XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSpearman
血清legumain是社区的潜在生物标志物......
背景：Legumain 是一种属于 C13 家族的半胱氨酸内切肽酶。许多研究表明，Legumain 在各种呼吸系统疾病中起着重要的致病作用。本研究旨在探讨 Legumain 在社区获得性肺炎 (CAP) 中的作用。方法：采集 293 例 CAP 患者入院时的血清样本。通过酶联免疫吸附试验检测血清 Legumain 浓度。评估血清 Legumain 与 CAP 之间的关系。结果：重症 CAP 患者血清 Legumain 浓度高于轻症 CAP 患者。Spearman 等级相关系数表明血清 Legumain 浓度与许多临床指标密切相关。此外，线性回归分析显示血清 Legumain 浓度与 CURB-65、PSI、SMART-COP 和 APACHE II 评分呈正相关。此外，接受机械通气、血管活性药物治疗、入住ICU及住院期间死亡的CAP患者入院时血清legumain浓度升高，血清legumain表达水平较高的CAP患者预后不良，血清legumain浓度对预后的预测价值与严重程度评分相近。结论：血清legumain浓度与病情严重程度及预后不良呈正相关，提示血清legumain可作为CAP患者病情严重程度及预后的指标。
竞争平衡和可靠性的蒙特卡罗分析...
本文研究了提高竞争平衡对锦标赛排名可靠性的影响。排名可靠性以前是一种定性属性，本文将其量化为锦标赛结束时的真实排名与球队排名之间的接近程度。使用三个指标来衡量这种接近程度：Spearman 等级相关系数、Kendall tau 和排名领域中相对较少使用的算法：Levenshtein 距离。模拟了三种锦标赛结构：循环赛、随机配对和瑞士制。在多次试验和不同数量的比赛中模拟锦标赛。研究发现，随着比赛数量的增加，锦标赛结构可靠性的增长率会下降。研究还发现，竞争不平衡与可靠性之间存在正相关关系。竞争不平衡增加的边际效益会随着边际效益的增加而下降。出乎意料的是，与随机配对和瑞士配对相比，循环赛制在所有指标和比赛场次中都获得了最高的可靠性得分。随着竞争不平衡的增加，锦标赛结构之间的可靠性差异也会增加。建议的进一步工作包括调查锦标赛结果的不确定性与可靠性和竞争平衡的关系，更深入地研究莱文斯坦距离作为一种有用的算法来量化密切度
膨润土和基于工程的回填材料的热扩散率
摘要。由于高肿胀和保留能力的优势，膨润土通常被用作地热结构应用的热背填充材料之一。然而，纯膨润土的低热扩散率表明，从地热系统到周围地面的热传导不良，这导致地热系统的热不稳定性。砂比膨润土具有很高的热扩散性，而水的保留能力低。这项研究介绍了实验室研究的结果，并加入沙子，膨润土的热扩散率提高。在实验研究中，与膨润土混合了20-80％的砂含量。此外，在不同的干密度（1.0-1.4 mg/m 3）和水分含量（0-53％）下，使用瞬态热流探针方法在实验室中测试了膨润土，沙子和膨润土 - 盐酸盐和混合物。研究了体积水含量（干密度和水分含量的结合作用）和砂含量对测试样品的热扩散率的影响。实验结果与先前开发的经验模型进行了比较，这些模型基于土壤的体积水分含量和质地。此外，根据Spearman相关系数在各种岩土技术参数和工程背部填充材料的热扩散率之间讨论了侵蚀参数。从结果开始，已经观察到，干燥密度，土壤纹理和饱和度是最有影响的参数，它是嵌入带有工程后的后填充物质的热源附近的热水传递。
深度学习的MRI荟萃分析-Thieme Connect
抽象背景的早期诊断阿尔茨海默氏病（AD）和轻度认知障碍（MCI）仍然是神经病学的重要挑战，常规方法通常受到解释的主观性和可变性的限制。将深度学习与磁共振成像（MRI）分析中的人工智能（AI）相结合，作为一种变革性方法，为无偏见的，高度准确的诊断见解提供了潜力。客观一项荟萃分析旨在分析AD和MCI模型中MRI图像深度学习的诊断准确性。方法在PubMed，Embase和Cochrane库数据库中进行了荟萃分析，该数据库是针对系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，重点介绍了深度学习的诊断准确性。随后，使用Quadas-2清单评估了方法论质量。诊断措施，包括灵敏度，特异性，似然比，诊断赔率和接收器操作特征曲线下的面积（AUROC），以及用于T1加权和非T1加权MRI的亚组分析。结果总共确定了18个合格的研究。Spearman相关系数为-0.6506。荟萃分析表明，敏感性和特异性，阳性似然比，阴性可能比率和诊断优势比分别为0.84、0.86、6.0、0.19和32。AUROC为0.92。接收器操作特征（HSROC）的层次结构摘要
经颅超声检查与计算机断层扫描对创伤性脑损伤患者中线移位的评估比较
背景：大脑中线移位 (MLS) 是通过计算机断层扫描 (CT) 成像诊断的重要临床发现，而经颅超声 (TCS) 可帮助在床边诊断 MLS 并促进干预以改善结果。该研究旨在发现基于 TCS 和 CT 的创伤性脑损伤 (TBI) 患者 MLS 评估之间的关联。患者和方法：我们纳入了所有中度至重度 TBI 的成年患者，不限性别，年龄在 18 至 65 岁之间，在 3 个月内接受全身麻醉下颅内手术。借助格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 和格拉斯哥昏迷量表-瞳孔 (GCS-P) 评分评估意识。我们使用 CT 扫描和 TCS 计算 MLS。使用 Bland Altman 图以及 Pearson 和 Spearman 系数检验。结果：本研究共分析了 17 名患者。使用 TCS 时 MLS 为 0.52 ± 0.90 厘米，使用 CT 扫描时 MLS 为 0.58 ± 0.39 厘米。TCS 和 CT 成像测量的 MLS 差异的 Pearson 相关系数 (r2) 为 0.002 (p<0.05)。结论：经颅超声检查可以检测出 TBI 患者的 MLS，前提是 TCS 和 CT 扫描的 MLS 测量之间使用最小时间窗口。关键词：计算机断层扫描、超声检查、创伤性脑损伤。印度重症监护医学杂志 (2023)：10.5005/jp-journals-10071-24376
母亲与三种基本需求的关系与萨拉巴亚Mulyorejo的3-5岁儿童成长和成长的关系
摘要简介：满足儿童的基本需求（教育，爱与关怀）可以朝着积极的方向影响儿童的成长和发展。这项研究的目的是分析母亲在苏拉巴亚的Mulyorejo分区3 - 5年以3 - 5年的成长和发展儿童的成长和成长的母亲给予的教育，爱情和关怀之间的关系。方法：这项研究是横截面设计，有72名3-5岁儿童作为样本，并使用简单的随机抽样选择。数据是从主要来源收集的，通过采访儿童的母亲有关她的知识以及教育，爱情和关怀的模式，测量儿童的人体测量法以及对儿童进行筛查前问卷测试。使用Spearman相关测试分析数据。结果：证明教育模式（p = 0.122）与儿童发育之间没有关系（p = 0.56）。在年龄重量（p = 0.041; OR = -0.242）的动物配菜的消费模式（作为护理模式）之间存在相关性，年龄重量的水果消耗（p = 0.010; OR = -0.301）与高度的水果消耗（p = 0.025; or = -0.025; OR = -0.264）。结论：尽管教育与爱情模式与儿童发展之间没有关系，但在护理模式下，动物和水果配菜的消费模式被证明与儿童的成长有关。关键词：教育模式，爱情模式，护理模式，成长，发展简介
确定单个认知性状的四个混杂因素和功能连接性：探索性研究
静止状态功能连接性（RSFC）已被广泛用于个性化性状预测。但是，多个混杂因素可能会影响预测的脑行为关系。在这项研究中，我们研究了4种混杂因素的影响，包括时间序列长度，功能连通性（FC）类型，脑部细化选择和预测目标的差异。使用人类Connectome项目的数据，包括1,206名健康受试者，具有3个认知特征，包括流体智能，工作记忆和图片词汇能力，作为预测目标。我们使用部分最小平方回归比较了这4个因素的不同设置下的预测性能。结果表明，适当的时间序列长度（300个时间点）和脑部分割（独立组件分析，ICA100/200）可以实现更好的预测性能而不会消耗太多时间。FC由Pearson，Spearman和部分相关计算得出的精度和更低的时间成本比共同信息和连贯性更高。认知性状在受试者之间具有较大差异的认知性状可以更好地预测，这是由于对个体变异性的良好阐述。此外，增加扫描持续时间到预测的有益效果部分是由RSFC的重新测试可靠性提高的。综上所述，该研究强调了基于RSFC的预测中确定这些因素的重要性，这可以促进基于RSFC的预测管道的标准化。
通过信号传播的马尔可夫模型
结构决定功能。然而，在人脑神经影像数据中很难观察到生物学中的这种普遍主题。在这里，我们通过假设大脑信号传播为基础结构上的马尔可夫过程来将结构联系起来。我们专注于一个称为通勤时间的度量：随机助行器从区域A到B然后返回A的平均步骤数。基于扩散MRI的白质的通勤时间表现出-0.26±0.08的平均±标准偏差长矛人相关性，与434个英国生物库中的功能性MRI连通性数据为-0.24±0.06，在400 HCP年轻的成年成年成人大脑扫描中的平均偏差。当两个数据集比较通勤时间和功能连接的主要贡献时，相关性增加到-0.36±0.14和-0.32±0.12。观察到的弱但可靠的相关性提供了神经元连通性和大脑功能之间的关系的证据，尽管受到限制。与广泛使用的通信措施（例如搜索信息和通信性）相比，相关性的相关性更强33％。当通勤时间与其特征值分解的主要功能连接性模式相关时，差异进一步扩大到5倍。总体而言，研究指出通勤时间的效用，以说明大脑功能基础的多突触（间接）连接性的作用。
IDE161 是一种潜在的首创临床候选 PARG 抑制剂，选择性靶向具有复制压力和 DNA 修复脆弱性的实体肿瘤
A) 描绘了对 TOP1 和 PARG 双重抑制的拟议 MOA 的模型。B) 对 PRISM 化合物和 PARGi 的反应的 Spearman 相关图；橙色表示 TOP1 抑制剂，黑色表示其他。（插图）按 MOA 分组的顶级相关化合物的 Swarmplot（未显示少于 2 种化合物的 MOA）。拓扑异构酶抑制剂 (TOP)、法呢基转移酶 (FT)、微管蛋白聚合 (TP)、极光激酶 (AK)、胸苷酸合酶 (TS)。C) 使用 PAR MSD 测定法评估 PAR 链积累。值绘制为相对于 DMSO 对照的平均值 ± SD。使用 Student's t 检验进行统计分析；ns（不显著）、**（<0.01）、***（<0.001）。D）（左）使用基于抗 TOP1cc 抗体的免疫荧光测定法在指示时间点测量 TOP1-DNA 裂解复合物 (TOP1cc)。根据单个细胞中的 TOP1cc 平均强度值进行群体分箱和非线性曲线拟合。使用 Kruskal-Wallis 检验进行统计分析；****(<0.0001)。（右）使用基于抗 γ -H2AX 抗体的免疫荧光测定法检测核 γ -H2AX。值（平均值 ± SD）绘制为 γ -H2AX 平均强度范围的百分比群体。E）从 CldU 标记的 DNA 纤维测量结果显示，IDE161 和 CPT 介导的复制叉减慢。框表示中位数和 IQR。使用 Mann-Whitney U 检验进行统计分析；*(<0.05)，**** (<0.0001)。
尼日利亚乳制品发展计划（NDDP）...
从Oyo和Kano州9个LGA的21个社区的504个家庭中收集了横截面数据。数据从2017年9月至11月收集。这项研究针对的是为NDDP处理器合作伙伴提供牛奶的综合家庭，以及生产牛奶但尚未向NDDP处理器提供的非综合/确定家庭。数据收集是使用营养不良，粮食不安全和脆弱性信息以及映射系统框架的概念框架以及农业可以改善营养的途径的指导。用于收集数据的工具包括定量家庭调查，焦点小组讨论，访谈，横切步行和市场观察结果。定量数据。决策错误的概率设置为0.05。定性数据被翻译并从Hausa/Yoruba转录为英语，并使用Atlas.ti版本7进行了分析。该研究的调查结果和建议是在阿布贾，奥约州和卡诺州的利益相关者会议上提出的，以提高人们对乳制品部门的性别和营养机会以及挑战的认识，并确保参与者在何时获得和支持围绕提议的干预措施。与会者包括来自公共，私营和社会部门的代表。还与州和社区层面的受访者进行了会议，以验证报告的调查结果。会议参与者提供的反馈被用来进一步完善报告。