108 articoli
Questo lavoro presenta un modello matematico esteso che integra la dinamica delle cellule CAR-T CD4+ e CD8+ con la regolazione dell'antigene tumorale, dimostrando come l'uso combinato di simulazioni meccanicistiche e reti neurali possa migliorare la previsione dei risultati terapeutici nonostante l'incertezza dei parametri.
Questo studio dimostra che un maggiore declino cognitivo soggettivo è associato a un indebolimento del tracciamento corticale delle caratteristiche linguistiche di alto livello durante l'ascolto di discorsi privi di espressività prosodica, suggerendo tale meccanismo come potenziale biomarcatore per le fasi iniziali del declino cognitivo.
Questo primo articolo di una revisione in due parti esamina i modelli fenomenologici e microscopici utilizzati per descrivere le risposte delle reazioni biologiche alla temperatura, evidenziando le deviazioni dal comportamento di Arrhenius e definendo grandezze operative come le temperature ottimali e i limiti termici.
Il paper dimostra che l'integrazione di priorità biologiche e la selezione delle caratteristiche guidate dalla salienza dei gradienti nel framework VFL REEF stabilizzano l'apprendimento federato verticale in condizioni di scarsità estrema dei dati, permettendo una classificazione efficace dello stress termico nei coralli che supera significativamente i metodi convenzionali.
Questo lavoro introduce una nuova rete di memoria associativa biologicamente plausibile che, sostituendo la dinamica "winner-take-all" con una non linearità a soglia che permette rappresentazioni distribuite, supera i limiti precedenti raggiungendo una capacità esponenziale rispetto al numero di neuroni nascosti.
Questo studio introduce un approccio basato sulla trasformazione "interaction-picture" della meccanica quantistica per quantificare l'effetto abscopale come fenomeno stocastico continuo nei modelli di tumore bilaterale, offrendo un metodo standardizzato per valutare le risposte sistemiche nella radioterapia adattiva ultra-frazionata personalizzata (PULSAR).
Il paper propone che nei network a azione di massa le quantità conservate siano duali ai cicli interni e formula congetture su relazioni di dualità tra precluster, supporti poliedrici invarianti massimali e sifoni.
Questo studio propone un nuovo metodo basato sull'identificazione di sistemi dinamici non lineari per rilevare e caratterizzare l'accoppiamento fase-ampiezza, superando i limiti di sensibilità al filtro e di accoppiamenti spurii tipici delle tecniche esistenti grazie a un modello generativo robusto al rumore e interpretabile.
Questo lavoro risolve le anomalie storiche della Peste Nera, come le vaste zone sicure, modellando la dinamica epidemica attraverso una teoria di campo di gauge non-abeliana che dimostra come l'interferenza distruttiva delle onde di mutazione generi topologicamente nodi macroscopici stabili, spiegando matematicamente la sopravvivenza di regioni come Polonia e Boemia.
Il paper presenta un algoritmo basato su Python che automatizza l'identificazione e la classificazione dei meccanismi di omeostasi nelle reti biologiche complesse, superando le limitazioni computazionali dei metodi precedenti attraverso un'estensione del quadro teorico a reti con molteplici nodi di ingresso.
Questo lavoro introduce un meccanismo di apprendimento ispirato alla diffusione dei neuromodulatori biologici, in cui l'informazione sull'errore si propaga localmente nella rete, permettendo l'assegnazione temporale del credito e migliorando l'addestramento di reti neurali a impulsi ricorrenti con connettività sparsa.
Questo articolo introduce un framework basato sulla filtrazione per analizzare come l'aggiunta di taxa migliori l'inferenza filodinamica, decomponendo la riduzione della varianza attesa in componenti di apprendimento, disallineamento e covarianza, e dimostrando l'esistenza di un limite fondamentale irriducibile per ciò che i dati sequenziali possono rivelare sulla genealogia latente a causa del divario tra le garanzie di apprendimento ottenibili da un oracolo e quelle disponibili per l'analista.
Lo studio dimostra che l'introduzione di una fase di "sogno", in cui il modello di Hopfield con sinapsi limitate genera e "dimentica" pattern casuali, elimina la dimenticanza catastrofica e migliora la capacità di memorizzazione rispetto al caso senza tale meccanismo.
Il paper presenta una teoria del campo medio dinamica compatta per reti di oscillatori di fase accoppiati, che riduce la dinamica complessa del sistema a un'equazione stocastica per un singolo oscillatore e permette di derivare previsioni quantitative sulla sincronizzazione per modelli neuronali complessi partendo direttamente dai dati di risposta di fase.
Questo studio dimostra che la mancata considerazione della variabilità della distribuzione dei tempi di generazione tra diversi gruppi demografici può portare a stime errate del numero di riproduzione Rt, sottolineando la necessità di raccogliere dati epidemici dettagliati e di adottare modelli strutturati per migliorare l'accuratezza delle risposte di sanità pubblica.
Questo studio dimostra che la progressione radiologica della fibroelastosi pleuroparenchimale (PPFE) nei programmi di screening per il cancro del polmone è associata indipendentemente a un aumento della mortalità e a esiti clinici avversi, suggerendo che la sua valutazione quantitativa possa fungere da biomarcatore utile per identificare individui ad alto rischio respiratorio.
Il paper propone un nuovo framework di controllo spiking efficiente e robusto, ispirato al principio dell'energia libera, in cui i neuroni si attivano solo se riducono l'energia libera della loro rappresentazione interna, offrendo alte prestazioni e resilienza ai disturbi sia per applicazioni cognitive che per l'hardware neuromorfico.
Il modello matematico proposto spiega l'illusione di cecità alla curvatura come risultato di due meccanismi complementari nella V1: la separazione dei canali di polarità che frammenta il contorno in segmenti e la frammentazione dei canali di orientazione che rende questi segmenti localmente rettilinei, generando così la percezione di zig-zag al posto di sinusoidi.
Il documento presenta IFACE, un nuovo framework basato su corrispondenze che allinea le superfici proteiche accoppiando probabilità di geometria intrinseca e campi chimici spaziali per derivare una distanza congiunta geometrico-chimica capace di distinguere la variabilità conformazionale dalla divergenza strutturale e di identificare tasche catalitiche conservate.
Questo studio presenta un quadro di valutazione del rischio basato sui dati per stimare la probabilità settimanale di spillover dell'influenza aviaria altamente patogena H5N1 dagli uccelli selvatici al bestiame bovino in Danimarca, identificando aree e periodi ad alto rischio per potenziare la sorveglianza e la preparazione.