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RNA-seq 比对、定量和差异分析
在 GRCh37 之后发布的更新版本，包含了更多的改进，例如填补了序列间隙（ gaps ）、修正 了一些错误组装的区域、增加了着丝粒序列，并在某些区域增加了 alternate loci 来代表序列 的多样性。这些改进使得 GRCh38 在基因组分析中，尤其是在检测结构变异方面，比 GRCh37 具有更高的准确性和可靠性。 GRCh38 相比于 GRCh37 ，减少了一些 N （表示序列间隙或未注 释区域）的数量，增加了 GC 含量，并且扩大了外显子组的大小。
当地差异隐私不够
摘要 - 针对联邦学习（FL）的重建攻击旨在通过用户上传的梯度重建用户的样本。当地差异隐私（LDP）被视为针对各种攻击的有效防御，包括在佛罗里达州的样本重建，在佛罗里达州，梯度被剪切和扰动。现有的攻击在LDP中在FL中无效，因为被剪切和扰动梯度抑制了大多数样本信息以进行重建。此外，现有的攻击还将其他样本信息嵌入到梯度中，以改善攻击效果并导致梯度扩展，从而导致使用LDP在FL中进行更严重的梯度剪辑。在本文中，我们提出了针对基于LDP的FL的样本重建攻击，任何目标模型都可以重建受害者的敏感样本，以说明使用LDP的FL并非完美无瑕。考虑了LDP重建攻击和噪声中的梯度扩展，提出的攻击的核心是梯度压缩和重建的Sample deNoisis。对于梯度压缩，提出了基于样本特征的推理结构，以减少针对LDP的冗余梯度。对于重建的样品denoising，我们人为地引入零梯度，以观察噪声分布和尺度置信区间以过滤噪声。理论证明保证了拟议攻击的有效性。评估表明，拟议的攻击是唯一在基于LDP的FL中重新结构受害者培训样本的攻击，并且对目标模型的准确性几乎没有影响。我们得出的结论是，基于自然党的FL需要进一步改进，以防御样本重建攻击。
通过预测编码逆转差异
深度学习已重新定义了人工神经网络的兴起，这是受到大脑神经元网络的启发。多年来，AI和神经科学之间的这些相互作用为这两个领域带来了巨大的好处，从而使神经网络可以在大量应用中使用。神经网络使用反向分化的有效实现，称为反向传播（BP）。然而，这种算法通常因其生物学上的不可使用性而受到批评（例如，缺乏众议员的本地更新规则）。因此，越来越多地研究了依靠预测性编码（PC）的生物学上合理的学习方法，即描述大脑中信息处理的框架。最近的著作证明，这些方法可以将BP近似于多层感知器（MLP）的一定余量，并在任何其他复杂模型上均非渐近，并且PC的变量零差异推理学习（Z-IL）能够准确地在MLP上实现BP。然而，最近的文字还表明，尚无生物学上合理的方法，可以准确地复制BP在Complex模型上的重量更新。为了填补这一空白，在本文中，我们通过在计算图上直接定义它来概括（PC和）Z-IL，并表明它可以执行精确的反向分化。什么结果是第一个PC（并且在生物学上是合理的）算法，它等同于BP在任何神经网络上更新参数，从而在神经科学和深度学习的构图研究之间提供了桥梁。此外，以上结果尤其是立即提供了BP的新型局部和平行实现。
了解当地婴儿死亡率的差异
根据婴儿的年龄，有许多不同的婴儿死亡率和不同的风险因素。在2021年，与不成熟相关的条件 *是英格兰和威尔士婴儿死亡率的最常见原因，占所有婴儿死亡的40％，其中8个，其中91％是新生儿死亡。†先天异常‡是下一个最常见的原因，占婴儿死亡的33％。在新生儿时期，先天性异常造成的大多数死亡发生（74％），但先天性异常也是炎后婴儿死亡率的主要原因，占先天性异常后的炎后死亡。其他原因包括但不限于感染，窒息（氧气剥夺），创伤和猝死综合征（SIDS）。
