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T细胞目标的泛伴奏组
摘要基于T细胞的免疫疗法彻底改变了癌症治疗，但只有少数患者对这些方法做出反应，这受到了对肿瘤特异性抗原知识有限的有限限制。在这里，我们提出了21种癌症类型的T细胞靶标的全面图，显示了86％的肿瘤可起作用的肿瘤特异性靶标。为了定义可操作的T细胞靶标的曲目，我们进行了全面的泛伴奏分析，该分析整合了来自7,473个RNA-Seq数据集，1,564个免疫肽组和208个癌症单细胞数据集的数据，将这些数据与覆盖51个组织的17,384个普通样品进行比较，将这些数据与208个癌症单细胞数据集进行了比较。我们的分析发现了88种可行的表面蛋白靶标和15,079个肿瘤特异性HLA呈现的抗原，源自21种肿瘤类型的11种不同的分子事件，为基于T-细胞的免疫疗法发育提供了全面的资源。我们重点介绍了128个有希望的新肿瘤靶标，并在五个抗原类别中验证20个目标。在未覆盖的抗原中，我们突出显示了339个以前未表征的新抗原，这是一种新的PMEL剪接肽，我们期望它是临床靶标的优质抗原，新型的自抗原，是从前未知的ORF肽衍生而来的肽，这些肽是以前未知的，不知名的蛋白质，以及新型的肿瘤蛋白质，以及新型的肿瘤特异性微生物靶标。这些发现显着扩大了T细胞疗法的治疗景观。为了催化治疗性开发，我们使我们的泛伴奏目标地图集和随附的工具包可供科学界使用，并希望这些资源为多种癌症的免疫疗法铺平道路。
11：重新连接洪泛区
通过拆除或后退堤坝将水体重新连接到相邻的洪泛区，可以给自然资源带来诸多好处，包括野生动物、植被、地下水，在某些情况下还可以降低洪水风险。然而，通过拆除现有堤坝来重新连接洪泛区需要全面了解现有和未来的洪水风险，以及其他附带影响和好处。有关洪水风险基础知识的相关信息，请参阅第 1 章。虽然有许多驱动因素可以启动洪泛区重新连接项目，但成功实施将直接与及早建立明确的目标、选择合格的规划师和设计师团队以及及早的社区和监管参与有关。
基于广谱多抗原 mRNA/LNP 的泛...
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 2 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.14.580225 doi：bioRxiv 预印本
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
ITS Connect 助力基于人工智能的路边基础设施
住友电气工业株式会社 电装株式会社 丰田汽车株式会社 丰田通商株式会社 松下电器产业株式会社 日立制作所 三菱电机株式会社 瑞萨电子株式会社 地址：东京都港区港南 2-3-13 新川 Front 大厦 网站：https://www.itsconnect-pc.org/ 成立日期：2014 年 10 月 28 日
苯丙烷代谢的进化
图1。Mizutani等人编辑的肉桂酸/单胞醇途径和衍生型苯丙烷的示例，“学习植物化学的基础知识”。酶缩写：4Cl，4-Coumaroyl CoA连接酶； c3'h，p -coumaroyl shikimate/quinate 3-羟化酶； C4H，肉桂4-羟化酶； CAD，肉桂醇脱氢酶； ccOaomt，咖啡因coA o-甲基转移酶； CCR，肉桂二氧化碳减少； comt，caffeate o -methyltransferase; CSE，咖啡酰shikimate酯酶； F5H，试染5-羟化酶； HCT，羟基nnamoyl COA：光泽羟基霉素转移酶； PAL，苯丙氨酸氨裂解酶；塔尔，酪氨酸氨裂解。
经济模型的转移绩效
5 请参见 Card 和 Krueger (1995)、Benartzi 等人 (2017)、DellaVigna 和 Pope (2019)、Hummel 和 Maedche (2019)、Bandiera 等人 (2021)、Imai 等人 (2020) 以及 Vivalt (2020) 等。 6 我们的问题对应于同质域泛化，其中结果集 Y 在各个域之间是恒定的，与异构域泛化相反，在异构域泛化中结果集也可能因域而异。还有一篇关于领域适应的相关文献，旨在当目标域中的一些数据可用时改进预测——参见 Zhou 等人 (2021)。 7 我们专注于在特定域上估计并移植到另一个域而无需调整的模型，但如第 P.1 节所述，我们的方法也适用于使用目标域中的一些数据重新估计的模型。
2020 年 6 月 金融领域人工智能治理
8 这甚至是大数据的主要特征之一，也是神经网络等技术特别闪耀的地方。一般来说，分类模型的预测能力会随着变量数量的增加而增加，直到一定点之后，预测能力就会下降——这种现象称为休斯峰（Koutroumbas，2008），与“维数灾难”有关。降维实际上是机器学习中一个非常常见的问题（Shaw，2009）。9 泛化能力和预测偏差是设计和调整预测模型时需要平衡的两个关键标准。泛化与模型的方差成反比，因此这种套利被称为偏差-方差权衡：低偏差通常与训练和测试数据的高性能相关，而低方差意味着模型可以很好地泛化到新数据。
