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从免疫视图中重新访问代谢综合征的免疫代谢基础
全球海洋基因组（海洋生物中的基因库及其编码的功能信息）是科学和社会的主要，未开发的资源，在生物医学，能源和食品等领域的生物技术应用不断增长。shot弹枪测序和宏基因组学现在可以用来分类海洋微生物寿命的多样性并探索其功能潜力，但受样本覆盖，访问合适的测序平台的访问和计算能力的限制。在这里，我们基于对2,102种采样的海洋宏基因组的分析提供了全球海洋基因组的新综合，并通过KAUST元基因组分析平台（KMAP）全球海洋基因目录1.0包含〜31750万基因簇的基因组装和注释。从分类学上，我们报告了海洋基因在生命之树以及不同的海盆和深度区域生物群落中的分布。在功能上，我们将其与蛋白质家族和生物地球化学过程的关系绘制，包括主要的微生物代谢途径，这些途径是处理三个元素在生物地球化学周期中起着基本作用的元素，并且与气候变化有关。这些数据扩展了我们对海洋微生物组及其代谢能力的复杂，动态性质的理解。进一步的研究对于释放海洋基因组的潜力并理解和预测人类引起的变化的影响，包括污染和气候变化至关重要。进一步的假设驱动的研究应使用增强的宏基因组方法靶向采样不足的深海和底栖微生物群落，以更好地了解海洋生态系统功能。对必要的计算能力进行投资至关重要，合适的知识产权框架也是必不可少的。
迈克尔·莱文（Michael Levin）作品内容的TGD视图
3形态发生的TGD视图12 3.1可能基于TGD的形态发生视图。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 3.2膜电位和间隙连接连接如何定义形态遗传程序？ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 3.2.1事实。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 3.2.2与目标电动编码有关的问题。 。 。 。3形态发生的TGD视图12 3.1可能基于TGD的形态发生视图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.2膜电位和间隙连接连接如何定义形态遗传程序？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2.1事实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2.2与目标电动编码有关的问题。。。。。。。。。。。。。。13 3.3如何产生潜在的梯度？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.4 MB的状态如何充当进化模板？。。。。。。。。。。。15 3.4.1平面分裂会发生什么？。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.5一些问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
基于贝塞尔梁的侧视图测量七核纤维内部核心分布
鉴于其广泛的应用，包括在纤维剪接，捆绑式风扇中/扇出，模式耦合，编写光栅和光纤绘制的情况下，必须准确了解多核纤维（MCF）的内部核心分布（MCFS）。然而，由于测量精度决定了产品的性能，因此可用于精确测量纤维核心分布的有限方法的广泛使用受到限制。在这项研究中，提出了基于贝塞尔束照明的侧视图和非破坏性方案，用于测量七核纤维的内部核心分布。贝塞尔束在散射介质中提供较大的焦距，并在具有空间变化的折射率变化的外轴介质中传播时表现出独特的图案。结果表明，在贝塞尔梁的情况下，较长的焦距和独特的模式会影响图像对比，这与典型的高斯梁不同。此外，使用数字相关方法证明了基于贝塞尔束的七纤维核心分布的高精度测量。一种深度学习方法用于将测量精度提高到0.2°，精度为96.8％。所提出的侧视图基于贝塞尔束的方法具有处理更复杂的MCF和光子晶体纤维的潜力。
在结构光驱动的半导体中对相控制的电流的透视图
以越来越多的精度控制电子对于经典和量子电子既重要。自激光发明以来，驯化了连贯的光的每个属性，使其成为科学，技术和医学最精确的工具之一。连贯的控制涉及将光的精美定义特性转导向电子系统，从而将连贯性赋予其组成电子的属性。相干控制中的早期开发利用了高斯激光束和空间平均测量。激光的空间结构和轨道角动量为凝结物质系统中的电子和准粒子激发提供了额外的自由度。从这个角度来看，我们首先介绍了半核对器中相干控制的概念。然后，我们继续讨论结构化光束在相干控制中的应用以及对空间分辨出术检测的要求。随后，我们介绍了使用圆柱矢量束和具有结构相位前部的激光束进行的最新实验的概述。最后，我们提供了这些发展和未来感兴趣的方向的视野。
使用解剖多视图数据
摘要。大数据集通常包含多个不同的功能集或视图，这些功能集或视图提供了可以通过多视图学习方法利用的互补信息来改善结果。我们研究了解剖学 - 媒体视图da-ta，其中每个大脑解剖结构都用多个特征集描述。特别是，我们专注于扩散MRI的白质微观结构和连通性特征，以及结构MRI的灰质区域和厚度特征集。我们研究了使用多视图方法来改善非成像表型的预测的机器学习方法，包括人口统计学（年龄），运动（力量）和认知（图片词汇）。我们提出了一个可解释的多视图网络（EMV-NET），该网络可以使用不同的解剖学视图来改善预测性能。在此网络中，每个单独的解剖学视图都由特定于视图的特征提取器处理，并且从每个视图中提取的信息都使用可学习的权重融合。接下来是一个基于小波转变的模块，以跨视图访问互补信息，然后将其应用于校准特定视图的信息。此外，校准器还会产生基于注意的校准评分，以表明解剖结构对反应的重要性。在实验中，我们证明了所提出的EMV-NET明显优于基于人类连接组项目（HCP）数据集的几种用于非成像表型预测的最新方法，该方法具有1065个个体。具体而言，我们的方法至少减少了年龄预测MAE至少2.4岁，并提高了相关系数，以至少0.13预测其他两个表型。我们的解释结果表明，对于不同的观点，白质扩散度量的分数各向异性和灰质措施的表面厚度通常更为重要。
在健康对照组中，女性生殖道微生物组的景观视图和具有异位preg
女性生殖器微生物组的破坏与多种妊娠并发症有关，包括流产，早产和输卵管妊娠。异位妊娠是孕产妇发病率和死亡率的已知原因，但是早期诊断和治疗异位妊娠仍然是一个挑战。尽管生殖器微生物组与女性生殖健康之间建立了建立的关联，但很少有研究专门针对其与异位妊娠的联系。因此，与异位妊娠及其相关危险因素相比，当前的审查旨在对健康和肥沃的女性中女性生殖器微生物组的全面说明。探索了女性生殖道各个地点的微生物多样性，以在基于测序的异位妊娠研究中可靠地代表女性生殖健康。我们的报告证实了乳酸杆菌在阴道和健康女性中的宫颈占主导地位。疾病状态下阴道和宫颈微生物组的相对丰度减少。相比之下，整个研究中的子宫微生物组存在不一致的发现。此外，我们探索了一系列机会，以增强对女性生殖道微生物组和生殖条件的理解。总而言之，这项研究确定了领域内的差距，并强调了对元基因组工具中有远见的溶液的需求，以便早期发现异位妊娠和其他妇科疾病。
Zhang，Y.-M。，Jia，Z。和Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-2147-665X，编辑。 （2023）新的多洛克斯GWAS方法的应用 冲击途径：解开混合食品供应链 对整个生命周期中蘑菇对情绪和神经认知健康的影响的评论 气候变化和美国ESG的政治化 哺乳动物大脑和体型的共同进化动力学 Wolbachia优势影响Culex Quinquefasciatus Microbiota 了解建筑项目中材料采购的复杂性，以建立一个影响MSMES供应链管理的概念框架 透视图：利用肠道微生物群预测对饮食，益生元和益生菌干预措施的个性化反应 Lynn，S。C.，Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000- 0003-2147-665X，Whitehouse，A。B.和Cockerton，H。M.（2024）与相关的基因上 定期消费小米对禁食和发布的影响... 神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联 在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测 Hunt，K。M. R. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1480-3755和Harrison，S。P. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-1903（2025） 热遥感的实用性用于评估高... 基于花粉的全新世气候趋势的重建 DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
GWAS方法的演变可以分为三个阶段：单标记分析的初始阶段（Risch和Merikangas，1996），其次是基于混合模型的方法的出现（Zhang等，2005; Yu等，2006; Yu等，2006; Kang等，2008; Kang et an。 Stephens，2012;当前，广泛使用了快速的单基因组基因组扫描和多基因座的两步方法。但是，拥护者倾向于混合模型加机器学习方法，例如3VMRMLM（Li等，2022），因为他们在控制所有多基因背景的同时全面考虑了所有效果。在大多数方法中，标记基因型QQ，QQ和QQ通常分别编码为2、1和0，表明它们在随机交配种群中的繁殖值。在这种情况下，要估计的参数是等位基因替代效应（a），控制
多视图卷积神经网络方法结合了诊断自闭症谱系障碍的注意机制
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育疾病，其当前精神诊断过程是主观的，并且基于行为。相比之下，功能磁共振成像（fMRI）可以客观地测量脑活动，对于识别脑部疾病很有用。但是，迄今为止采用的ASD诊断模型尚未达到令人满意的准确性水平。这项研究提出了使用MAACNN的使用，MAACNN是一种与注意力机构识别多规模fMRI中识别ASD的识别Mecha-Nisisms相结合的多视图卷积神经网络（CNN）的方法。所提出的算法有效地结合了无监督和监督的学习。在初始阶段，我们采用了堆叠的denoising自动编码器，这是一种无监督的学习方法，用于特征提取方法，该方法提供了不同的节点以适应多尺度数据。在随后的阶段，我们通过采用多视图CNN进行分类并获得最终结果来进行监督学习。最后，使用注意融合机制可以实现多尺度数据融合。遵守数据集用于评估我们提出的模型。实验结果表明，MAACNN的准确性为75.12％，AUC在Abide-I方面取得了出色的性能，而Abide-I的准确性为72.88％，在Abide-II上可以实现0.76 AUC。所提出的方法与ASD的临床诊断显着结合。
全球投资策略视图
Savers have moved cash into money market funds at a remarkable clip Savers have moved cash into money market funds at a remarkable clip Savers have moved cash into money market funds at a remarkable clip % change of money market funds, indexed to 12m before the last rate hike, time 0 = last Fed rate hike % change of money market funds, indexed to 12m before the last rate hike, time 0 = last Fed rate hike% change of money market funds, indexed to 12m before the last rate hike, time 0 = last Fed rate hike % change of money market funds, indexed to 12m before the last rate hike, time 0 = last Fed rate hike % change of money market funds, indexed to 12m before the last rate hike, time 0 = last Fed rate hike% change of money market funds, indexed to 12m before the last rate hike, time 0 = last Fed rate hike % change of money market funds,在上次加息之前索引到12m
通过监督注意力多次实例学习从多视图超声图像中检测心脏病
主动脉狭窄（AS）是导致大量发病率和死亡率的退化瓣膜状况。这种情况未经诊断和处理不足。在临床实践中被诊断为经胸膜超声心动图专家审查，该术会产生数十个心脏的超声图像。只有其中一些观点显示主动脉瓣。为了自动筛选AS，深网必须学会模仿人类专家识别主动脉瓣观点，然后在这些相关图像上汇总的观点，以产生研究级别的诊断。我们发现，由于依赖图像跨图像的不灵平均值，因此AS检测的方法不足。我们进一步发现，基于现成的基于注意力的多个实例学习（MIL）的表现不佳。我们通过两项关键的方法论创新做出了一种新的端到端MIL方法。首先，一种有监督的注意力技术指导学习的注意机制，以支持相关观点。第二，一种新颖的自我监督预处理策略将对比度学习应用于整个研究的代表，而不是像先前文献中通常所做的那样。在开放式数据集和时间上的固定设置上进行的实验表明，我们的方法在降低模型大小的同时产生了更高的精度。