基于Genotype Representation Graph (GRG)的研究：提升生物数据分析效率的新框架 学术背景与研究动机 随着测序技术的迅速进步，大规模基因组数据的收集变得愈发普遍，尤其是在人类疾病关联研究领域，基因组数据的分析需求日益增长。2023年底，英国生物银行（UK Biobank）在其云计算平台上发布了约50万份全基因组数据，其中已有20万份完成相位（phased）处理。这类庞大的数据集为科研提供了前所未有的机会，但也带来了新的难题：如何高效地编码和分析如此巨大的基因组数据？传统的二维表格化数据结构（如VCF文件格式）在储存和计算效率方面面临瓶颈，难以应对不断增长的数据需求。 在这一背景下，科学家们提出了新的数据表示和处理方法以优化压缩率和计算性能。本研究的目标是开发一种...
深度学习框架用于多体薛定谔方程的自旋对称解研究：一种新方法的开创性成果 量子物理和量子化学领域中，多体电子体系的描述一直是一个重要但极具挑战性的课题。准确表征电子-电子强关联尤其对催化、光化学和超导性等领域具有深远意义。然而，传统的方法，如广泛使用的Kohn–Sham密度泛函理论(KS-DFT)，在多参考体系中对静态关联的描述仍存在不足。这一不足导致了所谓的“对称性困境”(symmetry dilemma)，即自旋对称破缺的解尽管是不物理的状态，却能获得较低的能量结果。此外，虽然波函数方法在捕获静态关联方面表现出色，但其计算复杂度较高，需要专家选择合适的活性空间，对普通应用存在显著障碍。因此，找到一种高效且准确的方法来解决多体薛定谔方程，同时保持正确的自旋对称性，这是科学家们长期以来期待解决...
从无定形前驱体预测晶体的出现：深度学习助力材料科学新突破 背景介绍 晶体从无定形物质中逐步生成的过程在自然界与实验室中具有重大意义。这一过程广泛存在于从地质到生物过程的各种现象中，并且在开发新材料的过程中占据核心地位。然而，无定形状态向晶体态的转化中，最初出现的常常是亚稳态（metastable state）晶体，而非热力学上的稳定态晶体。这种亚稳态形成的普遍规律可以通过”Ostwald法则”加以解释，该法则指出与无定形前驱体（amorphous precursor）具有相似局部结构特征的晶体将更容易优先成核。 无定形材料的晶化过程，尤其是其能量景观（energy landscape）的建模，一直以来是科学界的难点。传统的分子建模方法或从头计算（ab initio methods）由于计算量...
探讨运动病的生物标志物与生物传感器：解决诊断难题的创新方向 运动病（Motion Sickness，MS）是人类普遍经历的一种综合症，发生在交通工具或者虚拟现实（Virtual Reality，VR）所引起的非自然运动中。它的特征包括头痛、恶心、呕吐、出虚汗及肤色苍白等，严重时还可能导致脱水、电解质紊乱及其他躯体和心理上的不良后果。然而，由于缺乏可靠的客观指标及实时检测方法，运动病的精确诊断一直是医疗领域中的难题。尽管已有研究显示一些生理和生化指标可能与运动病的发生相关，但尚未形成系统的研究综述和统一的技术解决路径。为此，《Biosensors and Biomarkers for the Detection of Motion Sickness》这一科学论文集中探讨了运动病的病理机制、潜在...
大型语言模型如何应对虚假信息？——基于LLMs的深度研究 在当今信息传播速度飞快的数字时代，虚假信息（misinformation）和假新闻（fake news）的传播已成为社会的重大挑战。互联网和社交媒体的普及使得信息共享的门槛大幅降低，任何人都可以在未经验证的情况下传播内容，而社交平台的算法又倾向于优先展示争议性或引发强烈情绪的内容，从而加速了误导性信息的扩散。此外，随着生成式人工智能（generative artificial intelligence）的发展，特别是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的普及，这些模型不仅可以生成高质量的自然语言，还可能被用于伪造信息，使得传统的虚假信息检测方法难以应对。 在此背景下，《Silver Lining in...
深入探索基于部门的对冲交易策略及创新选股技术 背景与研究目标 对冲交易策略（Pairs Trading Strategy, PTS）作为一种长期以来被广泛使用的金融套利策略，其核心思想是利用两只高度相关的股票之间的相对表现，从价格的暂时性偏差中获利。然而，传统对冲交易策略主要依赖均值回复理论，假设股票之间的价格差（价差，Spread）会回归到其历史平均值。在实际操作中，交易者通常通过相关性分析或协整性分析（Cointegration）来挑选股对（Stock Pairs），并依据统计模型生成长/短头寸信号，从而实现获利。 尽管传统PTS已被广泛应用，但它存在一些局限性。例如，传统PTS在股对选择时通常忽略了股票所属行业（Sector）或部门的特征，这可能导致选出的股对对行业波动或市场系统性风险...