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定义DNA指纹类12
Alec Jeffreys爵士于1984年引入的DNA指纹识别是一种用于确定个人独特DNA特征的技术。它涉及将DNA从人体的任何部位分离出来，用限制酶切割它，使用琼脂糖凝胶电泳分离碎片，通过Southern印迹将DNA转移到尼龙薄片上，增加放射性探针，并通过自显影可视化结果。DNA指纹的关键步骤包括从源中提取DNA，将DNA切成片段，将这些片段分离在凝胶上，然后将其转移到尼龙片中。放射性探针用于添加标记，以突出DNA中核苷酸的特定序列。放射自显影用于可视化这些结果。DNA指纹识别有四个主要应用：解决亲子关系争端，诊断出遗传性疾病，例如囊性纤维化或镰状细胞性贫血，通过血液或精液污渍识别罪犯，并确定战争中杀害的士兵的尸体。由于每个人的DNA的独特性，该技术在争议中被认为是最有效的。DNA指纹识别解释的DNA指纹识别（也称为DNA分析或DNA键入）是一种用于确定个体中DNA重复区域的独特核苷酸序列的技术。这种方法首先由威廉·赫歇尔爵士在1858年用于识别目的。但是，直到1984年，Alec Jeffreys博士在莱斯特大学发明了DNA指纹技术，后来帮助解决了谋杀案和亲子关系纠纷。3人类谱系 - 研究人类谱系。DNA指纹背后的科学涉及确定基因之间发现的重复性DNA序列的独特模式，即被称为可变数字串联重复序列（VNTR）。这些序列具有高度多态性，这意味着它们在个体中差异很大。该技术基于以下原理：除了相同的双胞胎外，没有两个人共享相同的DNA序列。Key aspects of DNA fingerprinting include: - Repetitive DNA: regions where small stretches of DNA sequences are repeated multiple times - Satellite DNA: non-coding regions that form a large part of the human genome and show high polymorphism - Polymorphism: variations at the genetic level due to mutations, playing a crucial role in evolution and speciation - Variable Number of Tandem Repeats (VNTR): short DNA sequences with a high degree of polymorphism, used as genetic markers - Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs): variations in DNA sequences where a single nucleotide differs from the normal sequence in at least one percent of the population The principles of DNA fingerprinting involve analyzing the unique combination of DNA sequences found in individuals and identifying short nucleotide repeats that vary in number.该技术用于分析在生物材料中发现的DNA，并基于以下理论：除了相同的双胞胎外，没有两个人共享相同的DNA序列。在RFLP中，首先从细胞中提取DNA，然后通过限制酶碎片。4DNA指纹识别的步骤包括：一种分离的DNA - 这涉及通过离心从细胞中提取的化学纯化DNA。b扩增 - 一种称为PCR的技术乘以提取的DNA拷贝。ans：1。使用限制性核酸内切酶对DNA的消化 - 酶在特定点将DNA分解为片段，产生不同的长度。d分离DNA-通过电泳通过大小分离，这种方法使用电场将带电分子分离。e添加化学物质将DNA片段分成单链。f转移（印迹）使用Southern印迹将DNA片段从凝胶分离到尼龙膜上。g杂交DNA片段与放射性标记的探针进行检测。h自显影术检测到杂交DNA，揭示了反映DNA组成的光和暗带的独特模式。DNA指纹具有各种应用：1个个性 - 除了单卵双胞胎以外，一个人与另一个人与另一个人区分开。2父亲纠纷或产妇争端 - 找到真正的遗传母亲，父亲和后代。4遗传疾病 - 识别与遗传性疾病有关的基因。5取证 - 有助于检测犯罪和法律追求。6社会学 - 确定种族群体，起源，历史移民和入侵。DNA指纹识别是一种识别某些DNA区域中独特的核苷酸序列的技术。它也称为DNA分析，遗传指纹识别，身份测试，基因分型，法医遗传学或DNA键入。人类的独特性在于他们的DNA指纹，除了单卵双胞胎外，没有两个人相同。该技术有助于将一个人与另一个人区分开，解决产妇和亲子关系纠纷并调查刑事案件。DNA指纹的基础依赖于短的核苷酸重复，这些重复的数量因人而异，但被遗传为遗传，称为可变数量串联重复序列（VNTRS）。它还有助于确定遗传性疾病的原因。Q.1：DNA指纹的原理是什么？ ans：DNA指纹的最关键需求是短核苷酸重复的重复，其数量因人而异，但遗传为遗传，称为VNTR。 Q.2：DNA指纹的六个步骤是什么？ DNA的隔离； 2。 放大DNA并将其切成小片段； 3。 通过凝胶电泳分离DNA片段； 4。 将分离的DNA片段转移到合成膜上； 5。 使用放射性标记的探针杂交；和6。 检测杂交DNA片段。 Q.3：DNA指纹的应用是什么？ ans：它有助于将一个人与另一个人区分开，除了单卵双胞胎。确定真正的遗传母亲，父亲和后代；研究人血统；并将基因与遗传疾病联系起来。 Q.4：DNA指纹的父亲是谁？ ans：Alec Jeffreys博士被称为DNA指纹的父亲。 Q.5：为什么它称为DNA指纹识别？ ans：DNA指纹是一种独特的模式，可以与其他个体的模式区分开来，从而成为识别两个个体之间的相似性和差异的有效方法。 DNA指纹（DNA分析）是Alec Jeffreys于1985年开发的一种技术。Q.1：DNA指纹的原理是什么？ans：DNA指纹的最关键需求是短核苷酸重复的重复，其数量因人而异，但遗传为遗传，称为VNTR。Q.2：DNA指纹的六个步骤是什么？ DNA的隔离； 2。 放大DNA并将其切成小片段； 3。 通过凝胶电泳分离DNA片段； 4。 将分离的DNA片段转移到合成膜上； 5。 使用放射性标记的探针杂交；和6。 检测杂交DNA片段。 Q.3：DNA指纹的应用是什么？ ans：它有助于将一个人与另一个人区分开，除了单卵双胞胎。确定真正的遗传母亲，父亲和后代；研究人血统；并将基因与遗传疾病联系起来。 Q.4：DNA指纹的父亲是谁？ ans：Alec Jeffreys博士被称为DNA指纹的父亲。 Q.5：为什么它称为DNA指纹识别？ ans：DNA指纹是一种独特的模式，可以与其他个体的模式区分开来，从而成为识别两个个体之间的相似性和差异的有效方法。 DNA指纹（DNA分析）是Alec Jeffreys于1985年开发的一种技术。Q.2：DNA指纹的六个步骤是什么？DNA的隔离； 2。 放大DNA并将其切成小片段； 3。 通过凝胶电泳分离DNA片段； 4。 将分离的DNA片段转移到合成膜上； 5。 使用放射性标记的探针杂交；和6。 检测杂交DNA片段。 Q.3：DNA指纹的应用是什么？ ans：它有助于将一个人与另一个人区分开，除了单卵双胞胎。确定真正的遗传母亲，父亲和后代；研究人血统；并将基因与遗传疾病联系起来。 Q.4：DNA指纹的父亲是谁？ ans：Alec Jeffreys博士被称为DNA指纹的父亲。 Q.5：为什么它称为DNA指纹识别？ ans：DNA指纹是一种独特的模式，可以与其他个体的模式区分开来，从而成为识别两个个体之间的相似性和差异的有效方法。 DNA指纹（DNA分析）是Alec Jeffreys于1985年开发的一种技术。DNA的隔离； 2。放大DNA并将其切成小片段； 3。通过凝胶电泳分离DNA片段； 4。将分离的DNA片段转移到合成膜上； 5。使用放射性标记的探针杂交；和6。检测杂交DNA片段。Q.3：DNA指纹的应用是什么？ ans：它有助于将一个人与另一个人区分开，除了单卵双胞胎。确定真正的遗传母亲，父亲和后代；研究人血统；并将基因与遗传疾病联系起来。 Q.4：DNA指纹的父亲是谁？ ans：Alec Jeffreys博士被称为DNA指纹的父亲。 Q.5：为什么它称为DNA指纹识别？ ans：DNA指纹是一种独特的模式，可以与其他个体的模式区分开来，从而成为识别两个个体之间的相似性和差异的有效方法。 DNA指纹（DNA分析）是Alec Jeffreys于1985年开发的一种技术。Q.3：DNA指纹的应用是什么？ans：它有助于将一个人与另一个人区分开，除了单卵双胞胎。确定真正的遗传母亲，父亲和后代；研究人血统；并将基因与遗传疾病联系起来。Q.4：DNA指纹的父亲是谁？ ans：Alec Jeffreys博士被称为DNA指纹的父亲。 Q.5：为什么它称为DNA指纹识别？ ans：DNA指纹是一种独特的模式，可以与其他个体的模式区分开来，从而成为识别两个个体之间的相似性和差异的有效方法。 DNA指纹（DNA分析）是Alec Jeffreys于1985年开发的一种技术。Q.4：DNA指纹的父亲是谁？ans：Alec Jeffreys博士被称为DNA指纹的父亲。Q.5：为什么它称为DNA指纹识别？ans：DNA指纹是一种独特的模式，可以与其他个体的模式区分开来，从而成为识别两个个体之间的相似性和差异的有效方法。DNA指纹（DNA分析）是Alec Jeffreys于1985年开发的一种技术。它基于在DNA中发现的重复序列，该序列在密度梯度离心过程中与大量基因组DNA分离。这种分离形成了一种唯一的峰值模式，称为卫星DNA，基于基础组成，段的长度和重复单位的数量，被归类为微卫星，迷你 - 卫星等。可变数字串联重复序（VNTR）属于迷你 - 卫星DNA，并且针对每个人，大小从0.1到20 kb不等。vntr拷贝数在每个染色体上的父亲和产妇等位基因之间有所不同，使其成为每个人的唯一标识符。DNA多态性在进化和物种过程中起着至关重要的作用。DNA指纹技术涉及多个关键步骤，包括从各种来源分离出DNA，例如细胞，血迹或唾液，然后消化，并具有限制性核酸内切核酸酶，通过凝胶电泳分离片段，并将其转移到合成膜上。接下来，使用带有放射性标记的VNTR探针进行杂交，从而导致自显影图显示黑暗和光带。这种独特的模式称为DNA指纹，除了单卵双胞胎的情况外，每个人都不同。可以使用聚合酶链反应（PCR）增强该技术的灵敏度，从而从单个细胞中启用DNA分析。DNA指纹的应用是多种多样的，并将其用作法医工具来解决诸如亲子纠纷，强奸或谋杀之类的犯罪。它还有助于诊断遗传疾病，确定动物的系统发育状况以及评估人口和遗传多样性。
发电量增加可促进南非经济增长
100 运营 2015 年 1 月 BioTherm Energy Dassiesklip WC 27 运营 2014 年 MetroWind Van Stadens EC 27 运营 2014 年 Umoya Energy Hopefield WC 65.4 运营 2014 年 MetroWind Noblesfontein NC 73.8 运营 2014 年 Umoya Energy Kouga EC 77.6 运营 2015 年 Gestamp Wind Dorper EC 97.5 运营 2014 年 Red Cap Investments Jeffreys Bay EC 135 运营 2014 年 Sumiltomo and Dorper Cookhouse EC 135 运营 2014 年 Globeleq
弧：年度绩效计划2024/25are-ma // eis kouga Great Place
为了了解本应用的文化意义；为了弥合或修补殖民主义和种族隔离所造成的历史不公正现象，解释我们作为一个人民的祖先历史和意义似乎很公平。// are-ma // eis源自我们最早的国王之一的赞美名称。命名为kai // areb。kai // areb是一个锋利的射手，弓箭和箭，他被左手受到赞誉，因此称呼为“左王国或// // are-ma // eis”。// are- ma khwena（左站人）是kai // areb的后代，以name // are-ma // eis属于！ora/ona a.k.a.Korana Nation。 kouga又名皇家皇家大厦 Xammiqua是一个氏族，是科拉纳王国的一部分，分布在南非，莱索托，纳米比亚，博茨瓦纳，津巴布韦和莫桑比克的大部分地区。 Kouga的Links Royal House由Humansdorp，Jeffreys Bay，St Francis Bay，Oyster Bay，Kabeljous，Hankey，Hankey，Patensie，Loerie，Loerie，Thornhill，Longmore，Longmore和所有外部边界组成。 该申请将建立一个集中的场所，不仅是“好地方”，还可以作为我们的社区中心，这将成为一个站点，不仅可以实践我们的文化，而且还可以在环境保护的环境中展示和教育社会和游客有关我们的文化实践。Korana Nation。kouga又名皇家皇家大厦Xammiqua是一个氏族，是科拉纳王国的一部分，分布在南非，莱索托，纳米比亚，博茨瓦纳，津巴布韦和莫桑比克的大部分地区。Kouga的Links Royal House由Humansdorp，Jeffreys Bay，St Francis Bay，Oyster Bay，Kabeljous，Hankey，Hankey，Patensie，Loerie，Loerie，Thornhill，Longmore，Longmore和所有外部边界组成。该申请将建立一个集中的场所，不仅是“好地方”，还可以作为我们的社区中心，这将成为一个站点，不仅可以实践我们的文化，而且还可以在环境保护的环境中展示和教育社会和游客有关我们的文化实践。
物理学系理学硕士课程大纲（2020）
NLP-5 教科书：1. G. Arfken：《物理学家的数学方法》。Academic Press 国际版，1970 年 [第 4 章，6-11、13-15 章]。2. J. Mathews 和 RL Walker：《物理学的数学方法》。India Book House Pvt. Ltd. [第 4 章，6-9、16，附录]。3. Spiegel（Schaum 大纲系列）：《复变量》4. AWJoshi：《物理学家的矩阵和张量》。参考书：1. HO Jeffreys 和 Lady Jefferys：《数学物理方法》。剑桥大学出版社，第 3 版，1978 年。2. RV Churchill：《复变量及其应用》。3. DR Halmos：有限维向量空间。4. C. Harper：数学物理导论。5. PM Morse 和 H. Feshbach：理论物理方法。第 1 卷和第 2 卷。McGraw Hil。6. DT Finkbeiner：矩阵和线性变换导论。7. PK Chattopadhyay：数学物理方法。Wiley Eastern。
战略计划
导演的消息带头。这是我们作为代理商打算通过该战略计划中规定的目标来做到的。在我2023年4月到达之前，NDCS已完成了各个级别的团队成员的多个焦点小组，并开始开始更新该机构的战略计划。与执行团队合作，我们已经合并了该反馈并制定了该计划。战略计划的目的是为我们需要去的地方以及如何到达那里提供路线图。该计划涵盖了2023年6月开始的工作，将带我们到2023年的剩余时间和2024年。战略计划中的目标与我们对安全监狱，改变生命和安全社区的愿景保持一致。通过投资我们的资源，以我们最擅长的事情并以身作则来实现他们的实现。在今年年底和下一年度，我们将报告我们对目标的进度以及已经完成的里程碑。我们期待与NDCS的致力团队合作，在这个18个月的时间里完成很多工作。Rob Jeffreys NDCS董事
法医遗传学：在
法医遗传学是一门历史上的新科学，它在1980年代中期出现，发现了Alec Jeffreys在莱斯特（Leicester） - 英国创建的第一种分析方法。与一些合作者一起开发了“指纹”技术。犯罪解决方案从来都不是一件容易的事，但是随着发现在一个地方识别每个不同的DNA的可能性，许多事情使它变得更容易，并且在以前无法解决的情况下开始有解决方案。通过DNA进行的遗传认同分析可用于确认犯罪嫌疑人的责任，但也被广泛用于在无法视觉上识别的灾难场景中检测受害者的身体。这些证据可以通过血迹，人类遗体，头发束，体液等来完成。获得DNA后，进行了几项实验室评估以达到结论性检测。此活动中提出的研究将涵盖获得遗传物质样本的不同方式。
致编辑的信
双重散射引起的电子极化 Matt' 给出了双重散射引起的电子极化的一般理论，但对纯库仑型散射场在 90° 处第二次散射后方位角分布中预期百分比不对称性的详细计算却只进行了一次。鉴于迄今为止的实验尚未揭示出在预期出现明显百分比效应的条件下（79 kv 电子被金散射）没有出现明显的不对称性2 ，因此，对其他类型散射场的预期效应进行详细分析就显得十分重要。我们研究了金、氙和氪原子场（即屏蔽库仑场）散射引起的极化效应，研究了很宽的电子能量范围（100 ev.-150,000 ev）。所涉及的微分方程在许多情况下通过精确数值积分求解，在其他情况下则使用“杰弗里斯近似”，后者的有效性已得到首次证实。据发现，在莫特计算的金核未屏蔽场的能量范围内，引入屏蔽没有重要影响，无法获得预测的不对称性的原因仍未得到解释。屏蔽的一个有趣效应是，在金散射中，低能量（几百电子伏的数量级）的小能量范围内存在大极化。虽然理论无法准确确定这些效应发生的精确能量范围，但可以通过以下方式证明它们的存在。百分比不对称性涉及不对称因子与与 90° 处单次散射强度成比例的项的比率。与未屏蔽的库仑场不同，在屏蔽的库仑场中，后者项随电子能量以不规则的方式变化，最高可达数千电子伏特的能量。特别是，对于某些狭窄的电子能量范围，它会降至非常低的值，正如 Arnot 对汞蒸气中电子散射的实验所揭示的那样。另一方面，不对称因子变化并不那么明显。它主要由 p 和 pi 电子的波函数之间的无穷远处相位差 Xt 决定。我们发现，对于金，在 250 ev.-100,000 ev 的能量范围内，该相位差保持在 0.24 到 0.34 弧度之间。因此，在 90° 处单次散射最小值的能量下，百分比不对称性测量值可能相当大。由于它与低强度的总散射有关，因此很难通过实验检测到这一点，尽管使用所涉及的低能电子有优势。计算表明，对于氙和氪，Xt 的值不足以在任何能量下产生明显的极化。
Ridgetop 新闻稿 NAVAIR Power Phase II 选项
立即发布... 2007 年 2 月 20 日 亚利桑那州图森 RIDGETOP 集团获得 50 万美元电子预测合同 Ridgetop Group, Inc. 是一家总部位于图森的快速发展的高科技公司，已从新泽西州莱克赫斯特的海军航空系统司令部 (NAVAIR) 获得小型企业创新与研究 (SBIR) 第二阶段期权合同。该奖项的总金额为 50 万美元，将继续 Ridgetop 在快速发展的电子预测领域的研发。该合同扩展了 Ridgetop 在电子预测技术领域的工作，以确定将其技术插入洛克希德马丁航空公司自主物流系统 (ALIS) 的集成路径。洛克希德·马丁公司支持开发这项技术，以便将来可能用于联合打击部队 (JSF) 计划的空中系统预测和健康管理 (PHM) 系统。洛克希德·马丁航空公司 F-35 改进和衍生产品高级经理 David Jeffreys 表示：“Ridgetop Group, Inc. 提出的解决方案将通过为机外环境中的硬件故障提供高级预警，使战术飞机行业受益。洛克希德·马丁公司将就 ALIS 的软件集成、机外物流系统数据以及访问 ALIS 界面进行原型设计和测试提供非正式建议和咨询。如果被认为成功，洛克希德将考虑在下一个技术更新周期内将这项技术过渡到 ALIS 平台。” Ridgetop 的这个项目首席研究员是 Justin Judkins 博士。Judkins 博士及其团队将运用 Ridgetop 在故障至失效技术和检测算法方面的专业知识，为这一要求提供有效的解决方案。Ridgetop 首席执行官 Doug Goodman 表示：“我们非常感谢 NAVAIR 的认可，这份合同证明了我们在关键军事应用方面的实力。将 Ridgetop 的预测和推理算法集成到 JSF 项目的后勤支持工具中，将提高飞行安全性、提高任务准备度、降低支持成本并缩短项目的整体生命周期。” Ridgetop Group 是一家成立于 2000 年的私营公司，提供任务关键型电子预测工具、故障至失效预测库、半导体 IP 库和工程服务。客户包括 NAVAIR、空军研究实验室 (AFRL)、导弹防御局 (MDA)、戴姆勒克莱斯勒、雷神导弹系统 (RMS)、ATK/Mission Research、霍尼韦尔、NAVSEA、DARPA、NASA 和 DALSA。如需了解更多信息，请访问我们的网站 www.Ridgetop-Group.com 或联系 Milena Thompson（邮箱：milena@ridgetop-group.com）。
贝叶斯数据分析
请在我们身份验证您的情况下等待...2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。 但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。 例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。 Berger，J。2016年贝叶斯分析学会的2016年奖项获得了这本著名的书，现在是第三版，被广泛认为是贝叶斯方法的主要文本，它因其实用和可访问的方法来分析数据和解决研究问题而受到赞扬。介绍先进的方法，文本具有从真实应用和研究中得出的众多工作示例，强调在本版中使用贝叶斯推断在实践中的实践中使用了四章，这些章节是关于非参数建模的四章，以及关于弱小的先验，避免边界的先验，跨越的先验，交叉竞争和预测信息的宣布，在三个方面使用的学生的最新章节：原则；对于研究生，它提出了贝叶斯建模和计算的有效当前方法；对于研究人员而言，它在应用统计数据中提供了各种贝叶斯方法的其他材料，包括数据集，选定练习的解决方案和软件说明，在书的网页上提供了一些研究人员，强调了在组织科学中使用贝叶斯方法进行数据分析的重要性。但是，在采用贝叶斯方法时，仍然存在一些挑战和局限性。例如，一个问题是贝叶斯方法需要指定先前的分布，这可能很困难，尤其是在使用复杂模型时。Berger，J。一些研究人员提出了各种技术来提出专家判断以告知先前分布的技术。，例如，O'Hagan等。（2006）提供了先前启发的综合指南，包括技术和潜在的陷阱。其他研究的重点是开发使用贝叶斯先验的专家的信念的方法（例如，Johnson等，2010）。此外，还有各种可用的在线资源可以帮助进行贝叶斯分析。例如，Van de Schoot的在线统计培训提供了有关高级统计主题的教程和练习。总的来说，在组织科学中使用贝叶斯方法的使用变得越来越重要，但是它需要仔细考虑先前的分布和启发技术，以确保准确的结果。注意：我已经删除了一些特定的参考，并重点介绍了要点。让我知道您是否希望我保留更多原始文本！van de de Schoot-Hubeek，W.，Hoijtink，H.，Van de Schoot，R.，Zondervan-Zwijnenburg，M。＆Lek，K。评估专家判断引发程序，以相关性和应用于贝叶斯分析。客观的贝叶斯分析：对主观贝叶斯分析的案例，批评和个人观点。Brown，L。D.经验贝叶斯和贝叶斯方法的现场测试，用于击球平均赛季预测。Candel，M。J.，Winkens，B。Monte Carlo研究在纵向设计中多级分析中的经验贝叶斯估计值的性能。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。Ibrahim，J。G.，Chen，M。H.，Gwon，Y。darnieder，W。F.贝叶斯方法依赖数据依赖的先验。＆Chen，F。权力先验：具有统计功率计算的理论和应用。Muthen，B。，Asparouhov，T。贝叶斯结构方程建模：使用数据依赖性先验对实体理论的更灵活的表示。Rietbergen，C.，Klugkist，I.，Janssen，K。J.，Moons，K。G.＆Hoijtink，H。将历史数据纳入随机治疗试验的分析中，以及基于系统文献搜索和专家精力提示的知识的贝叶斯PTSD-Traigntory分析。van der Linden，W。J.在自适应测试中使用响应时间进行项目选择。Wasserman，L。使用数据依赖性先验对混合模型的渐近推断。请注意，我保留了您的消息的原始语言而不翻译。给定文本：释义此文本：数据（版本V1.0）。Zenodo（2020）。元素Google Scholar Chung，Y.，Gelman，A.，Rabe-Hesketh，S.，Liu，J。＆Dorie，V。层次模型中协方差矩阵的点估计值较弱。J.教育。行为。Stat。40，136–157（2015）。Google Scholar Gelman，A.，Jakulin，A.，Pittau，M。G.＆Su，Y.-S。 logistic和其他回归模型的弱信息默认分布。ann。应用。Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。 B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。 2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。 am。 Stat。2，1360–1383（2008）。MathScinetMath Google Scholar Gelman，A.，Carlin，J。B.，Stern，H。S.＆Rubin，D。B. Bayesian数据分析卷。2（Chapman＆Hallcrc，2004）。Jeffreys，H。概率理论卷。am。Stat。3（Clarendon，1961）.Seaman III，J。W.，Seaman Jr，J。W.＆Stamey，J。D.指定非信息先验的隐藏危险。66，77–84（2012）.MathScinet Google Scholar Gelman，A。层次模型中方差参数的先前分布（Browne和Draper对文章的评论）。贝叶斯肛门。1，515–534（2006）.MathScinet Math Google Scholar Lambert，P.C.，Sutton，A。J.，Burton，P.R.，Abrams，K。R.＆Jones，D。R.含糊不清？对使用Winbugs在MCMC中使用模糊的先验分布的影响的仿真研究。Stat。Med。24，2401–2428（2005）。MathScinetGoogle Scholar Depaoli，S。在不同程度的类别分离的情况下，GMM中的混合类别恢复：频繁主义者与贝叶斯的估计。Psychol。方法18，186–219（2013）。Google Scholar DePaoli，S。＆Van de Schoot，R。贝叶斯统计中的透明度和复制：WAMBS-CHECKLIST。Psychol。方法22，240（2017）。本文提供了有关如何在使用贝叶斯统计数据估算模型时如何检查各个点的分步指南。统计建模模型检查中的贝叶斯模型检查和鲁棒性是一种用于评估统计模型准确性的方法。它涉及使用各种诊断工具来检查模型的潜在问题，例如偏见或过度拟合。贝叶斯模型检查是传统模型检查的扩展，将先前的信念纳入分析中。再次。贝叶斯模型检查的关键应用之一是检测先前数据冲突。贝叶斯模型检查近年来变得越来越重要，因为它能够提供对统计模型的更细微理解的能力。它允许研究人员量化数据中包含的信息量，并评估其结论的可靠性。一些研究人员为贝叶斯模型检查技术的发展做出了重大贡献，包括Nott等，Evans和Moshonov，Young and Pettit，Kass和Raftery，Bousquet，Veen和Stoel，以及Nott等。这些研究人员介绍了各种诊断工具和评估先前数据协议和冲突的标准。这会发生在同一数据集的先前信念和数据之间存在差异时。像埃文斯（Evans），莫索诺夫（Moshonov）和杨（Young）这样的研究人员已经开发了使用诸如后验预测分布等指标来量化这一冲突的方法。贝叶斯模型检查也已应用于贝叶斯模型中的可能性推断。像Gelman，Simpson和Betancourt这样的研究人员强调了理解表达先前信念的上下文的重要性。除了其方法论上的意义外，贝叶斯模型检查还在社会科学，医学和金融等领域还采用了实际应用。它可以通过确定统计模型的潜在问题来帮助研究人员和政策制定者做出更明智的决定。在此处给定文章，此处28，319–339（2013）.MathScinet Math Google Scholar Rubin，D。B. Bayesian具有合理的频率计算，适用于应用的统计学家。ann。Stat。J.am。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. M.基于采样的方法来计算边际密度。 Stat。 合作。 85，398–409（1990）。 这篇开创性的文章将MCMC视为贝叶斯推理的实际方法。 ifna（1991）。 3（Eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）30–49（Routledge，2020）。 4（eds van de Schoot，R。＆Miocevic，M。）50–70（Routledge，2020）。Robert，C。＆Casella，G。Monte Carlo统计方法（Springer Science＆Business Media，2013）。 ieee trans。 模式肛门。 马赫。 Intell。 6，721–741（1984）。大型Google Scholar Metropolis，N.，Rosenbluth，A。W.，Rosenbluth，M。N.，Teller，A。H.＆Teller，E。快速计算机通过快速计算机计算的方程。 J. Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。12，1151–1172（1984）。Mathscinet Math Google Scholar Gelfand，A。E.＆Smith，A。F. 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Chem。 物理。 21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。 Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J. ＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。 物理。 Lett。 J. am。 Stat。 合作。J. Chem。物理。21，1087–1092（1953）.ADS数学Google Scholar Hastings，W。K. Monte Carlo采样方法使用Markov链及其应用。Biometrika 57，97–109（1970）.Mathscinet Math Google Scholar Duane，S.，Kennedy，A。D.，Pendleton，B。J.＆Roweth，D。Hybrid Monte Carlo。物理。Lett。 J. am。 Stat。 合作。Lett。J.am。Stat。合作。b 195，216–222（1987）。＆Wong，W。H.通过数据增强计算后验分布。82，528–540（1987）。 本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。 本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。 元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。 ＆Rubin，D。B. 使用多个序列从迭代模拟中推断。 Stat。 SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.82，528–540（1987）。本文解释了当直接计算感兴趣参数的后验密度时，如何使用数据扩展。马尔可夫链蒙特卡洛手册（CRC，2011年）。本书对MCMC及其在许多不同的应用中的使用进行了全面评论。Gelman，A。Burn-in MCMC，为什么我们更喜欢“热身”一词。元建模，因果推理和社会科学（2017）。Gelman，A。＆Rubin，D。B.使用多个序列从迭代模拟中推断。Stat。SCI。 7，457–511（1992）。 一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.SCI。7，457–511（1992）。一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。 J. Comput。 图。 Stat。 7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。 马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。 （2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。 他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。 （2017）。 关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。 （2015），Liang等。 Q.一般方法用于监测迭代模拟的收敛性。J. Comput。图。Stat。7，434–455（1998）。大型Google Scholar Roberts，G。O. Markov链链概念与采样算法有关。马尔可夫链蒙特卡洛在实践中57，45-58（1996）。（2020）提出了一种改进的\（\ hat {r} \）度量，用于评估马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的收敛性。他们建立在Bürkner（2017），Merkle和Rosseel（2015）和Carpenter等人的先前作品上。（2017）。关键参考包括Minka（2013），Hoffman等。（2015），Liang等。 Q.（2015），Liang等。Q.Q.新方法利用排序差异，折叠和本地化技术来增强\（\ hat {r} \）的准确性。此外，本综述强调了贝叶斯建模中变异推理方法的重要性，尤其是随机变体，这些变体是大型数据集或复杂模型的流行近似贝叶斯推理方法的基础。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。 （2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2013），Kingma和BA（2014），Li等。（2008），Forte等。 （2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。 （2014）。 用于回归分析中的稀疏信号。 该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。 该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。 其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。 L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J. ＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。 咨询。 临床。（2008），Forte等。（2018），Mitchell和Beauchamp（1988），George和McCulloch（1993），Ishwaran和Rao（2005），Bottolo和Richardson（2010），Ročková和George（2014），Park和Park和Casella（2008），以及Carvalho等。（2014）。用于回归分析中的稀疏信号。该框架利用连续的收缩先验来实现全局稀疏性，同时控制每个系数的正则化量。该方法已广泛应用于各个领域，包括贝叶斯惩罚回归和多元变量选择。其他相关研究包括为高斯状态空间模型的随机模型规范搜索，在结构化添加回归模型中进行功能选择的尖峰和刻录式先验以及多个高斯图形模型的贝叶斯推断。L. F. B., Reich, B. J., Fuentes, M. & Dominici, F. Spatial variable selection methods for investigating acute health effects of fine particulate matter components are explored in the context of Biometrics (2015).MathSciNet MATH Google Scholar Additionally, research on Bayesian fMRI time series analysis with spatial priors is presented by Penny, W. D., Trujillo-Barreto, N. J.＆Friston，K。J. Neuroimage（2005）。咨询。临床。Google Scholar Smith，M.，Pütz，B。，Auer，D。＆Fahrmeir，L。Neuroimage（2003）中还讨论了通过空间贝叶斯变量选择评估大脑活动。Google Scholar此外，检查了Zhang，L。，Guindani，M.，Versace，F。＆Vannucci，M。Neuroimage（2014）的时空非参数贝叶斯变量选择模型用于聚类相关时间课程。判断中信息处理的研究采用了各种方法，如Bolt等人的研究中所见，他们探讨了两种戒烟剂在联合使用的有效性，理由是J.Psychol。80，54–65，2012）。在类似的脉中，Billari等。基于贝叶斯范式内的专家评估（人口统计学51，1933–1954，2014）开发了随机人群预测模型。其他研究已经深入研究了暂时的生活变化及其对离婚时间的影响（Fallesen＆Breen，人口统计学53，1377-1398，2016）。同时，Hansford等人。分析了美国律师将军在最高法院的政策领域的位置（Pres。螺柱。49，855–869，2019）。此外，研究重点是使用健康行为综合模型来预测限制“自由糖”消耗（Phipps等人，食欲150，104668，2020）。此外，研究还将贝叶斯统计数据引入了健康心理学，并强调了其在该领域的潜在好处（Depaoli等人，Health Psychol。修订版11，248–264，2017）。Psychol。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。 数学。Gen. 142，573–603，2013; Lee，M。D.，J。数学。贝叶斯估计的应用已显示在各种情况下取代传统的t检验，包括认知建模和生态研究（Kruschke，J。Exp。Psychol。55，1-7，2011）。此外，层次结构的贝叶斯模型已在生态学中用于建模种群动态和推断环境参数（Royle＆Dorazio，生态学的分层建模和推断）。通过包括Gimenez等人在内的各种研究人员的工作进一步开发了这种方法。（在标记人群中建模的人口统计过程中，3）和King等。（贝叶斯分析人群生态学）。研究还研究了贝叶斯方法在生态学中的使用，例如使用汉密尔顿蒙特卡洛（Monnahan等人，方法ECOL。Evol。8，339–348，2017）。贝叶斯对生态学的重要性的重要性已被埃里森（Elison）等研究人员（ecol。Lett。 7，509–520，2004）。 最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。 也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。 Soc。 系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。Lett。7，509–520，2004）。最后，已经探索了通过设计启发将专家意见整合到贝叶斯统计模型中，突出了其为先验知识提供信息并提高模型准确性的潜力（Choy等，生态学90，265-277，2009）。也已经讨论了有关使用贝叶斯评估诊断人群下降的诊断人群下降的方法（King等，J。R. Stat。Soc。系列C 57，609–632，2008）。 在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。 - Dennis等。 -McClintock等。系列C 57，609–632，2008）。在2008年至2020年的一系列出版物中介绍了统计生态技术的全面综述。- Dennis等。-McClintock等。总而言之，对判断中信息处理的研究以及贝叶斯统计在各个领域的应用，使人们对这些概念及其对决策和人口建模的影响有了更深入的了解。这些作品涵盖了种群建模的各个方面，包括贝叶斯估计，综合人群模型和遗传关联研究。关键论文包括： - King and Brooks（2008）关于贝叶斯对具有异质性和模型不确定性的封闭种群的估计。（2006）使用生态数据估计密度依赖性，过程噪声和观察误差。（2012）基于多阶段随机步行开发了一个一般的离散时间框架，用于动物运动。-Aeberhard等。（2018）对渔业科学的州空间模型进行了综述。其他值得注意的贡献包括： - Isaac等。（2020）讨论了大规模物种分布模型的数据集成。-McClintock等。（2020）提出了一种使用隐藏的马尔可夫模型来发现生态状态动力学的方法。- King（2014）审查了统计生态及其应用。- Andrieu等。（2010）引入了粒子马尔可夫链蒙特卡洛方法，用于复杂的种群建模。这些研究表明，从人口生存能力分析到遗传关联研究，在理解生态系统中采用的统计技术的多样性，强调了该领域数据整合和高级建模方法的重要性。提出一种利用转移学习以提高数据质量的方法。基因组学，统计和机器学习的交集在理解复杂的生物系统中变得越来越重要。最近的研究探索了多摩智数据集的整合，以发现对人类健康和疾病的新见解。由Argelaguet等人建立了整合多派数据集的框架，该框架采用贝叶斯方法来识别生物学过程的关键因素。该方法已应用于包括单细胞转录组学在内的各个领域，如Yau和Campbell的工作所示，他们使用贝叶斯统计学习来分析大型数据集。研究的另一个领域涉及在英国生物库中对跨树木结构的常规医疗数据进行遗传关联的分析。诸如Stuart和Satija的研究表明，将单细胞分析与基因组学相结合以揭示有关复杂生物系统的新信息的潜力。深层生成模型的发展也促进了单细胞转录组学的进步，如Lopez等人的工作所证明的那样，后者应用了深层生成模型来分析大型数据集。此外，与Wang等人一起，对单细胞转录组学中数据降解和转移学习的研究已显示出令人鼓舞的结果。最近的研究还强调了科学研究中可重复性和公平原则（可访问，可互操作和可重复使用）的重要性。这包括诸如癌症基因组图集和Dryad＆Zenodo之类的举措，旨在促进开放研究实践。提出了功能性变分贝叶斯神经网络。机器学习技术（包括变异自动编码器）的应用也在理解复杂的生物系统方面变得越来越重要。正如Paszke等人的评论中所述，变化自动编码器为将基因组学和统计数据与深层生成模型的整合提供了有希望的方法。总体而言，多摩智数据集，机器学习技术和统计分析的进步的整合已经开辟了新的途径，以理解复杂的生物系统并揭示了对人类健康和疾病的新见解。概率建模的最新进展导致了几种将深度学习与贝叶斯推论相结合的技术的发展。该领域的一个关键概念是变异自动编码器（VAE），它通过将其映射到较低维度的空间中来了解输入数据的概率分布。Hinton等人引入的Beta-Vae框架将VAE限制为学习基本的视觉概念。研究人员还探索了贝叶斯方法在神经网络中的应用，例如高斯过程和周期性随机梯度MCMC。例如，尼尔在神经网络上的贝叶斯学习方面的工作突出了神经网络与高斯过程之间的联系。此外，已证明将深层合奏用于预测不确定性估计在各种任务中都是有效的。最近的预印象提出了新的新技术，包括功能变分贝叶斯神经网络和细心的神经过程。后者使用注意机制从输入数据中学习相关特征。res。另一项研究的重点是开发更可扩展和可解释的模型，例如标准化流量和周期性随机梯度MCMC。该领域在理解深度学习的理论基础上，包括神经网络与高斯过程之间的联系，也看到了重大进展。Mackay和Williams的作品为贝叶斯倒退网络提供了一个实用的框架，而Sun等人。总的来说，这些进步有助于我们理解概率建模及其在深度学习中的应用。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。 No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。 J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. Stat。 Soc。 系列B 71，319–392（2009）.MathScinet Math Google Scholar Lunn，D。J.，Thomas，A。，Best，N。＆Spiegelhalter，D。Winbugs - 贝叶斯建模框架：概念，结构和可扩展性。 Stat。 计算。Hoffman，M。D.＆Gelman，A。No-U-Turn采样器：在汉密尔顿蒙特卡洛（Monte Carlo）的自适应设置路径长度。J. Mach。 学习。 15，1593–1623（2014）。MathScinetMath Google Scholar Liang，F。＆Wong，W。H. Evolutionary Monte Carlo：CP模型采样和更改点问题的应用。 Stat。 Sinica 317-342（2000）.liu，J。S.＆Chen，R。动态系统的顺序蒙特卡洛方法。 J. am。 Stat。 合作。 93，1032–1044（1998）.MathScinet Math Google Scholar Sisson，S.，Fan，Y。 ＆Beaumont，M。近似贝叶斯计算手册（Chapman and Hall/CRC 2018）。 J. R. 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