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shot弹枪宏基因组学和全身性靶向代谢组学突出显示吲哚-3-丙酸作为保护性肠道微生物代谢物，抗流感感染
摘要肠道轴在呼吸道感染期间至关重要，包括流感病毒（IAV）感染。在本研究中，我们使用了高分辨率的shot弹枪元基因组学和靶向代谢组学分析来表征小鼠肠道肠道微生物群的组成和元倾斜度中与流感相关的变化。我们观察到7天（d）7天的分类级变化，包括明显减少乳酸杆菌科和双歧杆菌科的成员，以及akkermansia muciniphila的丰度增加。在D14上，某些物种持续存在扰动。宏基因组数据的功能尺度分析揭示了几种代谢途径的短暂变化，尤其是导致短链脂肪酸（SCFA），多胺和色氨酸代谢物的瞬时变化。对血清的定量靶向代谢组学分析揭示了特定类别的肠道微生物群代谢产物的变化，包括SCFAS，三甲胺，多胺和含吲哚的色氨酸代谢物。在D7上观察到吲哚-3-丙酸（IPA）血液水平的明显降低。微生物群相关的代谢产物的变化与分类单元丰度和疾病标志物水平的变化相关。特别是，IPA与一些乳酸杆菌科和双歧杆菌科（limosilactobacillus reuteri，Animalis limosilactobacillus）正相关，并与细菌M7，病毒载量和炎症标志物呈负相关。在患病动物中补充IPA可减少病毒载量，并降低局部（肺）和全身炎症。用靶向IPA产生细菌的抗生素治疗感染前的抗生素，从而增强了病毒载量和肺部炎症，这是补充IPA抑制的作用。这种综合的宏基因组 - 代谢组分分析的结果强调了IPA是导致流感结果的重要因素和潜在的疾病严重性生物标志物。
基于Yolov8的深层手球检测系统...
利用高级计算机视觉技术，例如深度学习和对象跟踪算法，手球视频中有能力的主动玩家检测功能可以自动在高速匹配中自动跟踪玩家的运动。这项创新不仅丰富了教练对球员绩效和团队动态的见解，而且还通过实时分析和增强现实增强来提高观众的参与度。在基于实践的手球视频的背景下，多个玩家经常出现，并非所有参与者都从事特定的练习或采用推荐的手球技术。本研究探讨了采用基于CNN的YOLOV8预训练模型与转移学习技术相结合的新方法，以增强手球识别。Yolov8 Architecture的高级功能是利用的，以解决玩家跟踪，球轨迹预测和复杂玩家互动中的现有差距。通过转移学习，该模型是使用特定于手球的数据进行微调的，从而在识别玩家，球和关键元素方面进行适应和专业化。该方法利用Yolov8的实时处理和多尺度分析来提高动态游戏方案的准确性，克服诸如遮挡和快速运动之类的挑战。通过将Yolov8预训练的模型与转移学习相结合，这种方法在实现全面有效的手球识别方面展现了有希望的进步，可以显着增强对玩家动态，球运动和整体游戏玩法的见解。Yolov8与转移学习的融合涉及利用Yolov8的预训练的特征来提取对象特征，然后对手球特异性数据的模型进行微调，以增强其在手球识别的背景下识别球员，球和其他基本要素的能力。我们使用751个手球场景视频的自定义数据集系统地评估了拟议的方法，该视频在培训年轻学员和男孩和男孩的年轻学员和手球学校期间捕获了[22]。测试涵盖了近60,000帧，并结合了诸如灵敏度，特异性和准确性之类的指标。结果表明，我们的方法超过了最新技术，展示了准确性的提高。值得注意的是，提出的方法表现出提高的效率，达到敏感性92.18％，特异性91.13％，精度分别为93.57％和F-评分94.33％。
编号 409 – 2024 年 7 月 11 日
认知 2024 年 8 月 品味音乐：来自听觉和味觉刺激的情感状态的模态一般表征 Park C, Kim J 全北国立大学，韩国全寿市，567 Baekje-daero, Deokjin-gu, Jeonju-si, Jeollabuk-do 54896，大韩民国。 jongwankim80@jbnu.ac.kr 先前的研究已经广泛研究了各种感官模态中情感的模态一般表征，特别侧重于听觉和视觉刺激。然而，很少有研究探索味觉和其他感官模态之间情感的模态一般表征。本研究旨在调查是否可以在模态内部和跨模态预测由味道和音乐作品引起的情感反应。对于每种模态，根据四种基本味觉条件（甜、苦、酸和咸）选择八种刺激。参与者使用味觉和情绪量表对每种刺激的反应进行评分。进行了包括多维尺度分析和分类分析在内的多变量分析。研究结果表明，甜味类别中的听觉和味觉刺激与正效价相关，而其他味觉类别中的听觉和味觉刺激与负效价相关。此外，酸味类别中的听觉和味觉刺激与高唤醒相关，而苦味类别中的刺激与低唤醒相关。这项研究揭示了味觉和听觉刺激在日常体验中到核心情感空间的潜在映射。此外，它表明味觉和音乐引起的情绪可以跨模态预测，支持情感的模态一般表征。先前的研究已经证明了对各种感觉模态的情感的一般表示，集中在特定的听觉和视觉刺激上。 Tuttavia, poche Ricerche hanno esplorato la modalità generale di rappresentazione affettiva tra le modalità gustative and altre modalità senseali. Questo studio mirava 致力于将情感融入到音乐中，并在内部和形式上进行预演。根据 ciascuna modalità，sono stati scelti otto stimoli in base a quattro condizioni foldamentali di gusto (dolce、amaro、acido e salato)。我参与了 hanno valutato le loro risposte a ciascuno stimolo utilizzando sia la scala del gusto che quella delle emozioni。声态多变量分析，包括多维缩放
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系统生物学的第一门课程是为高级本科生和研究生设计的，以探索系统生物学领域。本书着重于计算模型及其对各种生物系统的应用。它介绍了代表系统生物学和合成生物学领域的前沿的建模，分子清单和案例研究的基础。这为执行标准系统生物学任务，了解现代文献并启动专门课程或项目提供了全面的背景和访问方法。系统生物学：综合介绍第三版本书是系统生物学的介绍，一个越来越多的领域，侧重于应用于各种生物医学现象的计算模型的设计和分析。首先要涵盖建模的基本原理，然后对将生物系统栩栩如生的分子清单进行回顾。这本书结束了案例研究，展示了系统生物学和合成生物学领域的前沿。文本探讨了医学和药物开发中生理建模，心脏功能和系统生物学等主题。它还深入研究了新兴领域，例如基于代理的和多尺度建模，生物设计原理，代谢通量分布，合成生物学，个性化医学和虚拟临床试验。在整本书中，读者将对系统生物学有一个全面的了解，包括访问执行标准任务，接触现代文学的方法以及启动专业项目的基础。本第三版已对文本进行了彻底的更新，为读者提供了该领域的最新知识和见解。新版本具有默认模块，限制周期，混乱，参数估计，基因调节模型表示，Michaelis-Menten Rate Law，不同类型的抑制作用，滞后，系统适应，非线性无效，PBPK模型和基本模式的主题。该格式将教学文本与对主要文献的参考结合在一起，并伴随着实践练习，以供经验和开放式问题进行反思。第1章讨论了生物系统，还原主义和系统生物学，强调了该领域交流的重要性。第2章研究数学建模，涵盖目标，输入，初始探索，模型选择，设计，结构，方程，参数估计，分析，诊断，一致性，鲁棒性，鲁棒性，探索，验证，验证，使用，应用，扩展，扩展，改进和大规模评估。Chapter 3 focuses on static network models, including strategies of analysis, interaction graphs, properties of graphs, small-world networks, dependencies among network components, causality analysis, mutual information, Bayesian reconstruction, application to signaling networks, static metabolic networks, stoichiometric networks, variants of stoichiometric analysis, metabolic network reconstruction, and metabolic control analysis.第5章通过涉及单个变量或几个变量的线性回归探索线性系统的参数估计。本章以测量基因表达及其定位的检查结束。Chapter 4 discusses the mathematics of biological systems, covering discrete linear systems models, recursive deterministic models, recursive stochastic models, discrete nonlinear systems, continuous linear systems, linear differential equations, linearized models, continuous nonlinear systems, ad hoc models, canonical models, more complicated dynamical systems descriptions, standard analyses of biological systems models, steady-state analysis, stability analysis, parameter灵敏度，系统动力学分析，限制周期和混乱的吸引子。它还涵盖了全面的网格搜索，非线性回归，遗传算法，其他随机算法，典型的挑战以及微分方程系统的结构识别。第6章讨论了基因系统，涵盖了DNA和RNA的主要教条，关键特性，化学和物理特征，大小，形状，基础，基础组成，复制，转录，翻译，调节，控制机制，基因的调控，蛋白质功能的调控，蛋白质功能，信号通路，基因网络，网络组成，组成，网络，组成，组成，组合和分析网络和分析。本书探讨了各种生物系统，包括DNA，基因和非编码DNA，以及真核DNA的填料和调节。RNA的一章深入到Messenger RNA（mRNA），转移RNA（tRNA），核糖体RNA（rRNA）和小RNA，然后讨论RNA病毒和基因调节。基因表达详细介绍，主题包括LAC操纵子，调节模式，转录因子和基因调节模型。以下各章关注蛋白质系统，讨论蛋白质的化学和物理特征，实验蛋白质结构的确定和可视化，酶，转运蛋白以及信号传导以及允许蛋白质。蛋白质，以及目前在蛋白质研究，蛋白质组学，结构功能预测，定位以及蛋白质活性和动态方面面临的挑战。代谢系统涵盖在第8章中，其中包括生化反应，基本反应的数学公式，速率定律，途径和途径系统。本章还讨论了生物化学和代谢组学，计算途径分析的资源，控制途径系统的控制，代谢组数据生成方法，采样，提取，分离，检测，检测，通量分析以及实验数据的动态模型。第9章探讨了信号系统，包括使用布尔网络和网络推理的信号转导网络的静态模型。信号转导系统以微分方程为模型，涵盖了诸如双重性和磁滞，两组分组信号系统，有丝分裂原激活的蛋白激酶级联反应，适应性和其他信号系统等主题。第10章深入人口系统，讨论了人口增长的传统模型，更复杂的增长现象，外部扰动下的种群动态，亚种群的分析，相互作用的人群，相位平面分析以及更复杂的人口动态模型。最后一章是酵母中基因组，蛋白质和代谢产物数据综合分析的案例研究。它回顾了模型的起源，讨论了酵母中的热应激反应，分析海藻糖周期，设计和诊断代谢途径模型，解释了葡萄糖动态，检查基因表达并介绍了多尺度分析和Multiscalar模型设计。第12章提供了使用心脏作为例证的生理建模的示例。它涵盖了量表和建模方法的层次结构，心脏解剖结构的基础知识，在各个级别（器官，组织，细胞）上建模目标，振荡的简单模型，振荡的黑盒模型以及从黑盒中的过渡到有意义的模型，包括电化学。本章讨论了系统生物学的各个方面，包括： *对心肌细胞电化学过程的生物物理描述 *静止的潜力和动作潜力以及这些过程的模型 *问题 *问题 *与重复心跳和失败的心脏相关的过程，并重点介绍了基于Biocartiol of Meciatoliviodial of Medial of Systrimic of Meciatolion of Medial of Systrologial Systems，涵盖了分子的范围：疾病以及个性化医学和预测性健康 *系统生物学在药物开发中的作用，从计算靶标和铅鉴定到使用动态模型的药代动力学建模和途径筛查，本章还深入研究了生物系统的设计原理，包括网络图案，操作原理，以目标为导向的操纵。它还通过代谢工程，基因回路和系统生物学在药物开发中的新作用来探讨合成生物学。最后，本章介绍了系统生物学中的新兴主题，例如： *对复杂疾病，炎症，创伤，生物的建模需求及其与环境的相互作用 *数据建模的研究管道对生物学理论或几种理论。