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桑格生命之树HMW DNA提取：手动magAttract
该方案描述了从多种不同物种的多个不同组织样品中手动提取HMW DNA，不包括植物和真菌，用于使用Qiagen MagAttract HMW DNA提取试剂盒进行长阅读测序。此过程对于生命之树计划所涵盖的各种分类群体都是有效的。该方案对于组织可用性有限的样品特别有用，因为它始终从这些较小的样品中产生的DNA比等效的自动化方法更多。The output of this protocol is HMW DNA, which depending upon yield and the genome size of the species, can be directed towards HMW DNA Pooling, HMW DNA Fragmentation: Diagenode Megaruptor® 3 for LI HiFi, HMW DNA Fragmentation: Diagenode Megaruptor® 3 for LI PacBio or HMW DNA Fragmentation: g-Tube for ULI PacBio.
心脏疾病诊断 - 使用 - 诊断 - 与...
摘要：治疗医疗数据的进步每天都会显着增长。准确的数据分类模型可以帮助确定患者疾病并诊断医疗领域的疾病严重程度，从而减轻医生的治疗负担。尽管如此，医疗数据分析列出了由于不确定性，各种测量和数据的高维度之间的相关性而引起的挑战。这些挑战负担统计分类模型。机器学习（ML）和数据挖掘方法已被证明在近年来有效地了解了这些方面的重要性。这项研究采用了名为决策树（DT）的众所周知的监督学习分类模型。dt是一种典型的树结构，由中央节点，连接的分支以及内部和末端节点组成。在每个节点中，我们都必须做出决定，例如基于规则的系统。这种类型的模型可帮助研究人员和医生更好地诊断疾病。为了降低所提出的DT的复杂性，我们使用特征选择（FS）方法探索了更简单的诊断模型，其因素较少。此概念将有助于减少数据收集阶段。在开发的DT和其他各种ML模型之间进行了比较分析，例如Logistic回归（LR），支持向量机（SVM）和Gaussian Naive Bayes（GNB），以证明已开发模型的有效性。DT模型的结果建立了93.78％的明显精度，ROC值为0.94，比其他算法比其他算法。开发的DT模型提供了有希望的结果，并可以帮助诊断心脏病。
缓解全球温室气体排放：树木作为二氧化碳固存的干净机制的作用
气候变化（CC）被认为是对粮食安全的主要威胁之一，环境可持续性，包括二十一世纪的人类健康发展（Christensen等，2007； Seager等，2007）。政府间气候变化小组（IPCC）得出结论，气候在过去的一个世纪发生了变化，在过去的一个世纪中，人类活动对这些变化产生了影响，预计气候将在未来继续变化（IPCC，2007年）。即使在保护方案下，未来的气候变化也可能包括在某些地区（Christensen等，2007; Seager等，2007）的全球平均温度（高于2°C -4°C）的进一步升高，并在某些地区有显着干燥，并且在极端的极端潮流，热潮和热浪中的频率和严重程度增加（ipccccccccccc，2007年），2007年，2007年。
Sanger 生命之树 HMW DNA 碎片化：用于 PacBio HiFi 的 Diagenode Megaruptor®3
本方案描述了使用 Diagenode Megaruptor®3 从 MagAttract v.1、Plant MagAttract v.1 或 Plant MagAttract v.2 Sanger Tree of Life HMW DNA 提取方案中对 HMW DNA 进行片段化。该过程对于从生命之树计划涵盖的所有分类群中提取 DNA 非常有效，DNA 被剪切成平均 12-20 kb 大小的片段。然而，具有挑战性的样本包括那些浓度高或粘度大的样本，以及 DNA 提取后含有污染物或杂质的样本。该方案的输出是剪切的 DNA，可以使用手动或自动 SPRI 方案将其用于碎片 DNA 清理。该协议已更新为 Sanger Tree of Life HMW DNA Fragmentation：Diagenode Megaruptor® 3 for LI PacBio，以处理由 Sanger Tree of Life HMW DNA Extraction：Automated MagAttract v.2、Automated Plant MagAttract v.3 和 Automated Plant MagAttract v.4 协议产生的样本。
文章 图像质量对细菌分类模型性能的影响研究 Treesukon Treebupachatsakul 1,a , Wanwalee Chomkwah 1 ,
2 泰国曼谷拉卡邦先皇理工学院信息技术学院，1 Chalong Krung 1 Alley，Ladkrabang，Bangkok 10520，泰国电子邮件：a treesukon.tr@kmitl.ac.th，b，* suvit@it.kmitl.ac.th（通讯作者）摘要。深度学习模型构建中监督学习的关键要求之一是用于训练和验证的数据集。为了收集数据集，从不同资源获取各种质量的图像是不可避免的，这被认为会影响监督模型的性能。本研究旨在证明涉及从两个不同资源获得的高和标准数据集的图像质量对模型性能的影响。对具有革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌数据集的各种细胞特征进行了试验。这些不同的数据集被匹配并贡献了 5 个案例；案例 1：使用高质量图像进行训练和测试，案例 2：使用高质量图像进行训练并使用标准质量图像进行测试，案例 3：使用标准质量图像进行训练和测试，案例 4：使用标准质量图像进行训练并使用高质量图像进行测试，以及案例 5：结合这两种图像质量进行训练和测试。实施了预训练的 CNN 模型来证明使用和不使用分层 K 折交叉验证的目的。重新训练模型的结果表明，高性能模型需要从与测试集相同资源中获得的高质量数据集，在具有挑战性的未知数据集上进行测试时，这些数据集可产生超过 90% 的所有性能评估指标。这项研究为构建可用于自动化微生物诊断的高性能模型提供了宝贵的见解，对公共卫生和临床实践产生了影响。
WisdomTree Biorevolution Fund
来源：WisdomTree，Jamie Metzl。目前的摘要并不详尽。有关更多详细信息，请参考索引方法。您不能直接投资于指数。1。美国，欧洲，东京证券交易所或澳大利亚，以色列，香港，新加坡或加拿大的证券交易所的发展世界证券交易所。2。该指数由WisdomTree Biorevolution Index委员会（“委员会”）监督，这是WisdomTree，Inc。的常设指数委员会（“ WisdomTree”），股票wt。委员会将由不少于3名成员组成。委员会负责就执行，持续的管理，运营和管理指数做出广泛的决定。委员会的主要职能是确保指数规则正确，全面地实施，前提是已发表的指数组成应由委员会确定。超出医疗保健的广泛影响，有可能改变我们的经济和生活
综合预测与优化规范树在可再生能源交易中的应用
摘要 — 从数据中得出决策通常涉及一个包含两个部分的连续过程，即预测和优化。预测模型通过最小化代表特定任务成本（例如交易、调度）的损失函数来学习，而不考虑下游优化，这在实践中会造成性能瓶颈并掩盖数据对决策的影响。这项工作提出了一个单一的数据驱动模块，该模块利用优化组件的结构并直接学习以解释数据为条件的策略。为此，我们描述了一种算法，通过直接最小化特定任务的成本来训练决策树集合，并通过原始问题的加权样本平均近似来规定决策。然后，我们开发了一个通用框架来评估解释数据对规定性能的影响。为了说明所提出的建模方法的有效性，我们考虑了两个与可再生能源交易相关的案例研究。首先，我们研究日前市场的交易，并提出平衡最佳交易决策和预测准确性的策略。接下来，我们添加一个存储设备，并基于使用线性决策规则方法的可处理近似值共同优化日前报价和运营策略。实证结果表明，与标准随机优化框架下得出的解决方案相比，规范性能有所提高。此外，我们还提供了关于解释性数据如何影响优化性能以及这种影响在不同市场设计下如何演变的宝贵见解。
Géraldin Nanfack、Paul Temple、Benoît Frénay。学习针对领域知识约束的定制决策树。模式识别，2023 年，142，页
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
校园树木护理计划| 2024-25
施肥NPK肥料将被用于选择树木，以在必要时确定树木的临界根区域内的最佳养分水平。肥料将使用“深根饲料”液体注射或肥料树固定在树的滴水线上插入土壤插入物。覆盖树环覆盖将不断监控以侵占杂草/草皮并去除。覆盖物将根据需要或每2年内替换或添加。树环大小将根据树的大小增加，以保护树的根部区域和树干。覆盖物将用于与整个校园保持一致性。松子覆盖物可在白松树上使用。可回收的木屑可用于沿栅栏线和外围树木（例如用于财产边界或筛查的）区域。灌溉和浇水三个支柱的300英亩校园的灌溉系统有限。在树木落在灌溉的草皮区域或景观床内的地区，将监测树木浇水，以确保树木接受适当量的水和/或不被水上浇水。在没有灌溉或成熟的三个支柱校园的区域中，将在较小的卡尺树上使用鳄鱼袋，并用手工浇水，洒水器或浸泡软管进行补充浇水，这将被认为是必要的 - 这将减少压力，并在干燥天气情况下降低压力，并促进健康和活力。根据需要处理有害生物问题的害虫管理树。较大的树木超过10英寸，高度高于20'的高度将通过躯干注入技术来处理。将喷洒较小的树木，或在适当的地方使用土壤浸湿。集成的害虫管理（IPM）：
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。