Атомные единицы X: слой сжатия интеллекта

Механизмы реакций состоят из пошаговых последовательностей элементарных реакций, которые объясняют химические преобразования. Поэтому изучение логики механизмов имеет решающее значение для повышения фундаментального химического интеллекта больших языковых моделей (БЯМ). Пошаговое выведение механизмов реакций естественно соответствует парадигмам рассуждений БЯМ. Однако текущие химические БЯМ в первую очередь акцентируют внимание на грубых наименованиях реакций для предсказания продуктов и ретросинтеза, что часто приводит к физическим несоответствиям и галлюцинациям. В отличие от этого, специализированные небольшие генеративные модели для вывода механизмов, как правило, страдают от ограниченной способности к обобщению в различных химических пространствах. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы создали новый обширный набор данных для рассуждения о механизмах реакций. Более того, мы разработали FukuyamaBench — сложный эталон, основанный на книге Фукуямы «Современные механизмы органических реакций», для строгой оценки производительности моделей в иерархическом рассуждении о механизмах. Наша дообученная модель Qwen3-30B-A3B достигает 8,3% точного совпадения путей в наборе FukuyamaBench Set~A, превосходя специализированную модель FlowER (5,1%), что демонстрирует, что обучение с учетом механизмов значительно улучшает химическое рассуждение в языковых моделях.

За последние пятнадцать лет ряд результатов из области НейроИскусственного Интеллекта подняли основные вопросы как о том, как сравнивать модели глубоких нейронных сетей (ДНС) с мозгом, так и о том, насколько ожидаемо конвергентное развитие между искусственными сетями и реальными мозговыми сетями. Здесь мы показываем, что для любых двух минимальных решений ДНС для достаточно сложной задачи: (i) 'слабое' выравнивание представлений сети на основе аффинных преобразований гарантирует 'сильное' выравнивание привилегированных осей, и (ii) выравнивание 'молний' в иерархии сети приводит к возникновению привилегированных осей в результате оптимизации задачи по принципу 'от конца до конца'. Эти результаты формализуют понятие контравариантности, предложенное Као и Яминсом [2024], и иллюстрируют важные последствия для теории НейроИскусственного Интеллекта: при достаточно сложных задачах выбор метрики для межсетевого сравнения не так чувствителен, а конвергентное развитие, вероятно, неизбежно.

Появляющиеся данные свидетельствуют о том, что желчные кислоты, традиционно признанные за их роль в пищеварении, также влияют на функции мозга и память. Данное исследование изучало влияние двух вторичных желчных кислот, полученных из микробиоты, дезоксихолевой кислоты (DCA) и гликодезоксихолевой кислоты (GDCA), на память у мышей и связанные молекулярные механизмы. Самцы и самки мышей ежедневно получали пероральное введение DCA, GDCA или контролируемого вещества, и оценивалась пространственная рабочая и референсная память (в тесте Y-лабиринте) и память на распознавание (в тесте на распознавание нового объекта). После тестирования оценивалось выражение генов и активность сигнальных путей в лобной коре и гиппокампе. Введение GDCA после 10 дней нарушало память на распознавание, в то время как прием DCA в течение 12 дней ухудшал пространственную референсную память. Ни одна из желчных кислот, вводившихся в течение 5 дней, не повлияла на пространственную рабочую память. GDCA снизила уровень мРНК субъединиц NMDA-рецепторов (GluN1, GluN2A) и мРНК фактора нейротрофического происхождения головного мозга (BDNF) и ослабила сигнальную активность CREB в лобной коре, что соответствует наблюдаемому дефициту памяти на распознавание. GDCA не изменяла количество транскриптов, кодирующих рецепторы желчных кислот (FXR или TGR5), или их соответствующий уровень белка. В отличие от этого, DCA модифицировала мРНК и белки FXR и TGR5 по регионально специфическому принципу и снижала сигнальную активность CREB в гиппокампе, вероятно, способствуя дефициту пространственной памяти. В лобной коре DCA увеличивала фосфорилирование GluA1 и снижала экспрессию IL-1β и IL-6, что могло помочь сохранить память на распознавание. Исследование метагеномики фекальных образцов не выявило значительных микробиологических отличий, хотя тонкие, незначительные функциональные изменения генов указывали на ранние адаптации. Эти данные показывают, что DCA и GDCA оказывают различные эффекты на когнитивные функции, специфичные к рецепторам и регионам, идентифицируя желчные кислоты как модификаторы коммуникации между микробиомом, кишечником и мозгом.

Вирус гриппа А остаётся глобальной угрозой для здоровья из-за своей высокой скорости мутации и устойчивости к существующим ингибиторам нейраминидазы и полимеразы. Субъединица основного белка полимеразы 2 (PB2) является многообещающей целью для новых терапевтических средств благодаря своей ключевой роли в подавлении вирусной транскрипции и репликации. В данном исследовании мы представили предклиническую характеристику HEC116094, нового ингибитора PB2, против вируса гриппа А. HEC116094 продемонстрировал высокую активность против нескольких лабораторных штаммов (IC: 0.012-0.069 нМ) и высокопатогенных штаммов птичьего гриппа H5N1 и H7N9 (IC: 0.071-0.122 нМ). Эти активности более сильные, чем у VX-787 (Пимодивир) и осельтамивира. Наши исследования показали, что лечение HEC116094 может уменьшить степень потери веса и поддерживать 100% выживаемость у мышей BALB/c, даже если лечение начато через 72 часа после инфекции. Кроме того, HEC116094 продемонстрировал сильный синергизм и терапевтические преимущества в комбинации с осельтамивиром. Более того, HEC116094 показал минимальную ингибирование киназ и отличные фармакокинетические характеристики. Превосходная предклиническая активность показала, что HEC116094 является более мощным ингибитором PB2 против вируса гриппа А по сравнению с VX-787 в данном исследовании. В настоящее время HEC116094 проходит оценку в клинических испытаниях I фазы.

В данной работе обсуждается, как выделение активных форм кислорода (ROS) глиальными клетками, индуцированное белком Duox, способствует процессам регенерации в мозге Drosophila. Это исследование подчеркивает важность глиальных клеток не только в поддержании гомеостаза, но и в регенеративных ответах нервной системы после повреждения.

Как эмбрионы разных размеров генерируют воспроизводимые планы тела остаётся центральным вопросом в области эмбриональной биологии. Содержат ли более крупные эмбрионы больше клеток или сохраняют ли сохранённые организационные принципы, которые обеспечивают надёжное паттернирование тканей независимо от масштаба? Здесь мы адресуем этот вопрос с помощью количественного картирования целого эмбриона: числа клеток, распределения тканей и пространственной организации на ранних стадиях развития у Xenopus. Используя оптимизированную in-toto 3D-визуализацию, прояснение тканей и глубокое обучение для сегментации ядер, мы количественно оценили число клеток и восстановили пространственное распределение клеток на ранних эмбриональных стадиях. Хотя эмбрионы X. laevis имели значительно больший объем и общее количество клеток по сравнению с X. tropicalis, пропорциональное распределение клеток между эктодермой, мезодермой и энтодермой оставалось высоко консервативным между видами. Кроме того, количественный анализ местных клеточных соседств показал заметное сохранение просторового порядка, геометрии упаковки и крупномасштабной архитектуры тканей, несмотря на значительные различия в размере эмбриона и плотности клеток. В совокупности, эти результаты демонстрируют, что ранние эмбрионы позвоночных следуют общим количественным принципам дизайна, в рамках которых масштабирование эмбрионов происходит без нарушения основного клеточного чертежа плана тела. Наше исследование устанавливает количественную основу для сравнения эмбриональной архитектуры между видами и предоставляет доказательства того, что организацией развития управляют консервативные топологические принципы, инвариантные относительно масштаба.