首字母缩略词 .cvs Excel codex ⁰ 度 < 小于 % 百分比 ABC Artemis 大本营 ACES 学院颜色编码系统 ANOVA 方差分析 CEL 概念探索实验室 cm 厘米 conops 作战概念 deg 度 DEM 数字环境模型 DOUG 动态机载无处不在的图形 DRATS 沙漠研究和技术研究 DSN 深空网络 DTE 直接对地 EDGE 探索图形 EHP 美国宇航局的舱外活动和人类地面机动计划 ESDMD 探索系统发展任务理事会 EVA 舱外活动 F ANOVA F 值 FOD 异物碎片 FOV 视场 fps 每秒帧数 GUNNS 通用节点网络求解器软件 HAB 栖息地 HDR 高数据速率 HITL 人在回路 hh:mm:ss 小时、分钟、秒 IES 照明工程学会 IMU 惯性测量单元 ISRU 现场资源利用单元 JEOD 约翰逊航天中心工程轨道动力学集团 JSC 约翰逊航天中心 kg 千克 km 公里 kph 公里每小时 千瓦 千瓦时 千瓦每小时 激光雷达 光增强探测与测距
迁移分析。(a)在时间零(左)和24 h(右)后用DMSO和1B处理的MDA-MB-231细胞的刮擦环区域的快照(右)。绿线突出显示了刮擦所产生的差距。(b)条形图与未处理的细胞对照(DMSO)相比,用1B处理后MDA-MB-231细胞的伤口闭合百分比。错误条:n = 3的±SD; p≤0.05, *(ANOVA)。
图2概述了年龄在18岁或以上(n = 3023)的正常热健康志愿者中,其体温在35.5-36.3°C(黑色线)和37.0-37.5°C(红线)之间,其体温在35.5-36.3°C(黑线)和37.0-37.5°C(红线)之间。结果是基于体温组之间的方差分析(ANOVA)测试,并使用事后Tukey分析表示为每个体温组的心电图参数差异[可以在Wileyonlinelelibrary.com上查看颜色图]
摘要:目的:本研究的目标如下:比较使用 CRISPR 改造的微生物降解未减排污染物的效率与自然产生的微生物的效率。这些污染物包括塑料、重金属、杀虫剂和 PCB。本研究旨在确定 CRISPR-Cas9 进行的基因操作是否可以提高这些微生物的降解潜力,尤其是在污染场地的环境条件下,污染物难以去除。目标:本研究回答的主要问题是确定通过 CRISPR 对微生物菌株进行的修饰与天然菌株相比在多大程度上提高了生物降解效率。第二个目标是确定污染物类型对微生物降解的影响,以及研究 CRISPR 修饰数量与生物降解效率之间的相关性。方法:总共通过对天然或通过 CRISPR 技术进行基因改造的微生物菌株进行实验测试获得了 220 个响应。通过在实验室试验中量化污染物在一定时间内的质量减少来确定生物降解的效率。所分析的化学物质包括塑料、重金属、农药和多氯联苯 (PCB)。研究中使用的检验包括方差分析、Kruskal 和 Wallis 检验、回归检验和卡方检验。使用 SPSS 23 版进行统计分析,并以箱线图的形式对这些结果进行数据可视化,用于方差分析和 KW,以带有回归线的散点图的形式进行回归分析,以条形图的形式进行卡方检验。然后,这些数字提供了根据不同微生物菌株和污染物类型对生物降解性能的更好比较。回归分析还揭示了使用图形表示生物降解效率与 CRISPR 修饰次数的关系。结果:基于方差分析和 Kruskal-Wallis 检验的分析表明,降解效率
摘要。重要的是要理解诸如劳动,种子,灌溉,杀虫剂,肥料和肥料成本等运营费用之间的关系。种植农作物的精确成本可以为农业决策提供重要的信息。该研究的主要目标是比较机器学习(ML)技术,以衡量在生长季节开始之前使用农业部和印度政府农民福利提供的数据集在生长季节开始之前预测作物种植成本的关系。本文介绍了各种ML回归技术,比较了各种学习算法,并根据数据集,样本和属性来确定最有效的回归算法。用于预测1680个实例成本的数据集包括12年(2010- 2011年至2021 - 2022年)的14种不同作物的不同成本。考虑了十种不同的ML算法,并预测了农作物培养成本。评估结果表明,随机森林(RF),决策树(DT),扩展梯度提升(XR)和K-Neighbours(KN)回归在确定系数(R 2),均方根误差(RMSE)和训练时间时提供了更好的性能。这项研究还比较了不同的ML技术,并使用方差统计分析(ANOVA)检验显示出显着差异。关键字:机器学习,农作物种植成本,预测,ANOVA,GRIDSEARCHCV,RANCTAL SEARCHCV。使用GridSearchCV和随机搜索功能找到了ML模型的最佳超参数,从而提高了模型的泛化能力。
摘要。Ramli R,Pardi F,Singh HR,Roslani MA,Aziz KNA,Kamaruddin SA。2024。马来西亚兰卡维两个红树林生态系统中有机物的空间变异性。生物多样性25:329-336。有机物是影响红树林结构和物种组成的关键因素。目前的研究旨在评估和比较Kedah Langkawi的Pulau Dayang Bunting和Sungai Kilim红树林的沉积物中的有机物含量。从每个位置的线样带的不同区域的沉积物中测量了有机物含量的空间变化。在普劳·唐·邦廷(Pulau Dayang Bunting)红树林社区中记录的有机物含量的平均值从13.67%到15.74%至15.74%和13.06%至16.57%,至16.57%,属于中等类别。双向ANOVA分析的结果显示,红树林群落之间的有机物含量存在显着差异,而站2中仅有机物含量在下层,中部和上部区域(ANOVA单程,p <0.05)显着差异。只有盐度与研究区域中有机物含量有负相关(R(34)= [-0.41],p = [0.014])。由于垂直水混合促进的积累,上层区域表现出更大的有机物浓度。红树林的年龄,植被密度,盐度和沉积物类型也是维持红树林生态系统中有机物含量的关键因素。
## p < 0.01;### p < 0.005 vs WT;* p < 0.05,*** p < 0.005 vs Grn –/– + V,单因素方差分析,然后进行 Tukey 多重比较检验。缩写;GRN,颗粒蛋白基因;ICV,脑室内;V,载体;WT,野生型 Grn –/– 和 WT 小鼠(n=14-15/gp)ICV 给药 PBFT02 或载体(V)。基线对照是第 1 天未经治疗的小鼠。条形图:平均值 +/- SEM。
迁移实验。(A)用DMSO和1b处理的MDA-MB-231细胞在零点(左图)和24小时后(右图)的划痕区域快照。绿线突出显示划痕造成的间隙。(B)条形图显示经1b处理后,MDA-MB-231细胞与未经处理的细胞对照(DMSO)相比,其划痕愈合百分比。误差线:± SD(n = 3);p ≤ 0.05,*(方差分析)。
图2男性和雌性野生型和NPAS2缺陷小鼠的热伤害阈值和芬太尼镇痛耐受性。对每天两次给药5天给药的固定剂量芬太尼(320μg/kg)的耐受性的发展被评估了我的测量尾部闪烁潜伏期(TFL),每天在男性中(a)和女性(b)。两向方差(ANOVA),男性,n = 9-11,相互作用:f 5,90 = 0.1601,p = 0.9764,天:F 3.058,55.04 = 48.38,p <0.0001,p <0.0001,治疗:f 1,18 = 0.7066,p <0.0001;女性,n = 11,相互作用:f 5,80 = 2.233,p = 0.0590,天:f 3.211,51.37 = 50.40,p <0.0001,治疗:f 1,16 = 0.001806,p <0.9666。(c)基线热伤害阈值在芬太尼注射开始之前测量。单向方差分析,n = 9 - 11,f 3,34 = 0.8418,p = 0.4805。(d)在第0天测得的基线热阈值与在芬太尼注射前第5天测得的阈值的比较。数据表示为在第5 - 第0天,单向方差分析,n = 9 - 11,f 3,34 = 2.765,p = 0.0568的数据表示的数据。数据表示为平均值±SEM。BSL,基线; TFL,尾部薄片延迟