XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System序列
导航：阐明相邻的小序列变体对功能冲击预测的影响
一旦生成了合适的参考序列，通常会通过重新测试来评估种类内的变化。变体通话过程可以揭示菌株，加收，基因型或个体之间的所有差异。这些变体可以根据可用的结构注释（即基因模型）的功能含义来丰富它们的功能含义。尽管这些功能影响预测以每个变化的基础是准确的，但是一些具有挑战性的案例需要同时将多个PLE相邻变体纳入此预测过程。示例包括相邻的变体，这些变体会改变彼此的功能影响。在预测效果时，邻里感知的变体影响预测变量（NAVIP）考虑给定蛋白质编码序列中的所有变体。作为概念的证明，拟南芥加收哥伦比亚-0和Niederzenz-1之间的变体被注释。Navip可在GitHub（https://github.com/bpucker/navip）上免费获得，并可以通过Web服务器（https：// pbb-tools.de）访问。
基因组序列和评估乳酸杆菌CNCM I-4884
摘要：Johnsonii CNCM I-4884的益生菌菌株在体外和体内表现出抗牙齿活性。这项研究的目的是鉴定和表征Johnsonii CNCM I-4884的益生菌潜力及其安全评估。该菌株最初是基于16S基因序列分析将其分类为Gasseri的乳杆菌。整个基因组测序导致了L. johnsonii的重分类。对生物合成途径的全基因组搜索揭示了高度的合理营养，并通过大型运输和分解代谢系统平衡。该菌株还表现出对低pH和胆汁盐的耐受性，并显示出较强的胆汁盐水解酶（BSH）活性。测序结果表明缺乏抗菌抗性基因和其他毒力因子。表型测试证实，该菌株易于人类和动物相关性的8种抗生素。总的来说，在硅和体外结果中证实了约翰逊氏菌I-4884的cncm I-4884非常适合胃肠道环境，并且可以安全地用于益生菌配方中。
环境时间序列建模的研究助理
研究助理将与澳大利亚研究委员会卓越的土著和环境历史与期货卓越中心（CIEHF.AU）合作，分析古环境的时间序列以及环境，生态和考古学的现代代理，尤其着重于过去1000年中澳大利亚发生的转移环境和人类趋势。研究助理将应用现有的代码，并开发新方法来分析源自湖，泻湖，河流和湿地核心的复杂数据，测量过时的植被组成，火灾状态和气候波动的各个方面。研究助理还将开发模拟模型，以评估各种环境限制下不同代理的行为，以帮助解释时间序列模型的输出。
DNA 修复环境与靶序列的相互作用可预测地导致 Cas9 产生的突变
CRISPR/Cas9 产生的双链断裂的致突变结果取决于切割两侧的序列和细胞 DNA 损伤修复。这些特征之间的相互作用在很大程度上尚未得到探索，这限制了我们理解和操纵结果的能力。在这里，我们测量了 18 个修复基因的缺失如何改变小鼠胚胎干细胞中 2,838 个合成靶序列中 Cas9 双链断裂产生的 83,680 个独特突变结果的频率。这项大规模调查使我们能够以无偏见的方式对结果进行分类，从而产生有关双链断裂修复新模式的假设。我们的数据表明，Prkdc（DNA-PKcs 蛋白）和 Polm（Polμ）在创建与 Cas9 切口近端核苷酸（相对于原间隔区相邻基序 (PAM)）相匹配的 1bp 插入方面发挥着特殊作用，Nbn（NBN）和 Polq（Polθ）在创建不同的删除结果方面发挥着不同的作用，并且存在一类独特的单向删除结果，这些结果既依赖于末端保护基因 Xrcc5（Ku80），也依赖于切除基因 Nbn（NBN）。我们利用修复环境中可重复变异的知识，建立了 Cas9 断裂诱变结果的预测模型，该模型优于当前标准。这项工作提高了我们对 DNA 修复基因功能的理解，并为更精确地调节 CRISPR/Cas9 产生的突变提供了途径。
dds-e-sim：基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储中易用错误的序列
摘要。单倍型组装是重建在母体和父亲遗传的染色体拷贝上等位基因组合的问题。单个单倍型对于我们对不同变体组合如何影响表型的理解至关重要。在这项工作中，我们专注于单个二倍体基因组的基于读取的单倍型组件，该组件直接从变体基因座的读取对齐中重建了两种单倍型。我们介绍了Ralphi，这是一种新颖的深入强化学习框架单倍型组装的框架，该框架将深度学习的代表力与强化学习的代表力整合在一起，以准确地将片段读取其各自的单倍型集。为了为增强学习设定奖励目标，我们的方法将问题的经典减少到片段图上的最大片段切割公式中，其中节点与读取和边缘权重相对应捕获共享变体站点上读取的冲突或一致。我们在1000个基因组项目中衍生自基因组的片段图拓扑数据集上训练了Ralphi。我们表明，在标准人类基因组基准中，在短和长的范围内，Ralphi始终以在明显和长的覆盖范围下以相当或更长的单倍型块长度在最新的读取状态下达到较低的错误率。Ralphi可从https://github.com/popiclab/ralphi获得。
金融制裁与经济增长：干预时间序列方法
1- 简介 金融和贸易制裁是全球经济中最常见的限制类型。制裁也是一国强加要求并确保其利益的经济和政治工具（Bazooabandi，2015；Bert，1997；Cheraghali，2013；Denant-Boemont，Masclet & Noussair，2007；Lam，1990；Neuenkirch & Neumeier，2015；Tian & Whalley，2010；Trofimova，2015；Van Furstenberg，1991）。尽管已经实施了一系列制裁，但过去几年金融制裁的增幅是前所未有的。金融制裁加上对石油的依赖性经济结构导致制裁国瞄准经济动脉，使伊朗经济面临压力。自 2006 年以来，对伊朗经济的制裁不断加强，联合国安理会已就伊朗核计划发布了四项针对伊朗的决议。联合国对伊朗的制裁包括冻结涉嫌参与或支持伊朗核计划或弹道导弹生产的公司和个人的资产。这些决议扩大了对伊朗的制裁，尤其是增加了金融制裁，迫使公司和机构遵守对伊朗的制裁（Vesali & Torabi，2010）。
2022 年欧洲猴痘疫情早期序列中的遗传变异，包括基因重复和缺失
1：柏林夏里特医学院病毒学研究所，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林健康研究所的企业成员，德国柏林 10117。 2：德国感染研究中心（DZIF），合作站点 Charité，德国柏林 10117。 3：英国剑桥大学动物学系病原体进化中心，唐宁街，剑桥，CB2 3EJ，4：Vivantes Auguste-Victoria-Klinikum 内科系 - 传染病，Rubensstr。 125, 12157，柏林，德国 5：柏林夏里特医学院传染病和呼吸医学系，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林健康研究所的企业成员，13353，柏林，德国。 6：德国柏林夏里特医学院皮肤病学、性病学和过敏症系循证医学分部（dEBM），柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林卫生研究所的企业成员 7：柏林劳动医学中心 - Charité Vivantes GmbH，德国柏林 13353。
通过显式能量景观优化进行蛋白质序列设计
摘要蛋白质设计问题是确定折叠成所需结构的氨基酸序列。鉴于安芬森的折叠热力学假设，这可以改写为找到一个氨基酸序列，其中最低能量构象是该结构。由于这种计算不仅涉及所有可能的氨基酸序列，还涉及所有可能的结构，因此大多数当前方法都侧重于更易处理的问题，即为所需结构找到最低能量的氨基酸序列，通常在第二步通过蛋白质结构预测检查所需结构确实是设计序列的最低能量构象，并丢弃在许多情况下并非如此的大部分设计序列。这里我们表明，通过将梯度通过 trRosetta 结构预测网络从所需结构反向传播到输入氨基酸序列，我们可以直接优化所有可能的氨基酸序列和所有可能的结构，并在一次计算中明确设计预测折叠成所需结构而不是任何其他结构的氨基酸序列。我们发现，考虑了完整构象景观的 trRosetta 计算比 Rosetta 单点能量估计更能有效地预测从头设计蛋白质的折叠和稳定性。我们将通过景观优化进行的序列设计与 Rosetta 中的标准固定骨架序列设计方法进行了比较，并表明前者的结果对竞争低位状态的存在很敏感，而后者则不然。我们进一步表明，通过结合这两种方法的优势，可以设计出更具漏斗形的能量景观：低分辨率 trRosetta 模型用于排除替代状态，高分辨率 Rosetta 模型用于在设计目标结构处创建深度能量最小值。意义计算蛋白质设计主要侧重于寻找在目标设计结构中能量非常低的序列。然而，在折叠过程中最相关的不是折叠状态的绝对能量，而是折叠状态与最低位替代状态之间的能量差。我们描述了一种可以捕捉整个折叠景观的深度学习方法，并表明它可以增强当前的蛋白质设计方法。
基因组序列分析确定多个系统萎缩的新风险基因座
ruth chia, 1, 82 anindita ray, 2, 82 zalak shah, 2 jinhui ding, 3 paola ruffo, 1, 4 masashi fujita, 5 vilas menon, 5 saraz-tienzar, 1 paolo reho, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, 2 karri kaivola, Walton, 6 Regina H. Reynolds, 7, 8, 9 Ramita Karra, 1 Shaimaa Sait, 2 Fulya Akcimen, 1 Monica Diz-Fairen, 10 ignacio Alvarez, 10 AlesSandra Fanciuli, 11 Nadia Stefanova, 11 Klaus Sppi, 11 Susanne Duerr, 11 Fabian Leys, 11 Florian Krismer, 11 Victoria Sidoroff, 11 Alexander Zimprich, 12 Walter Pirker, 13 Olivier Rascol, 14 Alexandra Faubert-Samier, 15 WassiliOS G.SSSSSRER, 15, 16, 17 Franca Ois Tisson, 15, 16 Anne Pavy-Le Traon, 18 Maria Teresa Pellecchia, 19 Paolo Barone, 19玛丽亚·克劳迪娅·拉西洛（Maria Claudia Russillo），19胡安·马大（JuanMarı'n-Lahoz），20，21，22，22 Jaime Kulisevsky，20，21 Soraya Torres，21 Pablo Miri，23，24，25 Maria Teresa a”劳拉·帕克宁（Laura Parkinen），米歇尔（Michele）t。
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无