摘要本文研究了位于中国省省省的Longquan Celadon行业,该行业主要在南方歌曲和早期朝代之间蓬勃发展。该行业的产品可在中国和印度洋的考古遗址上找到。本文尝试根据考古数据对行业的发展进行量化分析,重点关注四个方面:生产,国内消费,海外交流以及在较小程度上的工作坊组织。尽管许多数据仍然存在问题,而得出的许多结论必然是暂定的,但这些是唯一可用的数据。他们至少允许我们通过绘制该行业的开发方式来证明该方法的价值和及时性,并认为所检查的四个方面的紧密融合表明,朗奎·塞拉多尼(Longquan Celadon)行业是印度海上许多印度洋地区具有相当大的经济意义的印度河行业。
研究人员认为,这些关联可能有几个原因。某些肠道细菌已经进化出了专门的生物学机制,使他们可以将母乳中的原样不可消化的碳水化合物转化为人体可以使用的卡路里和物质。在分解这些碳水化合物并将它们变成可能影响血压和支持心血管健康的短链脂肪酸并将其变成短链脂肪酸方面,包括B. iftantis在内的特定双歧杆菌是超级巨星。
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强迫症(OCD)是一种普遍的神经精神疾病,其遗传基础不完整,阻碍了靶向治疗方法。使用来自我们所有人队列的全基因组测序(2,276例OCD病例,13,517个对照),我们评估了反义长期非编码RNA(LNCRNA)中的稀有变体。OCD病例表现出这些变体的显着富集,尤其是在进化约束的反义转录本中(相对风险= 1.52,p = 0.005)。负担分析鉴定出与OCD:A2ML1-AS1(OR = 4.5,P = 0.001)和NFIB-AS1(OR = 3.6,P = 0.002)的两个LNCRNA。这些LNCRNA中的罕见变体位于影响相邻神经发育基因的调节区域,并与与OCD有关的脑区域中的基因表达相关。鉴于它们在基因调节,组织特异性表达和对细胞状态的反应性中的关键作用,反义LNCRNA代表了有希望的生物标志物和治疗靶标。我们的发现扩大了强迫症的遗传结构,并强调了基于RNA的精度疗法对个性化临床干预的潜力。
目的:本研究应用机器学习(ML)和可解释的人工智能(XAI)来预测HbA1c水平的变化,这是监测血糖控制的关键生物标志物,在诊断为2型糖尿病患者的患者中,在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法:来自芬兰北卡雷利亚(North Karelia)的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录(EHR)用于训练整合了随机对照试验(RCT)衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子,创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归(LR),多层感知器(MLP),山脊回归(RR),随机森林(RF)和XGBoost(XGB) - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据,而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量,通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果:结果表明,ML模型的表现要优于RCT模型,而LR,MLP和RR模型具有可比性的性能,RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比,随访MLP模型的表现优于基线MLP模型,其R²得分(0.74,0.65)和较低的RMSE值(6.94,7.62)与基线模型(R²:0.52,0.54; RMSE; RMSE:9.27,9.50)相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值,禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论:使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测,考虑到更多样化的患者人群及其异质性,为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解,从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字:类型2糖尿病,HBA1C,治疗效果估计,机器学习,Shap
自从教会和简便的开拓性贡献以来,对证明理论,类型系统和λ钙库的研究已经产生了多种逻辑和计算形式主义,可以代表证明和计划,在这些形式上可以代表削减或通过重新构建的范围来代表削减的过程,从而可以在范围内进行临时,从而在范围内进行范围的范围,从而在范围内进行构成,从而在范围内进行构成,并且可以在范围内进行构成,从而在范围内进行构成,并且会在范围内进行降临,并且可以在范围内进行降临,并且可以在范围内进行降临,并且可以在范围内进行降临,并且可以在范围内进行降级,并且可以在范围内(范围)进行(范围内)。例如,[20],[28],[34],[36])。所考虑的系统通常非常表现力,这就是为什么上述归一化属性在逻辑上变得不平凡,并且几乎无法进行组合。自八十年代中期以来,上面概述的情况已经以某种方式发生了变化:线性逻辑的出现[21]允许填充结构归因于基础计算过程。通过识别结构性逻辑规则,并在特定的收缩中,作为标准化结果中的瓶颈,线性逻辑引起了证明和类型系统的引入,其中结构规则受到严格限制或根本不允许。因此,可以通过纯粹的组合方式证明归一化属性:重写和切割的效果严格降低了手头物体的大小。在定量系统中,定性系统中存在一个有限的方面,这使得它们特别适合于复杂性类的表征,并且通常认为对资源使用的使用是必要的。证明或程序,这种系统,我们将其称为定量性 - 仅仅是为了将它们与上一段中我们提到的某种定性系统区分开 - 不仅包括乘法线性逻辑[11],[21],[11],[21],而且还包括非目标交点类型[12],[12],[19],[19],这些extirtions [19],这些类型基于某些类型,以及某些类型[8],[14],[14],[14],[14],[14],[14],[14],[14],[14],[14],[14],[19]所谓的光逻辑[22],[23],[27]。
的评级受到公司高客户集中风险的限制,约有48%的订单账簿来自集团公司,这使其容易受到整个团体绩效和需求前景的影响,以及集团实体之间的转移定价政策。收入还取决于最终用户行业的资本投资,因此使其容易受到周期性的影响。此外,公司的盈利能力仍然暴露于原材料价格的不利波动。但是,某些合同中的价格变化条款在一定程度上减轻了这种风险。该评级还受到高度分散和竞争性行业的限制,这是由于业务的资本密集程度低以及生产制造产品所需的技术知识有限的驱动。
文章doi:https://doi.org/10.3201/eid3104.241197 EID无法确保作者提供的补充材料的可及性。难以访问补充内容的读者应与作者联系以寻求帮助。
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孤独是指人们认为自己的关系不足或缺乏规模时会产生的负面情感体验(网络数量; Perlman&Peplau,1981)。证据表明,在青春期中,唯一的状态很高(Poodter等,2013; van Roekel等,2011),其中20%–70%的青少年报告说“有时”或“经常”感到孤独(Pemter等人,2015年)。孤独感会对自己的身心健康产生不利影响,包括免疫功能受损和睡眠质量较差(Hawkley&Cacioppo,2010年)。此外,青春期的孤独感与抑郁症有关,成年期与心血管疾病有关的代谢危险因素,并可以预测自我感知的健康状况较差(Goosby等,2013)。鉴于对自己的心理