結合振盪和電流強化過程的數學模型可以模擬生物體中資源的有效耦合,為理解無中樞神經系統生物體的基礎認知能力提供一個新的視角。
본 논문은 점균류와 같은 신경계가 없는 유기체에서 나타나는 기본적인 인지 능력을 설명하기 위해 진동과 전류 기반 강화 프로세스를 결합한 최소 모델을 제시합니다.
振動する環境と相互作用する生物システムにおける認知プロセスを理解するために、振動と電流ベースの強化学習を組み合わせた最小モデルを提案する。このモデルは、粘菌に見られるような、最短経路探索や大規模パターンの創発といった基底的な認知能力を再現できる可能性を示唆している。
Oscillatory and current-based reinforcement processes, when coupled, can mimic the problem-solving abilities and long-range synchronization observed in aneural organisms, suggesting a potential mechanism for basal cognition.
由於 SARS-CoV-2 持續進化,特別是 XBB 被 BA.2.86/JN.1 谱系取代,迫切需要重新評估疫苗的組成。本研究分析了人體對 XBB 和 JN.1 的體液免疫反應,發現 JN.1 感染誘導的抗體對其亞變異株具有更強的中和能力,並強調了 KP.2/KP.3 亞變異株的免疫逃逸能力,支持其未來可能流行。研究結果表明,開發基於 JN.1 谱系,特別是 KP.2/KP.3 的加強疫苗至關重要。
The emergence of the SARS-CoV-2 JN.1 lineage, particularly its subvariants KP.2 and KP.3, necessitates updated vaccine boosters as JN.1 elicits superior antibody response compared to XBB, and current vaccines may offer limited protection against these new subvariants.
TockyPrep 是一個新的 R 語言套件,它可以自動化預處理流式細胞儀螢光計時器數據,以提高分析結果的可重複性和準確性。
유세포 분석법을 이용한 형광 타이머 단백질 데이터 분석에 TockyPrep R 패키지를 활용하면 데이터 전처리 과정을 표준화하여 재현성과 정확성을 향상시킬 수 있다.
本文提出了一個簡單的物理模型,該模型僅基於基本構建塊的熱驅動附著和分離,即可概括生物進化中的幾個特徵,包括方向性、多樣性、選擇、增長、遺傳和適應。
TockyPrep is an R package that standardizes the preprocessing of flow cytometry data from Fluorescent Timer protein experiments, enhancing the accuracy and reproducibility of temporal analysis in cellular activity studies.