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深入了解基于机器学习的棕榈酰化...
摘要背景：乳腺癌是影响全球众多女性的普遍公共卫生问题，与棕榈酰化（一种翻译后蛋白质修饰）有关。尽管人们对棕榈酰化越来越关注，但其对乳腺癌预后的具体影响仍不清楚。这项工作旨在确定与乳腺癌棕榈酰化相关的预后因素，并评估其在预测化疗和免疫疗法反应方面的有效性。方法：我们利用“limma”包分析乳腺癌和正常组织之间棕榈酰化相关基因的差异表达。使用“WGCNA”包识别中心基因。使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) Cox 回归分析，我们确定了与棕榈酰化相关的预后特征，并使用“regplot”包开发了预后列线图。使用免疫表型评分 (IPS) 和“pRophetic”包评估模型对化疗和免疫疗法反应的预测值。结果：我们鉴定出211个与棕榈酰化相关的差异表达基因，其中44个显示出预后潜力。随后，我们建立了一个包含11个棕榈酰化相关基因的预测模型。根据中位风险评分将患者分为高风险组和低风险组。研究结果显示，高风险组个体的生存率较低，而低风险组个体的免疫细胞滤过率增加，对化疗和免疫治疗的反应性改善。此外，我们还建立了BC-棕榈酰化工具网站。结论：本研究开发了第一个基于机器学习的棕榈酰化相关基因预测模型并创建了相应的网站，为临床医生提供了改善患者预后的宝贵工具。
一项有关超图神经网络的调查：深入和逐步指南
高阶相互作用（HOI）在现实世界中的系统和应用中无处不在。对HOI的深度学习的调查已成为数据挖掘和机器学习社区的宝贵议程。由于HOI的网络是数学上的，因此Hypergraph神经网络（HNN）已成为表示超图表学习的强大工具。鉴于新兴趋势，我们介绍了专门针对HNN的首次调查，并提供了深入和逐步指南。广义，本调查概述HNN架构，培训策略和应用程序。首先，我们将现有的HNN分解为四个设计组件：（i）输入功能，（ii）输入结构，（iii）消息传递方案和（iv）培训策略。第二，我们研究了HNNS如何通过其每个组成部分来解决和学习HOI。第三，我们概述了HNN在建议，生物信息学和医学科学，时间序列分析和计算机视觉中的最新应用。最后，我们以讨论局限性和未来方向的讨论来结束。
深入了解有机材料的结构和自组装
控制有机量子点纳米复合膜中结晶无机量子点 (QD) 的分散性对于各种光电设备都至关重要。控制这些纳米复合材料中纳米级结构的一种有前途的方法是使用 QD 上的适当有机配体，这有助于使它们与有机主体在电子和结构上兼容。在这里，作者结合使用小角度 X 射线和中子散射，展示并量化了这种兼容的电子活性有机半导体配体物种融入硫化铅 QD 的天然油酸配体包层，以及如何轻松控制这种配体负载。此外，原位掠入射广角/小角 X 射线散射表明 QD 配体表面化学如何对纳米复合膜的自组装产生显著影响，无论是小分子结晶还是 QD 分散与有序/聚集。这里展示的方法表明，活性配体的结合程度在化学结构上与宿主小分子有机基质密切相关，在 QD 和小分子成分的自组装以及确定系统最终的光电特性方面都发挥着重要作用。
深入了解城市降温机会和挑战
随着对极端热量对城市的不成比例影响的认识，UHIS的意义变得越来越明显，促使人们需要有效解决方案。穆迪（Moody）的高分辨率模型旨在为企业提供极端热量的财务成本，旨在为决策者提供重要的工具，以考虑在哪里定位运营，以及在降低生产率，增加冷却成本或对员工的影响的额外成本中期望多少。模型可以帮助企业领导者评估期权，了解成本和收益，并在气候变化对城市地区的影响的背景下做出明智的决定，特别关注银行业，商业房地产和保险领域。
基于农业物联网的深入强化学习
摘要。世界的粮食需求对农业领域的创新有影响，其中之一是实施深厚的加强学习（DRL）技术，这与工业革命4.0非常相关。本研究讨论了实施的DRL的重要问题和发展，尤其是在基于物联网的农业领域。研究方法通过搜索和分析原始数据源，分类和选择与讨论的主题相关的相关数据，讨论主题领域以及当前条件下的趋势以及结论的趋势，通过搜索和分析和选择相关数据，采用系统文献综述（SLR）方法。这项研究的目的是了解基于农业物联网的DRL实施状态如何。该研究的局限性是（1）数据源来自Scopus索引期刊； （2）期刊是2021- 2023年； （3）研究方法使用SLR； （4）讨论的重点包括在基于农业物联网的系统中实施DRL，DRL技术的开发以及在DRL中使用工具。
深入了解心包和心脏结核的成像
结核病（TB）（TB）的心包和心脏受累虽然很少见，但这是颅骨和脊髓结核的第二大最常见原因。1个结核病参与心脏发生在心包，肌肉，心内膜或冠状动脉中。2，由于临床表现通常是模棱两可的，因此隔离心包和心脏结核病的诊断很难，并且传统程序（例如痰液涂片显微镜，培养和组织学）具有有限的灵敏度和特异性。结果，诸如经脑超声心动图（TTE），心脏计算机断层扫描（CT）和心脏磁共振共鸣（CMR）之类的成像技术在诊断，评估中起着至关重要的作用，其与其他病理学的区别，在监测治疗症状和cardiactiactiactiactiac Tbbs中的差异。在本文文章中，我们将讨论用于评估心包和心脏结核病的流行病学，病理生理学，临床特征和成像方式，我们将回顾当前的证据和
深入了解全球浮游硅藻多样性
抽象的元编码已经提供了对微生物多样性的前所未有的见解。在许多研究中，简短的DNA序列被纳入较低的Linnaean等级，排名组（例如属）是生物多样性分析的单位。这些分析假设Linnaean等级在生物学上具有有意义的，并且排名相同的组是可比的。我们为海洋浮游硅藻使用了一个元尺寸数据集来说明这种方法的限制。我们发现，20个最丰富的海洋浮游硅藻属的年龄从4到1.34亿年不等，这表明属的不相等，因为有些人比其他属的时间更多。然而，物种丰富度在很大程度上与属年龄无关，这表明属中物种丰富度的差异通过物种和灭绝率的差异来更好地解释。分类学分类通常不会反映系统发育，因此属级分析可以包括系统发育嵌套的属，进一步的基于等级的分析。这些结果强调了系统发育在理解微生物多样性模式中必不可少的作用。
加入订单选择深入加固学习
加入订单选择（JOS）是查询操作的基本挑战，因为它会显着影响查询性能。但是，由于近似较大的搜索空间，找到最佳的联接顺序是NP牢固的问题。尽管经过数十年的努力，但传统方法仍然受到限制。深度增强学习（DRL）方法最近越来越兴趣，并且表现出了比传统方法卓越的表现。这些基于DRL的方法可以通过反复试验策略来利用先前的经验，以自动探索最佳的联接顺序。本教程将通过提供各种方法的全面概述，重点介绍最近基于DRL的方法进行加入订单选择。我们将首先简要介绍加入顺序的核心概念和JOS的传统方法。接下来，我们将通过提供有关这些方法的详细信息，分析其关系并总结其弱点和优势，从而提供一些有关DRL的初步知识，然后对基于DRL的联接订单选择方法深入研究。为了帮助观众对JO的DRL方法有更深入的了解，我们将提出两个开源演示，并比较他们的差异。最后，我们将确定研究挑战和开放问题，以提供对未来研究方向的见解。本教程将为JOS开发更实用的DRL方法提供宝贵的指导。
深入潜入心血管健康悖论 - 期刊
1非洲医学研究联盟（AMEDRA），医学生理学系，Cheikh Anta Diop University，Dakar，Dakar，塞内加尔，塞内加尔2大学，巴利斯大学，PARCC，PARCC，PARCC，PARCC，INSERM，INSERM，PARAS，PARAS，法国，医学院 DE, United States, 5 Johns Hopkins University School of Nursing, Baltimore, MD, United States, 6 Division of Cardiology, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, United States, 7 Alliance for Medical Research in Africa (AMedRA), Barcelona Institute for Public Health (ISGlobal), Barcelona, Spain, 8 Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain, 9 CIBER of Physiopathology of Obesity and Nutrition (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain, 10 Heart Institute, Pitié Salpétrière Hospital, Sorbonne University, Paris, France, 11 National College of French Cardiologists, Paris, France, 12 Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, Georges Pompidou European Hospital, Cardiology Department, Paris, France
深入了解大脑的结构和功能组织
大脑是一个复杂而动态的系统，它是我们的行为，情感和认知的基础（1-3）。更好地了解大脑的结构和功能组织，神经影像和大脑刺激技术已成为强大的工具（Nyatega等）（4 - 9）。在过去的几十年中，非侵入性脑刺激（NIB）技术的发展实质上丰富了我们对人脑功能的理解（10，11）。越来越多的研究在各种研究学科中使用了不同的NIBS方案，涵盖了电生理应用（12），人类认知研究（13，14），生理标志物（15，16）以及神经和精神疾病的治疗（17）。这些技术使研究人员可以实时研究大脑的潜在机制和神经网络，从而可以对神经精神疾病的诊断和治疗进行新的见解：而神经影像学为结构 - 功能关系提供了相关性证据，为较大的大脑提供了较大的大脑互动，但在较大的大脑中，nib secters nod septrol nods互动nod nod nod shods互动，则提供了nib的因果关系。动态功能连通性的最新进展扩大了我们探测和了解大脑区域之间的相互作用及其对TMS的反应的能力。通过检测和分析整个大脑的沟通爆发，这种方法对研究复杂的神经精神疾病（例如额颞痴呆（FTD）（FTD）（19，20）和精神分裂症（SCZ），增强了我们的诊断能力和潜在的治疗措施。因此，在本研究主题中，我们提出了一系列文章，这些文章展示了神经影像学和非侵入性脑刺激技术的最新进展及其在研究大脑的结构和功能组织中的应用。