Data embedding is used in many machine learning applications to create low-dimensional feature representations, which preserves the structure of data points in their original space. In this paper, we examine the scenario of a heterogeneous network with nodes and content of various types. Such networks are notoriously difficult to mine because of the bewildering combination of heterogeneous contents and structures. The creation of a multidimensional embedding of such data opens the door to the use of a wide variety of off-the-shelf mining techniques for multidimensional data. Despite the importance of this problem, limited efforts have been made on embedding a network of scalable, dynamic and heterogeneous data. In such cases, both the content and linkage structure provide important cues for creating a unified feature representation of the underlying network. In this paper, we design a deep embedding algorithm for networked data. A highly nonlinear multi-layered embedding function is used to capture the complex interactions between the heterogeneous data in a network. Our goal is to create a multi-resolution deep embedding function, that reflects both the local and global network structures, and makes the resulting embedding useful for a variety of data mining tasks. In particular, we demonstrate that the rich content and linkage information in a heterogeneous network can be captured by such an approach, so that similarities among cross-modal data can be measured directly in a common embedding space. Once this goal has been achieved, a wide variety of data mining problems can be solved by applying off-the-shelf algorithms designed for handling vector representations. Our experiments on real-world network datasets show the effectiveness and scalability of the proposed algorithm as compared to the state-of-the-art embedding methods.

This paper considers the person verification problem in modern surveillance and video retrieval systems. The problem is to identify whether a pair of face or human body images is about the same person, even if the person is not seen before. Traditional methods usually look for a distance (or similarity) measure between images (e.g., by metric learning algorithms), and make decisions based on a fixed threshold. We show that this is nevertheless insufficient and sub-optimal for the verification problem. This paper proposes to learn a decision function for verification that can be viewed as a joint model of a distance metric and a locally adaptive thresholding rule. We further formulate the inference on our decision function as a second-order large-margin regularization problem, and provide an efficient algorithm in its dual from. We evaluate our algorithm on both human body verification and face verification problems. Our method outperforms not only the classical metric learning algorithm including LMNN and ITML, but also the state-of-the-art in the computer vision community.

The FSH-FSHR signaling pathway has traditionally been considered an essential regulator in reproductive development and fertility. But there has been emerging evidence of FSHR expression in extragonadal tissues/organs. This poses new questions and long-term debates regarding the physiological role of the FSH-FSHR pathway, and underscores the need for reliable, in vivo analysis of FSHR expression in animal models. However, conventional methods have proven insufficient for examining FSHR expression due to limitations, such as the scarcity of ‘reliable’ antibodies, rapid turnover/degradation of transcripts, and a lack of robust in vivo tools. To address this challenge, we developed Fshr-ZsGreen ‘knockin’ reporter mice under the control of the endogenous Fshr promoter using CRISPR/Cas9 genome-editing technology to append a P2A-ZsGreen targeting vector into a site between the last exon and the stop codon of the Fshr locus. With this novel genetic tool, we provide a reliable readout of Fshr expression at single-cell resolution level in vivo and in real time. Reporter animals were also subjected to additional analyses, including immunohistochemical staining, ddRT-PCR, and in situ hybridization, to define the accurate expression profile of FSHR in gonadal and extragonadal organs/tissues. Our compelling results not only demonstrated Fshr expression in gonadal tissues but also, strikingly, unveiled notably increased expression in Leydig cells, osteoblast lineage cells, endothelial cells in vascular structures, and epithelial cells in bronchi of the lung and renal tubes. The genetic decoding of the widespread distribution of Fshr expression highlights its physiological relevance beyond fertility and opens new avenues for therapeutic options for age-related disorders of the bones, lungs, kidneys, and hearts, among other tissues/organs. Exploiting the power of the Fshr knockin reporter animals, this report provides the first comprehensive genetic record of the spatial distribution of FSHR expression, correcting a long-term misconception about Fshr expression and offering prospects for extensive exploration of FSH-FSHR biology.

Background Limited studies have investigated the relationship between systemic oxidative stress and inflammatory bowel disease (IBD). The purpose of this study was to explore the relationship between oxidative balance score (OBS) and IBD. Methods We included 175,808 participants from the UK Biobank database from 2006 to 2010. OBS scores were calculated based on 22 lifestyle and dietary factors. Multiple variable Cox proportional regression models, as well as gender stratification and subgroup analysis, were utilized to investigate the relationship between OBS and IBD. Results There is a significant negative correlation between OBS and the occurrence of IBD, ulcerative colitis (UC), and Crohn’s disease (CD). Additionally, OBS is significantly negatively correlated with intestinal obstruction in CD patients. Gender stratified analysis suggest a significant correlation between OBS and CD in female patients, particularly pronounced in those under 60 years old. Sensitivity analysis indicates a significant negative correlation between lifestyle-related OBS and diet-related OBS with the occurrence of CD in females, diet-related OBS is negatively correlated with CD in males. Conclusion OBS showed a significant negative correlation with IBD, especially in female CD patients. This study underscores the importance of antioxidant diet and lifestyle, which may provide a greater advantage for female CD patients.