Vorhersage

@article{scriven1959explanation,
    author = "Scriven, Michael",
    title = "Erklärung und Vorhersage in der evolutionären Theorie",
    year = "1959",
    journal = "Science",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.130.3374.477",
    doi = "10.1126/science.130.3374.477",
    number = "3374",
    pages = "477-482",
    volume = "130"
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@misc{scriven1959explanation1,
    author = "Scriven, M",
    title = "Erklärung und Vorhersage in der evolutionären Theorie",
    year = "1959",
    howpublished = "Science, v. 130, p. 477-482",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Scriven, M., 1959, Erklärung und Vorhersage in der evolutionären Theorie: Science, v. 130, p. 477-482.}"
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@misc{s20bde9d203c6035b107fe46f9c58e7530f87af9f7,
    author = "Elith, J. und Leathwick, J.",
    title = "Species Distribution Models: Ökologische Erklärung und Vorhersage über Raum und Zeit",
    year = "2010",
    url = "https://www.semanticscholar.org/paper/0bde9d203c6035b107fe46f9c58e7530f87af9f7",
    is_oa = "true",
    semanticscholar_citation_count = "5842",
    semanticscholar_id = "0bde9d203c6035b107fe46f9c58e7530f87af9f7"
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@article{doi101016jevolhumbehav201106001,
    author = "Schaafsma, S. M. und Geuze, R. und Riedstra, B. und Schiefenhövel, W. und Bouma, A. und Groothuis, T.",
    title = "Händigkeit in einer nicht-industriellen Gesellschaft stellt die Kampf-Hypothese als evolutionäre Erklärung für Linkshändigkeit in Frage",
    year = "2012",
    journal = "Evolution und Human Behavior",
    url = "https://www.semanticscholar.org/paper/a4f7018163ca03521c7fc3321020142b5f4a4abb",
    doi = "10.1016/J.EVOLHUMBEHAV.2011.06.001",
    is_oa = "true",
    number = "2",
    pages = "94-99",
    semanticscholar_citation_count = "25",
    semanticscholar_id = "a4f7018163ca03521c7fc3321020142b5f4a4abb",
    volume = "33"
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@article{doi101007s1053901494440,
    author = "Tennant, N.",
    title = "The logische Struktur der evolutionären Erklärung und Vorhersage: Darwins fundamentales Schema",
    year = "2014",
    journal = "Biology \& Philosophie",
    url = "https://www.semanticscholar.org/paper/c9e7dac94c63a0b00175304f48676cfc11ae249c",
    doi = "10.1007/S10539-014-9444-0",
    is_oa = "true",
    number = "5",
    pages = "611-655",
    semanticscholar_citation_count = "3",
    semanticscholar_id = "c9e7dac94c63a0b00175304f48676cfc11ae249c",
    volume = "29"
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@article{tennant2014the,
    author = "Tennant, Neil",
    title = "The logical structure of evolutionary explanation and prediction: Darwinism's fundamental schema",
    year = "2014",
    journal = "Biology \& Philosophie",
    url = "https://doi.org/10.1007/s10539-014-9444-0",
    doi = "10.1007/s10539-014-9444-0",
    number = "5",
    pages = "611-655",
    volume = "29"
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Emotional contagion – die Übertragung von Emotionen zwischen Menschen – wird als automatisch ablaufend angesehen. Wir testen die Vorhersage, die auf der evolutionären Psychologie basiert, dass negative, bedrohungsbezogene Emotionen sich automatisch stärker übertragen als positive Emotionen. Wir stellen ein neues Paradigma zur Untersuchung der emotionalen Ansteckung vor, bei dem Teilnehmer Videos von Gesichtern ansehen, die sich von neutralen zu wütenden oder glücklichen Ausdrücken verformen. Die Teilnehmer sahen diese Videos unter hoher oder niedriger kognitiver Belastung. Die Teilnehmer berichteten mehr Glück im glücklichen Zustand als im wütenden Zustand und mehr Wut im wütenden Zustand als im glücklichen Zustand, was unser neues Paradigma unterstützt. Die Teilnehmer im glücklichen Zustand waren signifikant glücklicher bei niedriger im Vergleich zu hoher Belastung. Die Teilnehmer waren in hohen und niedrigen Belastungsbedingungen gleich wütend.

@article{doi101111bjso12134,
    author = "Kelly, J. und Iannone, N. und McCarty, Megan K.",
    title = "Emotional contagion of anger is automatic: An evolutionary explanation.",
    year = "2016",
    journal = "The British journal of social psychology",
    abstract = "Emotional contagion – die Übertragung von Emotionen zwischen Menschen – wird als automatisch ablaufend angesehen. Wir testen die Vorhersage, die auf der evolutionären Psychologie basiert, dass negative, bedrohungsbezogene Emotionen sich automatisch stärker übertragen als positive Emotionen. Wir stellen ein neues Paradigma zur Untersuchung der emotionalen Ansteckung vor, bei dem Teilnehmer Videos von Gesichtern ansehen, die sich von neutralen zu wütenden oder glücklichen Ausdrücken verformen. Die Teilnehmer sahen diese Videos unter hoher oder niedriger kognitiver Belastung. Die Teilnehmer berichteten mehr Glück im glücklichen Zustand als im wütenden Zustand und mehr Wut im wütenden Zustand als im glücklichen Zustand, was unser neues Paradigma unterstützt. Die Teilnehmer im glücklichen Zustand waren signifikant glücklicher bei niedriger im Vergleich zu hoher Belastung. Die Teilnehmer waren in hohen und niedrigen Belastungsbedingungen gleich wütend.",
    url = "https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/bjso.12134",
    doi = "10.1111/bjso.12134",
    is_oa = "true",
    number = "1",
    pages = "182-191",
    semanticscholar_citation_count = "66",
    semanticscholar_id = "9320433dd9849ae0a1d1ca870fa86d773142e17d",
    volume = "55"
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Aufgrund der evolutionären Theorie haben wir vorhergesagt, dass Hinweise auf Ressourcenknappheit in der Umwelt (z. B. Nachrichten über Dürren oder Nahrungsmittelknappheit) dazu führen, dass Menschen ihre Anstrengung und Leistung bei körperlich anstrengender Arbeit reduzieren. Wir haben diese Vorhersage in einer 2-Wellen-Feldumfrage unter Mitarbeitern getestet und sie experimentell im Labor repliziert. In Studie 1 berichteten Mitarbeiter, die Ressourcen in der Umwelt als knapp wahrnahmen, dass sie weniger Anstrengung aufwenden, wenn ihre Jobs viel (aber nicht wenig) körperliche Arbeit beinhalteten. In Studie 2 schnitten Teilnehmer, die lasen, dass Ressourcen in der Umwelt knapp waren, schlechter bei einer Aufgabe ab, die mehr (Tragen von Büchern), aber nicht weniger (Transkribieren von Buchtiteln) körperliche Arbeit erforderte. Dieses Ergebnis wurde gefunden, obwohl eine bessere Leistung die Chancen der Teilnehmer auf zusätzliche Vergütung erhöhte und obwohl Knappheitshinweise die tatsächliche Fähigkeit der Individuen, ihre Energiebedürfnisse zu decken, nicht beeinflussten. Wir diskutieren Implikationen für das Management von Anstrengung und Leistung sowie das Potenzial der evolutionären Psychologie, Kernphänomene in Organisationen zu erklären.

@article{doi101037apl0000257,
    author = "Pitesa, Marko und Thau, Stefan",
    title = "Ressourcenknappheit, Anstrengung und Leistung in körperlich anstrengenden Jobs: Eine evolutionäre Erklärung",
    year = "2017",
    journal = "Journal of Applied Psychology",
    abstract = "Aufgrund der evolutionären Theorie haben wir vorhergesagt, dass Hinweise auf Ressourcenknappheit in der Umwelt (z. B. Nachrichten über Dürren oder Nahrungsmittelknappheit) dazu führen, dass Menschen ihre Anstrengung und Leistung bei körperlich anstrengender Arbeit reduzieren. Wir haben diese Vorhersage in einer 2-Wellen-Feldumfrage unter Mitarbeitern getestet und sie experimentell im Labor repliziert. In Studie 1 berichteten Mitarbeiter, die Ressourcen in der Umwelt als knapp wahrnahmen, dass sie weniger Anstrengung aufwenden, wenn ihre Jobs viel (aber nicht wenig) körperliche Arbeit beinhalteten. In Studie 2 schnitten Teilnehmer, die lasen, dass Ressourcen in der Umwelt knapp waren, schlechter bei einer Aufgabe ab, die mehr (Tragen von Büchern), aber nicht weniger (Transkribieren von Buchtiteln) körperliche Arbeit erforderte. Dieses Ergebnis wurde gefunden, obwohl eine bessere Leistung die Chancen der Teilnehmer auf zusätzliche Vergütung erhöhte und obwohl Knappheitshinweise die tatsächliche Fähigkeit der Individuen, ihre Energiebedürfnisse zu decken, nicht beeinflussten. Wir diskutieren Implikationen für das Management von Anstrengung und Leistung sowie das Potenzial der evolutionären Psychologie, Kernphänomene in Organisationen zu erklären.",
    url = "https://ink.library.smu.edu.sg/lkcsb_research/5363",
    doi = "10.1037/apl0000257",
    is_oa = "true",
    number = "3",
    pages = "237-248",
    semanticscholar_citation_count = "25",
    semanticscholar_id = "626bcdfe2b75748484dbc3297430f02e71f551b1",
    volume = "103"
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Das „Frosch-im-Wannen" (FIP)-Phänomen deutet darauf hin, dass Anleger abrupten Preisänderungen im Aktienmarkt stärker sensibel reagieren als schrittweisen Preisänderungen. Basierend auf dem kognitiv-evolutionären Modell der Überraschung und dem Modell des verstärkenden Lernens liefert dieser Artikel eine neue Erklärung für das FIP-Phänomen, wonach dieses Phänomen durch die Auslösung von Überraschungsempfindungen erklärt werden kann. Wir gehen davon aus, dass bei einer substantiellen und abrupten Änderung der signifikante Vorhersagefehler die Überraschung der Teilnehmer auslöst, was die Teilnehmer sensibler für die Änderung macht. Um diese Hypothesen zu überprüfen, haben wir 109 Teilnehmer rekrutiert und die Lernraten sowie die Überraschungsreaktionen der Teilnehmer unter verschiedenen Kontexten verglichen. Wir stellten fest, dass die Lernrate der Teilnehmer anstieg, wenn der Vorhersagefehler groß genug war, um unter abrupt veränderten Bedingungen Überraschungsempfindungen auszulösen, und bestätigten, dass das FIP-Phänomen durch die Auslösung von Überraschungsempfindungen erklärt werden kann. Kurz gesagt, zeigt diese Forschung die bedeutende Rolle von Überraschungsempfindungen im Entscheidungsprozess.

@article{doi103390bs13010007,
    author = "Liang, Dapeng und Liu, Mengting und Fu, Yang und Sun, Jiayin und Wang, Hongyan",
    title = "Eine neue Erklärung für das „Frosch-im-Wannen"-Phänomen basierend auf dem kognitiv-evolutionären Modell der Überraschung",
    year = "2022",
    journal = "Behavioral Sciences",
    abstract = "Das „Frosch-im-Wannen" (FIP)-Phänomen deutet darauf hin, dass Anleger abrupten Preisänderungen im Aktienmarkt stärker sensibel reagieren als schrittweisen Preisänderungen. Basierend auf dem kognitiv-evolutionären Modell der Überraschung und dem Modell des verstärkenden Lernens liefert dieser Artikel eine neue Erklärung für das FIP-Phänomen, wonach dieses Phänomen durch die Auslösung von Überraschungsempfindungen erklärt werden kann. Wir gehen davon aus, dass bei einer substantiellen und abrupten Änderung der signifikante Vorhersagefehler die Überraschung der Teilnehmer auslöst, was die Teilnehmer sensibler für die Änderung macht. Um diese Hypothesen zu überprüfen, haben wir 109 Teilnehmer rekrutiert und die Lernraten sowie die Überraschungsreaktionen der Teilnehmer unter verschiedenen Kontexten verglichen. Wir stellten fest, dass die Lernrate der Teilnehmer anstieg, wenn der Vorhersagefehler groß genug war, um unter abrupt veränderten Bedingungen Überraschungsempfindungen auszulösen, und bestätigten, dass das FIP-Phänomen durch die Auslösung von Überraschungsempfindungen erklärt werden kann. Kurz gesagt, zeigt diese Forschung die bedeutende Rolle von Überraschungsempfindungen im Entscheidungsprozess.",
    url = "https://www.mdpi.com/2076-328X/13/1/7/pdf?version=1672206072",
    doi = "10.3390/bs13010007",
    is_oa = "true",
    number = "1",
    pages = "7",
    semanticscholar_citation_count = "2",
    semanticscholar_id = "8cfc439d4a3988f97e89c443c5ecc5b68bae96cf",
    volume = "13"
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Das Verständnis der Pathogenität von Missense-Mutationen (MM) ist unerlässlich, um genetische Erkrankungen, Genfunktionen und individuelle Variationen besser zu verstehen. In dieser Studie stellen wir einen neuen computergestützten Ansatz namens MMPatho zur Verbesserung der Vorhersage der Pathogenität von Missense-Mutationen vor. Zunächst haben wir einen groß angelegten, nicht-redundanten MM-Referenzdatensatz auf der Grundlage der gesamten Ensembl-Datenbank erstellt, ergänzt durch einen fokussierten Blindtestdatensatz speziell für pathogene GOF/LOF-MM. Basierend auf diesem Datensatz haben wir für jede Mutation mit Ensembl VEP v104 und dbNSFP v4.1a Varianten-, Aminosäure-, Individuen- und Genom-Ebene-Features extrahiert. Darüber hinaus wurden Proteinsequenzen mit ENSP-Identifikatoren über die Ensembl-API generiert und anschließend codiert. Anschließend wurden die ESM-1b- und ProtTrans-T5-Einbettungen der mutierten Stellen extrahiert. Anschließend wurde unser Modellensemble (MMPatho) entwickelt, das auf diesen Bemühungen basiert und ConsMM und EvoIndMM umfasst. Konkret nutzt ConsMM Individuen-Ausgaben und XGBoost mit SHAP-Erklärungsanalyse, während EvoIndMM das potenzielle Verbesserungspotenzial der Vorhersagefähigkeit untersucht, indem evolutionäre Informationen aus ESM-1b und ProtT5-XL-U50, großen Protein-Sprach-Einbettungen, integriert werden. Durch rigorose Vergleichsexperimente waren sowohl ConsMM als auch EvoIndMM in der Lage, bemerkenswerte AUROC (0,9836 und 0,9854) und AUPR (0,9852 und 0,9902)-Werte auf dem Blindtestdatensatz ohne überlappende Variationen und Proteine aus den Trainingsdaten zu erzielen, was die Überlegenheit unseres computergestützten Ansatzes bei der Vorhersage der MM-Pathogenität unterstreicht. Unser Webserver, verfügbar unter http://csbio.njust.edu.cn/bioinf/mmpatho/, ermöglicht es Forschern, die Pathogenität (zusammen mit dem Zuverlässigkeitsindex-Score) von MMs mit den ConsMM- und EvoIndMM-Modellen vorherzusagen und bietet umfangreiche Annotationen für Benutzereingaben. Zusätzlich können der neu erstellte Referenzdatensatz und der Blindtestdatensatz über die Daten-Seite unseres Webservers abgerufen werden.

@article{doi101021acsjcim3c00950,
    author = "Ge, Fang und Arif, Muhammad und Yan, Zihao und Alahmadi, Hanin H. und Worachartcheewan, A. und Yu, Dong-Jun und Shoombuatong, Watshara",
    title = "MMPatho: Ausnutzung mehrstufiger Konsens- und evolutionärer Informationen zur verbesserten Vorhersage der Pathogenität von Missense-Mutationen",
    year = "2023",
    journal = "Journal of Chemical Information and Modeling",
    abstract = "Das Verständnis der Pathogenität von Missense-Mutationen (MM) ist unerlässlich, um genetische Erkrankungen, Genfunktionen und individuelle Variationen besser zu verstehen. In dieser Studie stellen wir einen neuen computergestützten Ansatz namens MMPatho zur Verbesserung der Vorhersage der Pathogenität von Missense-Mutationen vor. Zunächst haben wir einen groß angelegten, nicht-redundanten MM-Referenzdatensatz auf der Grundlage der gesamten Ensembl-Datenbank erstellt, ergänzt durch einen fokussierten Blindtestdatensatz speziell für pathogene GOF/LOF-MM. Basierend auf diesem Datensatz haben wir für jede Mutation mit Ensembl VEP v104 und dbNSFP v4.1a Varianten-, Aminosäure-, Individuen- und Genom-Ebene-Features extrahiert. Darüber hinaus wurden Proteinsequenzen mit ENSP-Identifikatoren über die Ensembl-API generiert und anschließend codiert. Anschließend wurden die ESM-1b- und ProtTrans-T5-Einbettungen der mutierten Stellen extrahiert. Anschließend wurde unser Modellensemble (MMPatho) entwickelt, das auf diesen Bemühungen basiert und ConsMM und EvoIndMM umfasst. Konkret nutzt ConsMM Individuen-Ausgaben und XGBoost mit SHAP-Erklärungsanalyse, während EvoIndMM das potenzielle Verbesserungspotenzial der Vorhersagefähigkeit untersucht, indem evolutionäre Informationen aus ESM-1b und ProtT5-XL-U50, großen Protein-Sprach-Einbettungen, integriert werden. Durch rigorose Vergleichsexperimente waren sowohl ConsMM als auch EvoIndMM in der Lage, bemerkenswerte AUROC (0,9836 und 0,9854) und AUPR (0,9852 und 0,9902)-Werte auf dem Blindtestdatensatz ohne überlappende Variationen und Proteine aus den Trainingsdaten zu erzielen, was die Überlegenheit unseres computergestützten Ansatzes bei der Vorhersage der MM-Pathogenität unterstreicht. Unser Webserver, verfügbar unter http://csbio.njust.edu.cn/bioinf/mmpatho/, ermöglicht es Forschern, die Pathogenität (zusammen mit dem Zuverlässigkeitsindex-Score) von MMs mit den ConsMM- und EvoIndMM-Modellen vorherzusagen und bietet umfangreiche Annotationen für Benutzereingaben. Zusätzlich können der neu erstellte Referenzdatensatz und der Blindtestdatensatz über die Daten-Seite unseres Webservers abgerufen werden.",
    url = "https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00950",
    doi = "10.1021/acs.jcim.3c00950",
    is_oa = "true",
    number = "22",
    pages = "7239-7257",
    semanticscholar_citation_count = "19",
    semanticscholar_id = "ee68df891e9599b35c7b9b6b98b17ad34fd18be9",
    volume = "63"
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Machine-Learning-Modelle werden zunehmend in der Zeitreihenvorhersage eingesetzt und zeigen vielversprechende Ergebnisse. Die Modell-Erklärung der Zeitreihenvorhersage hinkt der Modellentwicklung hinterher und ist für Benutzer beim Verständnis von Modellentscheidungen weniger sinnvoll. Dieser Artikel stellt ES-Mask vor, einen nachträglichen und modellagnostischen Ansatz zur Berechnung von Salienz auf Basis evolutionärer Streifenmasken für Zeitreihen-Anwendungen. ES-Mask entwirft eine Maske, die aus Streifen besteht, die in aufeinanderfolgenden Zeitschritten denselben salienten Wert aufweisen, um binäre und anhaltende Bedeutungswerte für Merkmale über die Zeit zu erzeugen, was ein leichtes Verständnis und eine Interpretation von Zeitreihen ermöglicht. ES-Mask verwendet einen evolutionären Algorithmus, um die optimale Maske durch Manipulation von Streifen in Runden zu finden, ist somit modellagnostisch, da keine internen Modellzustände in die Suche einbezogen werden. Die ersten Experimente am MIMIC-III-Datensatz zeigen, dass ES-Mask state-of-the-art-Methoden übertrifft.

@inproceedings{doi101609aaaiv37i1327031,
    author = "Sun, Yifei und Song, Cheng und Lu, Feng und Li, Wei und Jin, Hai und Zomaya, A.",
    title = "ES-Mask: Evolutionary Strip Mask zur Erklärung von Zeitreihenvorhersagen (Studenten-Abstract)",
    year = "2023",
    journal = "Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence",
    booktitle = "AAAI Conference on Artificial Intelligence",
    abstract = "Machine-Learning-Modelle werden zunehmend in der Zeitreihenvorhersage eingesetzt und zeigen vielversprechende Ergebnisse. Die Modell-Erklärung der Zeitreihenvorhersage hinkt der Modellentwicklung hinterher und ist für Benutzer beim Verständnis von Modellentscheidungen weniger sinnvoll. Dieser Artikel stellt ES-Mask vor, einen nachträglichen und modellagnostischen Ansatz zur Berechnung von Salienz auf Basis evolutionärer Streifenmasken für Zeitreihen-Anwendungen. ES-Mask entwirft eine Maske, die aus Streifen besteht, die in aufeinanderfolgenden Zeitschritten denselben salienten Wert aufweisen, um binäre und anhaltende Bedeutungswerte für Merkmale über die Zeit zu erzeugen, was ein leichtes Verständnis und eine Interpretation von Zeitreihen ermöglicht. ES-Mask verwendet einen evolutionären Algorithmus, um die optimale Maske durch Manipulation von Streifen in Runden zu finden, ist somit modellagnostisch, da keine internen Modellzustände in die Suche einbezogen werden. Die ersten Experimente am MIMIC-III-Datensatz zeigen, dass ES-Mask state-of-the-art-Methoden übertrifft.",
    url = "https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/download/27031/26803",
    doi = "10.1609/aaai.v37i13.27031",
    is_oa = "true",
    number = "13",
    pages = "16342-16343",
    semanticscholar_citation_count = "1",
    semanticscholar_id = "a60f4b9173152f5cfde7fdea7b027444b81b4886",
    volume = "37"
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In zahlreichen Kontexten, von der System-Sicherheitsbewertung bis hin zu Finanzen und medizinischer Diagnose, ist eine relevante Aufgabe der kausalen Inferenz die Vorhersage nicht beobachteter seltener Ereignisse – der sogenannten schwarzen Schwäne. Dies sind plausible, hochwirksame, aber unerwartete Ereignisse, bei deren Vorhersage eine auf Wahrscheinlichkeiten basierende kausale Inferenz an ihre Grenzen stößt. Beispielsweise muss ein Sicherheitsanalyst potenzielle seltene Mitursachen hypothesieren, die zu einem Unfall führen könnten, um die unerwartetsten Ausfälle neben den offensichtlicheren zu bewältigen. Gegeben ein Effekt, verwenden wir Abduktion, um die Generierung eines plausible Satz von erklärenden Hypothesen für seine Ursachen zu unterstützen. Wir stellen eine generative evolutionäre Strategie vor – Evolutionary Abduction (EVA) genannt – zur Automatisierung der abduktiven Inferenz durch wiederholtes Konstruieren hypothetischer Ursache-Wirkungs-Instanzen und anschließende automatische Bewertung ihrer Plausibilität sowie ihrer Neuheit im Vergleich zu bereits bekannten Instanzen – ein Mechanismus, der das menschliche Nachdenken imitiert, das wir anwenden, wenn wir die besten Kandidaten aus einer Menge von Hypothesen auswählen müssen. Experimente mit vier Datensätzen bestätigen, dass EVA neue und realistische Hypothesen mit mehreren Ursachen für einen gegebenen Effekt konstruieren kann. EVA übertrifft alternative Strategien, die auf einer auf Wahrscheinlichkeiten basierenden kausalen Inferenz sowie auf state-of-the-art evolutionären Algorithmen basieren, indem sie in den meisten Einstellungen und Datensätzen realitätsnähere Instanzen generiert.

@article{doi1011453725855,
    author = "Pietrantuono, R. und Russo, S.",
    title = "Automatic Generation of Plausible Co-Occurring Causes for Effects Explanation or Prediction",
    year = "2025",
    journal = "ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology",
    abstract = "In zahlreichen Kontexten, von der System-Sicherheitsbewertung bis hin zu Finanzen und medizinischer Diagnose, ist eine relevante Aufgabe der kausalen Inferenz die Vorhersage nicht beobachteter seltener Ereignisse – der sogenannten schwarzen Schwäne. Dies sind plausible, hochwirksame, aber unerwartete Ereignisse, bei deren Vorhersage eine auf Wahrscheinlichkeiten basierende kausale Inferenz an ihre Grenzen stößt. Beispielsweise muss ein Sicherheitsanalyst potenzielle seltene Mitursachen hypothesieren, die zu einem Unfall führen könnten, um die unerwartetsten Ausfälle neben den offensichtlicheren zu bewältigen. Gegeben ein Effekt, verwenden wir Abduktion, um die Generierung eines plausible Satz von erklärenden Hypothesen für seine Ursachen zu unterstützen. Wir stellen eine generative evolutionäre Strategie vor – Evolutionary Abduction (EVA) genannt – zur Automatisierung der abduktiven Inferenz durch wiederholtes Konstruieren hypothetischer Ursache-Wirkungs-Instanzen und anschließende automatische Bewertung ihrer Plausibilität sowie ihrer Neuheit im Vergleich zu bereits bekannten Instanzen – ein Mechanismus, der das menschliche Nachdenken imitiert, das wir anwenden, wenn wir die besten Kandidaten aus einer Menge von Hypothesen auswählen müssen. Experimente mit vier Datensätzen bestätigen, dass EVA neue und realistische Hypothesen mit mehreren Ursachen für einen gegebenen Effekt konstruieren kann. EVA übertrifft alternative Strategien, die auf einer auf Wahrscheinlichkeiten basierenden kausalen Inferenz sowie auf state-of-the-art evolutionären Algorithmen basieren, indem sie in den meisten Einstellungen und Datensätzen realitätsnähere Instanzen generiert.",
    url = "https://www.semanticscholar.org/paper/8f41889324c31eb7751585c88340411560173083",
    doi = "10.1145/3725855",
    is_oa = "true",
    number = "3",
    pages = "1-31",
    semanticscholar_id = "8f41889324c31eb7751585c88340411560173083",
    volume = "16"
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Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und der Integration von Multi-Omics verändern die Präzisions-Onkologie, indem sie ein tieferes mechanistisches Verständnis ermöglichen, die Charakterisierung der Tumor-Heterogenität verbessern und die beschleunigte Entdeckung gezielter Therapeutika fördern. Antimikrobielle Peptide (AMPs) haben sich als vielversprechende Kandidaten für die Krebstherapie erwiesen, aufgrund ihrer selektiven Zytotoxizität, immunmodulatorischen Eigenschaften und Fähigkeit, das Tumormikromilieu zu verändern. Die genaue computergestützte Identifizierung bleibt jedoch herausfordernd, da bestehende Modelle Schwierigkeiten haben, die komplexen strukturellen und funktionellen Determinanten der AMP-Aktivität zu erfassen. In dieser Studie stellen wir GAC-BiTCNN-AMP vor, ein hybrides generatives und erklärbares Deep-Learning-Rahmenwerk, das darauf ausgelegt ist, die Peptid-Entdeckung für die Präzisions-Onkologie voranzutreiben. Die Architektur integriert ein Generatives Adversariales Netzwerk (GAN), um die Datenvielfalt zu erhöhen, Capsule Networks, um hierarchische molekulare Abhängigkeiten zu modellieren, und ein Bidirektionales Temporales Convolutional Neural Network (BiTCNN), um kontextuelle Sequenzinformationen zu erfassen. Um die biologische Signalrepräsentation zu stärken, integriert das Modell Embeddings aus fortschrittlichen Protein-Sprachmodellen, einschließlich ProtTrans-T5, UniRep und ESM-2, sowie einen neuartigen PsePSSM-DCT evolutionären Deskriptor. Eine wrapper-basierte XGBoost Forward Feature Selection-Strategie verfeinert den Merkmalsraum weiter, indem sie die diskriminativsten Sequenzmuster identifiziert. GAC-BiTCNN-AMP liefert eine starke prädiktive Leistung, mit einer Genauigkeit von 97,42 % und einem MCC von 0,923 in der Kreuzvalidierung sowie einer Genauigkeit von 95,32 % mit einem MCC von 0,914 auf demselben unabhängigen Testdatensatz. Die SHapley Additive exPlanations (SHAP)-Analyse hebt die wesentlichen Beiträge der fusionierten latenten Repräsentationen zur Peptidaktivität hervor und demonstriert die Interpretierbarkeit des Rahmens auf der Repräsentationsebene. Durch die Integration von generativer Modellierung, tiefem Repräsentationslernen und erklärbarer KI bietet diese Studie eine skalierbare computergestützte Pipeline, die die Entdeckung therapeutischer Peptide für gezielte, immunsuppressive und präzise Krebsanwendungen unterstützt.

@article{doi101038s41598026433706,
    author = "Ali, Farman und Khalid, Majdi und Alsini, Raed und Yafoz, Ayman und Alkhalifah, Tamim und Du, Meng-Ze",
    title = "A generative explainable model for antimicrobial peptide prediction using bidirectional temporal convolutional neural network.",
    year = "2026",
    journal = "Scientific reports",
    abstract = "Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und der Integration von Multi-Omics verändern die Präzisions-Onkologie, indem sie ein tieferes mechanistisches Verständnis ermöglichen, die Charakterisierung der Tumor-Heterogenität verbessern und die beschleunigte Entdeckung gezielter Therapeutika fördern. Antimikrobielle Peptide (AMPs) haben sich als vielversprechende Kandidaten für die Krebstherapie erwiesen, aufgrund ihrer selektiven Zytotoxizität, immunmodulatorischen Eigenschaften und Fähigkeit, das Tumormikromilieu zu verändern. Die genaue computergestützte Identifizierung bleibt jedoch herausfordernd, da bestehende Modelle Schwierigkeiten haben, die komplexen strukturellen und funktionellen Determinanten der AMP-Aktivität zu erfassen. In dieser Studie stellen wir GAC-BiTCNN-AMP vor, ein hybrides generatives und erklärbares Deep-Learning-Rahmenwerk, das darauf ausgelegt ist, die Peptid-Entdeckung für die Präzisions-Onkologie voranzutreiben. Die Architektur integriert ein Generatives Adversariales Netzwerk (GAN), um die Datenvielfalt zu erhöhen, Capsule Networks, um hierarchische molekulare Abhängigkeiten zu modellieren, und ein Bidirektionales Temporales Convolutional Neural Network (BiTCNN), um kontextuelle Sequenzinformationen zu erfassen. Um die biologische Signalrepräsentation zu stärken, integriert das Modell Embeddings aus fortschrittlichen Protein-Sprachmodellen, einschließlich ProtTrans-T5, UniRep und ESM-2, sowie einen neuartigen PsePSSM-DCT evolutionären Deskriptor. Eine wrapper-basierte XGBoost Forward Feature Selection-Strategie verfeinert den Merkmalsraum weiter, indem sie die diskriminativsten Sequenzmuster identifiziert. GAC-BiTCNN-AMP liefert eine starke prädiktive Leistung, mit einer Genauigkeit von 97,42 % und einem MCC von 0,923 in der Kreuzvalidierung sowie einer Genauigkeit von 95,32 % mit einem MCC von 0,914 auf demselben unabhängigen Testdatensatz. Die SHapley Additive exPlanations (SHAP)-Analyse hebt die wesentlichen Beiträge der fusionierten latenten Repräsentationen zur Peptidaktivität hervor und demonstriert die Interpretierbarkeit des Rahmens auf der Repräsentationsebene. Durch die Integration von generativer Modellierung, tiefem Repräsentationslernen und erklärbarer KI bietet diese Studie eine skalierbare computergestützte Pipeline, die die Entdeckung therapeutischer Peptide für gezielte, immunsuppressive und präzise Krebsanwendungen unterstützt.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13128923/",
    doi = "10.1038/s41598-026-43370-6",
    pmcid = "PMC13128923",
    pmid = "41844874"
}

Als ein hochheterogener Tumor ist die Radiotherapie für Glioblastom (GBM) ein komplexer und dynamischer Prozess. Traditionelle Methoden zur Vorhersage des Therapieansprechens stützen sich oft auf einen oder wenige feste Zeitpunkte, doch dieser statische Ansatz kann möglicherweise die detaillierten, individualisierten Veränderungen erfassen, die während des gesamten Behandlungsverlaufs auftreten. Um diese Einschränkungen zu adressieren, haben wir einen neuartigen Ansatz namens Evolutionary Heterogeneity Analysis Framework (EvoHAF) vorgeschlagen, der die Tumorheterogenität und die gesamte Prozess-Evolution der GBM-Radiotherapie integriert. Unser Rahmenwerk führt einen Image Heterogeneity Encoder ein, der darauf ausgelegt ist, die komplexe räumliche Heterogenität basierend auf Tumorsubregionen zu erfassen. Zusätzlich integriert der Temporal Self-Attention Module (TSAM)-Mechanismus longitudinale Bilddaten während des gesamten Radiotherapieverlaufs und erfasst die sich entwickelnde Natur des Tumors. Wir führen ferner einen Compensated Prediction Head (CPH) ein, der Vorhersagen während der gesamten Radiotherapie des Patienten dynamisch verfeinert. Experimentelle Ergebnisse an einer Kohorte über mehrere Zentren hinweg, einschließlich eines internen Datensatzes von 112 Patienten und eines externen Validierungsdatensatzes von 80 Patienten, zeigen, dass EvoHAF eine starke Leistung erbringt. Für die interne 5-fache Validierung betrug die AUC 0,8519±0,0583, und für die externe Validierung betrug die AUC 0,7675±0,0858. Diese Ergebnisse demonstrieren die Fähigkeit des Modells, genaue Vorhersagen für den gesamten Prozess zu liefern. Darüber hinaus wird die Glaubwürdigkeit des Modells durch die Bereitstellung visueller Erklärungen auf beiden 2D- und 3D-Subregionenebenen gestärkt, was Vertrauen in seine Entscheidungen begründet und eine solide Grundlage für klinische Anwendungen schafft.

@article{doi101109jbhi20263668508,
    author = "Zheng, Yao und Huang, Dong und Wei, Jie und Liu, Tianci und Wu, Xiaoting und Feng, Yuefei und Chen, Chengwei und Liu, Yang",
    title = "Whole-Process Evolutionary Heterogeneity Analysis for Glioblastoma Radiotherapy Response Prediction.",
    year = "2026",
    journal = "IEEE journal of biomedical and health informatics",
    abstract = "Als ein hochheterogener Tumor ist die Radiotherapie für Glioblastom (GBM) ein komplexer und dynamischer Prozess. Traditionelle Methoden zur Vorhersage des Therapieansprechens stützen sich oft auf einen oder wenige feste Zeitpunkte, doch dieser statische Ansatz kann möglicherweise die detaillierten, individualisierten Veränderungen erfassen, die während des gesamten Behandlungsverlaufs auftreten. Um diese Einschränkungen zu adressieren, haben wir einen neuartigen Ansatz namens Evolutionary Heterogeneity Analysis Framework (EvoHAF) vorgeschlagen, der die Tumorheterogenität und die gesamte Prozess-Evolution der GBM-Radiotherapie integriert. Unser Rahmenwerk führt einen Image Heterogeneity Encoder ein, der darauf ausgelegt ist, die komplexe räumliche Heterogenität basierend auf Tumorsubregionen zu erfassen. Zusätzlich integriert der Temporal Self-Attention Module (TSAM)-Mechanismus longitudinale Bilddaten während des gesamten Radiotherapieverlaufs und erfasst die sich entwickelnde Natur des Tumors. Wir führen ferner einen Compensated Prediction Head (CPH) ein, der Vorhersagen während der gesamten Radiotherapie des Patienten dynamisch verfeinert. Experimentelle Ergebnisse an einer Kohorte über mehrere Zentren hinweg, einschließlich eines internen Datensatzes von 112 Patienten und eines externen Validierungsdatensatzes von 80 Patienten, zeigen, dass EvoHAF eine starke Leistung erbringt. Für die interne 5-fache Validierung betrug die AUC 0,8519±0,0583, und für die externe Validierung betrug die AUC 0,7675±0,0858. Diese Ergebnisse demonstrieren die Fähigkeit des Modells, genaue Vorhersagen für den gesamten Prozess zu liefern. Darüber hinaus wird die Glaubwürdigkeit des Modells durch die Bereitstellung visueller Erklärungen auf beiden 2D- und 3D-Subregionenebenen gestärkt, was Vertrauen in seine Entscheidungen begründet und eine solide Grundlage für klinische Anwendungen schafft.",
    url = "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41770955/",
    doi = "10.1109/JBHI.2026.3668508",
    pmid = "41770955"
}

Antikrebspeptide (ACPs) stellen eine vielversprechende Klasse therapeutischer Wirkstoffe dar, die Krebszellen selektiv zerstören, während sie gesundes Gewebe verschonen. Trotz ihres Potenzials behindern biologische Herausforderungen – einschließlich schlechter biochemischer Stabilität, begrenzter Tumorselektivität und ineffizienter Liefermechanismen – ihre klinische Umsetzung. Parallel dazu unterstreicht die rasche Expansion von Peptidsequenzdaten die dringende Notwendigkeit genauer, skalierbarer und generalisierbarer ACP-Vorhersagemodelle. Um diese Einschränkungen zu adressieren, schlagen wir ein robustes hybrides Deep-Learning-Rahmenwerk vor – Mamba-ACP –, das transformerbasierte Evolutionary Scale Modeling (ESM-2)-Embeddings, handgefertigte Merkmale (AAindex, BLOSUM62) und eine Mamba-basierte Sequenzmodellierungsarchitektur integriert. Dieser Ansatz erfasst sowohl evolutionäre als auch physikochemische Eigenschaften von Peptiden, um die Vorhersageleistung zu verbessern. Das Modell wurde mit zwei Benchmark-Datensätzen Set 1 und Set 2 trainiert und validiert, die in der peptidbasierten computergestützten Biologie üblich sind. Mamba-ACP erreicht eine Genauigkeit von 87,59 % und eine AUC von 0,9356 auf Set 1 sowie eine Genauigkeit von 96,69 % und eine AUC von 0,9922 auf Set 2 und übertrifft state-of-the-art ACP-Vorhersager wie ACP-CapsPred und GRDF um einen signifikanten Abstand. Das Mamba-ACP-Rahmenwerk verarbeitet eine token-basierte verschmolzene Darstellung, die durch die Verkettung der token-basierten ESM-2-Embeddings mit den PCA-reduzierten handgefertigten Residuenbeschreibern an jeder Sequenzposition erhalten wird. Diese Ergebnisse bestätigen die Wirksamkeit der Kombination von vorab trainierten transformerbasierten Embeddings mit handgefertigten Merkmalen und strukturiertem Sequenzmodellieren zur Verbesserung der ACP-Klassifizierung. Unsere Ergebnisse positionieren Mamba-ACP als neuen Benchmark in der computergestützten Peptidentdeckung und bieten starke Generalisierbarkeit, reduzierte Falschpositivergebnisse und effiziente Leistung. Darüber hinaus stellen wir modellbasierte Erklärungen über gradientenbasierte Residuen-/Token-Saliency, SHAP-Merkmalswichtigkeit für AAindex/BLOSUM62-Beschreiber, motivbasierte Anreicherung und salienzgeleitete Residuenmutationsvalidierung bereit.

@article{doi101109tcbbio20263684898,
    author = "Ashraf, Adeel und Pang, Yu-Shan und Jabbar, Abdul und Yu, Dong-Jun",
    title = "Mamba-ACP: Ein hybrides State-Space- und Transformer-Rahmenwerk für interpretierbare Vorhersage von Antikrebspeptiden.",
    year = "2026",
    journal = "IEEE transactions on computational biology and bioinformatics",
    abstract = "Antikrebspeptide (ACPs) stellen eine vielversprechende Klasse therapeutischer Wirkstoffe dar, die Krebszellen selektiv zerstören, während sie gesundes Gewebe verschonen. Trotz ihres Potenzials behindern biologische Herausforderungen – einschließlich schlechter biochemischer Stabilität, begrenzter Tumorselektivität und ineffizienter Liefermechanismen – ihre klinische Umsetzung. Parallel dazu unterstreicht die rasche Expansion von Peptidsequenzdaten die dringende Notwendigkeit genauer, skalierbarer und generalisierbarer ACP-Vorhersagemodelle. Um diese Einschränkungen zu adressieren, schlagen wir ein robustes hybrides Deep-Learning-Rahmenwerk vor – Mamba-ACP –, das transformerbasierte Evolutionary Scale Modeling (ESM-2)-Embeddings, handgefertigte Merkmale (AAindex, BLOSUM62) und eine Mamba-basierte Sequenzmodellierungsarchitektur integriert. Dieser Ansatz erfasst sowohl evolutionäre als auch physikochemische Eigenschaften von Peptiden, um die Vorhersageleistung zu verbessern. Das Modell wurde mit zwei Benchmark-Datensätzen Set 1 und Set 2 trainiert und validiert, die in der peptidbasierten computergestützten Biologie üblich sind. Mamba-ACP erreicht eine Genauigkeit von 87,59 % und eine AUC von 0,9356 auf Set 1 sowie eine Genauigkeit von 96,69 % und eine AUC von 0,9922 auf Set 2 und übertrifft state-of-the-art ACP-Vorhersager wie ACP-CapsPred und GRDF um einen signifikanten Abstand. Das Mamba-ACP-Rahmenwerk verarbeitet eine token-basierte verschmolzene Darstellung, die durch die Verkettung der token-basierten ESM-2-Embeddings mit den PCA-reduzierten handgefertigten Residuenbeschreibern an jeder Sequenzposition erhalten wird. Diese Ergebnisse bestätigen die Wirksamkeit der Kombination von vorab trainierten transformerbasierten Embeddings mit handgefertigten Merkmalen und strukturiertem Sequenzmodellieren zur Verbesserung der ACP-Klassifizierung. Unsere Ergebnisse positionieren Mamba-ACP als neuen Benchmark in der computergestützten Peptidentdeckung und bieten starke Generalisierbarkeit, reduzierte Falschpositivergebnisse und effiziente Leistung. Darüber hinaus stellen wir modellbasierte Erklärungen über gradientenbasierte Residuen-/Token-Saliency, SHAP-Merkmalswichtigkeit für AAindex/BLOSUM62-Beschreiber, motivbasierte Anreicherung und salienzgeleitete Residuenmutationsvalidierung bereit.",
    url = "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41989903/",
    doi = "10.1109/TCBBIO.2026.3684898",
    pmid = "41989903"
}