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第54届年度报告（2023年4月1日至2024年3月31日）LS 430a计算生物学和生物信息学2学分
同源性的成对对齐 - 概念 - 具有差距和仿射差距的评分模型 - 全球（Needleman和Wunsch）和局部对齐（Smith - Waterman）算法， - PAM和Blosum评分矩阵，DOT图及其相关性。
Photobiology.pdf
在分类学多样性中，主要数据是税收 - 原子树，这些树被转化为物种之间成对距离。在功能多样性中，主要数据是物种特征，这些特征转移到物种之间的成对距离，然后转移到种类特征的树木中。使用树木的论点是，这样一个偏差物种将具有很小的影响，因为它仅评估一次，而不是评估其与所有其他物种的距离（Petchey and Gaston，2006年）。函数TREEDIVE实现功能分化定义为连接所有物种的性状树状图中的总分支长度，但不包括树的不必要的根部段（Petchey和Gaston，2002，2006）。该示例使用上一章的分类距离。这些首先转换为层次结构（实际上是它们的原始形式，然后在将它们转换为距离之前）
基于化学结构和蛋白质序列多尺度信息的集成化学基因组学模型进行在线靶标预测
训练集中现有的被称为“新的”。与训练集相比，测试集有两种类型：（1）已知化合物和已知靶标（旨在为已知活性化合物识别更多可能的靶标）；（2）新化合物和已知靶标（旨在为新化合物识别靶标）。因此，我们进行了两个级别的验证：成对拆分验证和化合物拆分验证。对于成对拆分验证，训练集和测试集是通过根据分层随机拆分数据集生成的。它衡量我们模型的平均性能，因为测试数据集包含两种类型的对。至于化合物拆分验证，它将化合物分成 10 个部分，因此与这 10 个部分中的 1 个相关的化合物-靶标相互作用被用作测试集，与剩余 9 个部分相关的相互作用保留在训练集中。它
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。
多主体优化确定癌症选择性组合疗法
组合疗法需要通过重新布线冗余途径来治疗已经对单层抗性的晚期癌症患者。由于潜在的药物组合数量，需要采用系统的方法来使用成本效益的方法来确定每个患者的安全有效组合。在这里，我们开发了一种精确的多目标优化方法，用于识别显示最大癌症选择性的成对或高阶组合。患者特异性组合的优先级是基于组合的治疗和非选择性效应所跨越的搜索空间中的帕累托优化。我们在BRAF-V600E黑色素瘤治疗中证明了该方法的表现，在那里，Optimal Solutions预测了vemurafenib批准的vemurafenib的许多共同抑制伙伴，Vemurafenib是一种选择性的BRAF-V600E抑制剂，批准了晚期黑色素瘤。我们通过实验验证了BRAF-V600E黑色素瘤细胞系中的许多预测，结果表明，通过使用成对和第三阶药物组合的MAPK/ERK和其他补偿途径组合，通过将MAPK/ERK和其他补偿途径组合进行组合来改善BRAF-V600E黑色素瘤细胞的选择性抑制。我们的机理 - 不足的优化方法广泛适用于各种癌症类型，它仅作为对成对药物组合的子集的输入测量，而无需目标信息或基因组谱。此类数据驱动的方法可能对超出癌症遗传依赖性范式的功能精度肿瘤应用有用，以优化癌症选择性的组合治疗。
海产品感官测试与监测指南
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