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欧洲人权公约——补充备忘录
1 可在此处访问：ECHR 备忘录 (publishing.service.gov.uk) 2 可在此处访问：4240 (parliament.uk) 3 可在此处访问：ECHR (publishing.service.gov.uk)
补充信息 Functionnectome 作为...
• 在 MacOS/Unix/Linux 上，使用“ls”命令。例如，假设我的所有文件都存储在以下路径中：“ /myhome/current_project/subject????/ functionalFiles/ fMRI_acquisition.nii.gz ”，其中“ ???? ”是每个主题都不同的唯一 ID（例如数字）。使用尽可能多的“？”ID 号中的数字越多。要显示所有文件路径，只需输入命令（在终端中）：“ ls -1 /myhome/current_project/subject????/funFiles/fMRI_acquisition.nii.gz ” 这里，“ls”将列出所有路径，“-1”选项将每行显示一个路径。• 在 Windows 上，使用“dir”命令，类似于上面提到的“ls”。
补充信息 (ESI)
a 反应条件：0.5 mmol HMF；无氧化催化剂；O 2 ，1.0 MPa；H 2 O，10 ml；温度，120 o C；反应时间，18 h；NaHCO 3 /HMF=2。b DFF、HMFCA、FFCA 和 FDCA 分别表示 2,5-二甲酰基呋喃、5-羟甲基-2-呋喃羧酸、5-甲酰基-2-呋喃羧酸和 2,5-呋喃二羧酸。c 碳平衡基于可检测产物，包括 DFF、FFCA、HMFCA、FDCA、甲酸、乙酰丙酸、2,5-呋喃二甲醇 (DHMF) 等。d 其他包括腐殖质和 HPLC 无法检测到的其他产物。
补充材料 - repisalud
统计：数据是通过具有伽马分布（LOG-LINK）的广义线性模型（GLM）计算的。多变量模型按年龄，性别，HCV治疗（基于IFN的治疗或DAAS），在治疗后一年进行LSM调整，并且在两次之间经过的时间，以前是通过逐步方法（前进）选择的（请参阅结果部分）。Q值代表使用错误发现率（FDR； Benjamini和Hochberg程序）进行多次测试校正的p值。统计上的显着差异以粗体显示。缩写：AMR，算术平均比例； AAMR，调整后的AMR； 95％CI，95％的置信区间； P，意义水平； q，校正的意义水平； BTLA，B和T淋巴细胞衰减剂； CD，分化簇； GITR，糖皮质激素诱导的TNFR相关； HVEM，疱疹病毒入学调解人； IDO，吲哚胺2,3-二氧酶； lag-3，淋巴细胞激活基因-3; PD-1，程序性细胞死亡蛋白1； PD-L1，编程的死亡配体1； PD-L2，编程死亡配体2； TIM-3，T细胞免疫球蛋白和含有3的粘蛋白膜。
补充材料抗议
插入中包含的插补方法均已先前已开发，测试和广泛使用（Chilimoniuk等人。2024; Hastie等。2000; Pantanowitz和Marwala，2009年； Stekhoven等。2011; Troyanskaya等。2001; van Buuren等。 1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2001; van Buuren等。1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。1999; van Buuren等。2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2006; van Buuren等。2011; Wright和Ziegler，2017年）。如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。