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定量生物学

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4月21日星期二提交的新文件

[1] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.08280[pdf]
标题:代谢稳定的神经调节素类似物在没有体温过低的情况下发挥有效和长效的镇痛
评论:Vivancos M, et al. (2021), Behav Brain Res. doi: 10.1016/j.bbr.2021.113189,已被接受并最终出版于这https URL
杂志 - ref:行为脑研究,405:113189(2021年)
主题: 生物分子(Q-bio.bm)

内源性三肽神经紧张素(NT)通过激活G蛋白偶联受体NTS1和NTS2发挥镇痛作用,已成为疼痛传递的重要抑制调节因子。然而NT的两种受体都介导NT的镇痛作用,NTS1的激活也会产生低血压和低温,这可能是新止痛药开发的障碍。在本研究中,我们采用了多种化学策略来提高生物活性片段NT(8-13)的代谢稳定性,并评估其NTS1/NTS2的相对结合亲和力。然后,我们确定了它们在急性、紧张性和慢性疼痛模型中减少伤害性行为的能力,以及它们调节血压和体温的能力。为此,我们合成了一系列NT(8-13)类似物,在Lys8-Lys9位点上携带一个还原的酰胺键,并与非天然氨基酸进行位点选择修饰,如硅丙氨酸(Sip)和三甲基硅丙氨酸(TMSAla)。在NT(8-13)的10位和13位分别掺入Sip和TMSAla与Lys8-Lys9还原胺键(JMV5296)结合后,血浆半衰期延长20小时以上。这些修饰也导致了对NTS2的25倍的肽选择性。更重要的是,在急性(甩尾)、强心性(福尔马林)和慢性炎症(CFA)疼痛模型中,中枢传递JMV5296能够诱导强烈的镇痛作用,而不诱导低温。总之,这些结果表明,化学修饰的NT(8-13)类似物JMV5296具有更好的治疗效果,因此可能是指导开发新的稳定的NT激动剂和改善疼痛管理的一条有前途的途径。

[2] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.08334[pdf]
标题:利用模拟烟气对小球藻原子骨栽培的影响
评论:6页,6个数字
杂志 - ref:印度化学学会学报(2019),96,1137-1142
主题: 生物分子(Q-bio.bm)

近年来,化石燃料被用来满足世界的能源需求。化石燃料会导致大气中二氧化碳的积累,从而导致全球变暖。二氧化碳的来源之一是发电厂排放的烟气。微藻具有良好的光合作用能力,被认为是减少CO2的优良生物材料。本研究采用空气、10% CO2、15% CO2和模拟烟气(含15% CO2)饲料,观察CO2浓度和烟气对小球藻细胞生长和脂质含量的影响。15% CO2饲料的干细胞重(1、5 g/L)和脂肪含量(45%)最高,10% CO2饲料的生长速率(1,10)、生物量生产率(0,125 g/L/d)和脂肪重(0,63 g/g)最高。在生长速率、干细胞重量、生物量生产力和脂肪含量方面,以烟道气为饲料对原棘球蚴的生长没有明显的抑制作用,且与以15% CO2为饲料对原棘球蚴的生长没有明显的抑制作用。这些结果表明,拟南芥在减少烟气CO2排放方面具有很大的潜力。

[3] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.08474[pdf其他]
标题:使用深生成模型学习在三维空间中设计类似药物的分子
作者: Yibo李剑锋裴Luhua赖
主题: 定量方法(q-bio.QM);机器学习(cs.LG)

近年来,分子图的深度生成模型在新药设计领域受到越来越多的关注。药物类分子的拓扑结构已经发展出了多种模型,但在三维结构方面的探索仍然有限。现有的方法要么专注于低分子量化合物,而不考虑药物相似性,要么利用原子密度图间接生成三维结构。在这项工作中,我们引入配体神经网络(L-Net),一种新的图形生成模型设计药物类分子高质量的三维结构。L-Net直接输出分子(包括氢原子)的拓扑和三维结构,不需要额外的原子排列或键序推理算法。L-Net的体系结构专门针对药物类分子进行优化,并组装了一套指标来全面评估其性能。结果表明,L-Net能够生成化学正确、构象有效、高度药物样的分子。最后,为了证明其在基于结构的分子设计中的潜力,我们将L-Net与MCTS结合,并测试其产生靶向ABL1激酶的潜在抑制剂的能力。

[4] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2104.08537.[pdf其他]
标题:cnn学习功能架构中Lie对称性的出现
主题: 神经元和认知(Q-Bio.nc);神经与进化计算(cs.NE)

在本文中,我们研究了卷积神经网络(CNN)在自然图像学习过程中早期层对称性的自发发展。我们的建筑模仿了早期的生物视觉系统。特别地,它包含一个与外侧膝状核(LGN)类似的预过滤步骤$\ell^0$。此外,第一个卷积层配备了横向连接,定义为由学习的连接核驱动的传播,类似于初级视觉皮层(V1)的水平连接。$\ell^0$层的旋转对称模式很好地近似于高斯(LoG),这是LGN细胞接受谱的一个著名模型。第一层的卷积滤波器可以用Gabor函数近似,这与V1中简单细胞轮廓的成熟模型一致。我们研究了该层的横向连通性核,显示了在学习到的滤波器中出现方向选择性。我们还研究了由学习核诱发的关联字段,并与V1水平连接的已知基于组的模型进行了定性和定量比较。这些几何特性是在训练CNN结构的过程中自发产生的,类似于视觉系统中由于外部刺激驱动的大脑可塑性而出现的对称性。

[5] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2104.08961.[pdf其他]
标题:肿瘤细胞系药物反应预测的交叉研究分析
主题: 定量方法(q-bio.QM)

为了实现个性化癌症处理,已经开发了机器学习模型以预测药物反应作为肿瘤和药物特征的函数。然而,大多数算法开发工作依赖于单一研究中的交叉验证以评估模型精度。虽然生物数据集内的基本第一步,但是在生物数据集中的交叉验证通常在独立测试集上提供对预测性能的过度乐观估计。为了在不同研究之间提供更严格的模型概括性评估,我们使用机器学习来分析五个基于细胞基的数据集:NCI60,CTRP,GDSC,CCL和GCSI。基于对研究的观察到实验性变异,我们探讨了预测上限的估计。我们报告各种机器学习模型的绩效结果,具有多任务深度神经网络,实现最佳的交叉研究概括性。通过多种措施,对CTRP培训的模型产生了对剩余测试数据的最准确的预测,而GCSI是本研究中包括的细胞系数据集中最可预测的。通过这些实验和进一步模拟部分数据,出现了两节课:(1)活力测定的差异可以限制研究的模型概括性,(2)药物多样性,超过肿瘤多样性,对于提高临床前筛查的典型推广至关重要。

[6] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2104.08969.[pdf其他]
标题:基于深度卷积生成对抗网络的功能蛋白结构标注
评论:4页,1图,1表
主题: 生物分子(Q-bio.bm);机器学习(cs.LG)

鉴定新型功能蛋白质结构是分子工程和分子生物学的核心,需要经常计算地详尽的搜索。我们通过使用每个对象中的三个特征在网格对象结构中编码每个样本来介绍使用深度卷积生成的对抗网络(DCGAN)来对蛋白质结构进行分类,以使用每个对象中的三个功能:通用原子类型,位置原子类型及其占用相对于给定原子。我们在三维(3D)诱饵和天然蛋白质结构上培训DCGAN,以产生和区分3D蛋白质结构。在我们的培训结束时,损失收敛到局部最少,我们的DCAN可以促使逆势蛋白样品鲁莽地注释功能蛋白。在未来,我们希望扩展我们在DCGAN中的发电机中找到的新颖结构,更多的样本可以探索具有不同功能的更具粒度的功能。我们希望我们的努力将推进蛋白质结构预测领域。

[7] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2104.08989.[pdf其他]
标题:温和和慢性病毒竞争抑制噬菌体-抗生素协同作用
评论:23页,5个图,3个表。必威精装版App西汉姆联arXiv管理注意:与文本重叠必威精装版App西汉姆联arXiv: 1911.07233
主题: 种群与进化(q-bio.PE)

随着常见细菌感染的抗生素耐药性越来越频繁,诸如噬菌体疗法等替代治疗策略在医学领域得到了更广泛的研究。虽然许多研究探索了抗生素、噬菌体治疗的疗效,或噬菌体和抗生素的协同组合,但病毒竞争对抗生素治疗疗效的影响尚未被考虑。在这里,我们模拟了抗生素和两种病毒类型(温和型和慢性型)在控制细菌感染方面的协同作用。我们证明,虽然抗生素和温和型病毒的组合表现出协同作用,但温和型和慢性病毒之间的竞争抑制了抗生素对细菌的控制。事实上,我们的模型显示,当大量细菌产生耐药性时,抗生素治疗可能会增加细菌负荷,这与我们的直觉相反。

[8] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09082[pdf]
标题:基于可测量运动学谱密度的头部冲击分类
评论:16页,5个数字
主题: 定量方法(q-bio.QM);机器学习(cs.LG);生物理物理(物理学.Bio-ph)

创伤性脑损伤可能是由头部冲击引起的,但在患者可能发生的各种影响方面,许多脑损伤风险估算模型都不准确。在这项研究中,我们调查了具有运动学分类的不同头部冲击类型的光谱特性。使用我们的仪器蜂窝蜂窝和公开的汽车崩溃数据,从头部模型模拟,来自美国足球和混合武术(MMA)的现场数据的3262个磁头影响分析了数据。随机森林分类器,具有线性加速度和角速度的频谱密度,以分类不同类型的头部影响(例如,足球,MMA),达到96%的中位数,培训和测试集的1000多个随机分区。此外,为了测试来自不同测量装置的数据上的分类器,从5个其他仪器的漱口手术中获得另外271个实验室重建的影响,该仪器的分类器从这些设备达到超过96%的精度。分类中最重要的特征包括低频和高频功能,包括线性加速度和角速度特征。发现不同的头部冲击类型具有低频和高频范围的光谱密度的不同分布(例如,MMA撞击的光谱密度高于低频范围的高频范围)。最后,通过头部冲击分类,型号最近的邻居回归模型被构建为95百分位的最大主应变,胼callosum中的第95百分位数的最大主要菌株,累积应变损坏(15百分位数)。这显示出通常比没有分类的基线模型的r ^ 2值。

[9] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09105[pdf其他]
标题:空间相互作用和不平衡过程控制着细菌的内部组织
评论:21页,11个数字
主题: 细胞行为(q-bio.CB);统计力学(cond-mat.stat-mech)

尽管没有膜封闭的细胞核,但细菌DNA通常冷凝成致密的体 - 核。这种压实影响了许多细胞过程的定位和动态,包括转录,翻译和细胞分裂。在这里,我们开发了一种模型,该模型考虑了大肠杆菌转录 - 翻译机械(TTM)的组分和mRNA转录,翻译和降解的均衡效果的间距相互作用,以解释许多观察到的特征核。我们表明,由于TTM组分的不同分子形状,可以足以驱动DNA的平衡相分离,解释核细胞的形成和尺寸。此外,我们表明,核细胞上的核核的定位是由于信使RNA(mRNA)合成和降解的均衡过程:MRNA在核核的两侧施加压力,将其定位为中间壳。我们证明,随着细胞的增长,这些MRNA的产生负责将核分裂成两个凸起,以及它们在长电池轴上的众所周知的定位到1/4和3/4位置。最后,我们的模型在细胞质MRNA池耗尽时定量占核心膨胀的扩张。总体而言,我们的研究表明,TTM的空间相互作用和均衡效应是细菌细胞内部空间组织的关键驱动因素。

[10] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09126[pdf]
标题:混合电荷伪两性离子介孔二氧化硅纳米粒子具有低污染和减少细胞摄取特性
评论:26页,7个数字
杂志 - ref:生物材料学报84,317-327 (2019)
主题: 组织器官(q-bio.TO)

药物传递系统的设计需要考虑生物相容性和宿主识别,以获得足够的驱动。在这项工作中,介孔二氧化硅纳米颗粒(MSNs)表面被两种硅烷分子成功修饰,以提供混合电荷刷(-NH3/-PO3),并在表面性能、低污染能力和细胞吸收方面得到了较好的评价,相比于聚乙二醇化的MSNs。改性过程包括可水解短链氨基(氨基丙基硅烷三醇,APST)和基于膦酸盐(三羟基硅基丙基甲基膦酸盐,THSPMP)的硅烷分子同时直接接枝,在生理pH条件下能够提供伪两性离子性质。结果证实,与原始单分散二氧化硅微球相比,混合带电伪两性单分散二氧化硅微球(ZMSN)和聚乙二醇单分散二氧化硅微球(PEG-MSN)均能显著降低血清蛋白粘附和巨噬细胞摄取。在ZMSNs的情况下,他的还原率高达70-90%的蛋白质吸附和c.a 60%的细胞摄取。这种伪两性离子修饰的目的是通过纳米载体传输和递送特定药物的能力与混合电荷系统和细菌之间的静电相互作用之间的协同效应来局部治疗细菌感染。这些发现为通过使用可隐匿于巨噬细胞并具有抗菌特性的混合电荷伪两性离子单分散二氧化氮来有效治疗细菌感染开启了有希望的未来预期。

[11] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09135[pdf]
标题:多功能pH敏感的3D支架治疗和预防骨感染
评论:31页,8个数字
杂志 - ref:Acta Biomaterialia。65,450-461(2018)
主题: 组织器官(q-bio.TO)

多功能治疗3D支架已经制备完成。这些生物材料能够破坏金黄色葡萄球菌生物膜,同时允许骨再生。本研究以嵌有羟基磷灰石纳米粒的MGHA纳米复合材料为基础,设计介孔负载左氧氟沙星作为抗菌剂的MGHA纳米复合材料,构建pH敏感的三维分级介孔-大孔支架。这些3D平台表现出受控的、pH依赖的左氧氟沙星释放,在生理pH(7.4)下持续释放,在感染pH(6.7和5.5)下显著增加,这是由于不同的左氧氟沙星种类与二氧化硅基质的相互作用速率不同。这些3D系统能够抑制金黄色葡萄球菌生长,破坏细菌生物膜,而不会对人类成骨细胞产生细胞毒性作用,并允许成骨前细胞在其表面充分定植和分化。这些发现表明,这些分级MGHA纳米复合支架在治疗和预防骨感染方面具有广阔的应用前景。

[12] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09182[pdf其他]
标题:细胞探戈:细胞外基质粘附如何影响Rac-Rho信号传导和细胞运动
主题: 细胞行为(q-bio.CB);动态系统(Math.DS)

已知小的GTPases Rac和Rho可以调节真核细胞的形状,促进细胞边缘的前凸(Rac)或后缩(Rho)。这种细胞变形改变了细胞与细胞外基质(ECM)的接触和粘附,而ECM通过整合素受体传递信号也影响GTPase活性。我们开发并研究了一维和二维空间域的三向反馈回路模型,以及完全变形的二维单元形状。该模型由反应扩散方程组成,使用开源软件Morpheus进行数值求解,并使用定制的cellular Potts模型模拟。我们发现了多种模式和细胞行为,包括持久的极性,翻转的前-后细胞极性振荡,和随机的突出-缩回。我们表明观察到的空间模式依赖于细胞的形状,反之亦然。细胞刚度和生物物理性质也影响模式,整体细胞迁移表型。

[13] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09188[pdf其他]
标题:关于“自我组织”大脑临界性的一个魔鬼提倡者的观点
主题: 神经元和认知(Q-Bio.nc);适应与自组织系统(nlin.AO)

身体和其功能的成分的实用性是对生命的基本要求,相当于第一名生存。假设大脑的静止状态活动提供了基本函数,因此有条理需要大脑的动态需要在时间平均来调节。因此,反复化和驱动外部输入的组合必须导致非普通的固定神经活动,这是针对不同强度的传入信号而满足的条件仅接近临界性。在这种观景中,二阶相转变的工作附近的好处(例如信号增强)不是底层的进化驱动器,而是要求首先保持脑功能的要求的副作用。因此,在这种情况下使用术语“自我监管”术语更适合,而不是“自我组织”。

[14] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09206[pdf其他]
标题:精准医疗的网络建模方法
评论:55页,3个数字
主题: 分子网络(q-bio.MN);社会和信息网络(css . si)

我们在本调查中讨论了几种网络建模方法及其对精密药物的适用性。我们审查了几种网络中心方法(度数中心,亲密的中心,偏心中心,中心地位和基于特征传感器的声望)和两个系统可控性方法(最低主导集和网络结构可控性)。我们展示了他们对三种多发性骨髓瘤患者疾病网络的精确药物的适用性。每个网络由围绕特定患者突变基因构建的蛋白质 - 蛋白质相互作用,周围围绕着多种骨髓瘤的护理标准和多种骨髓瘤特异性必需基因的药物的靶标。对于每个网络,我们展示了我们讨论的网络方法如何用于识别唯一适合该患者的个性化的目标药物组合。

[15] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09218[pdf]
标题:基于正弦和噪声输入的工作记忆总体模型的活动稳定性
评论:35页,10幅图,将发表在《神经电路前沿》上
主题: 神经元和认知(Q-Bio.nc)

根据工作记忆(WM)的机械理论,信息被保留为皮质神经网络的持久尖峰活动。然而,如何在WM任务期间观察到的振荡配置文件的变化有关,仍然是一个开放问题。我们探讨输入伽马带振荡和噪声对WM次射击率模型动态的联合影响。所考虑的模型具有亚稳态的主动制度,即,它们证明了持久的瞬态后刺激射击率升高。我们从单一兴奋性抑制电路开始,并证明伽马带或噪声输入可以稳定主动制度,从而支持WM保留。然后我们考虑一个具有兴奋性互动的两个电路系统。我们发现,与抗相输入相比,快速耦合允许通过常态噪声和较强的伽马输入进行常见噪声和强大的扩增来更好地稳定。最后,我们考虑由两个集群组成的多电路系统,每个系统包括接收常见噪声输入的一组电路和接收独立噪声的一组电路。每个集群与其本地伽马发生器相关联,因此其所有电路都接收相同阶段的伽马带输入。我们发现伽马带输入与“独立噪声”组相比差异稳定了“公共噪声”组的活动。 If the inter-cluster connections are fast, this effect is more pronounced when the gamma-band input is delivered to the clusters in the same phase rather than in the anti-phase. Assuming that the common noise comes from a large-scale distributed WM representation, our results demonstrate that local gamma oscillations can stabilize the activity of the corresponding parts of this representation, with stronger effect for fast long-range connections and synchronized gamma oscillations.

[16] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09307[pdf其他]
标题:利用动态多层次网格监测城市生态系统服务价值
主题: 种群与进化(q-bio.PE)

生态系统服务是生态系统对人类福祉和生存的直接和间接贡献。生态系统价值是一种将生态系统的商品和服务分配为货币价值的方法,通常称为生态系统服务价值(ESV)。随着城市的快速扩张,城市发展与生态发展之间出现了不匹配,建立有效的生态评价方法日益紧迫。在此研究中,我们通过设计基于多层次网格的ESV监测流程,提出了生态评价标准框架。该方法能够捕获多尺度特征,促进多层次空间表达,能够有效揭示ESV的空间异质性。以江苏省海安市为例,采用基于动态多层次网格(DMLG)的方法计算了2016年和2019年海安市城市ESV。我们发现海安市的ESV增长相当可观(增加了2454万元)。负esv集中在中心城市,呈现快速向外扩张的趋势。结果表明,城市的不断扩展并没有降低研究区域的生态价值。本文提出的统一网格框架可用于其他地理区域的生态系统服务评价,并为今后生态系统服务评价的多层次空间异质性研究提供借鉴。

[17] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09424[pdf其他]
标题:神经系统建模为开放量子系统
评论:8页,9个数字
主题: 神经元和认知(Q-Bio.nc);量子物理(quant-ph)

我们提出一个多自旋相互作用系统的神经模型,模拟神经元通过周围环境相互作用。在这种开放系统方法中,我们考虑了神经元与其周围环境的耦合,包括神经元之间连接的轴突和分布在神经元周围的胶质细胞。周围的环境被物理模拟为各种振动模式的集合。通过求解神经元的动力学,分析了神经元的集体行为。动作电位被用来模拟来自周围环境的环境效应,从而模拟神经放电机制。我们发现该模型能够产生随机的神经元-神经元之间的相互作用,适合描述神经系统中信息传递的过程。幕后的物理意义也可以解释。

[18] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09427[pdf其他]
标题:趋化诱导阿米巴细胞游动的数学模型
作者: 奇川王郝武
主题: 组织器官(q-bio.TO)

细胞和微生物采用各种策略来争夺不同的环境刺激。迄今为止,许多建模研究集中在趋化性诱导的基于爬行的脱奇糊糊子诱导(DD)细胞迁移上,然而最近的实验结果表明,即使没有粘附或接触底物,DD细胞仍然可以游泳以遵循化学控制剂信号。在本文中,我们开发了一种拟型框架,以研究趋化性诱导的作物细胞游泳动力学。最小游泳系统由一个可变形的DD成像细胞和细菌的稀释悬浮液组成,并且细菌产生吸引DD细胞的化学反向剂信号。我们使用数学AmoEBA模型来产生DD细胞变形并解决得到的低雷诺数流动,并使用基于移动的网格的有限体积法来解决反应扩散 - 对流方程。使用计算模型,我们表明趋化性引导游泳DD细胞跟随和捕获细菌,而另一方面,细菌rheotaxis可以帮助细菌从捕食者DD细胞逸出。

[19] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09431[pdf]
标题:PM$_{2.5}$是美国COVID-19基本繁殖数量的主要预测指标
评论:22页,2个图
主题: 种群与进化(q-bio.PE)

许多研究提出了COVID-19传播能力与环境污染水平之间的关系。然而,在建立这种联系方面的一个主要限制是,要充分说明受控制措施和检测政策等方面的重大差异影响的复杂疾病动态。另一个困难是适当地控制其他潜在的重要因素的影响,因为它们相互关联和有限的数据集。为了克服这些困难,我们将在这里使用我们使用非线性动力学方法为美国各州估计的基本再现数($R_0$)。为了解释大量的预测因子(其中许多是相互强相关的),结合有限的数据集,我们采用了机器学习方法。具体来说,为了降低维度而不使变量解释复杂化,我们对相互相关(和相关)预测因子的子集采用主成分分析。然后使用允许特征(预测器)选择并排列其重要性的方法,包括带正则化和特征选择的线性回归(Lasso和Elastic Net)和基于弱学习者集合的非参数方法(Random Forest和Gradient Boost)。通过这些本质上不同的方法,我们稳健地得出PM$_{2.5}$水平是美国各州的R_0$的主要预测因子,并根据其他污染物、繁荣度量、人口密度、慢性疾病水平和可能的种族构成等因素进行修正。作为一个粗略的规模估计,我们得到相对变化的R_0美元,在美国观察到的污染水平变化,通常是~30%,上升到70%,这进一步强调了污染对COVID-19传播的重要性。

4月21日,星期二的交叉列表

[20] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2104.08636.(cross-list from physics.soc-ph) [pdf其他]
标题:避免欺凌:不平等的合作的恢复力
杂志 - ref:《公共科学图书馆·计算生物学》2011年第4期
主题: 物理与社会(物理学博士);计算机科学与博弈论;理论经济学(econ.TH);适应与自组织系统(nlin.AO);种群与进化(q-bio.PE)

平均规范或公约可以在存在胜利的主导个人的存在中生存在冲突中的胜利吗?我们调查功率不对称和合作伙伴选择在竞争资源冲突中的互动。当个人可以选择合作伙伴时,我们介绍三种模型来研究不平等的合作的出现和恢复力,以及动态依赖累计的收益。我们发现,遵守合作伙伴选择的竞争力的竞争力较高的能力主要是恢复合作惯例,并且竞争等级从不形成。合作伙伴选择抵消了网络中孤立的恶霸的超级统治,并消除了其他人在联盟中协调其他人。当竞争能力动态取决于累积的回报时,耦合网络战略排名变化的复杂周期出现了。有效的合作者获得人气(因此权力),采用激进的行为,孤立,最终失去权力。网络和行为都不会聚到稳定的平衡。尽管有不稳定的动力动力学,但人口中的合作次数仍然稳定,总体而言,完全消除了长期不平等。合作伙伴选择和动态功率不对称之间的相互作用对于这些结果至关重要:没有合作伙伴选择,不能隔离恶霸,而没有动态功率不对称,即使在隔离时,恶霸也不会失去功率。 We analytically identify a single critical point that marks a phase transition in all three iterations of our models. This critical point is where the first individual breaks from the convention and cycles start to emerge.

[21] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09022(cross-list from math.CO) [pdf其他]
标题:沿热带线段的树拓扑
作者: Ruriko吉田
主题: 组合学(Math.co);种群与进化(q-bio.PE)

具有Max-Plus代数的热带几何图已应用于树木空间的统计学习模型,因为树木空间上的热带度量标准的几何具有一些很好的特性。热带几何到树木空间的应用中的一个挑战是难以与热带度量解释统计模型的结果。本文重点介绍了沿着热带线段的树拓扑结构的组合学,一种具有热带度量的内在测地,在树形空间上的两个系统发育树之间,我们在两棵树之间显示了热带线段的一些性质。特别是我们表明,随机选择的两棵树的热带线段的概率彻底(星形树)为零,我们还表明,如果两个给定的树只有一个最近的邻居交换(nni)移动,那么树在它们之间的热带线段中的树的拓扑是其中一个具有可能零分支长度的这些树木之一的树形拓扑。

[22] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.09447(从cs.CV交叉列表)[pdf其他]
标题:关于动态识别模型,人类最小视频能告诉我们什么?
评论:发表于《人工智能与认知科学的桥梁》(ICLR 2020)研讨会论文。扩展论文发表在《认知》杂志上
主题: 计算机愿景和模式识别(CS.cv);人工智能(cs.AI);神经元和认知(Q-Bio.nc)

在人类视觉物体中,它们的部件可以从纯粹的空间或纯粹的时间信息视觉上识别,但整合空间和时间的机制理解得很差。在这里,我们示出了通过有效地将空间和运动提示有效地组合在每个来源的配置不足以识别的配置中来实现对象和动作的人类视觉识别。通过识别最小视频来获得该分析:这些是可以可靠地识别对象,零件和动作的短而微小的视频剪辑,但是空间或时间的任何减少使它们无法辨认。用于动态视觉识别的最先进的深网络不能在这些配置中复制人类行为。这种人与机器之间的这种差距指向当前模型缺乏人体动态视觉中的关键机制。

Tue的替补,4月20日

[23] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2004.05069(更换)[pdf]
标题:Rescorla-Wagner之外:学习的起起落落
评论:39页,11个图,8个表。V2:讨论改进,数字增加,部分内容缩短,结论不变,赛事发布版本
杂志 - ref:计算。大脑表现。(2021)
主题: 定量方法(q-bio.QM);神经元和认知(Q-Bio.nc)
[24] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2005.01081(更换)[pdfps其他]
标题:多旋塞神经决策过程
主题: 人工智能(cs.AI);理论经济学(econ.TH);神经元和认知(Q-Bio.nc)
[25] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2006.06939(更换)[pdf其他]
标题:通过确定本地接触网络瓶颈,有针对性地遏制疫情
评论:37页,21个数字
主题: 社会和信息网络(css . si);物理与社会(Physics .soc-ph);种群与进化(q-bio.PE)
[26] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2006.16910(更换)[pdf其他]
标题:药物安全的数据科学方法:疼痛治疗临床试验中不良药物事件的语义和视觉挖掘
作者: Jean-Baptiste Lamy
评论:13页,15个数字
杂志 - ref:医学中的人工智能2021; 115:102074
主题: 电脑和社会(CS.CY);人工智能(cs.AI);定量方法(q-bio.QM)
[27] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2007.06252(更换)[pdf其他]
标题:三维蛋白质结构的内-外卷积和池化学习
评论:学习表征国际会议(ICLR) 2021年
主题: 机器学习(cs.LG);生物分子(Q-bio.BM);机器学习(Stat.ML)
[28] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2007.09066(更换)[pdf其他]
标题:胆固醇和麦角甾醇对DPPC双层特性的影响:来自原子模拟的见解
主题: 生物理物理(物理学.Bio-ph);软浓缩物质(Cond-Mat.soft);亚细胞过程(Q-bio.sc)
[29] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2012.03303(更换)[pdf其他]
标题:地质视神经钾清关的牵引族模型
评论:35页,13个数字
主题: 生物理物理(物理学.Bio-ph);PDES(Math.AP)分析;神经元和认知(Q-Bio.nc)
[30] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2012.05194(更换)[pdf其他]
标题:有效复制数$R_t$与倍增时间的关系以及对意大利COVID-19数据的应用的简化估计
杂志 - ref:2021年4月11日,欧洲物理杂志Plus,136(4),1-14
主题: 物理与社会(物理学博士);种群与进化(q-bio.PE)
[31] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2012.10006.(更换)[pdf]
标题:不同类型的头部冲击脑损伤标准和脑菌株之间的关系可能是不同的
评论:28页,11个数字
主题: 组织器官(q-bio.TO);机器学习(cs.LG);数据分析、统计和概率(physics.data-an);定量方法(q-bio.QM);应用程序(stat.AP)
[32] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2101.04795(更换)[pdf]
标题:逆光谱光学相干层析成像(ISOCT)表征粒径和浓度
评论:16页,6个数字,期刊提交
主题: 光学(physics.optics);定量方法(q-bio.QM)
[33] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2101.09748(更换)[pdf其他]
标题:边缘速度监禁解决了鸟类天然群中的相关和控制之间的冲突
评论:18页,5个数字
主题: 统计力学(cond-mat.stat-mech);生物理物理(物理学.Bio-ph);定量方法(q-bio.QM)
[34] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2102.03422(更换)[pdf其他]
标题:来自单细胞数据的细胞命运转变的机制模型
评论:6页,4个数字
主题: 细胞行为(q-bio.CB);适应与自组织系统(nlin.AO)
[35] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2102.06975(更换)[pdf其他]
标题:细胞重排时间延迟对融合组织顶点模型流变学的影响
主题: 生物理物理(物理学.Bio-ph);软浓缩物质(Cond-Mat.soft);细胞行为(Q-Bio.cb);组织器官(q-bio.TO)
[36] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2103.04162(更换)[pdf其他]
标题:基于机器学习的通用势函数的分子建模
主题: 定量方法(q-bio.QM);机器学习(cs.LG)
[37] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.07059(更换)[pdf]
标题:神经种群几何:一种理解生物和人工神经网络的方法
主题: 神经元和认知(Q-Bio.nc);机器学习(cs.LG)
[共37项:1-37]
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