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与...相关的数据和假设的分析
病例定义要求症状分两个阶段出现：第一阶段至少包括头部压力、定向障碍、恶心、头痛、前庭功能紊乱、听觉症状或视力变化之一，随后是第二阶段，包括前庭功能紊乱或认知缺陷，没有容易识别的替代症状
nirmatrelvir/ritonavir in Covid-19患有血液学恶性肿瘤的患者：Epicovideha注册中心的报告
SARS-COV-2大流行以及与不同变体相关的连续浪潮极大地影响了许多国家的卫生系统。鉴于疫苗接种的出现以及自然免疫的进展，情况有所改善，但患者护理和新疗法的发展也有所改善。尽管如此，仍然需要显着警惕。急性疾病具有广泛的临床表型，从无症状感染到呼吸衰竭和多个器官功能障碍。此外，在感染SARS-COV-2的一小部分人中可能会出现长期形式的疾病。这主要命名为SARS-COV-2感染（PASC）的“长长”或急性后遗症。这些并发症的发病机理是复杂的，并且取决于许多因素。长期杂化已被定义为无数的身体和心理症状，其中一些比其他人更具特征的特征，在初次感染后数周或几个月。所描述的体征或症状会影响广泛的器官，主要涉及神经和认知障碍，以及其他器官和系统，例如肺，肾脏，心血管和神经肌肉系统[1,2]。症状的巨大差异，长期旋转的定义并不总是很清楚，并且在国家之间可能会有所不同。 总体而言，通常认为，属于这一类别的患者通常会从COVID-19的开始后几个月，这些体征和症状在确认或可能的SARS-COV-2感染后出现，至少持续了2个月，并且无法通过另一种诊断来解释[3]。症状的巨大差异，长期旋转的定义并不总是很清楚，并且在国家之间可能会有所不同。总体而言，通常认为，属于这一类别的患者通常会从COVID-19的开始后几个月，这些体征和症状在确认或可能的SARS-COV-2感染后出现，至少持续了2个月，并且无法通过另一种诊断来解释[3]。长期杂交的常见症状包括呼吸急促，疲劳，抑郁，头痛，头晕，焦虑，脑雾和其他认知功能障碍[4]。症状可能是从SARS-COV-2感染的急性发作中恢复后的最新发作，或者以来可能是最初疾病以来一直存在的。症状也可能会随着患者而随着时间的流逝而复发或流动。可能会根据患者的免疫学状况，荷尔蒙因素，遗传背景，感染时的病毒载荷，甚至是负责
功能基因组学为物种形成假说提供了新的检验方法
RNA 干扰 (RNAi) 是一种抗病毒真核细胞途径，它在识别细胞质中的 dsRNA 后，靶向并消化相应的 mRNA 链，从而暂时抑制基因表达 [6]。它是一种分子方法，通过将 RNA 分子注入生物体来中和互补的靶 mRNA 分子来改变基因表达。RNAi 沉默机制存在于许多（但不是全部）真核生物中。在进化生物学应用中使用 RNAi 的主要优势是：1）当敲除导致致死时，可以研究必需基因的功能；2）应用于研究难以在胚胎（卵）阶段处理的物种，这是一些替代方法（包括下面讨论的方法）的先决条件。
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
医学假设
放射医学和应用科学系，加利福尼亚州加州大学加利福尼亚州加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，肯尼斯·布鲁姆（Kenneth Blum）行为与神经遗传学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国体育，运动中心78701 78701 Institute of Psychology, ELTE E ¨ otv ¨ os Lor ´ and University, Budapest, Hungary f Department of Psychiatry, University of Vermont School of Medicine, Burlington, VY, USA g Department of Psychiatry, Wright University, Boonshoff School of Medicine, Dayton, OH, USA h Centre for Genomics and Applied Gene Technology, Institute of Integrative Omics and Applied Biotechnology, Nonakuri, Purba印度西孟加拉邦的Medinipur，美国加利福尼亚州棕榈泉基金会，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州河滨大学医学院，美国加利福尼亚州河畔河滨医学院，美国加利福尼亚州棕榈泉棕榈泉临床神经调节研究部美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学医学院精神病学，美国o家庭医学系，美国宾夕法尼亚州费城杰斐逊健康部，美国P PeakLogic，＆个性化电磁theragnostic Research，PeakLogic，Del Mar，CA，CA，美国加利福尼亚州
阿尔茨海默氏病是以个人为中心的疾病吗？从原子水平到生物系统的数学模型的假设
阿尔茨海默氏病（AD）是一种痴呆症的影响，在神经病理学上以淀粉样蛋白β（aβ）斑块和神经纤维缠结（NFT）的沉积为特征，而这反过来会导致神经变性并引起神经变性和临床症状（1）。aβ来自β和⋎泌尿酶对淀粉样蛋白前体蛋白（APP）的顺序加工。App肽，例如β1-42或β1-40，可以通过诱导氧化应激，抑制膜通道的功能或影响运输/排序机制，形成寡聚物，小聚集体或纤维细胞和损伤神经元。据信，β1-42引起tau的高磷酸化，这又导致纤维聚集和神经毒性（2）。在过去的几十年中，旨在阐明AD病因并促进新疾病修饰药物的发展的研究过度生长。除了这些巨大的效果外，对AD病因和致病性级联反应的全部理解仍然隐藏起来。几项研究表明，通常在AD患者的大脑中确实存在其他错误折叠的蛋白质，而不是例外（3）。已经假设病理错误折叠的蛋白可能会促进协同病理学和相互错误折叠和聚集（4）。由于异常蛋白质触发的致病机制的相互影响可以塑造AD，导致多种神经病理变体。在本文中，我们假设AD变体是由对复杂生物网络观察到的非线性调节引起的（5）。
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
无聊是人工智能走向奇点的指标吗？假设引发思考
最迟随着天网 [1] 的虚构智能的出现，人工智能 (AI) 奇点问题得到了更广泛的关注。从冯·诺依曼的评论开始，由 Ulman [2] 转述（“一次谈话集中在技术的不断加速进步和人类生活方式的变化上，这给人一种接近人类历史上某些基本奇点的感觉，超出这个奇点，我们所知的人类事务就无法继续下去。”）和 Vinge [3] 的假设，技术进步的演变和加速引发了机器何时会比人类更智能的问题。根据 [3] 等人的说法，大型计算机网络可能“醒来后成为超人智能的实体”。关于达到人工智能奇点的观点多种多样。[4] 中对这些观点进行了回顾。由于普遍接受的、详细的智力定义仍然存在争议，从技术定义的角度来看，奇点已经很模糊——认知和情感是额外的问题。尽管在心理学中，无聊被认为是人性和人类智力的重要组成部分，但据我所知，在关于智力的讨论中，人类心理属性的一个特征并没有被考虑在内：无聊。在心理学中，无聊被认为是一种重要的心理状态，通常介于完全意识和/或精神紧张的工作和/或发现的时刻等状态之间。尽管在一些出版物中提到无聊，例如[8]，以提出更好的学习结果，但它并不被认为是人工智能系统在处理其设计的分配任务时可能陷入的状态。因此，假设一个关键特征
基因组草图为受气候变化威胁的北美西部关键植物物种的耐旱性提供了假设
图 3 每个支架的 RDE 类别热图以及每个基因的系统发育背景。每个单元格内的值等于每个基因启动子序列中给定类别的 RDE 出现次数。根据 Kruskal-Wallis 和 Dunn 检验结果，RDE 的光照类别相对于所有其他类别都显著丰富。ABA 类别 RDE 相对于除光照以外的所有其他类别都显著丰富。温度类别 RDE 最不普遍，并且与其他类别相比，发生次数并不显著