XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System序列
DNA序列中的可靠数据存储
摘要 - 通过基于DNA的数据存储的最新进展激发，我们研究了一个通信系统，在该系统中，通过并联许多序列传达信息。在此系统中，接收器无法控制对这些序列的访问，并且只能从这些序列中绘制，不知道已绘制了哪些序列。此外，绘制序列易于错误。在本文中，分析了该输入输出关系的合适通道模型，并针对广泛的参数和一般的图形分布计算其信息容量。这概括了无噪声情况和特定图形分布的先前结果。分析可以通过建立对可实现信息速率的理论限制以及提出对解码器实际实现有用的解码技术来指导未来的数据存储实验。
eSia征用纸序列 - VII。 ...
[10]挪威EPD基金会。NPCR建筑产品和服务A部分（2017年4月），NPCR 029 B部分用于建筑物和建筑行业中使用的光伏模块，包括生产细胞，晶圆，Ingot Block，太阳能硅，太阳能硅，太阳能基质，太阳能超级材料和其他太阳能级别级别级别级别级别级别级别材料1.2版1.2版（3月，20222年3月）。也由国际EPD®系统作为C-PCR-016光伏模块及其零件（2022年4月）采用。
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
DNA 序列和染色质区分人类疟原虫恶性疟原虫中序列特异性转录因子的结合
1 南加州大学生物化学与分子生物学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 2 南加州大学哈克研究所真核基因调控中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 3 南加州大学哈克研究所疟疾研究中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 4 南加州大学基因组与计算生物学中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 5 南加州大学生物统计学与生物信息学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 6 南加州大学计算生物学与生物信息学项目，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 7 南加州大学定量与计算生物学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 8 南加州大学化学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 9 物理与南加州大学天文学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 10 Thomas Lord 南加州大学计算机科学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 11 计算机科学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 12 杜克大学分子遗传学与微生物学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 13 宾夕法尼亚州立大学化学系，美国宾夕法尼亚州大学公园 16802
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
弓形虫b1亚型的检测及序列分析...
弓形虫是一种单细胞寄生虫，能够感染几乎所有的恒温动物，对全球公共卫生构成严重风险。关于尼日利亚高原州鸟类中传播的弓形虫毒株的现有文献有限。因此，本研究旨在识别和确认弓形虫感染，并确定 DNA 序列与世界其他地区鸟类 DNA 序列的关系。为此，对 25 种鸟类的大脑和心脏组织进行了取样，并进行了嵌套聚合酶链式反应 (nPCR) 和 B1 基因序列分析。在 7/7（100.0%）的野生鸟类和 15/18（83.3%）的家鸡（Gallus gallus domesticus）的心脏和脑组织中发现了弓形虫的 DNA。本研究对弓形虫病原体序列进行最大似然法系统发育树分析，结果表明该序列与I型RH株（GenBank: AF179871）具有共同祖先，弓形虫病原体序列
自然界中端粒相关序列的分布
关于端粒区的结构，一个共同的主题正在出现。染色体末端带有多个串联重复的简单卫星状 DNA（2）。除了染色体末端的简单序列外，端粒附近的区域通常还带有长段中间重复 DNA（1、10、13、15、18、24）。在酿酒酵母中，染色体以 200 到 600 个碱基对的不规则序列 C1_3A 结束（17、23；图 1）。此外，在 DNA 末端附近发现了两个中间重复元素，称为 X 和 Y'（8、9）。Y' 是一个高度保守的元素，长度为 6.7 千碱基（kb）（8、9）。 X 是一种比 Y' 保守性更低的元件，大小范围为 0.3 至 3.75 kb，位于 Y' 的着丝粒附近（8, 9）。C1_3A 重复序列的内部序列以及 DNA 复制的推定起点（自主复制序列）与 X 和 Y' 相关（7, 21）。这些特性与端粒相关序列在复制、重组或端粒区域修复中发挥作用相一致。已经开发出凝胶系统，可以分离完整的酵母染色体 DNA 分子（4, 16）。已记录了菌株 YNN281、A364a、DCO4 和 AB972（5）中每条染色体在一个系统（正交场交替凝胶电泳 [OFAGE]）中的行为。通过改良的凝胶插入法 (16) (5) 从这些菌株中制备 DNA，并进行 OFAGE 处理。将 DNA 转移到硝酸纤维素上并与 X 和 Y' 特异性探针杂交 (20)（图 2）。通过琼脂糖凝胶分离 1.7 kb NcoI 片段，从 YRp12O (9) 制备 X 特异性探针。通过分离 1.7 kb BglII 片段，从 YRpl31b (9) 制备 Y' 特异性探针，该片段被亚克隆到 BamHI 消化的 M13 mpl8 中。从 pYtl03 (17) 切下 125 碱基对 HaeIII-MnlI 片段，其中包含 82 碱基对 C1_3A 重复序列。杂交探针来自据报道不含 C1_3A 重复序列的 X 和 Y' 区域。这一点已通过以下事实得到证实：源自 pYtl03 的真正的 C1_3A DNA 既不与 X 也不与 Y' 探针杂交。为探针选择的 X 区域在不同的 X 元素中是保守的 (8, 9)。表 1 中显示的数据是从 17 种不同的凝胶中汇编而来的，这些凝胶的切换间隔范围为 20 到 80 秒。每个菌株的 X 和 Y' 分布模式不同（图 2 和 3）。每个菌株中至少有三条最小染色体中有一条不与 Y' 探针杂交，在三个菌株中，五条最小染色体中的两条不与 Y' 探针杂交
3 1. 蛋白质和 DNA 序列进化的变化 2 ...
在遗传学中，突变有两种类型（一个核苷酸被另一个核苷酸替换）。转换是将嘌呤核苷酸（两个环）变为另一个嘌呤（A ↔ G），或将嘧啶核苷酸（一个环）变为另一个嘧啶（C ↔ T）。所有其他用嘌呤取代嘧啶或用嘧啶取代嘌呤的突变称为颠换。尽管理论上只有四种可能的转换和八种可能的颠换，但实际上转换比颠换更有可能，因为用一个单环结构取代另一个单环结构比用双环取代单环更有可能。此外，转换不太可能导致氨基酸取代（由于碱基对摆动），因此更有可能在群体中以静默取代的形式持续存在。