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HIV感染风险研究中的数据挖掘和机器学习研究：概述和建议
在当代时代，数据挖掘和机器学习的应用已广泛地渗透到医学研究中，这显着促进了诸如HIV研究之类的领域。通过审查过去15年中发表的38篇文章，该研究根据七个不同方面介绍了路线图，利用新手研究人员和经验丰富的研究人员都利用各种机器学习技术来理解该领域的当前艺术状况。通常使用了传统的回归建模技术，但RE搜索者越来越多地采用更先进的完全监督的机器学习和深度学习技术，这些技术通常优于预测性能中的传统方法。此外，该研究还确定了9个新的开放研究问题，并概述了未来的研究计划，以增强HIV感染风险研究的结果。这篇评论有望成为研究人员的有见地的指南，阐明当前的实践并提出该领域的进步。
对空间数据挖掘的生成技术的调查
摘要 - 该论文重点是将生成技术集成到空间数据挖掘中，考虑到时空数据的显着增长和多样性。使用RNN，CNN和其他非生成技术中的广告，探索者探索了其在捕获时空数据中捕获时间和机关依赖性方面的应用。然而，诸如LLM，SSL，SEQ2SEQ和扩散模型之类的生成技术的出现已经为进一步增强时空数据挖掘提供了新的可能性。本文对基于生成技术的时空方法进行了全面的分析，并引入了专门为空间数据挖掘管道设计的标准化框架。通过提供详细的综述和使用生成技术的时空方法的新颖分类学，可以更深入地了解该领域中使用的各种技术。此外，本文强调了有希望的未来研究方向，敦促研究人员深入研究时空数据挖掘。它强调需要探索未开发的机会并推动知识的界限，以解锁新的见解并提高时空数据挖掘的有效性和效率。通过整体生成技术并提供标准化的框架，该论文有助于推进该领域，并鼓励研究人员探索在时空数据挖掘中生成技术的巨大潜力。
精确：使用带有变压器的动作块的端到端自动挖掘机系统
摘要 - 挖掘机对于诸如建设和采矿等各种任务至关重要，而自主挖掘机系统可以提高安全性和效率，解决劳动力短缺并改善人类的工作条件。与现有的模块化方法不同，本文介绍了精确的末端自动挖掘机系统，该系统处理原始的LIDAR，相机数据和关节位置，以直接控制挖掘机阀。利用具有变压器（ACT）体系结构的动作块，精确地采用模仿学习来从多模式传感器中获取观测作为输入并生成可行的序列。在我们的实验中，我们基于捕获的现实世界数据来构建一个模拟器，以模拟挖掘机阀态与关节速度之间的关系。有了一些人类经营的演示数据轨迹，精确证明了完成不同发掘任务的能力，包括通过模拟器验证中的模仿学习到达，挖掘和倾倒。据我们所知，精确代表了通过模仿学习方法以最少的人类示范集来构建端到端自主挖掘机系统的第一个实例。有关此工作的视频可以在https://youtu.be/nmzr rf-aek上访问。
Aquincola agrisoli sp. nov.，从茄子根际土壤中分离，并通过计算机基因组挖掘预测生物合成基因簇
作者隶属关系：1 韩国京畿道安城市中央大学生物技术与自然资源学院食品与营养系，邮编 17546；2 孟加拉国贾肖尔科技大学遗传工程与生物技术系，邮编 7408；3 孟加拉国库什蒂亚-7003 伊斯兰大学生物科学学院生物技术与遗传工程系。 *通讯作者：Md. Amdadul Huq，amdadbge100@cau.ac.kr；amdadbge@gmail.com 关键词：Aquincola agrisoli；数字 DNA-DNA 杂交；基因组序列；计算机基因组挖掘；次级代谢产物。缩写：ANI，平均核苷酸同一性；BGC，生物合成基因簇；dDDH，数字 DNA-DNA 杂交；GBDP，基因组爆炸距离系统发育； ML，最大似然法；MLSA，多位点序列分析；MP，最大简约法；NJ，邻接法；RAST，使用子系统技术进行快速注释。菌株 MAHUQ-54 T 的 16S rRNA 基因和草图基因组序列的 NCBI GenBank 登录号分别为 MT514502 和 JAZIBG000000000。本文的在线版本提供了六个补充图和四个补充表。006355 © 2024 作者
更新的挖掘脚印和毛动 - 材料需要 - ...
我们在分析中使用的主要资源是由国家可再生能源实验室（NREL）编写的2023年可再生能源属性数据库（REMPD）和2022年对先进的水冷却反应堆设计的资本成本评估，并考虑了MIT核工程研究者W. Robb Stewart and Korforb stewart and Korefors word s s s shirvan的不确定性和风险报告。1,2在最能代表当前的技术状态时，我们使用其他公开文献和行业报告进一步更新并补充了这些数据。对于核能技术，我们的分析考虑了Westinghouse AP-1000反应堆，FRAMATOME进化功率反应器（EPR）和一般的Electric-Hitachi BWRX-300，这是目前正在开发的较小的300 MWE设计。3非轻水晚期核反应堆设计的材料使用估计值不足以在本报告中对我们进行严格研究。
深度学习 - 深海底栖大型社区中的生物多样性评估：在聚合金属结节挖掘的背景下进行的案例研究
简介：技术发展促进了从孤立的深海生态系统（例如深渊结节场）中收集大量图像的收集。将图像作为监测工具在这些感兴趣的领域进行深海开发非常有价值。但是，为了收集大量的物种观测值，需要分析数千个图像，尤其是如果在深渊结节场中，高度多样性与低丰度相结合时，则需要进行分析。作为大量图像的视觉解释和定量信息的手动提取是耗时且容易出错的，计算检测工具可能会起关键作用，以减轻这种负担。然而，使用深度学习 - 基于深度学习的计算机视觉系统来实现动物群检测和分类的任务，仍然没有建立的工作流量来进行有效的海洋图像分析。
元素定量性状基因座分析和候选基因挖掘玉米中与干旱耐受性相关性状的候选基因挖掘（Zea Mays L.）
摘要：干旱是对全球玉米产量的严重负面影响的主要非生物压力之一。了解玉米中干旱耐受性的遗传结构是朝着繁殖耐旱的品种和针对性的遗传资源剥削的关键步骤。在这项研究中，与谷物产量成分，开花时间和植物形态有关的511定量性状基因座（QTL）在干旱条件下以及干旱耐受性指数是从27项发表的研究中收集的，然后预测在IBM2 2008年的IBM2 2008年邻居参考图中的荟萃分析。总共确定了与玉米干旱耐受性相关的83个元QTL（MQTL），其中20个确定为核心MQTL。与先前发布的QTL相比，MQTL的平均置信区间大大降低。通过来自基因组关联研究的共定位标记 - 特性关联证实了几乎一半的MQTL。基于与干旱耐受性有关的水稻蛋白的比对，在玉米MQTL附近发现了63个直系同源基因。此外，在20个核心MQTL区域和玉米与同源基因中发现了583个候选基因。基于候选基因的KEGG分析，发现植物激素信号通路显着富集。信号通路可以对干旱耐受性产生直接或间接影响，并与其他途径相互作用。总而言之，这项研究提供了对玉米干旱耐受性的遗传和分子机制的新见解，以对繁殖中这种重要特征的更具针对性的改善。
在互联期间挖掘饮酒：调酒师和服务器之间的饮酒相关
COVID大流行对饮酒和在食品和饮料行业中工作的困难置于焦点，剩下数百万的失业。在先前的研究发现调酒师和服务器中酒精问题率升高后，我们在这里研究了在Covid期间使用的调酒师和服务器的酒精使用。从2021年2月12日至6月16日，在美国共同国家紧急宣言中，分析了1,010个受雇调酒师的调查数据和服务器，以量化过度或有害饮酒的速率，以及10-IDEM酒精使用障碍识别识别测试的酒精使用预测因素（AudiT）。的发现表明，在接受调查的5分（44％）中有2个以上报告了酒精问题严重程度的中等或高率（即审计分数为8或更高），这是在行业内部和外部成年人的大量饮酒率的4至6倍。人级因素（性别，药物使用，情绪）以及核心社会群体的饮酒习惯与饮酒显着相关。调酒师和服务器报告了酒精问题严重程度的高度高，并且经历了多种生态水平上有害饮酒的危险因素。作为一个高度脆弱且研究不足的人群，需要对调酒师和服务器进行更多研究，以评估和管理行业员工饮酒的真正损失。
自动挖掘人类和小鼠基因集的
*应与之相对应：电子邮件：avi.maayan@mssm.edu摘要摘要Gene表达式Omnibus（GEO）是转录组学和其他OMICS数据集的主要开放生物医学研究存储库。目前，它包含来自世界各地许多生物医学研究实验室收集的数万研究中的数百万个基因表达样品。虽然地理存储库的用户可以搜索描述用于查找相关数据集的研究的元数据，但当前没有任何方法或资源可以促进在数据级别上对GEO进行全局搜索。为了解决这一缺点，我们开发了Rummageo，这是一种WebServer应用程序，可实现基因表达签名搜索沉积在GEO中的大量人和小鼠RNA-Seq研究。为了开发搜索引擎，我们从ArchS4可获得的均匀对齐的GEO研究中对样本条件进行了离线自动识别。然后，我们计算出差异表达特征，以从这些研究中提取基因集。总共rummageo目前包含135,264个人和158,062个小鼠基因集，这些基因集从23,395个地理研究中提取。接下来，我们分析了Rummageo数据库的内容，以识别统计模式并执行各种全局分析。Rummageo数据库的内容作为签名搜索，PubMed搜索和元数据搜索功能提供了网络服务器搜索引擎。总的来说，Rummageo为生物医学研究社区提供了前所未有的资源，为许多未来的研究提供了假设的产生。Rummageo搜索引擎可从以下网站获得：https：//rummageo.com/。引言基因表达综合（GEO）包含数以万计的转录组学研究，以及由RNA-Seq 1收集的超过200万个全基因组基因表达样品。这种大规模的转录组学谱分析涵盖了许多生物，疾病，药物治疗，遗传扰动，例如敲除，敲低和跨组织，细胞类型和细胞系的基因过表达。在GEO中的此转录组学数据可能很难搜索和重复使用，因为它主要是以RAW FASTQ文件格式提供的，并且有关每项研究条件的元数据，并且每项研究中的样本在格式中不一致，并遵循不同的命名约定2。通过标准化和重组地理元数据，已经进行了多次尝试，以使地理研究更好地搜索。例如，QeometAdb提供了一个R软件包和随附的SQLite数据库以在本地查询GEO数据集，从而提高了查询速度和Geo Metadata 3的可访问性。同样，Regeo使用自然语言处理（NLP）技术来提取时间点和疾病