Динамическое представление графов для обучения на основе данных в стадировании болезни Хантингтона: оценка по сравнению с существующими методами эмбеддинга и моделями пространственного состояния

Бенчмаркинг является необходимым для оценки возможностей больших языковых моделей (БЯМ). Однако существующие мультидисциплинарные бенчмарки не имеют специализированных ресурсов для традиционной китайской оперы, области, насыщенной культурной и визуальной сложностью. Для устранения этого пробела мы представляем TCO-Dataset, двуязычный мультидисциплинарный датасет, предназначенный для оценки способности БЯМ интерпретировать и делать выводы на основе изображений китайской оперы. Датасет содержит 1000 вопросов с множественным выбором, paired with высококачественными изображениями из восьми основных жанров оперы. Каждый образец включает тщательно отобранное изображение, соответствующий вопрос, сосредоточенный на культурном и визуальном понимании, и аннотированный ответ для оценки. Датасет поддерживает как китайский, так и английский языки, что позволяет проводить оценку моделей в разных языках. Все элементы были проверены через несколько раундов экспертной валидации для обеспечения согласованности и точности. TCO-Dataset поддерживает разнообразные приложения, включая визуально-культурное рассуждение на основе неподвижных изображений, сохранение культурного наследия и развитие ИИ в специфических областях. Начальные оценки показывают значительные вариации в производительности разных моделей, подчеркивая сложность и ценность датасета для продвижения мультидисциплинарного понимания.

Мотивация: Графы разнообразия пангеномов (PVGs) все чаще используются для представления геномного разнообразия, однако в настоящее время отсутствует общая структура для прямого генерирования популяционных пангеномов из явных эволюционных историй. Существующие симуляторы обычно сосредоточены на отдельных классах вариации и не интегрируют эти вариации в рамках генеалогической структуры, основанной на явных демографических историях. В результате оценка методов пангеномов в реалистичных популяционно-генетических условиях остается сложной задачей, а эталонные наборы данных с известной эволюционной истинной редко встречаются. Результаты: Мы представляем MSpangenome - структуру, учитывающую генеалогию, которая связывает симуляции популяционной генетики по модели коалесценции и анализы графов пангеномов. Этот конвейер объединяет симуляцию предков с msprime и алгоритм построения графов de novo для генерации PVGs непосредственно из смоделированных генеалогий. Явно моделируя рекомбинацию, демографическую историю и неполную сортировку линий, MSpangenome производит структурно сложные пангеномы, в которых вложенные и перекрывающиеся структурные варианты естественным образом возникают из базовых генеалогий, в то время как их эволюционная история и топология графа остаются известными по конструкции. Это обеспечивает общую структуру для генерации реалистичных популяционных пангеномов и установления наборов данных с известной истинной для методической оценки. Мы демонстрируем его полезность, генерируя пангеномы на уровне популяции и используя их в качестве контролируемых ссылок для оценки широко используемых инструментов построения графов, таких как PGGB и Minigraph-Cactus. Наши анализы выявили контрастные режимы производительности в зависимости от уровней разнообразия последовательностей, размеров образцов и классов структурной вариации, подчеркивая ценность симуляционных оценок для выявления ошибок реконструкции, которые трудно обнаружить, используя только эмпирические наборы данных. Доступность и реализация: MSpangenome реализован на Python, полностью контейнеризирован, доступен бесплатно по адресу https://forge.inrae.fr/pangepop/MSpangepop и зеркалирован на https://github.com/inrae/MSpangepop.

Цель данного исследования заключалась в разработке и внешней валидации модели прогнозирования риска острого повреждения почек (ОПП) на 48 часов в реальном времени для критически больных пациентов с использованием модели глубокого обучения двойного канала (DC-AKI). Модель была разработана на основе электронных медицинских записей 28,099 пациентов в медицинском центре Beth Israel Deaconess и внешне валидирована на двух независимых когорт, состоящих из 3,108 пациентов из базы данных eICU и 2,808 пациентов из больницы народного госпиталя провинции Чжэцзян. Тридцать одна изменяющаяся во времени характеристика обновлялась каждые 6 часов. Архитектура модели DC-AKI интегрировала сети BiGRU, свёрточные слои и механизмы внимания для захвата мультишкалярных временных зависимостей. Модель достигла значений площади под кривой операционных характеристик (AUC) 0,720 (95% ДИ, 0,714-0,728) при внутренней валидации и 0,577 (95% ДИ, 0,570-0,583) и 0,798 (95% ДИ, 0,795-0,799) в двух внешних когорт. Анализ интерпретируемости SHAP выявил ключевые клинические предикторы и индивидуальные траектории риска. В заключение, DC-AKI продемонстрировала хорошую предсказательную способность в развивающей когортной популяции и на одном сайте внешней валидации, хотя производительность существенно варьировала в зависимости от учреждений. Необходимо дальнейшая валидация и локальная калибровка для поддержки её клинического применения.

Дисфункция пероксисом приводит к широкому спектру многосистемных заболеваний, однако механистическое понимание и терапевтические опции остаются ограниченными, что создает серьезные трудности для клинического управления. Стратегии вычислительного моделирования на основе сетей поддерживают генерирование гипотез, открытие биомаркеров и перераспределение лекарств, но их использование ограничено неполным охватом человеческого интерактома — особенно нехваткой достоверных данных о взаимодействиях белков (PPI) для пероксисомальных белков. Мы представляем первую всестороннюю карту пероксисомального интерактома, сгенерированную с использованием автоматизированной стратегии биолюминесцентного резонансного энергообмена, направляемой информатикой. Мы проанализировали PPI для 92 пероксисомальных белков и шести изоформ, подтвердив 68% известных взаимодействий и идентифицировав 333 новые. Интеграция с кураторскими PPI привела к расширенному пероксисомальному интерактому, обогащенному мишенями для лекарств и белками, связанными с заболеваниями. Подсеть, связанная с заболеваниями, позволила приоритизировать кандидатов для перераспределения лекарств. Производные от трансприптомных данных тканеспецифические варианты расширенного пероксисомального интерактома раскрыли различные функциональные подсистемы в девяти тканях. Анализ генетической онтологии 1,272 непероксисомальных интеракторов предположил пути, способствующие тканевой уязвимости. Наш подход предоставляет системный уровень для механистической информации о пероксисомальных заболеваниях, определения мишеней для лечения и применения к другим органеллам.

Болезнь Альцгеймера (БА) — это дегенеративное неврологическое заболевание, характеризующееся потерей памяти, ухудшением когнитивных функций и уменьшением объема мозговой ткани. Обнаружить его на ранней стадии сложно из-за вариаций в прогрессировании заболевания и ограниченных возможностей методов нейровизуализации с единственной модальностью. Диагностика болезни Альцгеймера на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) предоставляет дополнительные структурные и функциональные данные, однако существующие методы глубокого обучения часто сталкиваются с проблемами несбалансированности данных, высокой вычислительной сложности и ограниченной обобщаемостью. Для устранения этих пробелов разработана структура извлечения признаков из МРТ на основе EfficientNet для классификации стадий болезни Альцгеймера. EfficientNet, оснащенный комбинированным масштабированием, слоями с разделением по глубине и компонентами сжатием и возбуждением, позволяет точно охарактеризовать корковые структуры и вариации во всем мозге, сохраняя при этом вычислительную эффективность. Извлеченные признаки классифицируются с помощью сети свёрточной многомасштабной внимательной сети на основе сжатия (C-MSACCN), которая объединяет механизмы внимания и стратегии сжатия для повышения точности и снижения сложности модели. Более того, улучшенный оптимизатор соседей клеток (ICNO) тонко настраивает гиперпараметры, находя баланс между исследованием и эксплуатацией для оптимального сходимости и устойчивости. С точностью 99,9%, точностью, полнотой и F1-мерой на наборах данных модель превосходит предыдущие работы. Валидация подтверждает согласованность, а методы визуализации выделяют области, связанные с заболеванием, для предоставления клинической информации.

Поэзия конденсирует язык в минимальные формы, вызывая эмоции, визуальные образы и эстетические суждения, однако нейронная основа таких оценок остается плохо изученной. Мы исследовали, как мозг оценивает две структурно сопоставленные, но тематически разные поэтические формы: хайку на тему природы и сенрю на тему эмоций. Участники читали стихи и оценивали их по пяти критериям - эстетическая привлекательность, яркость образов, эмоциональная вовлеченность, оригинальность и креативность - в то время как записывалась ЭЭГ. Используя многоклассовые модели градиентного бустинга с SHapley Additive exPlanations, мы предсказали оценочные рейтинги на основе осцилляторных нейронных характеристик в разных временных окнах и областях скальпа. Модели показали лучшие результаты по сравнению с линейными базовыми моделями и имели ограниченную обобщаемость между темами, указывая на контентно-специфическое нейронное кодирование. Обнаружились различия в процессах обработки: сенрю продемонстрировала более сильные вкладки в бета-диапазон, в то время как хайку задействовало более распределенные многочастотные динамики. Временные профили также различались, при этом хайку показывало устойчивое вовлечение на этапах чтения и размышления, а сенрю демонстрировала более раннюю оценку во время чтения. Предшествующая нейронная активность способствовала предсказанию последующих оценок, что предполагает роль предвосхищающего состояния мозга в эстетической оценке. По всем стихотворениям оценочные измерения сходились на доминирующей общей оси, которая надежно предсказывалась на основе нейронных характеристик. В совокупности эти результаты указывают на то, что эстетическая оценка поэзии отражает взаимодействие между предвосхищающими нейронными состояниями, контентно-специфической осцилляторной динамикой и процессами, специфичными для измерений, организованными вокруг общей оценочной оси. Эта работа устанавливает поэзию как удобную модельную систему для изучения того, как мозг конструирует смысл и ценность из минимального языкового ввода.