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pDCD6在肌萎缩性侧硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE68608（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE68608是使用Affymetrix人类基因组U133加上2.0阵列技术的n = 3运动神经元和n = 8 ALS患者运动神经元的2.0阵列技术；使用了平台GPL570。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的PDCD6表达是否显着差异。
通过...
摘要 - 隐私泄漏措施的研究一直是一项深入研究的主题，是了解计算机系统中隐私泄漏的重要方面。差异隐私已成为隐私社区中的焦点，但尚未完全理解其泄漏特征。在本文中，我们汇集了两个研究领域 - 信息理论和定量信息流（QIF）的G-欺骗框架 - 为当地微分隐私的Epsilon参数提供了操作解释。我们发现，在这两个框架中，Epsilon都是能力度量的；通过（log）lift，信息理论中的流行措施；并通过max-case g-leakage，我们介绍，以描述使用QIF框架下使用“最坏情况”假设建模的贝叶斯对手的任何系统的泄漏。我们的表征解决了伊普西隆的解释性的重要问题，并巩固了许多不同的结果，涵盖了信息理论和定量信息流的文献。索引条款 - 差异隐私，日志升级，信息泄漏，g-leakage，定量信息流量
差异miRNA和蛋白质表达揭示了mir- ...
1圣约瑟夫医院Bochum，外科诊所，鲁尔 - 大学Bochum，Gudrunstr。56，44791 Bochum，德国； britta.majchrzak-stiller@ruhr-uni-bochum.de（B.M.-S.）; marie.buchholz-a7y@rub.de（M.B. ）; vanessa.mense@studmail.w-hs.de（v.m。 ）; johanna.strotmann@ruhr-uni-bochum.de（J.S. ）; ilka.peters@rub.de（i.p. ）; lea.skrzypczyk@klinikum-bochum.de（L.S. ）; waldemar.uhl@ruhr-uni-bochum.de（W.U. ）; chris.braumann@evk-ge.de（C.B. ）; philipp.hohn@ruhr-uni-bochum.de（P.H.） 2 Kirrberger Str。 100，66424德国霍姆堡； louise.massia@hotmail.fr（L.M.M. ）; Mathias.wagner@uks.eu（M.W。） 3大学医院Essen，桥梁肿瘤疗法研究所，西德肿瘤中心Essen，Hufelandstr。 55，45147德国埃森； sven-thorsten.liffers@uk-essen.de 4 Crbip，Pasteur Institut Pasteur，ÉparisUniversit，Cite，25 Rue du Roux Roux Roux Roux，75015，法国巴黎75015； fay.betsou@pasteur.fr 5 Ibbl（卢森堡的综合生物库），1，Lue Louis Rech，L-3555，L-3555 Dudelange，卢森堡； wim.ammerlaan@ibbl.lu 6 Sciomics GmbH，Karl-Landsteiner Str。 6，69151德国海德堡； ronny.schmidt@sciomics.de（R.S. ）; Christoph.schroeder@sciomics.de（C.S.） 7，Munckelstr大学Duisburg-Essen的Evk Gelsenkirchen将军，内脏和血管外科。 27，45879 Gelsenkirchen，德国 *通信：Fernado13984@yahoo.gr.gr†联合首先作者。 •共同延迟作者。56，44791 Bochum，德国； britta.majchrzak-stiller@ruhr-uni-bochum.de（B.M.-S.）; marie.buchholz-a7y@rub.de（M.B.）; vanessa.mense@studmail.w-hs.de（v.m。）; johanna.strotmann@ruhr-uni-bochum.de（J.S.）; ilka.peters@rub.de（i.p.）; lea.skrzypczyk@klinikum-bochum.de（L.S.）; waldemar.uhl@ruhr-uni-bochum.de（W.U.）; chris.braumann@evk-ge.de（C.B.）; philipp.hohn@ruhr-uni-bochum.de（P.H.）2 Kirrberger Str。 100，66424德国霍姆堡； louise.massia@hotmail.fr（L.M.M. ）; Mathias.wagner@uks.eu（M.W。） 3大学医院Essen，桥梁肿瘤疗法研究所，西德肿瘤中心Essen，Hufelandstr。 55，45147德国埃森； sven-thorsten.liffers@uk-essen.de 4 Crbip，Pasteur Institut Pasteur，ÉparisUniversit，Cite，25 Rue du Roux Roux Roux Roux，75015，法国巴黎75015； fay.betsou@pasteur.fr 5 Ibbl（卢森堡的综合生物库），1，Lue Louis Rech，L-3555，L-3555 Dudelange，卢森堡； wim.ammerlaan@ibbl.lu 6 Sciomics GmbH，Karl-Landsteiner Str。 6，69151德国海德堡； ronny.schmidt@sciomics.de（R.S. ）; Christoph.schroeder@sciomics.de（C.S.） 7，Munckelstr大学Duisburg-Essen的Evk Gelsenkirchen将军，内脏和血管外科。 27，45879 Gelsenkirchen，德国 *通信：Fernado13984@yahoo.gr.gr†联合首先作者。 •共同延迟作者。2 Kirrberger Str。100，66424德国霍姆堡； louise.massia@hotmail.fr（L.M.M.）; Mathias.wagner@uks.eu（M.W。）3大学医院Essen，桥梁肿瘤疗法研究所，西德肿瘤中心Essen，Hufelandstr。55，45147德国埃森； sven-thorsten.liffers@uk-essen.de 4 Crbip，Pasteur Institut Pasteur，ÉparisUniversit，Cite，25 Rue du Roux Roux Roux Roux，75015，法国巴黎75015； fay.betsou@pasteur.fr 5 Ibbl（卢森堡的综合生物库），1，Lue Louis Rech，L-3555，L-3555 Dudelange，卢森堡； wim.ammerlaan@ibbl.lu 6 Sciomics GmbH，Karl-Landsteiner Str。6，69151德国海德堡； ronny.schmidt@sciomics.de（R.S.）; Christoph.schroeder@sciomics.de（C.S.）7，Munckelstr大学Duisburg-Essen的Evk Gelsenkirchen将军，内脏和血管外科。27，45879 Gelsenkirchen，德国 *通信：Fernado13984@yahoo.gr.gr†联合首先作者。 •共同延迟作者。27，45879 Gelsenkirchen，德国 *通信：Fernado13984@yahoo.gr.gr†联合首先作者。•共同延迟作者。
具有普通微分方程的癌症的数学模型
摘要：癌细胞开始分裂，浸润相邻组织并在整个淋巴系统中行进。尽管有一些方法可以停止疾病的传播或摆脱感染细胞，但大多数方法无法识别这种发生的预警指标。使用各种类型的微分方程，尤其是普通微分方程（ODE），是专家采用的有用的催化剂。使用微分方程，研究对化学疗法的抵抗力，预测潜在的治疗失败或评估结果和预后在各种形式的治疗后。生物总是包括癌细胞，但是生物监管系统使它们无法扩散到危险的程度（考虑到人口过多与自然资源）。因此，确定何时有效干预肿瘤生长的最有效方法是使用细胞力学方法来定量评估癌细胞的进展。癌症代谢：癌症的主要特征之一是代谢重编程，其中改变了癌细胞的代谢以促进其爆炸性的生长和繁殖。癌症代谢的新模型研究了代谢途径在肿瘤的起源和扩散中起作用的作用，从而为治疗干预提供了前瞻性途径。普通微分方程（ODES癌）的肿瘤生长模型的数学模型。肿瘤的生长是漫不经心的，试图更好地理解的科学家和数学家。对肿瘤生长模型的此类处理的研究导致一种或多种ODE。对癌细胞方程与肿瘤生长之间关系的一些想法引入了ODE，以提供肿瘤生长的数学模型。通过临床，实验和理论方法的肿瘤细胞及其生长的动力学，开发了针对不同癌症疗法的新思想，目的是控制和降低早期诊断的死亡率。这项研究涵盖了肿瘤细胞增殖的动力学及其治疗方法。为了理解肿瘤细胞的扩散，我们扩展了研究并XAMINGEEW基本数学模型。
量热法和差分热分析的参考材料
本出版物是ICTAC工作组“热化学” 1期间1997年至1998年期间努力的结果。它涉及用于量热法和差异疗法分析的参考材料（缩写形式：RM）。它代表了IUPAC致命的“物理化学测量和标准”制作的两个先前的文档的更新版本：第一个发表于1974年的Pure and Applied Chemistry [1]，第二本书在书籍中，标题为“重新认可的参考材料，用于实现物理学属性的实现” [2]。量热法和差分热分析与涉及物理，化学和生物学过程的广泛科学和技术研究领域相关。量热法通常会产生高度可再现的结果，但是由于测量系统的校准故障，可能是无法降低的。校准是每项热分析研究的基本要求。需要在测量仪器指示的值与正确值之间建立定义定义的关系。通过量化产生的
肌萎缩性侧硬化症中serpina3的差异表达。
影响运动神经元的神经退行性疾病，包括肌萎缩性侧索硬化症（ALS），没有治疗方案，通常是致命的（1，2）。我们利用了无偏的全转录组差异基因表达分析的力量，利用原代患者细胞和组织来发现其使用已发表的数据定义ALS的基因（3，4）。我们发现，在ALS患者的主要运动神经元中编码SERPIN家族A成员3的Serpina3的显着差异表达。serpina3在ALS患者的骨骼肌中也有差异表达。与对照运动神经元相比，ALS患者运动神经元的SERPINA3转录本在ALS患者运动神经元中存在明显更高的水平。这些分析将开始定义ALS的转录格局。
MATH-252普通微分方程信用小时
不确定的系数 - 纯度方法，未确定的系数工厂方法，参数变化，cauchy-euler方程。通过1 ST阶的普通微分方程求解线性微分方程的系统求解系统的建模。
AHNAK在肌萎缩性横向硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE26276（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE26276是使用Affymetrix人基因1.0 ST阵列技术生成的，N = 3对照骨骼肌和n = 3 ALS患者骨骼肌；使用了平台GPL6244。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的AHNAK表达是否显着差异。
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。