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变异的论文前沿信息_ai智能写作一键生成免费版(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

变异的论文

论文回顾：癌细胞中环状DNA变异的奥秘今天花了一个小时阅读一篇关于“癌细胞系中环状DNA变异的多样性”的论文。文章发表在某杂志上，据说审稿速度快，反馈快，在线发表也很快，但收稿范围较广。 𐟓š 论文内容：这篇文章主要研究癌细胞系中环状DNA（eccDNA）的变异情况。研究结果显示，不同样本间的eccDNA重复率极低，仅为0.1-0.3%。从癌细胞系高度活跃导致高度异质性的角度来看，这一解释是合理的。尽管这一发现可能会引起同行的不满，但这也从侧面证明了研究者的严谨性，他们只发表了研究结果，并没有因为研究结果不利于行业而隐瞒或删掉它。 𐟔젦–𙦳•与技术：文章中提到了一种名为Circle-Pure的技术，该技术在前人技术的基础上进行了优化改良，值得进一步研究。 𐟤” 其他思考：一个有趣的问题是，是否在RCA扩增过程中，eccDNA受到了很大影响？如果使用非扩增技术，是否可以提高重复率？这些问题值得进一步探讨。通过这次阅读，我不仅学到了新的研究方法和技术，还对科学研究和学术发表有了更深入的理解。

大学学习分享 | 语言模型助力抗体进化最近在学术界掀起波澜的一篇论文，发表在4月的《Nature Biotechnology》上，真是让人眼前一亮。这篇论文用蛋白质语言模型来进化抗体，简直是跨学科合作的典范。要知道，在《Nature》及其子刊上发表关于AI药物发现的论文并不罕见，但涉及到进化算法的论文就非常稀缺了。从计算方法上看，这篇论文的思路非常简单。首先，它模拟了进化的思想来迭代抗体序列。然后，利用预训练的语言模型来提供序列中氨基酸变异的概率。最后，通过抗体和抗原的结合亲和力来施加选择压力。其中，语言模型的作用相当于一种变异算子，这是全文最大的亮点。其实，这种“模型指导变异”的策略在2018年发表在《Chem》上的一篇用遗传算法进化AMP的论文中就已经出现过。不过，这篇论文在交叉学科中灵活运用了这种方法，再加上大量的生化实验，竟然真的能在《Nature》上发表，真是让人佩服得五体投地！𐟑𐟑𐟑 所以，大家在学习过程中也要灵活运用各种方法和工具，说不定也能创造出令人惊叹的成果呢！加油吧，未来的科学家们！𐟒갟’갟’ꀀ

如何撰写课程报告：一步步教你搞定写课程报告其实没那么难，只要掌握几个关键点，你也能轻松搞定。下面我就来分享一下我的经验，手把手教你如何写课程报告。摘要：简洁明了，突出重点 𐟓 首先，摘要部分一定要用词严谨，清晰表达你的研究内容和脉络。简单来说，就是要在有限的字数里，把你的研究目的、方法和结论都说清楚。比如，你可以这样写：“本研究旨在处理和可视化分析心电信号（ECG），以评估心脏功能并诊断心脏疾病。心电信号是评估心脏健康状况的重要工具，但常受到噪声干扰和信号失真的影响。通过MATLAB程序设计，我们对心电信号进行预处理、去噪、滤波和归一化处理，并进行QRS波和心率变异性（HRV）的定量分析，以提高心电信号的分析精度和临床应用价值。” 目录：清晰明了，层次分明 𐟓š 目录部分要具体又清晰，让读者一眼就能明白你的研究框架。比如，你可以这样安排： 1. 摘要 2. 引言 3. 材料与方法 4. 结果与讨论 5. 结论 6. 参考文献引用论文：增加严谨性，丰富内容 𐟓– 合理引用论文可以增加你的报告的严谨性，同时也能丰富你的内容。你可以在引言、材料与方法、结果与讨论等部分引用一些经典的论文。比如，《中国心血管健康与疾病报告2020》就是一个不错的选择。正文部分：详细阐述你的研究过程和结果 𐟔슥œ覭㦖‡部分，你需要详细阐述你的研究过程和结果。这包括以下几个方面：研究背景：说明你的研究为什么重要，以及相关的前人研究。研究方法：描述你使用了哪些方法和技术来实现你的研究目标。实验设计：详细说明你的实验设计，包括数据采集和处理方法。结果分析：展示你的实验结果，并进行详细的解释和分析。讨论与结论：总结你的研究结果，并提出一些新的思考和展望。参考文献：列出你引用的所有论文 𐟓‘ 最后，别忘了列出你引用的所有论文。这部分非常重要，因为它可以证明你的研究是基于前人工作的基础上进行的。你可以在正文部分或者附录中列出这些参考文献。小贴士：保持积极心态，相信自己能写好 𐟌Ÿ 写课程报告其实没那么难，只要你用心准备，积极思考，相信你一定能写出一份高质量的报告。加油！𐟒ꀀ

博士生宿舍收纳大揭秘～最近买了好多新东西，真是让人心情大好！比如这个超喜欢的台灯𐟒᯼Œ还有这个心仪已久的杯子𐟥ƒ。每天用这个大杯子喝水都感觉更快乐了，毕竟喝水也是生活的一部分嘛～最近还入手了一个扩展屏，学习起来更方便了，真是开心到飞起𐟓š。另外，还买了金桂香薰蜡烛𐟕ﯸ，这个味道真的让人很安心，仿佛置身于一个温暖的秋日午后。现在的状态真的超级喜欢，感觉生活都变得美好了许多。不过，短时间内应该不会再整理宿舍了，毕竟快递实在太多了𐟓检‚ 顺便提一下，最近还研究了一些语言学的论文，真是收获满满。比如“语动词拷贝构式变异”这个话题就很有趣，感觉语言学的世界真是无边无际啊！总之，最近的生活真是既充实又愉快，希望这种状态能一直保持下去～

𐟓实证论文的五大模型解析𐟔 𐟓š想要写一篇合格的实证论文？来看看这些关键步骤吧！ 1️⃣ 方差分析𐟓Š：探索分类数据与定量数据间的关系，揭示多组样本间的差异。例如，不同学历人群对工作满意度的不同表现。 2️⃣ T检验𐟔쯼š 深入挖掘分类数据与定量数据的关系，精准对比两组样本的差异。比如，性别差异对工作满意度的影响。 3️⃣ 卡方分析𐟓‹：研究分类数据间的联系，如性别与购买保险的关系。 𐟔回归分析三大步骤𐟔： ① 变量描述性分析𐟓ˆ：了解自变量和因变量的分布、集中趋势和变异情况。 ② 相关性分析𐟓Š：探索自变量与因变量间的线性关系，通过皮尔逊或斯皮尔曼相关系数来量化。 ③ 回归结果分析𐟎ﯼš 解读回归系数、拟合优度及假设检验结果，从而判断自变量的影响程度和整体模型的解释能力。 𐟎‰掌握这些实证模型，论文写作更得心应手！𐟎‰

在每日睡眠时长四小时的状态下，两周昼夜满课，极限学明白统计学，挑灯做题，并在十二月之前量化实操写论文；挤时间打辩论，并打赢；接了个VR电影项目，刚交完大纲，又被制作人预定了下一步的音乐剧；准备下周pre的PPT；周末还约了游泳课… 我感觉我不是变强了，而是变异了。

#大模型日报# ai前沿动态【大型语言模型中类比推理鲁棒性评估】链接：论文概述：本文通过设计巧妙的变异类比推理任务，揭示了大型语言模型在零样本类比推理方面的脆弱性，强调了在人工智能评估中关注鲁棒性的重要性，并暗示了人类认知机制与LLM的显著差异。

共同方法偏差是什么？如何检验？在进行变量关系研究时，收集问卷并分析结果是很常见的做法。很多论文的第一部分都会提到共同方法偏差检验。大部分研究者采用Harman单因素法，这种方法基于探索性因素分析的结果，通过主成分分析，观察第一个特征根大于1的因子解释总变异量的大小。如果这个变异量小于40%（有人认为50%也可以），那么说明研究中的共同方法偏差问题不严重。但很多朋友并不清楚共同方法偏差（common method bias）到底是什么，为什么要进行检验。共同方法偏差是一种由于研究方法（工具、样本、情境等）引起的误差，它会混杂在变量的变异中，导致变量关系以及变量的信效度出现错误估计。只要使用问卷进行研究，都会有共同方法偏差。如果共同方法偏差严重，就需要从研究方法中进行调整和控制。温忠麟先生的文章中提到了其他几种检验共同方法偏差的方式，感兴趣的朋友可以去知网检索原文。简单来说，共同方法偏差是一种常见的误差来源，需要进行适当的检验和控制，以确保研究结果的准确性。

经管论文实证分析：描述性统计分析详解大家好！今天我们来聊聊经管论文实证分析的第一步——描述性统计分析。无论你是科研小白还是经验丰富的学者，都可以在这里找到有用的信息。每周我们还会在群内发布论文写作技巧，欢迎大家加入交流学习！ 𐟓Š 什么是描述性统计分析？描述性统计是一种通过揭示数据分布特性来汇总和表达定量数据的方法。它主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、数据分布以及一些基本的统计图形。描述性统计的特征是表示定量数据，并揭示数据分布的特征。它的作用是提供一种概括和表征数据的有效且相对简便的方法。 𐟓ˆ 常用指标均值、中位数、众数：这些指标体现了数据的集中趋势。方差、标准差、四分位数：这些指标体现了数据的分散性与变异性。偏度、峰度：这些指标表示了测量数据与正态分布偏离的情况。 𐟖寸 STATA操作示例 sum x y：这个命令可以描述变量x和y的观测值个数、平均值、标准差、最小值和最大值。 sum x y, detail：这个命令可以描述变量x和y的偏度、峰度、分位数观测值个数、方差。希望这些信息对你有所帮助，快去试试吧！

「诺贝尔奖为啥偏爱AI」今年的诺奖不简单，能救命！瑞典皇家科学院10月9日宣布，David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper获得2024年诺贝尔化学奖。你别说今年这个诺奖，我在现实中用过，所以先给个好评。如果说生理医学奖的microRNA是我自己前两年水了一篇论文有所接触，那么这个AI结构预测是我用它帮助过现实中的人。 01，蛋白结构预测帮了大忙 ——————————————— 一个很熟悉的朋友怀孕了，做了个基因检测，结果出问题了，孩子身上出现了一个罕见变异，这个变异甚至不在常见的数据库里，但是根据预测，这个变异是负面的。那么问题来了，这个孩子该不该要？所以朋友很担心，她也问了遗传医生，但是遗传医生给出的结论属于模棱两可的，所以就找到了我。当时我的压力也很大，所以就用尽全身的技能来做解读这个变异。 1，遗传家系分析。这是我做的第一步，就是用家系分析，因为人类对于遗传学乃至生命科学的认知非常浅显，所以家系分析反而是现实发生的相对可靠的证据，或者直白的说，如果家系里有这个变异且无症状，其实就是很扎实的证据。结果家系分析显示，这个变异是来自于父本，但是父本并没有表现症状。而这个朋友的第一个女儿也是杂合体，同样没表现症状（性别不一致）。按理说差不多了，不过这个时候还有一点担心，那就是，这个疾病发病年龄可能在青春期，所以目前还不完全根据父本以及第一个女儿来确定第二个孩子的状况。 2，DNA相关预测。这个就是做了一系列分析，包括变异可能的遗传影响，用各种数据来预测，但是基于DNA的预测毕竟还是有限，因为还是要落到发挥功能的蛋白质上。 3，蛋白质预测。于是，就要找蛋白质，但是，蛋白质是需要高级结构的，而这个，传统是只能找结构生物学来做。那么，就是，必须有人做过这个蛋白质才会看到结构，从而进一步分析结构。这时候发现，这个蛋白，并没有被测过结构，怎么办？搁在过去，这就麻烦了，但是现在有AI蛋白结构预测以及相关数据库。于是我就去做这个，并且对照数据库里的AI 蛋白结构。结果发现，这个点发生变异的位置，并不是该蛋白发挥作用的核心结构域位点，而是一个较为边缘的位置，而根据一系列计算，发现这个位置似乎也并不是特别重要。把这些结论综合起来后，我把相应的结论给了朋友，最后朋友思考后决定按照概率还是选择生下了这个宝宝。到目前，宝宝一切正常。当然，这也只能到这里了，因为，这是目前生物学的极限了，往后谁也没法去保证。所以，我很感激蛋白质AI结构预测，因为世界蛋白千千万，如果一个个测过去，得猴年马月才能搞定，但是有了AI预测蛋白质，速度快多了，而且对现实有很大的帮助。下面聊聊为什么要解决蛋白质结构的问题。 02，为什么要解决蛋白质结构的问题？ ———————————————————— 蛋白质是生命的核心执行者，这是一个很重要的点。为什么呢？提到生物，大家很多最熟悉的是DNA，当然，如果深入一些，会熟悉叫做中心法则的东西。 DNA，你有我有大家都有，如果DNA发生了变化，那么就会导致差异，而你我每个人都携带着上千万个DNA变异，这也是每个人差别的缘故。但是，这个差别，只在DNA上是意义不大的。因为，DNA这东西，是携带信息为主的，就比如，我们每个细胞基本上都有一套DNA（红细胞、生殖细胞略例外），所以我们提DNA的时候用各种组织都方便。而DNA要想发挥作用，那首先就要经过转录，变成RNA. RNA当然复杂，比如除了编码蛋白质的mRNA，还有一堆其他RNA，就是非编码RNA，当然，非编码RNA也是有很多作用，比如今年拿到诺奖的microRNA就是属于这一系列，此外还有lncRNA（长链非编码RNA）等也是热点，这些RNA对于基因有调节作用。但是，RNA的意义，也就到这里了，由于RNA易降解且结构相对简单，所以，它还是撑不起生命执行者这个步骤。因此必须到了另外一个更加实体的结构，那就是蛋白质。所以，蛋白质是生命的核心承担者，蛋白质是构成细胞的基本物质，是结构物质，是催化的酶，是运输的载体，是免疫的抗体，是调节的激素，可以说，蛋白质是生命的物质基础，是生命活动的主要承担者。但是，蛋白质和DNA不一样，尽管DNA、RNA也有空间结构，但是远不像蛋白质那样，必须要复杂的空间结构才能完成功能。所以，必须要有空间结构，蛋白质才能发挥作用，举个例子，酶必须有那个结构才能发挥作用，如果这个结构发生了变化，那么结合就会受影响。所以，要想研究蛋白质，必须解析蛋白质结构。 03，如何解析蛋白质结构？ ——————————————— 如何解析蛋白质结构？传统办法就是用结构解析，这东西，耗时耗力，难度很大。举个例子，新闻报道的一个做结构生物学的女博士，连续4年几乎每天工作17小时！做啥呢？就是努力的让蛋白以天然状态结晶，这也是被认为是天然的蛋白质结构。可以想象，做这个东西，工作量之大难以想象。正因为如此，做出来这东西，也往往能发顶刊，因为很基础嘛。 04，AI蛋白质结构预测 ———————————— 理论上，蛋白质是一个个氨基酸构成的，这些氨基酸本身有各种理化性质，比如两性解离、等电点等。但当很多氨基酸出现的时候，那么这些性质叠加起来就不容易去分析了。不过我们还是应该相信，哪怕是复杂的生命现象，背后也是有基本的理化性质，这也是为什么很多诺奖物理和化学竟然和生物有关。于是，我们需要努力的找规律，而这个规律的依据之一就是已有的蛋白质结构，这些分析过结构的蛋白质是序列明确、结构清晰的，对他们进行足够的分析，那么就可以寻找到一些规律，进而因此来预测出蛋白质的结构。比如我电脑里现在还存着以前学习的文件，就是关于蛋白质结构分析预测的。当然，这些预测还是相对原始的。而有了机器学习，尤其是AI 之后，这个学习速度要快多了，计算机的强大远超过我们的认知，能够发现一些我们不曾注意到的细节，而这些细节也会进一步加强对蛋白质的预测，使得蛋白质的结构预测越来越精准。举个例子，今年nature上的蛋白质预测文章，可以将蛋白质的预测性能提升到最大值的97%。这个预测效率已经非常高了。事实上很多时候，我们不一定需要100%精准的蛋白质结构，只需要相对精准的知道就可以了，那么接下来后续开发就容易多了。所以，AI帮了大忙。 05，蛋白质结构预测大有可为 ———————————————— 其实蛋白质结构意义很大，比如研究药物就是很典型的，尤其是生物药物，精准的结构可以更好的寻找到有效药物，比传统化学小分子选择更多，且效果更好。而且，在其他方面，比如疫苗预测上也很有意义。比如nature十大人物曹云龙，被称为新冠预测者。他的技术之一就是依据蛋白质结构来。比如，他发现新冠蛋白的某个位点可以降低病毒的免疫原性，帮助病毒逃避免疫反应，那么就可以猜测，未来的新出现毒株有可能从这个点上被筛选出来，于是我们就可以提前针对这个点做疫苗，到时候出现了就可以提前免疫。类似的有很多，甚至我们目前面临的很多难解的疾病，未来都可能从蛋白质结构的角度来寻找解决办法，而传统蛋白质结构研究速度是跟不上的，AI 可以。所以，AI预测结构，还真的大有可为。「2024年诺贝尔奖」「微博新知」