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伊娃·里科马尼奥 - 热那亚
精选出版物 - E Pesce、F Porro、ER《大型数据集、偏差和面向模型的最优实验设计》《国际质量与可靠性工程》（正在印刷）。 - F Carli，M Leonelli，ER，G Varando 用于分层分阶段树结构学习的 R 包 stagedtrees J. of Stat Software，102:6，1–30，2022。 - M Leonelli，ER，JQ Smith 用于群体决策的概率输出的连贯组合：一种代数方法，OR Spectrum 42:2，499–528，2020 - Fassino，ER，MP Rogantin 一些复杂函数的体积规则和期望值，代数统计杂志，SE Fienberg 纪念刊，10:1，115–127，2019 - E Pesce，ER，HP Wynn 大数据中的实验设计问题。偏见问题，在：Greselin F、Deldossi L、Bagnato L、Vichi M（编辑）复杂数据的统计学习。 CLADAG 2017。分类、数据分析和知识组织研究。 Springer, Cham, 第 193–20 页，2019 年 - S Barani, ER 等 7 人《地震矩释放的时间尺度及其对地震发生概率的影响》，《科学报告》8:1，1–11，2018 年 - A Bigatti, CGIorgen, ER、JQ Smith 使用计算机代数发现统计等价类，《国际近似推理杂志》95，167–184，2018 年 - M Leonelli, ER、JQ Smith 用于计算乘法影响图中预期效用的符号代数，《数学与人工智能年鉴》81:34，273–313，2017 年 - S Massa, ER 高斯马尔可夫组合的代数表示，《伯努利》23:1， 626–644，2017 - ER，N Rudak，S Kuhnt 统计模型构建设计的数值代数扇形，Statistica Sinica，26，1021–1035，2016 - C Fassino，ER，G Pistone 一般节点的插值立方体公式的代数，Statistics and Computing，24:4，615–632，2014 - ER，JQ Smith，P Thwaites 使用链式事件图进行因果分析，人工智能 174:12-13，889–909，2010 - ER 代数统计简史（第 8 届德国概率和统计公开会议开幕报告）。 Metrika 69, 397–418, 2009 - MJ Chappell, G Margaria, ER, HP Wynn 微分代数方法用于研究生物有理多项式模型的结构可识别性。数学生物科学，174，1–26，2001 - G Pistone, ER, HP Wynn 代数统计学。Chapman and Hall/CRC，博卡拉顿，2000
RIXARCH会议计划，4月12日， @ ...
社会问题和历史分析，对拉脱维亚别墅和豪宅的比例分析Sintijakļavinska劳动过程是建筑中的盲点，古尔萨·阿耶卡（GülşahAykaç）绘制了看不见的绘制：将边缘化的叙述整合到建筑言论Gisela C. V. Leonelli，Doris C. K. K. Kowaltowski展现了联排别墅的生活。通过盲人卡洛斯·穆尔·佩雷拉（CarlosMourãoPereira），特雷莎·瓦尔萨西娜·海托尔（Teresa Valsassina Heiter），安格尔格尼（Ann Heylighen），梅塔图书馆（Meta Library）的愿景，探索Aizpute City Zanevēja建筑，经验，经验，感知来探索阴影空间的18-19世纪联排别墅探索阴影空间嬉戏：设计公共户外空间的新范式Anna Saurova Sarkis Zabunyan的建筑烙印Erdemüngür的潜力和限制：生物素设计策略EFE DUYAN DUYAN通过盲人卡洛斯·穆尔·佩雷拉（CarlosMourãoPereira），特雷莎·瓦尔萨西娜·海托尔（Teresa Valsassina Heiter），安格尔格尼（Ann Heylighen），梅塔图书馆（Meta Library）的愿景，探索Aizpute City Zanevēja建筑，经验，经验，感知来探索阴影空间的18-19世纪联排别墅探索阴影空间嬉戏：设计公共户外空间的新范式Anna Saurova Sarkis Zabunyan的建筑烙印Erdemüngür的潜力和限制：生物素设计策略EFE DUYAN DUYAN
模式生物概念的多样化
套用克罗格 (Krogh) 的原则 1 （后来由克劳德·伯纳德 (Claude Bernard) 2 重新表述），生物实验设计发展中的第一个重要步骤是选择相关的模型生物。将所获得的知识推广到研究样本之外对于将我们的理解扩展到众多物种确实至关重要。因此，模型生物的概念很广泛，其选择取决于研究问题和目标。由于其在生物学中的重要性以及分子生物学和基因工程的重大进步，这一关键概念已被重新研究。正如 Ankeny 和 Leonelli 3 最近所讨论的那样，应该在实验生物和模型生物之间做出主要区分。实验生物被选择用于研究特定的生物过程，并且仅作为其密切相关物种的模型，而模型生物允许研究特定的过程，并且其遗传学和生理学（例如）可以投射到更广泛的物种上，通常包括人类。因此，模型生物的概念基于进化保守性原则。被视为合适模型的生物体的其他标准通常包括：i)“简单”和跨实验室的普遍适用性，ii)遗传稳定性，确保一致地生产相同的生物体而不会发生遗传漂变，iii)基因组和/或转录组资源，以及iv)用于进行基因丢失或基因增益实验的基因组编辑工具4。因此，只有有限数量的候选者满足上述所有要求，因此只有少数模型生物能够推动生命科学的重大进展5。例如，蛔虫（秀丽隐杆线虫）、果蝇（果蝇）、斑马鱼（斑马鱼）和植物（拟南芥）开创了发育遗传学 6 ，细菌大肠杆菌帮助揭示了转录调控的基本概念 7 ，芽殖酵母（酿酒酵母）使人们能够解读真核细胞周期和网络相互作用 8 ，小鼠（小家鼠）已成为人类首选的生理和疾病模型 9 。
联合国妇女性别快照2023
他们（ILO），Alina Cheras（Who），Chiao-Ling），Chomen），Jenny Cressell），Marine Dutzeneberg（IPU），Ramana Emany（Un Wmen），James），Donamy; Sophie Guy (WHO), Taylo Hana (Pardee), Calur (UUN AUN), Monsbeul (USHAID), FANAD), JeNAS (NUN), Leah Cuncloglo (UNTTID (UNTUD) Feuvre (WIPO), Tuesday Lazic (OCHR (OUCHR), Stephen Leelli), Speak Leonvivoc Lecvivic (UN Woming), Aviscll Leaccin（Ilo McWo），Nath Morty Moran（Who），Widid Ben Moussa（Nuctad），Jothan Moyer（Necation），Nassav（UNCTAD），Robert Prophet）。 （联合国WONMEN），SassañoSassao的意思（Nun Wommen），E Polechuk（UNEP），LucasRamónMurray（Ilga），Colleen Murray（Uniceff），Uililepmomo（Uililelepmomo（Uililepmomo（Unilepmomomo）） Wen），Yem Sumi（Who），（粮农组织）和丽莎·威廉姆斯（Lisa Williams）（经合组织）
大规模研究中的假设驱动科学
2001 年人类基因组计划 (Lander 等人，2001) 完成后，分子生物学和遗传学领域发生了变化。该计划首次提供了有关人类基因组成的近乎完整的信息，标志着所谓的“后基因组学”时代的到来，该时代的特征是可以获得来自“基因组规模”方法的大规模数据集。反过来，这又导致了生物学方法论的转变，从精心构建的假设驱动研究转向无偏见的数据驱动方法，有时称为“组学”研究。这些研究近年来引起了哲学界的兴趣：参见 Burian (2007)、O'Malley 等人 (2010)、Ratti (2015)；有关当代后基因组生物学中大规模数据驱动方法的更一般哲学讨论，请参阅 Leonelli (2016)、Richardson 和 Stevens (2015)。回想一下，组学研究分为三大类：“基因组学”、“转录组学”和“蛋白质组学”。这三个类别的显著特征如下（我们并不声称这些特征涵盖了这三个类别中的任何一个；但它们是与本文相关的特征）。基因组学是研究细胞内的完整基因集（由 DNA 组成）。细胞过程导致遗传信息被转录（复制）到称为 RNA 的分子中。“信使 RNA”（mRNA）携带与基因遗传序列相对应的信息。转录组学是研究基因组产生的全套 RNA 转录本。最后，mRNA 中编码的信息被细胞机制（称为核糖体）用来构建蛋白质；蛋白质组学是对细胞内这些蛋白质的系统研究。蛋白质是细胞的最终主力；蛋白质组学研究旨在表征由蛋白质网络介导的细胞功能，其中节点代表蛋白质，边代表它们之间的物理/功能相互作用。有关基因组学、转录组学和蛋白质组学的更多背景信息，请参阅 Hasin 等人 (2017)。大规模组学研究通常被描述为“无假设”。举一个基因组学的例子：基因组编辑技术的进步意味着现在可以在实验室中生成“功能丧失”突变体。此类突变是失活的，因为它们会导致细胞内基因的功能丧失。近几年，CRISPR-Cas9 技术应运而生，这使得针对人类基因组中近 20,000 个基因中的任何一个，创建有针对性的丧失功能突变体成为可能。