q-bio Arbeiten | Gist.Science

Enhancing Morpho-Kinematic analysis for Plant Water Stress Classification through Leaf Movements

Diese Studie verbessert die Klassifizierung von Pflanzenwasserstress durch die Analyse von Blattbewegungen mittels eines verfeinerten morpho-kinematischen Rahmens, der nichtlineare Deskriptoren und Bewässerungskontexte integriert und dabei zeigt, dass ein adaptives Ensemble-Verfahren (ALOP) in Kombination mit bestimmten Sektoreneinteilungen die Robustheit und Genauigkeit der Vorhersage signifikant steigert.

Walter Polilli, Alessio Antonini, Cristiano Platani + 2 more2026-03-06🧬 q-bio

Convex Efficient Coding

Die Arbeit stellt eine neue Klasse von konvexen, aber flexiblen normativen Theorien für die neuronale Kodierung vor, die durch die Optimierung der Repräsentationsähnlichkeit anstelle der neuronalen Aktivitäten direkt entstehen, und nutzt diese, um Identifizierbarkeitsresultate zu beweisen sowie die Existenz von ON/OFF-Kanälen in dichten retinalen Codes zu erklären.

William Dorrell, Peter E. Latham, James Whittington2026-03-06🧬 q-bio

If Grid Cells are the Answer, What is the Question? A Review of Normative Grid Cell Theory

Diese Übersichtsarbeit fasst zusammen, dass Gitterzellen als biologisch plausibler, hochpräziser und nichtlinear dekodierbarer Code für die Position fungieren, der der Pfadintegration dient, und nutzt dieses gut untersuchte Beispiel, um Lehren für normative Theorien neuronaler Berechnungen sowie die Integration optimierter neuronaler Netze zu ziehen.

William Dorrell, James C. R. Whittington2026-03-06🧬 q-bio

Learning Contact Policies for SEIR Epidemics on Networks: A Mean-Field Game Approach

Diese Arbeit entwickelt ein Mean-Field-Game-Modell für SEIR-Epidemien in heterogenen Netzwerken, das zeigt, wie Individuen ihre Kontakthäufigkeit optimieren, wobei die Inkubationszeit zu einer verzögerten Vorsicht führt und die Ausbreitung verstärkt, während Existenz und Eindeutigkeit des Gleichgewichts mathematisch bewiesen werden.

Weinan Wang2026-03-06🧬 q-bio

Efficient Coding Predicts Synaptic Conductance

Die Studie zeigt, dass ein parameterfreies Modell auf Basis der Synapsenbiophysik und der Shannon-Informationstheorie nicht nur erklärt, wie die Informations-effizienz von Synapsen bei Abweichungen vom natürlichen Leitwert abnimmt, sondern auch bestätigt, dass neuronale Systeme evolutionär darauf optimiert sind, Bits pro Joule zu maximieren.

James V Stone2026-03-06🧬 q-bio

INTENSE: Detecting and disentangling neuronal selectivity in calcium imaging data

Die Studie stellt INTENSE vor, ein Open-Source-Framework, das mithilfe informationstheoretischer Methoden und spezifischer statistischer Kontrollen neuronale Selektivität in Kalzium-Bildgebungsdaten von frei verhaltenden Tieren zuverlässig detektiert und von Verhaltenskorrelationen entwirrt.

Nikita Pospelov, Viktor Plusnin, Olga Rogozhnikova + 6 more2026-03-06🧬 q-bio

Neural geometry in the human hippocampus enables generalization across spatial position and gaze

Die Studie zeigt, dass der menschliche Hippocampus räumliche Informationen über verschiedene Agenten und Blickrichtungen durch eine geometrische Struktur kodiert, die es ermöglicht, diese Informationen durch einfache lineare Transformationen zu trennen und gleichzeitig generalisierbar zu machen.

Assia Chericoni, Chad Diao, Xinyuan Yan + 12 more2026-03-06🧬 q-bio

SeekRBP: Leveraging Sequence-Structure Integration with Reinforcement Learning for Receptor-Binding Protein Identification

Die Studie stellt SeekRBP vor, ein Framework, das Sequenz- und Strukturdaten mittels Reinforcement Learning und einem Multi-Armed-Bandit-Ansatz für die dynamische Negativstichprobenauswahl integriert, um die Identifizierung von Rezeptor-bindenden Proteinen (RBPs) bei Viren trotz hoher Sequenzdivergenz und Klassenungleichgewicht zu verbessern.

Xiling Luo, Le Ou-Yang, Yang Shen + 6 more2026-03-06🧬 q-bio

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