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身体映射，疼痛可视化和映射无形
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对中药在癌症免疫疗法中的作用的文献计量和可视化分析
结果：癌症免疫疗法研究中TCM的发表率从1994年到2018年稳步增长，从2018年到2023年迅速增长。中国和TCM大学在这一领域取得了最大的研究进步。研究最多的癌症类型是肝脏，肺和结直肠癌。然而，很少有关于上呼吸道肿瘤，宫颈癌和黑色素瘤的研究，这值得更多关注。研究趋势已逐渐从体内和体外模型转变为临床效率。同时，研究重点从化合物TCM制剂或成分类别转变为特定的药效成分，以及从细胞因子转变为免疫检查点的相应靶标。一般而言，分子对接与多摩学分析相结合是TCM中一种流行而流行的研究方法，用于癌症免疫疗法，帮助研究人员更全面，准确地了解TCM在癌症免疫疗法中的机制。通过分析文献，很明显，基于TCM的免疫疗法应在整个癌症过程中有助于有效的维持或辅助治疗，而不仅仅是在后期阶段。
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
文献计量与可视化分析
结果：共发现 4230 篇有关病毒和神经炎症的文章和评论，随着时间的推移呈现持续上升趋势。美国是贡献出版物最多的国家。来自 4474 个机构的约 22274 名作者参与了这项研究。约翰霍普金斯大学的出版物和引用量最高。该领域发表文章最多的前三位作者分别是 Power, C.、Lane, TE 和 Buch, S。《神经炎症杂志》是研究人员最权威的选择。该领域的主要研究重点包括多发性硬化症、帕金森病、血脑屏障、COVID-19、阿尔茨海默病、基因治疗。近年来，压力成为热门关键词，特别是抑郁症、人类免疫缺陷病毒相关神经认知障碍、血脑屏障、肠道微生物群相关方向，预示着研究重点可能会发生转变。
掺杂威尔半金属中反演对称性破缺的超导性可视化
外尔半金属 MoTe 2 为研究外尔物理与超导之间的相互作用提供了难得的机会。最近的研究发现，Se 取代可以将超导性提高到 1.5 K，但会抑制对于外尔态的出现至关重要的 T d 结构相。迄今为止，尚未建立对增强超导和 T d 相可能共存的微观理解。在这里，我们使用扫描隧道显微镜研究了最佳掺杂的超导体 MoTe 1.85 Se 0.15，其体相 T c ∼ 1.5 K。通过准粒子干涉成像，我们发现了具有破缺反演对称性的低温 T d 相的存在，其中超导性全局共存。此外，我们发现从上临界场和涡旋附近的态密度衰减中提取的超导相干长度远大于现有化学无序的特征长度尺度。我们发现 MoTe 1.85 Se 0.15 中的 Weyl 半金属正常相具有稳健的超导性，这使它成为实现拓扑超导的有希望的候选材料。
优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
定量的原位可视化热效应对溶液中金纳米晶形成的形成
Abdelali Khelfa，Jaysen Nelayah，Hakim Amara，Guillaume Wang，Christian Ricolleau等。Quantative Quantative Quantative Quantative to-Quantative to-Quantative to-Quantative to-Quantative to-Quantative to totual of Totual of Totual of Themal of total效果对溶液中金纳米晶体形成的热效应。高级材料，2021，33（38），pp.2102514。10.1002/adma.202102514。hal-03414114
抽象时机是一个新颖的可视化代码存储库...
Bizard是一个新颖的可视化代码存储库，旨在简化生物医学研究中的数据分析。它整合了各种可视化代码，促进了针对特定研究需求的最佳可视化方法的选择和定制。该平台提供了一个用户友好的界面，该界面具有高级浏览和过滤机制，全面的教程和交互式论坛，以增强知识交换和创新。Bizard的协作模型鼓励其功能的持续完善和扩展，使其成为推进生物医学数据可视化和分析方法的必不可少的工具。通过利用Bizard的资源，研究人员可以增强数据可视化技能，推动方法论进步并改善数据解释标准，最终促进精密医学的开发和个性化的治疗干预措施。可以从http://genaimed.orged.orgg/bizard/访问Bizard。
使用机器学习的老年人的可视化风险预测系统开发：基于Charls
肌肉减少症已成为老年人的重要健康问题，其特征是肌肉质量降低，肌肉力量降低和逐渐的身体机能下降（1，2）。这种退化性状况严重限制了移动性，增加了跌倒和断裂的风险，并可能导致生活质量下降和死亡率较高（3）。在中国，随着迅速衰老的过程，肌肉减少症的流行率仍然很高，对医疗保健系统和家庭护理承担了重大负担（4）。迅速确定高风险的人并采用科学干预措施，例如增加蛋白质摄入和增强的体育锻炼，可以帮助维持健康的肌肉状况并降低肌肉减少症的风险（5，6）。随着大数据和人工智能的快速发展，基于健康数据的机器学习模型显示出疾病风险评估的巨大潜力（7，8）。