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提高了在发芽阶段预测苹果水果特征的准确性！
■词汇表1）基因组选择（GS）：一种基于有关DNA差异的信息来预测和选择个人遗传能力的方法。关于DNA和果实特征差异的数据，使用大量品种和菌株作为训练数据对两者之间的关系进行建模，并且基于“基因组预测（GP）模型”预测个体的遗传能力。可以预测未来在发芽阶段可以实现的水果的特征。注2）全基因组关联研究（GWAS）：一种使用数学公式来建模DNA与果实特征的差异与大量品种和菌株中的果实特征之间的关系，并在统计学上检测到果实特征和相关DNA的差异。一旦揭示了与果实性状相关的DNA差异，可以通过寻找DNA差异的附近来识别控制果实性状的候选基因。注意3）下一代序列：可以一次解码大量DNA序列的设备。注4）单核苷酸多态性（SNP）：DNA是一种称为脱氧核糖核酸的物质，由四种类型的碱基组成：腺嘌呤（a），胸腺胺（T），鸟嘌呤（G）和细胞儿童（C）。品种之间的碱基差异称为单核苷酸多态性。注5）Infinium系统：Illumina Co.，Ltd.提供的单个核苷酸多态性检测系统。注6）GRAS-DI（由随机扩增子测序 - 主测序引导的基因分型）系统：一种由丰田汽车公司开发的单核苷酸多态性检测系统。 ■研究项目这项研究是在以下项目的支持下进行的：
用裂殖酵母和日本裂殖酵母发酵的苹果酒的挥发性特征的差异
摘要：本研究研究了两株粟酒裂殖酵母菌株（NCAIM Y01474 T 和 SBPS）和两株日本裂殖酵母菌株（DBVPG 6274 T、M23B）发酵苹果汁的能力，并与酿酒酵母 EC1118 进行了比较，以了解它们对苹果酒挥发性化合物的影响。裂殖酵母的乙醇耐受性和脱酸能力使其成为常用酿酒酵母发酵剂的潜在替代品。尽管时间过程不同（10-30 天），但所有菌株均可完成发酵过程，裂殖酵母菌株降低了苹果汁中的苹果酸浓度。结果表明，每种酵母对苹果酒的挥发性成分都有不同的影响，使用主成分分析可以分离最终产品。苹果酒的挥发性成分在醇、酯和脂肪酸的浓度方面表现出显著差异。具体来说，絮凝剂菌株 S. japonicus M23B 增加了乙酸乙酯（315.44 ± 73.07 mg/L）、乙酸异戊酯（5.99 ± 0.13 mg/L）和异戊醇（24.77 ± 15.19 mg/L）的含量，而 DBVPG 6274 T 使苯乙醇和甲硫醇的含量分别增加到 6.19 ± 0.51 mg/L 和 3.72 ± 0.71 mg/L。在 S. cerevisiae EC1118 发酵的苹果酒中检测到大量萜烯和乙酯（例如辛酸乙酯）的产生。这项研究首次证明了 S. japonicus 在苹果酒酿造中的应用可能性，可以为产品提供独特的芳香味”。
一项针对抗微生物抗性生物特征的研究
地址：巴西Cascavel，Paraná电子邮件：fabiana.pinto@unioeste.br摘要精油（EOS）已获得了具有治疗潜力的生物活性化合物来源的突出，尤其是在抗药性抗药性方面，抗药性抗药性，全球公共卫生问题，这是一个不断增长的全球公共卫生问题。不当使用常规抗菌药物已经加剧了这个问题，从而越来越紧急寻找有效的天然替代品。在这种情况下，巴西具有广阔的生物多样性，代表着丰富的植物来源，其精油可能具有重要的抗菌特性。肉桂木霉（Cinnamomum amoenum）是肉桂属中的一种物种，以其药理特性（包括抗菌活性）而被认可。这项研究旨在使用气相色谱 - 质谱法（GC-MS）确定AmoEnum C. amoenum的EO的化学组成，并通过肉汤微稀释技术评估其抗菌活性。对Amoenum eo的分析显示了29种化合物，并以桃菌醛（13.88％），十六进制（11.32％）和β-蛋黄蛋白酶（9.32％）为主。EO对所有测试的革兰氏阳性细菌表现出抗菌活性，最小抑制浓度（MIC）范围从7,000 µg/ml到1,750 µg/ml。它还表现出针对肠菌沙门氏菌的杀菌性和抑菌活性，以及针对白色念珠菌的抗真菌活性，以相同的浓度。这些发现表明，肌动蛋白酶的EO是抗菌化合物的有前途的来源，在抵抗抗菌抗性的斗争中脱颖而出。关键词：抗菌活性，多耐病病原体，天然抗菌药物，植物生物活性剂。总结精油已成为具有治疗潜力的生物活性化合物的有前途的来源，尤其是在打击抗菌耐药性时，A
基于生理特征的飞行员-无人机协同应用心理负荷评估
有人-无人协同 (MUM-T) 可定义为空中机器人 (人工智能体) 与人类飞行员 (自然智能体) 的协同，其中人类智能体不是权威控制者，而是合作的团队成员。据我们所知，尚无研究使用神经人体工程学方法 (即使用生理测量) 评估 MUM-T 场景对操作员心理工作量 (MW) 的影响，也未通过对这些测量进行分类来提供 MW 估计。此外，分类流程中很少考虑生理信号的非平稳性的影响，特别是在验证设计中。因此，本研究有两个目标：(i) 基于生理信号表征和估计 MUM-T 设置中的 MW；(ii) 评估验证程序对分类准确性的影响。在此背景下，开发了一个搜索和救援 (S&R) 场景，其中 14 名参与者扮演飞行员的角色，与三架 UAV（无人驾驶飞行器）合作。任务旨在诱发高和低 MW 水平，使用自我报告、行为和生理指标（即大脑、心脏和眼球运动特征）进行评估。基于这些生理特征的各种组合的监督分类管道进行了基准测试，并比较了两种验证程序（即不考虑时间的传统程序与考虑时间的生态程序
原创文章 新生儿大脑皮层微观结构和形态学特征的开发
1 MRC 神经发育障碍中心，伦敦国王学院，伦敦，SE1 1UL，英国，2 萨克勒转化神经发育研究所，精神病学、心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，SE5 8AF，英国，3 法医和神经发育科学系，精神病学、心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦，SE5 8AF，英国，4 围产期成像与健康系，生物医学工程与成像科学学院，发育大脑中心，伦敦国王学院，伦敦，SE1 7EH，英国，5 发育神经基因组学部门，国家心理健康研究所，马里兰州贝塞斯达 20892，美国，6 剑桥大学精神病学系，剑桥，CB2 0SZ，英国，7 生物医学工程系，生物医学工程与成像科学学院，伦敦国王学院， SE1 7EU，英国，8 伦敦帝国理工学院计算机系生物医学图像分析组，伦敦，SW7 2AZ，英国，9 萨格勒布大学电气工程与计算机学院，萨格勒布，10000，克罗地亚和 10 南伦敦和莫兹利 NHS 基金会信托，伦敦，SE5 8AZ，英国
弥漫性大 B 细胞淋巴瘤：基于分子特征的治疗决策
概念性治疗进展高度依赖于基于生物学的病理分类。美国直到 20 世纪 90 年代初还在使用的国家癌症研究所工作公式根据淋巴瘤的形态和临床行为对其进行分类，缺乏生物学基础。1 相比之下，欧洲使用的基尔分类是第一个采用生物学基础的分类。2 然而，直到 1994 年发布的修订版欧美淋巴瘤 (REAL) 分类，临床生物学基础才被纳入淋巴瘤分类。3 从那时起，主要的遗传学和生物学见解就被纳入世界卫生组织 (WHO) 淋巴组织肿瘤分类中编纂的诊断标准。 4 分类的这种演变是对淋巴瘤分子发病机制的深入了解的直接结果，包括识别“标志性”遗传异常，并导致了驱动途径的发现和靶向治疗的临床测试。5,6 弥漫性大 B 细胞淋巴瘤 (DLBCL) 的分类是这些生物学进步的最大受益者之一。虽然人们早已认识到 DLBCL 在临床和生物学上具有多样性，但很难轻易地将其细分为
基于非特征的EEG序列聚类置换分析
基于聚类的置换检验广泛用于神经科学研究中，用于分析高维脑电图 (EEG) 和事件相关电位 (ERP) 数据，因为它可以解决多重比较问题而不会降低统计功效。然而，经典的基于聚类的置换分析依赖于参数 t 检验，如果数据分布不正态，则可能无法验证其假设，因此可能需要考虑其他选择。为了克服这一限制，我们在此介绍了一种基于非参数 Wilcoxon-Mann-Whitney 检验的 EEG 序列聚类置换分析新软件。我们在两个独立的 ERP 和 EEG 频谱数据集中测试了 t 检验和非参数 Wilcoxon 实现：虽然基于 t 检验和基于非参数 Wilcoxon 的聚类分析在 ERP 数据的情况下显示出相似的结果，但 t 检验实现无法在频谱数据的情况下发现聚类效应。我们鼓励使用非参数统计数据对 EEG 数据进行聚类置换分析，并且我们为此计算提供了一个公开可用的软件。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
ZnO对天然聚合物纳米流体的热物理特征的影响
本论文研究了氧化锌（ZnO）对天然聚合物纳米流体的热层特性的影响。重点是与掺入ZnO纳米颗粒的果胶纳米流体。在本实验中，将不同浓度的氧化锌（ZnO）与恒定量的果胶结合在一起，以研究其对最终溶液特性的影响。最初，ZnO和果胶溶液单独制备并进行杂志搅拌和超声处理。实验涉及三种不同的ZnO：0.1 g，0.02 g和0.03 g，而果胶的重量在整个过程中保持在0.05g。在单个制备后，将溶液混合，进一步搅拌并进行超声处理。采用两种分析技术，即扫描电子显微镜（SEM）和热重分析（TGA）来表征样品。sem提供了对表面形态和化学组成的见解，而TGA分析了质量变化而不是温度变化，提供了有关材料特性的宝贵信息。讨论了这些技术在材料表征和分析中的重要性和应用，突出了它们在理解物理和化学现象中的作用。ZnO纳米颗粒的存在增强了果胶纳米流体的热稳定性。接触角度测量以评估纳米流体的亲水性。接触角趋势表明疏水性增加，果胶纳米流体中ZnO的浓度增加。测量接触角支持合成纳米流体的高稳定性。总体而言，这项研究为将ZnO纳米颗粒掺入果胶纳米流体及其对热物理特征的影响提供了宝贵的见解。这些发现有助于开发纳米流体，以用于药物释放和生物医学领域的潜在应用。
结合注意机制和时空特征的端到端自动驾驶决策模型
摘要 自动驾驶决策是自动驾驶系统的重要组成部分，用于向无人驾驶车辆告知和更新目标运动情况。然而，由于野外动态交通场景中交通目标的尺度差异，端到端的自动驾驶决策仍然是一个巨大的挑战。针对这些问题，该文提出了一种结合注意机制和时空特征提取的新模型。具体而言，对于具有尺度差异的交通目标的重要空间信息，将高度H、宽度W和通道C的空间维度相互独立，以构建稀疏空间注意图。此外，通过在每个主干块的末端修剪特征图元素来训练空间网络，使空间网络的两个子网络的准确率分别提高了2.3%和3.9%。然后将提取出的空间信息与先前的速度作为输入联合输入到时间序列网络中，以获得车辆的转向角度和速度。在公开虚拟数据集上的实验表明，该模型的预测准确率达到85.8%，与其他SOTA模型相比，分别提升了4.8%和2.2%。
基于概率特征的脑电信号在线教育平台困惑学生检测
摘要：在 COVID-19 大流行期间，在线教育已成为一种重要的教育媒介。尽管在线教育具有诸多优势，但它缺乏面对面的设置，这使得分析学生的互动、理解和困惑程度变得非常困难。本研究利用脑电图 (EEG) 数据为大规模开放在线课程 (MOOC) 平台检测学生的困惑程度。现有的困惑检测方法主要侧重于模型优化，而特征工程研究得不够深入。本研究提出了一种新颖的工程方法，该方法使用基于概率的特征 (PBF) 来提高机器学习模型的效率。PBF 方法利用随机森林 (RF) 和梯度提升机 (GBM) 的概率输出作为特征向量来训练机器学习模型。通过几个带有 EEG 数据的机器学习模型，使用原始特征和 PBF 方法进行了广泛的实验。实验结果表明，通过在 EEG 数据上使用 PBF 方法，可以 100% 准确率地检测困惑的学生。 K 折交叉验证和与现有方法的性能比较进一步证实了结果。