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World File Search System的域
UC Riverside 压力生物学_健康与疾病中的复杂性和多种多样性 Kaposi的肉瘤相关疱疹病毒（KSHV）LANA可防止KSHV inpoyomes DNMT1，DNMT3A和DNMT3B DNA DNA甲基转移酶的域结构多样化的青少年的超凡思想预测了年轻人...
质膜富含受体和信号蛋白，这些受体和信号蛋白可从细胞外空间进行药理学干预。在这里，我们在多个癌症模型中使用人细胞表面蛋白质组和整合素家族文库进行了一系列CRISPR筛选。我们的结果确定了ITGAV（整合素αV）及其异二聚体伴侣ITGB5（整合素β5）是癌细胞扩张的必需蛋白α/β对。高密度CRISPR基因瓷砖进一步指出了整联蛋白αVβ5二聚体ITGAV的β-螺旋桨域内的积分袋。与硅化合物对接结合使用，我们开发了一个用于药物发现的CRISPR ting式实施计算机辅助（CRISPR-TICA）管道，并将CPD_AV2确定为靶向ITGAV的β-促销中央袋的主要抑制剂。CPD_AV2处理导致整联蛋白αVβ5和细胞凋亡的快速解偶联，提供了一类独特的治疗作用，从而消除了通过异二聚体分离消除整联蛋白信号传导。我们还预计，CRISPR-TICA方法将成为未来药物发现研究的一种可用方法。
比较脑MR图像中白质高强度分割的域适应技术
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2030 年未来高强度战争中的域操作
摘要：跨域同步动能与网络作战带来“多重困境”，是多域作战的基本原则。然而，近期在战场上使用网络能力与动能作战的实践和研究表明，由于作战同步不足或缺乏对网络效应的协调和控制，难以产生联合效应。本文概述了在未来北约与势均力敌的对手的高强度冲突中开展综合网络和动能作战所需的三个要求：首先，军事物联网 (IoMT) 与人工智能 (AI) 支持的指挥和控制 (C2) 能力相结合，以实现综合网络和动能作战；其次，多域编队与网络司令部或其各自的组织对等机构相结合，以协调全战区网络战役；第三，基于分散决策和分散执行的网络任务指挥理论，以加快作战速度。该分析通过对美国、英国和德国三个国家的比较研究，评估了网络能力融入 2030 年高强度冲突多领域作战概念的现状。它还就技术能力、新的组织结构和理论变革提供了一套初步建议，以促进网络能力融入多领域作战概念。
无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
ADEPT：一种适用于 GPU 架构的域独立序列比对策略
摘要背景：生物信息学工作流程经常使用自动基因组组装和蛋白质聚类工具。在大多数这些工具的核心中，执行时间的很大一部分用于确定两个序列之间的最佳局部比对。此任务使用 Smith-Waterman 算法执行，这是一种基于动态规划的方法。随着现代测序技术的出现以及基因组和蛋白质数据库的规模不断扩大，对更快的 Smith-Waterman 实现的需求应运而生。CPU 提供了多种 Smith-Waterman 算法的 SIMD 策略。然而，随着 HPC 设施向基于加速器的架构的转变，对高效的 GPU 加速策略的需求也随之而来。现有的基于 GPU 的策略要么针对特定类型的字符（核苷酸或氨基酸）进行了优化，要么仅针对少数应用用例进行了优化。结果：在本文中，我们提出了一种新的 GPU 架构序列比对策略 ADEPT，它与领域无关，支持来自基因组和蛋白质的序列比对。我们提出的策略使用 GPU 特定的优化，不依赖于序列的性质。我们通过实施 Smith-Waterman 算法并将其与类似的 CPU 策略以及每个领域中已知的最快 GPU 方法进行比较，证明了该策略的可行性。ADEPT 的驱动程序使其能够跨多个 GPU 进行扩展，并可以轻松集成到利用大规模计算系统的软件管道中。我们已经证明，基于 ADEPT 的 Smith-Waterman 算法在 Cori 超级计算机的单个 GPU 节点（8 个 GPU）上分别针对基于蛋白质和基于 DNA 的数据集展示了 360 GCUPS 和 497 GCUP 的峰值性能。总体而言，与相应的 SIMD CPU 实现相比，ADEPT 在节点到节点的比较中显示出 10 倍更快的性能。结论：ADEPT 表现出相当或更好的性能（下页继续）