图3募集过程中的电动机单位放电率(a,20%MVIC; B,40%MVIC),高原(C,20%MVIC; D,40%MVIC)和降临降解(E,20%MVIC; F,40%MVIC)。回合1以蓝色表示,并以红色为曲目的电动机单元。无界的彩色圆圈代表每个回合的单个MU放电率。有限的彩色圆圈指示每个参与者的个人手段。水平线显示了每个时间点的总估计边缘平均值(EMMEANS),并且晶须代表每个时间点相关的95%置信区间。*** p <0.05,在各个时间点中比基线更大; ** p <0.05,在各个时间点上大于回合2的回合; * p <0.05,在各个时间点之间。MVIC,最大自愿等距收缩。
了解疾病的遗传基础是医学研究的一个基本方面,因为基因是遗传的经典单位,并且在生物学功能中起着至关重要的作用。鉴定基因与疾病之间的关联对于诊断,预防,预后和药物发育至关重要。基因通常与相关疾病有关,因为引起相同或相似疾病的蛋白质往往显示出有限的序列变化。预测基因 - 疾病酶关联(GDA)需要对大量潜在候选基因进行耗时且昂贵的实验。尽管已经提出了使用传统的机器学习算法和图形神经网络来预测基因与疾病之间的关联的方法,但这些方法努力捕获基因和疾病中的深层语义信息,并取决于训练数据。为了减轻此问题,我们提出了一个名为FusionGDA的新型GDA预测模型,该模型利用带有融合模块的训练阶段来丰富由预训练的语言模型编码的基因和疾病语义表示。多模式表示由融合模块产生,其中包括有关两个异质生物医学实体的丰富语义信息:蛋白质序列和疾病描述。随后,采用了汇总聚合策略来压缩多模式表示的维度。此外,FusionGDA采用了训练阶段,利用对比度学习损失来通过在大型公共GDA数据集中进行培训来提取潜在的基因和疾病特征。为了严格评估FusionGDA模型的有效性,我们在五个数据集上进行了全面的实验,并将我们所提出的模型与Disganet-Eval数据集上的五个竞争基线模型进行了比较。值得注意的是,我们的案例研究进一步证明了FusionGDA有效发现隐藏关联的能力。我们实验的完整代码和数据集可在https://github.com/zhaohanm/fusiongda上找到。
功能障碍。管理主要涉及提供服务,其中一小部分患者发展为心源性休克。4 TC的复发很少见,估计为1 E 6%,“超级复发”(定义为2 TC复发)异常罕见。5,6复发性TC的拟议的病理生理机制涉及调节胺激增,导致瞬时心肌收缩性和功能障碍。7 Kato等。 试图通过对1400名被诊断为TC的患者进行回顾性分析来确定与复发性TC相关的患者风险因素。 8有趣的是,糖尿病和高胆固醇血症在复发性TC的患者中更为普遍,而患有明显的心血管危险因素的糖尿病和胆固醇血症与复发性TC无关。 8在复发性TC的患者中,人们更频繁地观察到更频繁地观察到频率更高的频率,包括焦虑,癫痫发作,脑血管疾病和偏头痛。 8这项研究突出了与TC相关的重要风险因素。 8,7 Kato等。试图通过对1400名被诊断为TC的患者进行回顾性分析来确定与复发性TC相关的患者风险因素。8有趣的是,糖尿病和高胆固醇血症在复发性TC的患者中更为普遍,而患有明显的心血管危险因素的糖尿病和胆固醇血症与复发性TC无关。8在复发性TC的患者中,人们更频繁地观察到更频繁地观察到频率更高的频率,包括焦虑,癫痫发作,脑血管疾病和偏头痛。8这项研究突出了与TC相关的重要风险因素。8,
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重复互动中的合作对于许多社会经济活动很重要。在本文中,我们将受试者置于最简单的动态环境中,该设置可以使合作行为合理化,同时消除了混杂因素,例如多重均衡,战略不确定性以及其他问题 - 我们让他们与他们扮演严峻策略的计算机上的比赛,并且受试者已知。我们发现,在所有超级游戏中,只有1-2%的受试者与理性选择预测完全一致,而在标准主题库中和更具代表性的在线主题库中,只有3-5%的人与理论至少有95%的时间持续一致。我们记录,尽管大多数受试者做出了主导的选择,导致桌子上留下的钱,但大量的少数人能够通过“终结”或最终的超级游戏来赚取超过理性选择预测的回报。
41有低质量的证据表明,左旋甲状腺素(LT4)治疗轻度中度临床下甲状腺功能减退症(TSH水平:4.0-10miu/L)的妇女治疗与改善的妊娠和诊断率有关;在较高的TSH浓度(2.5-4.0MIU/L)的女性中,没有足够的证据表明有益。治疗正常TSH水平上限的妇女可能会降低流产的风险,但治疗的潜在益处应与风险平衡。
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