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机器学习支持的天然产物基因组挖掘和生物活性预测
摘要：微生物和植物产生的天然产物 (NP) 是药物、除草剂和杀菌剂的主要来源。得益于 DNA 测序、生物信息学和基因组挖掘工具的最新进展，多年来已经生成了大量有关 NP 生物合成的数据，这些数据越来越多地被利用来开发用于 NP 发现的机器学习 (ML) 工具。在这篇综述中，我们讨论了开发和应用 ML 工具的最新进展，这些工具用于探索可以用基因组语言编码的潜在 NP 并预测 NP 的生物活性类型。我们还研究了与 NP 研究的 ML 工具的开发和应用相关的技术挑战。关键词：机器学习、天然产物、基因组挖掘、生物合成基因簇、生物活性预测、模型构建■介绍数千年来，天然产物 (NP) 对人类健康和福祉至关重要。1 DNA 测序、生物信息学和基因组挖掘的最新进展使得 NP 的发现更加高效。然而，随着越来越多的化合物被发现，避免发现先前已鉴定的 NPs 变得越来越具有挑战性。此外，探索 NPs 的生物学功能仍然很困难，特别是因为一些 NPs 的数量非常少，阻碍了对其生物活性的广泛筛选。为了帮助发现 NPs 并表征其生物活性，研究人员开发了各种策略，例如高通量生物合成基因簇 (BGC) 发现、2、3 通过 CRISPR/Cas9 介导的基因组编辑激活 BGC、4、5
无创基因筛查：胚胎倍性预测人工智能的最新进展
本综述讨论了人工智能 (AI) 算法在体外受精程序中植入前遗传检测中无创预测胚胎倍性状态的应用。目前的黄金标准，即非整倍体的植入前遗传检测，具有诸如侵入性活检、经济负担、结果报告延迟和结果报告困难等局限性。本文探索了无创倍性筛查方法，包括囊胚腔液取样、废培养基检测以及使用胚胎图像和临床参数的人工智能算法。人们已经使用不同的机器学习算法开发了各种人工智能模型，例如随机森林分类器和逻辑回归，这些模型在预测整倍体方面表现出不同的性能。静态胚胎成像与人工智能算法相结合在倍性预测方面表现出良好的准确性，其中胚胎排名智能分类算法和 STORK-A 等模型的表现优于人工评分。通过人工智能算法分析的延时胚胎成像也显示出预测倍性状态的潜力；然而，纳入临床参数对于提高这些模型的预测价值至关重要。嵌合性是胚胎分类的一个重要方面，但在人工智能算法中经常被忽视，应该在未来的研究中加以考虑。将人工智能算法集成到显微镜设备和胚胎镜平台中将有助于进行无创基因检测。进一步开发优化临床考虑并纳入最低必要协变量的算法也将提高人工智能在胚胎选择中的预测价值。基于人工智能的倍性预测有可能提高妊娠率并降低体外受精周期的成本。（Fertil Steril 2023；120:228 – 34。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、无创基因筛查、延时成像、辅助生殖
非高斯响应统计和可靠性预测
（非会员），加利福尼亚大学，加利福尼亚州戴维斯市。——本研究的目的是调查端部边界条件对固体推进剂火箭发动机振动特性的影响。此前，在文献中，解决方案是基于无限长圆柱体的。这些解决方案仅产生有限圆柱体的某些可能的端部边界条件集，但不是那些考虑过的（即固定在所有边界上的）。该方法包括选择一系列具有未知系数的函数。每个项都满足控制微分方程和轴向位移的边界条件。径向位移的边界条件通过正交化程序近似。该方法产生一个特征值矩阵，其系数是频率的超越函数。最终解决方案的精度取决于径向位移边界条件的满足程度。通过使用系列中的 20 个项，发现该程序收敛，并且实现了足够的精度。通过比较两种方法获得的结果，讨论了基于无限圆柱体的更简单方法的局限性。
用于金属增材制造中包覆特性预测的混合机器学习框架
在过去十年中，金属增材制造 (MAM) 经历了重大发展并引起了广泛关注，因为它能够制造复杂零件、使用功能梯度材料制造产品、最大限度地减少浪费并实现低成本定制。尽管具有这些优势，但由于 MAM 工艺的复杂性，预测工艺参数对 MAM 打印覆层特性的影响仍然具有挑战性。机器学习 (ML) 技术有助于将工艺和工艺参数背后的物理特性与覆层特性联系起来。在本研究中，我们介绍了一种混合方法，该方法利用经过校准的多物理计算流体动力学 (CFD) 模型和实验研究提供的数据来准备必要的大数据集，然后使用由各种 ML 模型组成的综合框架来预测和理解覆层特性。我们首先通过将实验数据融合到使用为本研究开发的 CFD 模型生成的数据中来编译一个大量数据集。该数据集包含关键的包层特性，包括宽度、高度和深度等几何特征、标识包层质量的标签以及加工参数。其次，我们使用两组加工参数来训练 ML 模型：机器设置参数和物理感知参数，以及多功能 ML 模型和可靠的评估指标，以创建一个全面且可扩展的学习框架来预测包层几何形状
个性化的远程指导性预防性锻炼治疗（优先级）：评估者盲，多中心随机对照试验的方案
1研究内部疾病康复研究小组，康复科学系，运动与康复科学系，鲁文库芬，鲁文，比利时，2心血管科学系，医学院，医学院，鲁芬，鲁芬，比利时，比利时，3雷维尔大学 - 林文，林格 - 林族人 - 雷·鲁ushab -Rebastitation -Rebast sci，reasult sci，reasult sci，reast sci，reasult sci，herfitation Center，herfitation Center，hert sci，hert sci，hert sci，hert sci sci sci sci比利时的Diepenbeek，第4次心血管疾病系，大学医院，鲁南大学，比利时，5 HCI和EHEALTH，HCI和EHEALTH，HASSELT UNICYSEL UNIVERACES，DIEPENBEEK，BELGIUM，BELGIUM，HASSELT University of Sciences of Sciences，6内分泌学，慢性疾病，代谢和衰老系，鲁文，比利时，比利时8号，心脏病学系，安特卫普大学医院，安特卫普，比利时，医学与健康科学系9比利时，心脏中心哈塞尔特11号心脏病学系，杰萨医院，哈塞尔特，比利时，比利时，12号公共卫生和初级保健部，鲁南生物统计学和统计生物信息信息中心（L-Biostat）（l-biostat），Ku Leuven，Leuven，Leuven，Leuven，Bilgium，比利时，13
电子元件电磁稳定性预测模型的开发
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
He Huang。电子元件电磁稳定性预测模型的开发。微纳米技术/微电子学。图卢兹国立应用科学学院，2015 年。英语。�NNT：2015ISAT0036�。�tel-01261471�
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了使用灯笼掺杂的上转换纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物检测前偏球症的抗体相结合的新型基于带状的侧向流量测定（LFA）的开发。我们首先使用ELISA测量了早期发作前启示剂（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们证实，CD44/FKBPL比在EOPE中降低了，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们实现了检测的下限：FKBPL的10 pGML 1，CD44的15 pgml 1，这比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的阳性预测值和91％的负预测值。我们的LFA表现出对子痫前期快速敏感的护理测试的希望。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了一种基于灯笼的侧面转换纳米颗粒的新型基于带状的横向流量测定法（LFA）的开发，该纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物的抗体相结合，以检测前启示性的前子症。使用ELISA，我们首先测量了早期发作前启发剂（EOPE）的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们确认CD44/FKBPL比在EOPE中降低，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们获得了提高的检测下限：FKBPL的10 pgml 1，CD44的15 pgml 1，比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的正预测值，而负预测值为91％。我们的LFA表现为子痫前期快速且高度敏感的护理测试。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了使用灯笼掺杂的上转换纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物检测前偏球症的抗体相结合的新型基于带状的侧向流量测定（LFA）的开发。我们首先使用ELISA测量了早期发作前启示剂（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们证实，CD44/FKBPL比在EOPE中降低了，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们实现了检测的下限：FKBPL的10 pGML 1，CD44的15 pgml 1，这比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的阳性预测值和91％的负预测值。我们的LFA表现出对子痫前期快速敏感的护理测试的希望。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了一种基于灯笼的侧面转换纳米颗粒的新型基于带状的横向流量测定法（LFA）的开发，该纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物的抗体相结合，以检测前启示性的前子症。使用ELISA，我们首先测量了早期发作前脱位（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们确认CD44/FKBPL比在EOPE中降低，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们获得了提高的检测下限：FKBPL的10 pgml 1，CD44的15 pgml 1，比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的正预测值，而负预测值为91％。我们的LFA表现为子痫前期快速且高度敏感的护理测试。
最初胰岛胰岛β细胞自身免疫性预示1型糖尿病的可能异质性
来自瑞典马尔默大学隆德大学CRC的临床科学系1部； 2美国马里兰州贝塞斯达国家糖尿病与消化研究所和肾脏疾病； 3美国华盛顿州西雅图的西北研究所3； 4美国佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达大学莫萨尼医学院的健康信息学院； 5美国佐治亚州奥古斯塔奥古斯塔大学佐治亚大学医学院生物技术与基因组医学中心； 6美国科罗拉多州奥罗拉大学的芭芭拉·戴维斯糖尿病中心； 7图尔库大学医院儿科和芬兰图库大学综合生理学与药理学研究中心生物医学研究所；和8糖尿病研究所，HelmholtzZentrumMünchen和Klinikum Rechts der Isar，TechnischeUniversitätmünchen和Forschergruppe Diabetes E.V.