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多摩学数据的整合加速了常见小麦特质的分子分析
多摩学数据的集成可以提供有关来自不同层的生物分子的信息，以系统地说明复杂的生物学。在这里，我们建立了一个多摩斯图集，其中包含132,570个转录本，44,473种蛋白质，19,970个磷蛋白和12,427架乙酰蛋白质，跨小麦植物和生殖相。使用此地图集，我们阐明了转录调节网络，翻译后修饰（PTM）的贡献以及转录水平对蛋白质丰度的贡献，以及小麦中的同性恋表达和PTM有偏见。与小麦发育和疾病有关的基因/蛋白质进行了系统的分析，从而确定了控制小麦晶粒质量和抗病性相关基因的种子蛋白的磷酸化和/或乙酰化修饰。最后，覆盖了Tahda9的独特蛋白质模块TAHDA9-TAP5CS1，该模块由TAHDA9指定TAP5CS1的去乙酰化，可通过增加的脯氨酸含量来调节对小麦冠状腐烂的抗小麦抗性。我们的Atlas对小麦和相关农作物中的分子生物学和育种研究具有巨大的希望。
多模式扩散模型，具有双跨性的多摩学数据生成和翻译
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2025年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.27.640020 doi：Biorxiv Preprint
散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境
我们引入了Inmoose，这是一种旨在OMIC数据分析的开源Python环境。我们说明了其批量转录组数据分析的功能。由于其广泛的采用，Python在对生物信息学管道（例如数据科学，机器学习或人工智能（AI））中越来越重要的领域中已成为一种事实上的标准。作为一种通用语言，Python的多功能性和可扩展性也被认可。Inmoose旨在将历史上用R的最先进的工具带入Python生态系统。我们的目的是为R工具提供替换，因此我们的方法专注于对原始工具成果的忠诚。第一个开发阶段集中于批量转录组数据，当前功能包括数据模拟，批处理效应校正以及差分分析和荟萃分析。
未来生态智能城市的摩洛电纳米生成器的高级设计
抽象的生态智能城市遵循生态原则，利用智能信息技术（物联网，人工intel-ligence，云计算），以信息化的形式建立一个高效，和谐，弹性，可持续的可居住环境。Triboelectric纳米生成器（TENGS）提供了自动化，负担得起，可定制和多幕科应用程序的好处。研究表明，Tengs在支持数字化，智力化和可持续的城市服务方面处于良好状态，因为它们已被反复证明是可再生能源提供者和自动动力传感器。在此评估中，研究了过去两年中Tengs技术在Eco-Smart Cit中的最新应用，包括可再生能源供应（水，风，风，太阳能和雨滴能源等）。），人与机器互动，智能医疗保健，智能运输，智能农业，智能工业和智能环境保护。还有其他草图，涉及teng Materimans，架构，工作模式和接触模式，以服务于生态智能城市的各种生活用法场景。本综述将促进和普及在智能生态城市中腾的利用，并为未来的智能城市和生态城市提供其建设的指导。
利用大规模多摩学确定全基因组关联研究的治疗靶标
等级标准非常高铅golof变体；或与2个数据集中的靶基因的molqtl共定位（H4 pp> 80％）；调节元件的最大ABC得分与铅变体高铅编码变体重叠；或相关（P <1x10 -6）Golof变体；或与> 2个数据集中的靶基因的molqtl共定位（H4 pp> 80％）或与蛋白质QTL显着的MR（Q值<0.05）；与靶基因的MOLQTL（H4 pp> 80％）或具有范围全基因组蛋白质QTL（Q -Value <0.05）的MOLQTL重叠的调节元件（p <1x10 -6）相关变体的最高ABC评分中等共定位，或与元素重叠的ABC分数（Q -Value <0.05）或较大的ABC分数（P <1靶基因（H4 pp> 30％）或最接近铅变体或最大ABC分数的元素重叠相关变体（p <1x10 -6）或ABC链接（任何分数）或元素之间的元素之间的元素和目标基因与eqTL或ABC链接之间非常弱的铅基因与eqtl或abc链路之间重叠的元素重叠的元素重叠和目标变量
关于研究主题的多摩学方法的社论在人类疾病机制研究中
随着高通量下一代测序技术的发展和普及，OMICS方法逐渐成为现代生物学和医学研究的重要工具，例如基因组学，转录组学，蛋白质组学和放射线学。在早期，大多数研究都使用单个OMIC来介绍特定类型的生物分子类型，这些分子可能会产生不一致的生物标志物在OMICS类型的排名不同。随着OMICS的进步和成本效益，高质量的关键生物标志物以及分子途径和与疾病有关的监管网络可以通过具有多种类型的OMICS的共同呼叫多媒体来鉴定（Hasin等，2017）。在一项典型的多词研究中，人们将将疾病样本与对照组进行比较，并比较具有不同严重性或不同渐进阶段的样品，以探索疾病特异性或特定阶段的分子特征，直到进行进一步的实验验证，待进一步的实验验证。从患有特定疾病的患者的人口统计学和临床数据与多摩学数据的结合提供了一个独特的机会，可以充分利用包括机器学习和深度学习在内的尖端人工智能方法，以积累跨学科研究领域的知识和经验（Reel等，2021； Ballard等，2024）。最有用的分析是通过来自具有纵向信息的同一样本的多摩学数据，以阐明时间依赖时间的动态疾病进程特征。对于多方面且复杂的疾病，多摩变学可以定义具有不同内型的患者组，该患者由于其特定的潜在分子机制与表型连接基因型的特定潜在分子机制，该患者表现出异质的治疗反应（Tyler and Bunyavanich，2019年）。这些研究的发现可以为疾病的早期诊断，预测预测和实施最合适，最有效的治疗策略，从而改善患者的生活质量和实现个性化医学。最近，多摩尼克已被广泛用于人类疾病的研究，包括罕见疾病，癌症和其他常见疾病。例如，事实证明，它有助于预测乳腺癌对治疗的反应（Sammut等，2022），鉴定了人类大脑中阿尔茨海默氏病（AD）（AD）（Nativio等，2020）的表观遗传变化，以及
微生物组数据的多摩变整合用于识别疾病相关的模块
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2024年1月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.03.547607 doi：Biorxiv Preprint
deepdra：使用多摩尼克数据集成与自动编码器进行重新利用
癌症治疗已成为当今世界上最大的挑战之一。使用不同的治疗方法针对癌症；基于药物的治疗结果显示出更好的结果。另一方面，为癌症设计新药是昂贵且耗时的。已经建议使用一些组合方法，例如机器学习和深度学习，以使用药物重新利用来解决这些挑战。尽管有望在重新利用癌症药物和预测反应中采用经典的机器学习方法，但深度学习方法的表现更好。本研究旨在开发一种深入学习模型，该模型可以根据多摩变数据，药物描述符和药物指纹预测癌症药物反应，并根据这些反应促进对药物的重新申请。为了降低多媒体数据的维度，我们使用自动编码器。作为多任务学习模型，自动编码器已连接到MLP。我们使用三个主要数据集对模型进行了广泛的测试：GDSC，CTRP和CCLE确定其功效。在多个实验中，我们的模型总体上优于现有的最新方法。与最先进的模型相比，我们的模型达到了令人印象深刻的AUPRC为0.99。此外，在跨数据库评估中，该模型在GDSC上进行了训练并在CCLE上进行了测试，它超过了先前的三项工作的表现，达到了0.72的AUPRC。总而言之，我们提出了一个深度学习模型，以优于当前有关概括的最新技术。我们的研究强调了高级深度学习的潜力，以提高癌症治疗精度。使用此模型，我们可以评估药物反应并探索药物的重新构成，从而发现新型癌症药物。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
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由威斯特摩兰县委员会于1983年成立，威斯特摩兰县工业发展公司实施了一项全面的经济发展战略，以创造就业机会，经济产出和稳定的威斯特摩兰县税收基础来促进增长。通过开发县范围的工业公园系统，响应迅速的商业呼叫计划和参与公共/私人合作伙伴关系，WCIDC致力于促进业务增长，从而为威斯特摩兰县的公民带来了工作机会。