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World File Search SystemQ13
引文 Brunetti M, Andersen K, Trøen G, Micci F, Spetalen S, Lenartova A, Tandsæther MR 和 Panagopoulos I (2024) 分子遗传表征
在 Xq13 带处发生断裂和重新连接的等着丝粒染色体 idic(X)(q13) 和 X 染色体长臂上的等染色体 i(X)(q10) 是癌症中罕见的细胞遗传学异常 ( 1 , 2 )。“ Mitelman 癌症染色体畸变和基因融合数据库 ”( 1 ) 的最新更新（2024 年 4 月 15 日）包含 47 个携带 idic(X)(q13) 的条目和 55 个携带 i(X)(q10 ) 的条目。idic (X)(q13) 主要见于被诊断为骨髓增生异常综合征 (MDS) 或急性髓细胞白血病 (AML) 的老年女性，在大多数情况下通常是唯一的细胞遗传学畸变 ( 1 , 3 – 8 )。相反，在各种肿瘤，包括 MDS 和 AML ( 1 ) 的复杂核型中，i(X)(q10) 多为继发性畸变。在 AML 和 MDS 的个案中，i(X)(q10) 是唯一的细胞遗传学异常 ( 9 , 10 )。仅在少数 MDS/AML 病例中报道了 Xq13 带中基因组断点的详细描述 ( 5 , 11 , 12 )。还发现患有 idic(X)(q13) 的 MDS/AML 患者的骨髓细胞中携带额外的亚微观遗传畸变 ( 5 , 13 )。尚未报道对 i(X)(q10 ) 病例中可能存在的其他遗传畸变进行调查。i(X)(q10) 的主要后果被认为是 Xp 的丢失和 Xq 上几个基因的获得。此外，其他遗传异常，包括 Tet 甲基胞嘧啶双加氧酶 2 ( TET2 ) 基因的致病变异，已被认为是 idic(X) 阳性髓系恶性肿瘤患者的常见继发事件 ( 5 )。由于携带 idic(X) (q13) 或 i(X)(q10) 的髓系肿瘤罕见，且对其致病机制的了解尚不完全，我们在此介绍了五种髓系肿瘤的分子细胞遗传学和致病变异的特征
Tanya Nazaretsky、Mutlu Cukurova 和 Giora Alexandron。2021 年。《一种衡量教师对基于人工智能的教育信任度的工具》
F1-1 Q19, Q18, Q17, Q1, Q3 0.78 F1-2 Q19, Q18, Q17, Q1, Q2, Q3 0.79 F1-3 Q19, Q18, Q17, Q1 0.80 F1-4 Q19, Q18, Q17 0.81 F1 使用基于人工智能的教育技术的自我效能 F2-1 Q25, Q24 0.88 F2 基于人工智能的教育技术与人类建议/推荐 F2-2 Q25, Q24, Q8 0.71 F1 + F2 Q19, Q18, Q17, Q25, Q24 0.75 F3 Q14, Q15, Q16 0.69 F3 使用基于人工智能的教育技术相关的焦虑 F4 Q10, Q9, Q12, Q11 0.66 F4 基于人工智能的教育技术缺乏人性化 F5-1 Q5, Q6, Q2 0.69 F5-2 Q5, Q6, Q2, Q7 0.68 F5-3 Q5, Q6, Q2, Q7, Q1, Q3, Q4 0.75 F5 对基于人工智能的教育技术的感知优势 F5-4 Q5, Q6, Q2, Q13 0.52 F6 Q23, Q22, Q21 0.67 F6 提高对基于人工智能的教育技术的信任度的首选方式 F7-1 -Q13, Q7 0.27 F7-2 -Q13, Q7, -Q12 0.45
计算机应用程序主（MCA_NEW）
Q13：在合适的示例的帮助下解释K-均值聚类方法。另外，讨论K-均值聚类方法的优点和缺点。（5分）Q14：使用Frogrogy的方法对下表中的数据进行分区聚类（两个簇）。使用前两个样品点（3,3）和（6,8）作为种子点。（5分）
关键词：临床判断，高保真模拟，效果，护理学生。 *请引用这篇文章为：Mohammadpourhodki R，Karimi Moonaghi
Q1：真正的随机化是用于将参与者分配给治疗组的真正随机分组？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？ Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？ Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？
小型企业视角：导航当今的劳动力市场和数字化转型
Q13：接受当前工作时，您的首要任务是以下哪些因素（如果有）？Q14：在招聘或保留您的业务人才时，您在多大程度上同意以下陈述。 <显示“同意约会前2个框>”，第15章：您打算在明年保留当前员工或吸引潜在雇用的以下哪项？ <显示保留或吸引摘要>，Q16：假设您的公司优先考虑以下，以下哪项会激励您担任当前职位？ 基础：US SBOS n = 1000;美国员工：1000Q13：接受当前工作时，您的首要任务是以下哪些因素（如果有）？Q14：在招聘或保留您的业务人才时，您在多大程度上同意以下陈述。<显示“同意约会前2个框>”，第15章：您打算在明年保留当前员工或吸引潜在雇用的以下哪项？<显示保留或吸引摘要>，Q16：假设您的公司优先考虑以下，以下哪项会激励您担任当前职位？基础：US SBOS n = 1000;美国员工：1000
可持续运输策略，在线调查
Q13。 大约有一次（如果有的话）您是否在威斯敏斯特（Westminster）循环一次？ 请包括您自己的自行车或威斯敏斯特租赁的所有旅程（例如 桑坦德，石灰，层，森林）。 基础：总计（678）。 Q14。 您在威斯敏斯特骑自行车的动机是哪个（如果有）？ （请最多选择三个选项）基础：每月至少一次通过WCC循环（292）。 Q15。 哪个（如果有的话）是您在威斯敏斯特没有更多循环的原因？ （请选择最多三个选项）基础：每月不到一次（386）的WCC周期。Q13。大约有一次（如果有的话）您是否在威斯敏斯特（Westminster）循环一次？请包括您自己的自行车或威斯敏斯特租赁的所有旅程（例如桑坦德，石灰，层，森林）。基础：总计（678）。Q14。 您在威斯敏斯特骑自行车的动机是哪个（如果有）？ （请最多选择三个选项）基础：每月至少一次通过WCC循环（292）。 Q15。 哪个（如果有的话）是您在威斯敏斯特没有更多循环的原因？ （请选择最多三个选项）基础：每月不到一次（386）的WCC周期。Q14。您在威斯敏斯特骑自行车的动机是哪个（如果有）？（请最多选择三个选项）基础：每月至少一次通过WCC循环（292）。Q15。 哪个（如果有的话）是您在威斯敏斯特没有更多循环的原因？ （请选择最多三个选项）基础：每月不到一次（386）的WCC周期。Q15。哪个（如果有的话）是您在威斯敏斯特没有更多循环的原因？（请选择最多三个选项）基础：每月不到一次（386）的WCC周期。
人类染色体的起源2：祖先端粒 -
摘要我们已经从人类2，C8.1和C29B的两个等位基因组宇宙中鉴定出了两个等位基因组宇宙，每个粘液均包含两个脊椎动物端粒重复的倒置阵列，并在头对头排列，5'（ttaggg）， - （ccctaa）， - （ccctaa），3'。序列fln g这个端粒重复是当今人类序列的特征。BAL-31核酸酶实验人造人造染色体的克隆和荧光原位杂交的荧光表明，这些倒置重复的序列均与2 Q13和不同但重叠的人类染色体末端的子集杂交。我们得出的结论是，克隆在宇宙中C8.1和C29B中的基因座是古老的端粒融合的遗物，标志着两个祖先猿染色体融合产生人类染色体的点。
人工智能和大数据在药物研发中的应用：伦理考量和立法框架
国际人用药品技术要求协调会 (ICH) 概述了药品开发 (ICH Q8)、质量风险管理 (ICH Q9)、药物开发和制造 (ICH Q11) 以及药物物质和药品的持续制造 (ICH Q13) 等相互关联的领域，为制药行业提供了一个强大的框架，重点关注药物开发和制造的各个关键方面。在此框架内，人工智能 (AI) 和大数据 (BD) 的应用为加强质量保证、简化药物开发流程、提高供应链层面的可追溯性以及最终提高药品的质量和安全性提供了前所未有的机会。本文讨论了将 AI 和 BD 整合到 ICH 指南中的道德考虑和立法要求，以确保负责任的使用和可持续的业务成果。
鲜食葡萄品质性状的应用
摘要 鉴于基因编辑（特别是 CRISPR）在农业中的应用越来越多，了解消费者对这种育种技术的看法非常重要。我们估计了消费者对使用传统育种或 CRISPR 开发的鲜食葡萄的选定质量属性的支付意愿 (WTP)。结果表明，对于两种育种技术，选定的鲜食葡萄属性的支付意愿值按相同顺序排列。我们发现与传统育种相比，使用 CRISPR 生产的鲜食葡萄的整体 WTP 略有折扣，但这种折扣在经济上和统计上都不显著。我们的研究结果强调了消费者对食用体验属性的偏好，例如甜味和脆度。本研究的结果促进了对消费者看法的理解，有助于制定促进 CRISPR 在市场上更广泛接受的策略。关键词：消费者偏好、CRISPR、植物育种、鲜食葡萄、选择实验、支付意愿。JEL 代码：Q13、Q16