Глобальный предсказанный сигнал fMRI от TRIBE не предсказывает тепмовую карту просмотров на YouTube

Современные подходы машинного обучения (МО) в области открытия новых материалов сильно зависят от известных структурных баз данных, что ограничивает их способность выявлять совершенно новые типы структур. В данной работе мы разработали многоминимальный итеративный генетический алгоритм (MMIGA), который интегрирует межатомный потенциал, основанный на искусственной нейронной сети (ANN-ML), с итеративной схемой наказаний, вдохновленной метадинамикой. Мы демонстрируем надежность этого метода на сложной тернарной системе La-Co-Pb, характеризующейся несовместимостью Co-Pb и сложным энергетическим ландшафтом. Алгоритм MMIGA, улучшенный с помощью МО, успешно предсказывает основнойPbam структуру недавно синтезированной антагонистической пары фаз La4Co4Pb, новую структуру, упущенную в предыдущих предсказаниях, зависящих от баз данных МО, одновременно выявляя несколько метастабильных конкурирующих фаз. Кроме того, мы поставили задачу предсказать структуру антагонистической пары фаз La5CoPb2, нового соединения, найденного в ходе предыдущих попыток синтезировать предсказанную фазу La3CoPb. Имея всего лишь информацию о составе, наш подход MMIGA успешно предсказывает орторомбическую структуру La5CoPb2, точно совпадая со структурой, независимо определенной с помощью рентгеновской дифракции. Эффективно сопоставляя как глобальный минимум, так и соответствующие конкурирующие метастабильные состояния, этот подход предоставляет критически важные теоретические понимания выбора фаз для новых квантовых и магнитных материалов.

Фундаментальный вопрос о том, какая первичная движущая сила приводит лиганды и рецепторы в близкое расположение, остается без ответа. В то время как предыдущие модели предполагают существование предварительного контакта и не учитывают эту проблему инициации, мы предполагаем, что энтропийные силы, возникающие от наномасштабных биомолекул в переполненных клеточных средах, обеспечивают необходимый движущий механизм. Мы разрабатываем единый континуум-модель, основанную на вариационном принципе Онсагера, где глубина поглощения служит обобщенной координатой, а движущая сила возникает из ландшафта свободной энергии, состоящего из энтропийных, связывающих, мембранных и цитоскелетных вкладов. Эта структура естественным образом включает: (i) прикрепление, управляемое энтропией, в качестве инициации; (ii) связывание лиганда и рецептора как поддерживающую силу; (iii) деформацию мембраны через гамильтониан Хельфриха-Канэма; и (iv) вискоупругость цитоскелета через принцип соответствия упругости и вискоупругости. Кинетическая фазовая диаграмма предсказывает критическую концентрацию биомолекул для инициации, нижнюю границу плотности лиганда для полного поглощения, конечный размерный диапазон для поглощаемых частиц и оптимальный радиус вируса 30-60 нм, который уменьшается с увеличением энергии связывания. Условие растворимости Онсагера естественным образом дает границы фаз. Модель демонстрирует асимптотическую согласованность с классическим результатом Асакира-Оосавы в пределе больших частиц на плоской поверхности. Более жесткие клетки приводят к более длинным временам поглощения и более узким размерным диапазонам. Поразительно, что оптимальный размер соответствует размерам ВИЧ-1 при физиологически реалистичных параметрах. Эта работа предоставляет вариационную основу для клеточного захвата с последствиями для вирусологии, нанотехнологий и доставки препаратов.

Мы разрабатываем теорию \emph{вероятностных псевдозавязей}, предоставляя основу для моделирования диаграмм узлов с неопределенной информацией о пересечениях. Диаграммы псевдозавязей обобщают классические диаграммы, позволяя определенным пересечениям оставаться неуточненными; в вероятностной интерпретации каждое такое \emph{предпересечение}, а именно пересечение с неопределенной информацией о положении, получает вероятность, описывающую вероятность разрешения как положительное пересечение, в то время как комплементарная вероятность отводится негативному разрешению. Это порождает распределение вероятностей для полных классических разрешений и, путем агрегирования, распределение по классическим типам узлов, захватывая неопределенность, возникающую в физических, биологических и вычислительных контекстах. Мы вводим \emph{вероятностное равенство}, определенное через расстояние полной вариации между распределениями разрешений, и расширяем классические численные величины, такие как завиток и число связывания, на эту область. Мы также разрабатываем новые вероятностные конструкции, включая вероятностный индекс хиральности, минимальный род разрешения, распределения вероятностных поверхностей Сейферт и полиномиальные инварианты, расширяющие скобочную запись Кауффмана. Мы далее обсуждаем конструкции, основанные на матрицах, включая вероятностные матрицы Сейферт и Гёртица, а также вероятностную хирургию, производящую распределения по 3-многообразиям. Наконец, мы обсуждаем потенциальные приложения в молекулярной биологии, материаловедении и вычислительной топологии.

Большинство потенциально обитаемых планет, обнаруженных на сегодняшний день, вероятно, довольно отличаются от Земли, например, они имеют больший радиус и массу, различающийся уровень вращения и спектр родительской звезды, отличающийся от Солнца. Поэтому первая обнаруженная внеземная жизнь, возможно, будет существовать в условиях, которые не встречаются на нашей планете. Это требует универсального подхода к моделированию биологии, который можно применить к многочисленным планетарным сценариям, опираясь на базовые знания о жизни на Земле, но не ограничиваясь ими. Здесь мы исследуем универсальную модель микробной клетки, чья метаболическая скорость определяется термодинамикой и диффузией субстрата через клеточную мембрану. Мы моделируем биосферу с одним видом, состоящим из метанопродуцирующих микробов, и определяем, как изменение размера клетки, скорости клеточной гибели и затрат на синтез биомассы влияют на биосигнатуру на планете - в данном случае метан. Мы обсуждаем подходы к предсказанию верхних оценок для изобилия газов-биосигнатур и применимость модели к другим метаболизмам. Этот инструмент пополняет массив работ, стремящихся справиться со сложностью потенциальных внеземных биосфер.

Диффузная крупноклеточная В-клеточная лимфома (DLBCL) является агрессивной формой неходжкинской лимфомы с высоким уровнем рецидивов. Молекулярная характеристика опухолей DLBCL привела к созданию нескольких алгоритмов иммуногистохимии для прогностической стратификации. Среди них классификатор Ханса широко используется для классификации DLBCL на подтипы, похожие на В-клетки гомерального центра (GCB), и не гомерального центра/активированные В-клетки (non-GCB/ABC). Классификатор Ханса в первую очередь оценивает экспрессию белков опухолевых маркеров, однако опухолевое микроокружение (TME) DLBCL включает множество иммунных и стромальных клеток, цитокинов и компонентов внеклеточного матрикса, которые способствуют росту опухоли, уклонению от иммунного ответа и частоте рецидивов. Хотя классификатор Ханса предоставляет практический метод для идентификации подтипов, включение информации о TME может улучшить стратификацию риска и дополнительно уточнить группы пациентов. Здесь мы представляем беспристрастный подход на основе глубокого обучения для извлечения значимых особенностей из TME опухолей DLBCL для автоматизированной обработки и анализа множества изображений когорты пациентов с DLBCL. Наш конвейер количественно описывает ряд характеристик, которые отражают клеточный состав образцов опухолей, морфологию и их пространственную организацию. Мы указываем на изменения в пропорциях нескольких клеточных популяций между опухолями GCB и ABC, включая увеличение пропорций иммунных клеток у ABC и их предпочитаемое взаимодействие с M2-макрофагами. Наш анализ предлагает глубокую характеристику подтипов DLBCL и является примером того, как наш конвейер может быть использован для детального количественного анализа опухоли и её подтипов.

В состоянии равновесия соотношение двух стационарных вероятностей представляется фактором Больцмана, определяемым разницей свободной энергии. Такие соотношения являются естественными и независимыми от нормализации показателями как термодинамики, так и обработки информации, и часто используются в качестве меры точности в биофизических системах. Что происходит с этими соотношениями, когда система выходит из равновесия, и фактор Больцмана больше не выполняется? Представляя марковские процессы в виде графов, а их стационарные состояния как средние значения по распределению на остовных деревьях, \emph{остовное распределение}, мы отслеживаем соотношение $π_i/π_j$ при воздействии вдоль \emph{энергетических границ}, где нарушается детальный баланс, относительно его значения в равновесии. Наша ключевая находка заключается в том, что выбранное соотношение может оставаться точно зафиксированным на своём равновесном значении на произвольном расстоянии от равновесия, феномен, который мы называем \emph{энергетической защитой}, всякий раз, когда выполняется алгебраическое равенство между весами остовного дерева. Так же, как детальный баланс ограничивает скорости вокруг циклов, энергетическая защита ограничивает веса между деревьями, обеспечивая новый механизм устойчивости к колебаниям приложенной силы, таким как изменения концентрации АТФ. Вне этого равенства воздействие одной границы приводит к коллапсу реакции на два остовных коэффициента и заставляет её быть монотонной, так что немонотонное управление с помощью одной границы невозможно при любой силе. С двумя энергетическими границами защита и монотонность объединяются в \emph{термодинамический переключатель}, который удерживает функцию на её равновесном значении столько, сколько необходимо, и резко её освобождает. Известно, что равновесие устанавливает пределы для обработки информации. Мы показываем, что новые ограничения, как принципы невозможности, так и точные инварианты, сохраняются вдали от равновесия. Эти результаты раскрывают, как локализация энергетических затрат управляет функциональной логикой неравновесных систем в физике и биологии.