的全球估计值。最近的工作表明,[phytoc]可能比目前