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World File Search System协变
横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变
建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里，我们将全原子分子动力学（MD）模拟与人工intel-ligence（AI）相结合，以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明，疏水残基的分布和电荷簇的分布很小，可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析，我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习（ML4MD），从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列，并指导发现先前未识别的原纤维式序列，从而在接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）下达到0.939的接收器下方。总体而言，ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起，简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
量子力学中的协变导数，Aharonov–...
其中 σ x 、σ y 、σ z 是作用于自旋的泡利矩阵，g 是旋磁因子。（对于电子，g ≈ 2。）由于磁场 B 是规范不变的，因此方程 (15) 与方程 (14) 一样具有协变性。
预测气候协变量对埃塞俄比亚风能的影响
摘要：本研究探讨了埃塞俄比亚风速与风速的气候协变量和空间元素的相互作用。它打算使用气象数据集在未观察到的空间点上推断风的潜在斑点。我们应用了一个组合的动态空间面板自回归随机效应模型，其位置的空间重量是空间重量。这种空间重量优于其他空间权重以捕获空间依赖性并提高有效估计。结果描述的是，平均风速在经度范围和纬度跨度上有所不同，受气候协变量的影响，并在一年中的几个月中波动。风速强度沿该地区的中部，东部和东北部高。在2月，3月，6月和7月相对于9月和10月的几个月中也很高。证据表明，夏季和春季风速较高，但在冬季和秋季季节相对较低。这意味着风速主要是在雨季结束和开始之前的风速很高。模型估计还表明，平均风速在相邻站点和时间点之间在空间上相关。特别是，平均风速随海拔和温度而增加，但随着降水的增加而降低。阳光级分和相对湿度具有负面影响，但它们的影响在统计学上并不显着，p = 0.2496和p = 0.4484。总而言之，建议使用这些方法来预测显示随机过程的数据。关键字：贝叶斯推论；动态空间面板自回归模型，预测，
CDAN1抑制ASF1的机制 4D生物打印形状的颗粒状组织在颗粒状支撑水凝胶中：雕刻结构和指导成熟 单细胞分辨率发育中的人类新皮层的分子和细胞动力学 横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变 使用全原子模拟和人工智能发现新的淀粉样蛋白样肽 十个物种占细菌学文献的一半，使大多数物种未研究 标题：的转化神经元中的蛋白质和溶酶体修复缺陷
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年8月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.08.607204 doi：biorxiv preprint
脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
协变性下的公平性：通过几乎没有标记的测试样本改善公平 - 准确性的权衡
协变性转移是一种常见的实践现象，可以显着降低模型的准确性和公平性能。在协变量转变下确保不同敏感群体的公平性至关重要，因为诸如刑事司法等社会意义。我们在无监督的制度中运行，其中只有一组未标记的测试样本以及标记的训练集。在这种高度挑战但现实的情景下提高公平性，我们做出了三项贡献。首先是一个基于新型的复合加权熵的目标，以实现预测准确性，并通过代表匹配的损失进行了优化。我们通过实验验证，在帕累托意义上，相对于几个标准数据集的公平性 - 准确性权衡，在帕累托意义上，使用损失配方优化优于最先进的基线。我们的第二个贡献是一个新的环境，我们称之为不对称的协变量转变，据我们所知，以前尚未研究过。与其他组相比，当一个组的协变量显着转移时，发生不对称的协变量转移发生时，当一个主体群体过分代表时，就会发生这种情况。虽然这种设置对当前基线非常挑战，但我们表明我们提出的方法显着胜过它们。我们的第三个贡献是理论，我们表明我们的加权熵项以及训练集的预测损失近似于协变量下的测试损失。通过经验和正式的复杂性界限，我们表明，与看不见的测试损失的近似不取决于影响许多其他基线的重要性采样方差。
基因组位点影响人类大脑结构协变模式
Junhao Wen a,b,1 , Ilya M. Nasrallah b,c , Ahmed Abdulkadir b, Theodore D. Satterthwaite b,d , Zhijian Yang b, Guray Erus b, Timothy Robert-Fitzgerald e, Ashish Singh b, Aristeidis Sotiras f, Aleix Boquet-Pujadas g, Elizabeth Mamourian b, Jimit Doshi b, Yuhan Cui b, Dhivya Srinivasan b, Ioanna Skampardoni b, Jiong Chen b, Gyujoon Hwang b, Mark Bergman b, Jingxuan Bao h, Yogasudha Veturi i, Zhen Zhou b, Shu Yang h, Paola Dazzan j, Rene S. Kahn k, Hugo G. Schnack l, Marcus V. Zanetti m, Eva Meisenzahl n, Geraldo F. Busatto M，Benedicto Crespo-Facorro O，Christos Pantelis P，Stephen J. Wood Q，Chuanjun Zhuo R，Russell T. Shinohara B，E，Ruben C. Gur D，Raquel C. Gur D，Raquel E. U，Olivier Colliot V，Katharina Wittfeld W，Hans J. dd、Paul Maruff dd、Jurgen Fripp ee、Sterling C. Johnson ff、John C. Morris gg、Marilyn S. Albert hh、R. Nick Bryan c、Susan M. Resnick y、Yong Fan b、Mohamad Habes ii、David Wolk b,jj、Haochang Shou b,e 和 Christos Davatzikos b,1
通过非原始系统实现的协变遍历量子马尔可夫半群
摘要。我们从协变完全正映射构造相对论量子马尔可夫半群。我们首先将 Stinespring 膨胀中的一个步骤推广到一般的不完全性系统，并将其基于庞加莱群。所得噪声通道具有相对论一致性，并且该方法适用于任何基本粒子，尽管我们针对类光粒子的情况进行了演示。相对论一致性完全正身份保持映射的克劳斯分解（我们的设置在海森堡图中）使我们能够构造一致连续的协变量子马尔可夫半群。我们从小群中诱导表示，以确保由于传递系统不完全性而具有遍历性的量子马尔可夫半群。
药物和生物制品随机临床试验中协变量的调整
I. 引言 本指南介绍了 FDA 目前关于在药物开发计划中的随机临床试验统计分析中调整协变量的建议。本指南为在随机平行组临床试验分析中使用协变量提供了建议，这些建议适用于优效性试验和非劣效性试验。本指南主要关注如何使用预后基线协变量 3 来提高估计和检验治疗效果的统计效率。本指南不涉及在非随机试验中使用协变量来控制混杂变量、在模型中使用协变量来解释缺失的结果数据（美国国家研究委员会，2010 年）、使用协变量调整来分析纵向重复测量数据、使用贝叶斯方法进行协变量调整或使用机器学习方法进行协变量调整。一般而言，FDA 的指导文件并未规定具有法律强制力的责任。相反，指南描述了机构当前对某个主题的想法，除非引用了特定的监管或法定要求，否则应仅将其视为建议。机构指南中使用的“应该”一词意味着建议或推荐某事，但不是要求。
信息几何广义协变量移位自适应
由 { ( x te i , y te i ) } n te i =1 构成的例子，取自测试分布 p te ( x , y ) = p te ( x ) p te ( y | x )。