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World File Search System无偏见
稳定的结构或PABP1加载可保护细胞和病毒RNA免受ISG20介导的衰减
iSG20是IFN诱导的3 9 - 5 9 RNA外核酸酶，充当广泛的抗病毒因子。目前，将RNA暴露于ISG20的特征尚不清楚，尽管最近的研究表明，上映组的修饰在目标RNA对ISG20的敏感性中的调节作用。这些发现提出了一个问题，即这些修饰很丰富的细胞RNA如何应对ISG20。为了获得对该主题的无偏见，我们使用RNA-Seq和生化测定法确定调节RNA对ISG20行为的元素。RNA-SEQ分析不仅表明了细胞转录组的一般保存，而且还强调了组蛋白mRNA水平的小但可检测到的降低。与所有其他细胞蛋白的mRNA相反，组蛋白mRNA是未多烯基化的，并且在其3 9末端呈短茎 - 循环 - 促使我们检查了这些特征与ISG20降解之间的关系。我们获得的结果表明，RNA 3 9尾部上的poly（a）结合蛋白负载提供了针对ISG20的原始保护，很容易解释RNA-Seq观察到的细胞mRNA的总体保护。末端茎 - 循环RNA结构以前与ISG20保护有关。在这里，我们重新研究了这个问题，发现抗药性和对ISG20的敏感性之间的平衡取决于其治疗性稳定性。这些结果为调节ISG20的不同类别病毒的敏感性的复杂相互作用提供了新的启示。
新的表型发现方法通过无监督的深度表示学习使脑成像的遗传关联研究
了解大脑结构的遗传结构是具有挑战性的，部分原因是在设计牢固的，无偏见的脑形态描述符时遇到了困难。直到最近，全基因组关联研究（GWAS）的大脑测量由传统的专家定义或软件衍生的图像衍生的表型（IDP）组成，这些表型（IDP）通常基于理论先入为主或根据有限数据计算。在这里，我们提出了一种使用无监督的深度表示学习来得出大脑成像表型的方法。我们在6,130英国生物库（UKBB）参与者的T1或T2-Flair（T2）脑MRIS上训练3D卷积自动编码器模型，以重建损失，以创建一个128维表示，称为内类型（Endos）。gwas在UKBB受试者中（n = 22,962发现和n = 12,848/11,717的T1/T2的复制队列）确定了658个涉及43个独立位点的显着复制变体 - 内对。在以前的T1和T2 IDP Biobank GWAS中没有报道13个基因座。我们开发了一种基于扰动的解释方法，以表明这些基因座与映射到多个相关大脑区域的胚胎相关。我们的结果确定了无监督的深度学习可以从成像数据中得出鲁棒，无偏，可解释的和可解释的内表型。
标准：一种用于评估自动驾驶轨迹预测模型的新基准测试范式
摘要 - 基准测试是评估自主驾驶轨迹预测模型的常见方法。现有的基准测试依赖于数据集，这些数据集偏向于更常见的方案，例如巡航和基于距离的指标，这些指标是通过在所有方案中平均计算得出的。在这样的团之后，就他们如何处理不同的场景以及其产出的可接受和多样化而言，对模型的性质提供了一些深刻的见解。存在许多旨在衡量轨迹的可接受性和多样性的互补指标，但是它们遭受偏见（例如轨迹的长度）。在本文中，我们提出了一种用于评估轨迹预测方法（Crite-ria）的新基准测试范式。特别是我们建议1）一种根据道路的结构，模型的性能和数据正确的数据来提取不同级别的驾驶场景的方法，用于预测模型的细粒度排名； 2）一组新的无偏见指标，用于通过考虑由现实世界驾驶限制的动机，通过考虑道路和运动学的结构来纳入给定场景的特征和可接受性。 3）使用拟议的基准测试，我们使用大规模argoverse数据集对一组代表性的预测模型进行了广泛的实验。我们表明，所提出的基准可以对模型产生更准确的排名，并作为表征其行为的手段。我们进一步进行了消融研究，以强调用于计算拟议指标1的不同元素的贡献。
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。
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
profilin 1与应力颗粒和ALS连接突变相关联改变了应力颗粒动力学
编码profilin 1的PFN1基因中的突变是家族性肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的罕见原因。profilin 1是一种经过良好研究的肌动蛋白结合蛋白，但是PFN1突变如何引起ALS是未知的。发芽的酵母酿酒酵母有一个PFN1直系同源物。我们在酵母中表达了与ALS连接的profilin 1突变蛋白，表明蛋白质稳定性和未能恢复生长Toprofilinmutantcells，而无需介绍功能性的毒性。thismodelprovidesfidesfidesforsforsimprovidesforsimpleandapidscreandapidscreenpreanderefnofnofnofnofnofnofnofnofnovelnofnovelals-link pfn1 veriants variants variants variants。为了深入了解profilin 1的潜在新作用，我们用缺乏profilin的酵母细胞进行了无偏见的全基因组合成筛查（PFY1！）。出乎意料的是，删除了几种应力颗粒和包括PBP1在内的身体基因！被发现与pfy1合成致死！。ATXN2（PBP1的人类直系同源物）中的突变是已知的ALS遗传危险因素，而ataxin 2是哺乳动物细胞中的应激颗粒成分。鉴于这种遗传相互作用和最新的证据将应力颗粒动力学与ALS发病机理联系起来，我们假设Profilin 1也可能与应激颗粒相关。在这里，我们报告了thatprofilin1andrelatedProteinprotilin2arenovelsgranule-sassipiateInsInsInsinmosEprimaryCorticalNeuronsanronsandin and and and and and profilin中的突变1改变了应激颗粒动力学，从而提供了进一步的证据，从而进一步证明了胁迫颗粒中的抗压力颗粒的作用。
使用受约束的球形卷积
1。Amunts K，Mohlberg H，Bludau S，Zilles K. Julich-Brain：人类大脑细胞结构的3D概率地图。Science 2020; 369：988-92。 2。 Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Science 2020; 369：988-92。2。Andersson JL，Sotiropoulos SN。 一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。 Neuroimage 2016; 125：1063-78。 3。 Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。 对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。 Neuroimage 2011; 54：2033-44。 4。 Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A. 跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。 Neuroimage 2011; 56：1259-66。 5。 Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。 Neuroimage 2009; 47：S102。 6。 Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。 人类Connectome项目的神经影像学方法。 Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。 7。 Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。 用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。 SCI REP 2020; 10：21285。 8。 Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Andersson JL，Sotiropoulos SN。一种校正方法的综合方法，以扩散MR成像中的非谐波效应和受试者运动。Neuroimage 2016; 125：1063-78。3。Avants BB，Tustison NJ，Song G，Cook PA，Klein A，Gee JC。对大脑图像注册中蚂蚁相似性表现的可重复评估。Neuroimage 2011; 54：2033-44。4。Calamante F，Tournier JD，Heidemann RM，Anwander A，Jackson GD，Connelly A.跟踪密度成像（TDI）：超级分辨率属性的验证。Neuroimage 2011; 56：1259-66。5。Fonov V，Evans A，McKinstry R，Almli C，CollinsD。从出生到成年期，无偏见的非线性平均适合年龄的脑模板。Neuroimage 2009; 47：S102。6。Glasser MF，Smith SM，Marcus DS，Andersson JL，Auerbach EJ，Behrens TE等。人类Connectome项目的神经影像学方法。Nat Neurosci 2016; 19：1175-87。7。Gutierrez CE，Skibbe H，Nakae K，Tsukada H，Lienard J，Watakabe A等。用神经示踪剂数据作为参考的基于扩散MRI的光纤跟踪的优化和验证。SCI REP 2020; 10：21285。8。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。 立体定位空间中的道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。 Neuroimage 2008; 39：336-47。Hua K，Zhang J，Wakana S，Jiang H，Li X，Reich DS等。道概率图：白质解剖结构和特定于区域的分析。Neuroimage 2008; 39：336-47。9。Jenkinson M，Bannister P，Brady M，SmithS。改进了对脑图像的鲁棒和准确的线性注册和运动校正的优化。Neuroimage 2002; 17：825-41。10。Jenkinson M，Beckmann CF，Behrens TE，Woolrich MW，
人工智能与医用氧气
生产医用级氧气，以提高氧气治疗和其他治疗的可用性，特别是在发展中国家、COVID-19 大流行期间紧张的偏远地区及其他地区。本文讨论了使用医用氧气浓缩器 (MOC) 生产医用氧气的技术挑战、伦理问题和其他问题，用于专门的治疗。本文研究了如何结合优化模型、数据收集、技术考虑和偏差来整合 ML 或 DL 的正确使用。本文解释了基于压力振荡吸附 (PSA) 的 MOC 如何成为可以服务于不同医疗保健系统级别的医用级氧气来源。本文还强调了本地生成的 PSA 氧气的优缺点，例如它不依赖于商业气体生产商、易于使用、筛子可能出现故障以及水蒸气过多。在描述 PSA 氧气如何通过从环境空气中浓缩氧气来工作的同时，它强调了在 AI 辅助优化和操作 MOC 时应用深度学习或机器学习的区别。作者提出了几种有希望的研究途径，用于利用 AI 辅助功能进行新型医用氧气治疗和生产，包括无偏见数据源、非常规问题表述和人机协作。最后，我们考虑了从数据稀缺到种族偏见等问题中有意义的技术和道德挑战。结论是，优化 PSA 氧气设备对于改善氧疗和挽救生命至关重要，尤其是在资源匮乏的环境中。
机械工程中的人工智能与机器学习
• 数据质量和偏见：AI 和 ML 模型的有效性在很大程度上取决于训练数据的质量和代表性。数据集固有的偏见可能会导致歧视性或不准确的结果。确保数据集多样化、无偏见对于缓解此类问题至关重要。 • 可解释性和透明度：AI 驱动的决策通常缺乏透明度，因此很难理解其输出背后的原因。这个“黑匣子”问题引发了对问责制的担忧，尤其是在安全关键型应用中，了解决策过程至关重要。 • 安全和隐私：由于 AI 系统嵌入互连网络中，因此确保强大的网络安全措施势在必行。保护敏感数据并防止对 AI 系统的恶意攻击对于维护运营完整性和保护用户隐私至关重要。 • 自主系统中的道德决策：能够做出决策的自主机器引发了道德困境。确定管理其选择的道德框架，特别是在决策可能影响人类生命的情况下，需要仔细考虑和道德准则。 • 对就业的影响：人工智能和自动化技术的快速发展引发了人们对工作岗位流失的担忧。虽然这些技术提高了生产力，但对劳动力进行再培训并在人类专业知识和机器能力之间建立平衡至关重要。 • 监管和法律框架：人工智能不断发展的性质对现有的监管框架提出了挑战。制定指导方针、标准和法律框架来管理人工智能的开发、部署和
与非... 相比 对主要编辑的特殊性的无偏见... 靶向衰老的治疗药物的进步 编辑创新的能源存储的高级高级材料：综合，表征和应用 使用基于群体的元疗法诊断心律不齐的诊断：比较分析 使用ECOC-SVM 的LSTM网络从静止状态EEG信号中分类非重生脑损伤
Prime编辑器（PES）可以在真核基因组中进行针对性的精确编辑，包括产生替代，插入和缺失。但是，尚未探索他们的全基因组规范。在这里，我们开发了基于Nickase的Digenome-Seq（Ndigenome-Seq），这是一种体外测定，它使用全基因组测序来识别由CRISPR诱导的单链断裂（群集经常间隔短的短质体重复序列）-CAS9（CAS9）（CAS9）（CRISPR与蛋白9）Nickase。我们使用ndigenome-seq筛选了潜在的基因组宽靶点位点Cas9 H840A Nickase（一种PE成分），该位点针对9个人类基因组部位。Then, using targeted amplicon sequencing of off- target candidates identified by nDigenome-seq, we showed that only five off-target sites showed de- tectable PE-induced modifications in cells, at fre- quencies ranging from 0.1 to 1.9%, suggesting that PEs provide a highly specific method of precise genome editing.我们还发现，通过工程化的Cas9变体（尤其是ESPCAS9和Sniper Cas9）将突变分解为PE，可以进一步改善人类细胞中的PE特异性。