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基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
哺乳动物肠道微生物群的摘要成员代谢宿主没有消化的各种复杂碳水化合物，这些碳水化合物被集体标记为“饮食纤维”。虽然每个菌株用来在肠道中建立营养生态位的酶和转运蛋白通常是非常特异的，但碳水化合物结构与微生物生态学之间的关系是不完美的。本研究利用了复杂的碳水化合物结构确定的最新进展来测试纤维单糖组成对微生物发酵的影响。在72小时的时间内，在改良的小型反激阵阵列系统中，通过合并的猫粪接种物在经过72小时的经过修改的小型粪便中发酵了具有不同单糖组成的55个纤维。单糖葡萄糖和木糖的含量与发酵过程中pH的降低显着相关，这也可以从短链脂肪酸乳酸，丙酸，丙酸和信号传导分子吲哚二乙酸的浓度中预测。微生物组的多样性和组成也可以通过单糖含量和SCFA浓度来预测。尤其是，乳酸和丙酸的浓度与最终α多样性相关，并且与包括乳杆菌和dubosiella在内的几个属的相对丰度显着相关。我们的结果表明，单糖的组成提供了一种富裕方法，以比较饮食，肠道微生物群和代谢产物产生的饮食纤维纤维和发现的联系。
MRI可见的周围空间和神经丝轻链的关联：Framingham心脏研究 气候变化和加利福尼亚的陆地生物多样性 在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储 Nivolumab诱导的Hidradenitis purrativa：病例报告 人为反应性氮的全球净气候效应 二氧化钒纳米梁中相和载体动力学的近场纳米影像 基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
神经丝轻链（NFL）是树突和神经元体中存在的神经丝的亚基，它赋予神经元和轴突结构稳定性[1]。神经丝使轴突的径向生长具有高度表达，以年龄的依赖性方式[1]。血清NFL水平响应于中枢神经系统因炎症，神经退行性或血管损伤而增加[1]。nfl也是一种新兴的血液和脑脊液标记，在多种神经系统疾病（如多发性硬化症[2]，阿尔茨海默氏病）和最近的脑小血管疾病（CSVD）中，神经司长损伤的脑脊液标记（CSVD）[3]。nfl与淀粉样蛋白β（aβ）在脑膜动脉中的沉积有关，这是脑淀粉样血管病的标志（CAA）[4]。最近，在最近的皮质下梗塞和中风的患者中观察到了血清NFL升高[5]。已经发现脑脊液和血清NFL在白质高强度（WMH）患者中都增加，并且水平与WMH负载，CSVD负担的磁共振成像（MRI）标记相关[6]。
子集和问题的高效量子算法
复杂度类 NP 中的问题并非全部都是可解的，但可以通过经典计算机在多项式时间内给出解来验证。复杂度类 BQP 包括量子计算机可在多项式时间内解决的所有问题。素数分解属于 NP 类，由于 Shor 算法，也属于 BQP 类。NP 类中最难的问题称为 NP 完全问题。如果量子算法可以在多项式时间内解决 NP 完全问题，则意味着量子计算机可以在多项式时间内解决 NP 中的所有问题。在这里，我们提出一个多项式时间量子算法来解决 SUBSET − SUM 问题的 NP 完全变体，从而使 NP ⊆ BQP 。我们说明，给定一组整数（可能是正数或负数），量子计算机可以在多项式时间内判断是否存在任何和为零的子集。我们的成果在现实世界中有许多应用，例如有效地在股票市场数据中寻找模式，或在天气或大脑活动记录中寻找模式。例如，在图像处理中匹配两个图像的决策问题是 NP 完全的，当不需要振幅放大时，可以在多项式时间内解决。
SFA群集和PM428概述
Jadestone Energy Plc（“公司”或“ Jadestone”）发表了此演讲，并提供了演示中的信息，该信息并不是据称是全面的，并且尚未得到公司或其任何员工的全面验证。股东，董事，顾问，代理商或分支机构。公司，董事，董事，官员，代理人或顾问均未提供或有权给予或有权提供任何陈述或担保（明示或暗示），或与本介绍中或任何其他信息有关或与任何其他信息有关的信息的准确性，可靠性或完整性，或与任何其他信息有关的信息，或与此类信息有关的任何书面信息，或与此类信息有关的任何其他信息，或与此类信息有关的任何顾问，或者与此类信息有关（或与此类信息有关的任何信息）因此，“信息”）和责任在适用法律允许的最大范围内明确违反。因此，公司，公司，董事，官员，代理人，雇员或顾问均不承担任何责任，或将接受任何直接或间接，明示或暗示的，合同，法定，法定或其他方面的责任，或其他任何责任，或其他任何责任，对于此处的公平性，准确性，准确性，可靠性，可靠性，可靠性，可靠性或对任何信息的信息，或任何情况下的任何责任（或不正确）或其他任何其他沟通，或其他任何其他沟通，在适用法律允许的最大范围内，在每种情况下向任何人或提供的任何人进行。
一个数据集和基准，用于完成农业机器人水果的形状
摘要 - 由于人口到2050年的人口预计将达到100亿，我们的农业生产制度仍需要使其生产率增加一倍，尽管农业部门的人类劳动力下降。自主机器人系统是通过接管劳动密集型手动任务（如取果采摘）来提高生产率的一种有希望的途径。为了有效，这种系统需要准确监测和与植物和水果相互作用，这是由于农业环境的混乱性而具有挑战性的，例如引起强烈的闭合。因此，能够在遮挡存在下估计物体的完整3D形状对于自动化的操作（例如水果收获）至关重要。在本文中，我们提出了针对农业视觉系统的第一个公开可用的3D形状完成数据集。我们提供了一个RGB-D数据集，用于估计水果的3D形状。特别是，我们的数据集在实验室条件下和商业温室中包含单个甜辣椒的RGB-D框架。对于每种水果，我们还收集了我们用作地面真理的高精度点云。为了获取地面真相形状，我们开发了一个测量过程，使我们能够以高精度记录真正的甜辣椒植物的数据，并以高精度记录，并确定感知的水果的形状。我们释放数据集，该数据集由属于100多种不同水果的近7000个RGB-D帧组成。我们还可以通过基准服务器上的公共挑战进行隐藏测试的形状完成方法评估。我们提供分段的RGB-D帧，并配有相机仪器，以便于获得彩色点云，以及使用高精度激光扫描仪获得的相应高精度，无咬合点云。
pinder：蛋白质相互作用数据集和评估资源
蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）是理解生物学过程并在治疗进步中起关键作用的基础。作为PPI增益吸引力的深度学习对接方法，基准测试协议和针对有效培训的数据集，用于有效培训和评估其在现实世界情景中的一般性功能和绩效。旨在克服现有方法的局限性，我们引入了Pinder，这是一个全面的注释数据集，该数据集使用结构聚类来得出非冗余接口的数据拆分和In-Incon-Includes holo（bound），apo（Unbound），apo（Unbound）和组合预测的结构。Pinder由2,319,564个二聚体PPI系统（最高2500万个增强PPI）和1,955个高质量测试PPI组成，并删除了接口数据泄漏。在方面，Pinder提供了一个带有180个二聚体的测试子集，可与Alphafold-Multimer进行比较，而没有任何接口泄漏其训练集。毫不奇怪，Pinder-Bench-Mark表明，在漏水测试集评估时，现有对接模型的性能被高估了。最重要的是，通过在Pinder界面聚集的分裂上重新培训，我们表明训练分裂的基于接口群集的采样，以及多样化且较少的漏水验证拆分，可实现强大的概括改进。
GlyConmr：碳水化合物特异性的数据集和基准...
分子表示学习（MRL）是机器学习对化学的有力贡献，因为它将分子转换为数值表示，这对于多样化的下游应用（例如财产预测和药物设计）至关重要。MRL在蛋白质和一般生物分子方面取得了巨大的成功，但尚未探索它在糖离和糖材料的生长领域（碳水化合物的研究和设计）中的碳水化合物。这种不足的探索主要归因于全面且策划良好的碳水化合物特异性数据集的可用性有限，并且缺乏机器学习（ML）技术，以解决碳水化合物数据带来的独特问题。解释和注释碳水化合物数据通常比蛋白质数据更复杂，需要大量的领域知识。此外，现有的MRL方法主要针对蛋白质和小生物分子进行了优化，并且对于没有特殊修饰的碳水化合物应用可能不有效。为了应对这一挑战，加速了糖基础和糖原的进展，并丰富了ML社区的数据资源，我们介绍了GlyConmr。GlyConMR包含两个富有费用的数据集，这些数据集具有2,609个碳水化合物结构和211,543个注释的核磁共振（NMR）原子级化学移位，可用于训练ML模型以进行精确原子级预测。我们量身定制了一组碳水化合物特异性的功能，并适应了现有的基于3D的图形神经网络，以解决有效预测NMR变化的问题。为了进行插图，我们在甘康MR上基准了这些经过修改的MRL模型。NMR数据是开发ML技术以促进糖性和糖材料研究的最具吸引力的起点之一，因为NMR是碳水化合物结构研究中的杰出技术，而生物分子结构是功能和特性的预测因素。
离线安全加固学习的数据集和基准
本文介绍了一个全面的基准测试套件，该套件是针对离线安全增强学习（RL）挑战的全面的，旨在促进培训和部署阶段中安全学习算法的发展和评估。我们的基准套件包含三个包：1）精心制作的安全政策，2）D4RL风格的数据集以及环境包装器，以及3）高质量的离线安全RL基线实施。我们采用有条不紊的数据收集管道，该管道由先进的安全RL算法启动，该管道有助于从机器人控制到自动驾驶的38个流行的安全RL任务中跨38个流行的安全RL任务的不同数据集的生成。我们进一步引入了一系列数据后处理过滤器，能够修改每个数据集的多样性，从而模拟各种数据收集条件。此外，我们还提供了普遍的离线安全RL算法的优雅且可扩展的实现，以加速该领域的研究。通过超过50000个CPU和800 GPU小时计算的广泛实验，我们评估和比较了这些基线算法在收集的数据集中的性能，从而提供了有关其优势，局限性和潜在改进领域的见解。我们的基准测试框架是研究人员和从业人员的宝贵资源，促进了在安全性应用中开发更健壮和可靠的离线安全RL解决方案。基准网站可在www.offline-saferl.org上找到。
用于蛋白质理解的大语言模型的微调数据集和基准测试
蛋白质序列与自然语言之间的高相似性，特别是在其顺序数据结构中，在两个领域的深度学习模型中都取得了平行的进步。在自然语言处理（NLP）中，大型语言模型（LLMS）在文本，翻译和对话代理等任务中取得了巨大的成功，因为它们对各种数据集进行了广泛的培训，使他们能够捕获复杂的语言模式并具有类似人类的文本。受这些进步的启发，研究人员试图通过将蛋白质序列编码器与诸如LLAVA之类的设计之类的设计来适应蛋白质理解。但是，这种适应提出了一个基本问题：“最初是为NLP设计的LLM可以有效地将蛋白质序列理解为一种语言形式吗？”由于蛋白质序列和相应的文本描述之间缺乏直接相关性，目前的数据集在解决这个问题方面缺乏，从而限制了训练和评估LLM的能力，无法有效地了解蛋白质的理解。为了弥合这一差距，我们引入了proteinlmdataset，该数据集是专门设计的，专门针对LLMS的进一步自我监管的预处理和监督微调（SFT），以增强其对蛋白质序列理解的能力。具体来说，蛋白质质量包括174.6亿个代币，用于训练预处理和SFT的893K指令。此外，我们提出了蛋白质一个基准数据集，该数据集由944个手动验证的多项选择问题组成，用于评估LLMS的蛋白质理解。Proteinlmbench以多种语言结合了与蛋白质相关的细节和序列，建立了评估LLMS蛋白质理解能力的新标准。大语模型interlm2-7b在蛋白质质量上预处理并进行了微调，在蛋白质Lmbench上的表现优于gpt-4，获得了最高的精度得分。数据集和基准可在https://huggingface.co/datasets/tsynbio/proteinlmdataset/和https://huggingface.co/datasets/tsynbio/tsynbio/proteinlmbench中获得。代码可在https://github.com/tsynbio/proteinlmdataset/上获得。