Биомиметический криозащитный агент сохраняет биологическую активность экстрацеллюлярных везикул для внутривенного введения и усиливает заживление ран.

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.

В данной статье предлагается игровая модель, позволяющая рассматривать любопытство как экосистему. Прежде всего, предполагается, что политике запроса одного агента (как, когда и почему агент задает вопрос) сопутствуют факторы, такие как ценность немедленного уменьшения неопределенности, затраты, отсроченные результаты и ценность сохранения вопроса открытым. Ключевым понятием в данной модели является то, что значения этих связанных с принятием решения параметров могут изменяться в зависимости от опыта. Например, период дешевых, быстро отвечаемых вопросов может изменить стоимость запроса на коротком временном интервале и повлиять на то, к каким вопросам агент будет стремиться ответить в более долгосрочной перспективе. Во-вторых, эти идеи распространяются на множество агентов, исследующих общую область знаний, и в этой модели отслеживаются объем запросов, разнообразие тем, направленность на передний край, избыточность и возможность повторного использования знаний. В результате получается концептуальная игровая модель для изучения экологии любопытства и для будущих усилий по проектированию многократных агентных систем ИИ для открытия. Она служит сопутствующей статьей к работе, которая в настоящее время находится на рецензии в журнале Trends in Neurosciences.

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют замечательные способности к рассуждению, однако их статическая архитектура в корне ограничивает применение в долгосрочных исследовательских процессах, требующих непрерывности между сессиями и количественной строгости. Здесь мы представляем Ensemble QSP, многоагентную структуру с трехуровневой иерархической архитектурой памяти, которая сохраняет внедренный контекст в рамках и постоянным на протяжении проекта (среднее состояние проекта: медиана 301 токен, максимум 4,050, по 104 запускам) за счет ограничения каждого состояния категории и удаления завершенной работы, что обеспечивает непрерывную автономную работу без ухудшения контекста. Система организует работу пяти специалистов-агентов под руководством экспертов в области, внедряя физические ограничения через контрольные списки на основе физических законов и структурированных знаний в области. Комплексное тестирование демонстрирует надежный автоматизированный выбор фармакокинетических и фармакодинамических моделей без человеческого вмешательства, постоянное качество результатов как для более дешевых, так и для передовых LLM, улучшенное восстановление параметров PK по сравнению с базовыми моделями с одним агентом и стабильный выбор моделей по лингвистически разнообразным подсказкам одной и той же задачи. Уровневое исключение возможностей на основе физиологической фармакокинетики (PBPK) на широком диапазоне сложности показывает, что контроль PI-агента улучшает эффективность отладки при сохранении конечной точности в различных условиях. Архитектура является структурно независимой от области, добавление новой научной области требует лишь новой конфигурации PI-агента.

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.

Мухоловка Венера (Dionaea muscipula) — это мясоедное растение, которое захватывает беспозвоночных с помощью электрически возбуждаемого механизма ловушки. Беспозвоночные стимулируют триггерные волоски, инициируя потенциалы действия (ПД), которые приводят к быстрому закрытию. Лопасти ловушки электрически изолированы друг от друга немедленно возбудимыми черешками. Мы исследовали термальное повреждение черешков листьев на способность производить детектируемую электрическую активность в изолированной ловушке и то, достаточна ли стимуляция повреждения для запуска закрытия. Используя дизайн внутри субъекта на 15 зрелых растениях, мы сравнили электрические сигналы, записанные ловушкой, после стимуляции триггерных волосков и прижима черешка горячим паяльником. Морфология первичных шпилек не отличалась значительно между 치료группами как для отношения шпилек/базовой линии, так и для доли деполяризации. Отношения первичной к вторичной шпильке в пределах марок значительно различались, что соответствует не-регенеративной затуханию сигнала, а не канонической пропагации ПД от черешка. Различия согласуются с тем, что термальное повреждение черешка нарушает непрерывность ксилемы и генерирует временное гидравлическое давление, которое инициирует ПД, происходящие от ловушки, через собственный механизм возбуждения ловушки. Порог закрытия ловушки доступен через достаточно сильное, вероятно, неэлектрическое системное воздействие.

Хондроциты суставов и хондроциты пластин роста имеют общего предшественника, но расходятся в процессе развития для образования различных типов хрящевых тканей, специфичных для их функций: постоянные суставные хондроциты создают и поддерживают бесфрикционную поверхность для артикуляции сустава, в то время как временные хондроциты пластин роста закладывают матричный фундамент для новой кости. После травмы суставные хондроциты могут аномально подвергаться изменениям, схожим с дифференцировку клеток пластин роста. Процессы, контролирующие как расхождение этих линий во время развития, так и изменение судьбы в заболевание, плохо поняты, но являются важными для разработки новых терапий, направленных на замедление дегенерации сустава. Мы создали модель развития человеческого хряща, используя человеческие плюрипотентные стволовые клетки (hPSCs), где сами клетки порождают зонально организованные суставные хрящевые ткани, подобные родному суставному хрящу. Мы подвергли эти ткани испытаниям в определенные моменты времени во время дифференцировки, точно определив время ограничения линии. Долгосрочные функциональные эксперименты в сочетании с секвенированием РНК одиночных клеток в течение дифференцировки и после испытания выявили ключевую роль внеклеточного матрикса в модуляции активности хондроцитов и определили терапевтические мишени, которые могут замедлить патогенную дифференцировку и прогрессирование заболеваний.