Иерархическая архитектура памяти преодолевает ограничения контекста в многопроцессорном моделировании на длинные горизонты

Пространственная и одноклеточная транскриптомика являются трансформирующими подходами в расшифровке клеточной динамики. Поскольку основной парадигмой для реконструкции путей развития клеток является вывод траекторий, этот процесс критически важен. Однако существующие методы требуют значительного ручного вмешательства и знаний о разнородных инструментах, что создает значительные барьеры для эффективного анализа траекторий. Чтобы преодолеть этот разрыв, мы предлагаем SpaCellAgent — автономную многоагентную структуру, которая автоматизирует анализ спатиовременных данных и генерацию нарративов от начала до конца. SpaCellAgent использует многоагентную архитектуру для стратегического планирования рабочего процесса, динамический движок оркестровки инструментов для адаптивного выбора алгоритмов и модуль самоэволюции, который поэтапно уточняет производительность на основе обратной связи. Мы оцениваем SpaCellAgent на шести разнородных наборах данных, охватывающих сложные временные траектории развития, различные платформы секвенирования и пространственно разрешенные архитектуры тканей. SpaCellAgent последовательно демонстрирует улучшение аналитической эффективности более чем на 40% при сохранении производительности, соответствующей экспертным стандартам. Конвертируя спецификации на естественном языке в оптимизированные аналитические рабочие процессы и полностью автоматизируя конвейер, SpaCellAgent демократизирует продвинутое спатиовременное моделирование и устанавливает масштабируемую, управляемую агентами парадигму для вычислительной биологии. Код и материалы доступны по адресу https://github.com/LittleXH-shw/SpaCellAgent.

Обнаружение падений имеет важное значение для ухода за пожилыми людьми и интеллектуального наблюдения; однако существующие подходы на основе компьютерного зрения в основном рассматривают его как классификацию статической позы или сопоставление дискретных временных шаблонов, в корне упуская нестабильную динамику человеческой опорной системы. В данной статье предлагается основанная на физике структура для обнаружения падений, которая трактует падение как событие утраты устойчивости в связанной динамической системе. Мы вводим новую архитектуру двойной LTC, состоящую из подсистемы центра масс (CoM) и подсистемы базы поддержки (BoS), обе реализованы как нейронные сети с жидкими временными константами (LTC), которые непрерывно моделируют эволюцию инерциальной траектории и адаптацию к контакту с землёй с помощью адаптивных временных констант. Физическая интерпретируемость движения при падении. Обучаемый модуль связывания имитирует физическое взаимодействие между двумя подсистемами, в то время как классификатор стабильности Manifold работает в объединённом латентном пространстве для обнаружения пересечения границы через метрики стабильности, вдохновлённые методом Ляпунова. Дополнительное проецирование контрфактической траектории и оценка времени до столкновения (TTC) дальше позволяют оценить необратимость и осуществить раннее предупреждение. Архитектура разработана для поддержки парадигмы предсказания с тремя состояниями (Нормально, Падает, Упал); в этом предварительном исследовании мы проверяем основную способность различения стабильности на датасете из двух классов (Нормально против Падает), оставляя полную трехстадийную временную трансформацию для будущей работы. В отличие от традиционных конвейеров CNN-RNN, предлагаемая формулировка кодирует механическую инерцию непрерывного времени, что позволяет создать сеть с менее чем 50 тыс. параметров, способную выполнять вывод в реальном времени на устройствах с ограниченными ресурсами. Обширные эксперименты демонстрируют конкурентоспособную точность с превосходной физической интерпретируемостью, подтверждая её эффективность для визуального обнаружения падений при низких вычислительных затратах.

Панкреатический протоковый аденокарцином (PDAC) характеризуется значительной молекулярной и микросредовой неоднородностью, однако остается плохо понятным, как состояния опухолевой линии взаимодействуют с пространственной иммунной организацией при прогрессирующей болезни. В данном исследовании мы провели многослойное пространственное протеомное профилирование с использованием циклической иммунофлуоресценции тканей (t-CyCIF) на образцах 27 пациентов с прогрессирующим PDAC и интегрировали эти анализы с пространственным транскриптомным профилированием представительных опухолей. Опухоли были классифицированы на классические, гибридные, базальные и нулевые эпителиальные состояния на основе экспрессии GATA6 и CK5, что выявило различные иммунные архитектуры, ассоциированные с клиническим исходом. Классические и гибридные опухоли демонстрировали воспаленные микроокружения, обогащенные лимфоцитами, тогда как базальные и нулевые опухоли отличались иммунным исключением и ландшафтами, доминирующими макрофагами, характеризующимися увеличением M2 макрофагов. Пространственный транскриптомный анализ также выявил, что гибридные опухоли не являются однородными промежуточными состояниями, а вместо этого содержат пространственно сегрегированные участки Hybrid_Classical и Hybrid_Basal с различными транскрипционными программами, иммунными нишами и сетями клеточной коммуникации. Участки Hybrid_Basal были связаны с увеличением обогащения макрофагами M2 и предпочтительной активацией сигнального пути SPP1-CD44, что указывает на локализованные имMemo-эпителиальные взаимодействия в эпителиальной пластичности и переходах состояния линии. Чтобы количественно оценить пространственную организацию иммунной системы, мы разработали пространственный имунный балл, который фиксирует относительное положение циотоксических Т-клеток CD8 по отношению к вспомогательным Т-клеткам CD4 и макрофагам M2 CD163. Более высокие баллы были связаны с худшей выживаемостью и предоставили более сильную прогностическую информацию, чем традиционные метрики обилия иммунных клеток. Интеграция пространственного иммунного балла с экспрессией GATA6 достигла лучшей прогностической дискриминации (AUC = 0.822) по сравнению с любой отдельной характеристикой. В совокупности, данные показывают, что состояние линии опухоли и пространственная иммунная организация представляют собой дополнительные аспекты биологии PDAC, подчеркивая пространственные опухолево-иммунные взаимодействия в качестве определяющих факторов клинического исхода при прогрессирующем раке поджелудочной железы.

Глубокое обучение в области компьютерного зрения для научных приложений требует сбора и аннотирования больших наборов данных в трудоемком, дорогом и подверженном ошибкам процессе. Генерация синтетических данных с помощью 3D-моделирования и рендеринга может упростить этот процесс и повысить точность аннотаций, генерируя их программно. Однако минимизация разрыва между реальными и синтетическими изображениями визуально является субъективной и не имеет систематических количественных критериев. Мы представляем GraNatPy, пакет для Python с метриками, помогающими улучшить рендеринг сцены. Мы показываем, что количественное увеличение реалистичности, разнообразия и размера созданного набора данных коррелирует с улучшением визуального восприятия сцены и более высоким качеством нулевого отслеживания в модели обнаружения объектов. Более того, мы продемонстрировали на примере фотографий вирусологических анализов, что сходство градиентов влияет на эффективность обнаружения небольших объектов, что может быть улучшено смешиванием реальных и синтетических данных. Наконец, мы превращаем процедурный рендеринг данных в агентную технологию (SynthClaw) для автоматизации оптимизации процедурных параметров.

Режимы нарушений и поступление питательных веществ меняются по всему миру, что сказывается на структуре и функционировании растительных сообществ. Классическая теория жизненного цикла предполагает, что нарушения должны смещать сообщества от многолетних растений к однолетним, а обогащение питательными веществами может усилить этот сдвиг. Однако эти предсказания не были экспериментально протестированы в широких экологических градиентах. Здесь, используя глобальный согласованный эксперимент по травяным покрытиям, охватывающий 37 мест, мы проверили, как физические нарушения, удаление растительности и мелкая обработка почвы, а также удобрение изменяют баланс между однолетними и многолетними растениями, и ослабляет ли нарушение климатические пределы доминирования однолетников. Нарушение практически удвоило долю однолетних видов и более чем удвоило относительное покрытие однолетниками, в то время как удобрение оказало малое влияние и не взаимодействовало с нарушением. Сдвиг, вызванный нарушением, возник через контрастные пути: у злаков и бобовых он отразил утрату многолетнего покрова, тогда как у трав -- расширение покрова однолетников. В отсутствие нарушений доминирование однолетников ограничивалось системами с чрезвычайно жарким и сухим летом, но нарушение практически утроило масштаб климатического пространства, в котором однолетники доминировали. Быстро восстанавливаясь после нарушения, однолетники могут помочь поддерживать покров растений, но их расширение также свидетельствует о потере многолетнего покрова и долгосрочных экосистемных функциях, связанных с ним.

Многие биологические процессы управляются сложными динамическими механизмами, которые остаются недостаточно понятными, несмотря на растущий объем экспериментальных данных. Нейронные сети, учитывающие биологические аспекты (BINNs), стремятся решить эту проблему, внедряя механистические дифференциальные уравнения в обучение нейронной сети, что позволяет восстанавливать интерпретируемые конститутивные операторы непосредственно из разреженных и зашумленных наблюдений. Однако надежное восстановление операторов чувствительно к архитектуре сети, стратегии оптимизации и информативности данных. В настоящей работе мы представляем систематическое эмпирическое исследование того, как эти факторы влияют на механистическую интерпретацию с использованием BINNs, примененных к каноническим моделям одномерного адекватно-диффузионно-реакционного уравнения вpartial differential equations. В рамках набора контрольных задач мы исследуем, как выразительность сети, скорость обучения, вес потерь и размер пакета влияют на поведение оптимизации и восстановление операторов. Мы показываем, что успешная механистическая интерпретация зависит от баланса competing objectives, а не от максимизации какого-либо единственного аспекта модели или оптимизации. Умеренно выразительные архитектуры превосходят чрезмерно сложные нейронные сети, промежуточные скорости обучения улучшают стабильность оптимизации, сбалансированные данные и потери PDE являются необходимыми для точного восстановления операторов, а промежуточные размеры пакетов обеспечивают наилучший компромисс между вычислительной эффективностью и воспроизводимостью. Мы также определяем практические диагностические методы для распознавания распространенных способов отказа, включая переобучение, нестабильную оптимизацию и плохое механистическое восстановление, когда истинные данные недоступны. Все эти результаты предоставляют обоснованные рекомендации для применения BINNs в качестве надежных инструментов для открытия биологических моделей.