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最佳子集选择：统计计算与...相结合
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Bumblebee子集团年度报告2023- IUCN ...
BBSG由IUCN物种生存委员会（SSC）委托，责任围绕着全球所有大黄蜂物种的红色列表评估（目前以CA 290种的解释）。它已经运行了两个以上的四肾上腺素，并完成了新世界和欧洲大多数物种的第一次评估。这些评估通过识别有风险的物种，可以在国家，州和地方规模上列出最严重的物种，从而实现了极大的高级保护行动，从而促进了恢复和管理其栖息地的有针对性项目。亚洲，拥有更多的物种和更少的专家，仍然是一个挑战。对地图物种分布进行的调查正在进行许多国家，这些国家正在编译大黄蜂的不断增长的信息基础。
特定的T细胞子集在抗病毒免疫中起作用...
蓝图（BT）是一种传染性的，非传染性的，无染色的，出血性疾病的家庭和野生反刍动物，与绵羊特别严重的临床疾病有关。临床体征通常包括面部水肿，呼吸困难，结膜炎，发烧，出血，冠状炎和la行（1）。BT的致病药物是节肢动物传播的病原体Bluetongue病毒（BTV），该病毒是通过易感的Culicoides在其哺乳动物宿主之间生物学传播的，易感性库里科德斯咬着ceratopogogonidae家族的中心（2）。BTV是Orbivirus属（家族：Sedoreoviridae）的类型，由10个段的双链RNA组成，编码了7个结构性（VP1 - 7）和至少4种非结构性（NS1 - NS4）蛋白质。目前至少有29个公认的BTV血清型（3）。在过去的二十年中，北欧大部分地区的BTV已多次侵入（4，5），这造成了其实质性的全球经济负担（6-8）。作为对牲畜生产和粮食安全的重要而持续的全球威胁，BT是世界动物健康组织的疑问。体液免疫被认为是反刍动物中BTV感染的主要驱动力。中和抗体，主要针对BTV外带封底蛋白VP2升高，可保护与同源血清型的菌株（9-11）的重新感染。t细胞一直是对BTV感染的先天和适应性免疫反应的主要研究目标（17，18），尤其是在探索跨色谱免疫保护时。短暂的，部分保护异源BTV血清型的菌株（12、13），但通常在没有中和抗体的情况下（14-16），从而表明在发挥作用的其他机制。CD8 +细胞毒性T细胞表现出针对异源BTV血清型（19，20）的交叉反应性，并赋予了针对BTV的绵羊中的某些部分跨色谱保护（14、21、22）。此外，CD4 +和CD8 + T细胞都被证明可以识别结构（VP2和VP7）和非结构性BTV蛋白（NS1）（19，23 - 26）的表位。绵羊的BTV感染的特征是急性免疫抑制，这被认为可以通过逃避宿主免疫反应来促进其特征性的长时间病毒血症（27）。已经确定了T细胞动力学的特定变化，包括
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
比较不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响
摘要 —P300 拼写器是脑机接口研究中广泛使用的应用。事实证明，P300 拼写器可以作为神经反馈训练工具，通过逐渐增加拼写任务的难度来增强注意力。这种自适应方法使用户更难正确拼写单词，鼓励他们提高注意力以抵消日益增加的难度。因此，自适应 P300 拼写器有可能成为患有 ADHD 的儿童、患有痴呆症的老年患者的治疗选择，并成为健康成年人的认知增强工具。但是，训练长度（包括设置时间）需要很快，以确保用户接受。本研究调查了使用和不使用 xDAWN 空间滤波器时不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响。结果表明，xDAWN 空间滤波器可以提高许多电极的性能，但会降低少于八个电极的结果。对于近乎完美的性能至关重要且有许多电极可用的场景，建议使用一组带有 xDAWN 空间滤波器的 16 个电极。对于需要考虑成本和设置时间，且可以接受较低性能的情况，使用不带空间滤波器的六个电极就足够了。
机器学习医疗设备——人工智能医疗设备的子集：关键术语和定义
人工智能医疗器械子集：关键术语和定义 编写组：IMDRF AIMD 工作组 日期：2021 年 9 月 16 日 本文件由国际医疗器械监管机构论坛制作。本文件的复制或使用不受限制；但是，将本文件的全部或部分纳入其他文件，或将其翻译成英语以外的语言，并不表示或代表国际医疗器械监管机构论坛的任何形式的认可。版权所有 © 2021 国际医疗器械监管机构论坛。
通过分析机器学习模型中的特征子集来支持人工智能可解释性
无论是在临床研究还是风险因素计算中，机器学习算法都可以在许多医学领域中找到。这给这些算法的使用带来了重大挑战 - 特别是在伦理背景方面 - 如监管方面、可解释性或互操作性 [1]。对于这项工作，我们提出了一个关于特征贡献可解释性的特殊观点。也就是说，这不应被视为一种应用手段，而是一种更好地理解潜在问题的方法。我们的重点是人类可理解的特征子组及其各自的重要性分数的组合。特征重要性分析是机器学习模型检查和解释的主要组成部分。问题出现在解决问题的基础之上，例如在分类中，为什么对某个类别的决定是那样的。这种分析背后的方法可能因问题和模型的不同而有很大差异。我们接下来重点介绍置换重要性分析 [2]。在这里，基于测试集分析预测准确度的变化。对正在研究的特征进行置换，并将预测与未修改的特征进行比较。因此，该方法不依赖于预测过程的具体实现，因此可以应用于任何基于特征的监督机器学习模型。
胃食管癌患者的精准医疗：ProfiLER 程序的子集分析
结果 147 例患者中，腺癌 (n=86, 59%)、印戒细胞癌 (n=37, 25%) 和鳞状细胞癌 (n=21, 14%) 为主要组织学类型。114 例 (78%) 患者可进行基因组分析。最常见的基因组变异包括 ERBB2 (15%)、KRAS (12%)、CCND1 (7%)、FGFR1-3 (8%)、EGFR (5%) 和 MET (3%)、TP53 (51%) 和 CDKN2A/B (10%)。ERBB2、MET 和 FGFR 变异仅见于腺癌和印戒细胞亚型，而 CCND1 扩增、TP53 突变和 CDKN2A/B 缺失见于腺癌和鳞状细胞亚型。 9 名患者 (8%) 接受了与其基因组变异相匹配的治疗，其中 5 名患者实现了疾病控制。在一项探索性分析中，诊断时患有 IV 期疾病且具有可操作变异的患者与没有可操作变异的患者相比，总生存期更长。
治疗 III 期非小细胞肺癌的真实临床实践和结果：KINDLE-Asia 子集
结果：亚洲亚组共纳入 1874 名患者（中位年龄：63.0 岁 [24 至 92]），其中 74.8% 为男性，54.7% 患有 IIIA 期疾病，55.7% 患有腺癌，34.3% 患有表皮生长因子受体突变 (EGFRm)，50.3% 患有程序性死亡配体 1 (PD-L1) 表达（即 PD-L1 ≥ 1%）。在 31 种初始治疗方法中，同步放化疗 (CRT) 最常见（29.3%），其次是化疗（14.8%）、序贯 CRT（9.5%）和放疗（8.5%）。总体人群中有 81 名患者仅接受了靶向治疗。对于亚洲队列，mPFS 和 mOS 分别为 12.8 个月（95% CI，12.2 – 13.7）和 42.3 个月（95% CI，38.1 – 46.8）。IIIA 期疾病、东部肿瘤协作组 ≤ 1、年龄 ≤ 65 岁、腺癌组织学和手术/同时 CRT 作为初始治疗与更好的 mOS 相关（p < 0.05）。
回家：一个新的基因本体学子集，可改善植物基因功能预测
背景：基因功能预测数据集的可用性可帮助研究人员考虑假设生成，候选基因优先次序和许多其他应用的未表征基因的可能功能。许多这样的数据集基于基因本体论（GO）函数图。对于植物而言，这可能是有问题的，因为最具体的GO术语通常是从非植物分类群的生物学中得出的（例如，鉴于植物缺乏神经的神经），似乎不太可能映射到植物生物学过程）。为了平衡功能特异性的需求，同时限制了与植物生物学相关的功能，研究人员通常会限制植物植物子集，但是，通过设计，该子集由非常一般的术语和限制了特定假设产生的实际效用。更糟糕的是，有时研究人员选择与植物生物学无关的术语（而不是遍历GO图以选择与植物生物学兼容的层次结构中最具体的术语）。结果：我们创建了Go Big，一种基因本体学子集类型，以提高分类群特异性生物学应用基因功能预测的生物学相关性。GO大植物子集保留了假设产生的最大功能特异性，同时限制了适用于植物生物学的术语。简要