XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminfer
药物发现和开发中的因果推断
以在临床试验中测试一种药物是否与阻止致命癌症进展有关为例。定期概率更新意味着服用该药物会改变在规定的时间窗口内死于该疾病的条件概率，无论试验在何时何地进行。操纵意味着即使我们考虑影响患者生存的所有其他因素（例如年龄和合并症），药物治疗仍显示出额外的益处。反事实条件意味着如果不服用该药物，患者的死亡就不会被推迟。最后，作用机制意味着我们了解药物为何延长患者的生存期，例如通过激活肿瘤浸润免疫细胞。总之，这四个条件既确保了统计相关性，又确保了机械理解。他们将 Austin Bradford Hill 2 的因果关系标准置于因果背景中，并为在医疗保健中建立因果关系的哲学推理实施了实际测试。3
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
在具有目标捕获数据的植物中导航系统发育冲突和进化推断
1 Systematik，Biodovervortät和Evolution der Pflanzen，Ludwig-Maximilians-Universitätmünchen，Menzinger Str。67, 80638 Munich, Germany 2 Centre for Australian National Biodiversity Research (a joint venture of Parks Australia and CSIRO), Clunies Ross Street, Canberra ACT 2601, Australia 3 School of BioSciences, The University of Melbourne, Parkville, Victoria 3010, Australia 4 National Herbarium of New South Wales, Botanic Gardens of Sydney, Locked Bag 6002, Mount Annan,新南威尔士州2567，澳大利亚5号西澳大利亚州植物标本室，生物多样性，保护和景点系，锁定袋104，宾利送货中心，宾利，西澳大利亚州宾利6983，澳大利亚6澳大利亚6983年6983年6983年6983年6983年6983年，阿德莱拉德大学，阿德拉德大学，南澳大利亚州阿德拉德大学，南澳大利亚南澳大利亚州5005 7 National Biovipty DNA图书馆，澳大利亚州3010，公园3010101010101011维多利亚，墨尔本，维多利亚州3004，澳大利亚 *通讯作者：e.joyce@lmu.de
内源性心脏保护剂-Iris -Aperto
摘要。鉴于从属于物种的个体人群中观察到的样本，“物种采样”问题（SSP）要求估计来自同一人群的其他不可观察的不可观察的物种组成的某些特征。在SSP中，估计概率的问题，未见物种的数量以及过去的三十年中出现了，因为它是Nu-Ober方法论和应用工作的主题，主要是在生物学科学中，主要是在统计机器学习，电气工程，电气工程学，理论上的com-Putercutercorcecorcerscocicor，Mecord acter Science，Insperion actersic和Foresicsic和Foresicsic和Forsensic和Foresicsic和Forsensic和Forsensic中。在本文中，我们专注于这些流行的SSP，并在Pitman-Yor过程（PYP）之前概述了其贝叶斯非参数分析（BNP）分析。在回顾文献时，我们通过建立简单的复合二项式和高几何分布来建立新的后验表示，改善了现有后验推论的计算和解释性，通常是通过复杂的共同数字来表达的。We also consider the problem of estimating the discount and scale parameters of the PYP prior, showing a property of Bayesian consistency with respect to esti- mation through the hierarchical Bayes and empirical Bayes approaches, that is: the discount parameter can be estimated consistently, whereas the scale parameter cannot be estimated consistently, thus advising caution in poste- rior inference.我们通过讨论SSP的一些概括（主要是在生物科学领域）来结束我们的工作，这些生物科学领域涉及“特征抽样”，多个人群共享物种和马尔可夫链类别的人群。关键词和短语：贝叶斯非参数，贝叶斯的一致性，覆盖率，覆盖率概率，经验贝叶斯，等级贝叶斯，Pitman-yor过程，“物种采样”问题，看不见的物种。
2025; 21（5）：2360-2379。 doi：10.7150/ijbs.106468通过RPN1敲除精子细胞中N-糖基化的研究论文失调会诱导男性INF
1。山东大学妇女，儿童和生殖健康研究所，中国250012。2。国家繁殖医学和后代健康的主要实验室，妇女，儿童与生殖健康研究所，山东大学，250012，中国。3。国家辅助生殖技术与生殖遗传学研究中心，山东大学，吉南，山东，250012，中国。4。繁殖内分裂症的主要实验室（山东大学），教育部，吉南，山东，250012，中国。5。Shandong Technology Innovation for Gredoductive Health，Jinan，Shandong，250012，中国。6。山东省临床临床研究中心，吉南，山东，250012，中国。7。Shandong的生殖研究和预防先天缺陷的主要实验室，Jinan，Shandong，250012，中国。8。中国医学科学院（No.2021RU001）的Art-Offspring的配子发生和健康研究单位，中国250012，Jinan，Shandong。9。基础医学科学学院，山东大学，吉南250012，中国。10。国家蛋白质组学医学蛋白质组学的主要实验室，北京蛋白质科学中心（北京），北京生命学研究所，中国北京102206。11。中国山东大学山东大学切鲁大学医学院第二医院生殖医学中心，中国山东250012。12。13。14。广州广州妇女和儿童医疗中心，广州，广州，510623，中国。Cuhk-SDU生殖遗传学联合实验室，中国香港中国大学生物医学科学学院，中国香港。繁殖与遗传学中心，妇产科系，USTC第一家附属医院，生命科学与医学部，中国科学技术大学，Hefei，Hefei，Anhui，Anhhui，230001，中国。
从神经生理数据中分析认知脑网络的基于信息的措施的组级推断
Author contributions Conceptualization : EC, BG, RAAI, AB Data curation : EC, JB Formal analysis : EC Funding acquisition : AB Investigation : EC, JB, AB Methodology : EC, BG, RAAI, MA, AB Project administration : EC, AB Resources : AB Software : EC, RB, RAAI, AB Supervision : AB, BG, RAAI Validation : Visualization : EC Roles/Writing - original draft : EC, BG, AB Writing - review & editing ：MA，Raai，AB
框置信深度：基于模拟的推理超矩形
在许多科学领域中，研究人员面临评估复杂统计模型的挑战，即可能的计算函数在计算上是棘手的，或者非常昂贵的计算。这导致了无似然推理方法的发展和日益普及，这为参数估计和模型比较提供了强大的替代方案。这些方法利用模拟，通过观察到的数据的比较来推断与模型在各种参数设置下产生的模拟结果的比较。在贝叶斯推论中，这些包括近似贝叶斯计算（Rubin，1984; Pritchard et al。，1999; Sisson等。，2018年），贝叶斯合成的可能性（Wood，2010; Price等，2018年），神经可能和后验估计（Rezende and Mohamed，2015年； Papamakarios，Sterratt和Murray，2019年）。在频繁的环境中，在Gourieroux，Monfort and Renault（1993）的基础工作之后，近年来才看到无可能无可能推理的进步（Masserano等人。，2022; Xie and Wang，2022年； Dalmasso等。，2024）。本研究的重点是频繁推断，针对基于模拟的模型和非标准的规律性条件的校准置信区间和区域的构建。建议的方法提供了统一的
使用机器学习的乳腺癌预测
16S rRNA基因的V1-V2区域有效地分化了Rickettsia Africae和Rickettsia Aeschlimannii与其他立克物种，以及Coxiella insosymbionts与Coxiella burnetii。相反，这些物种的V3-V4区域序列无法明确区分。coxiella内共生体在AM中最常见。Gemma和Rh。pulchellus，而弗朗西斯拉内共生体则占主导地位；两者都主要定位在唾液腺中。高丰富的Coxiella内共生体和假单胞菌与两者中的Rickettsia病原体的缺失或低丰度有关。Gemma和Rh。pulchellus，提示这些微生物之间的竞争相互作用。此外，除了唾液腺外，proteus mirabilis是人类泌尿道的机会性病原体，主要是在透明质的壁虱中，除唾液腺外，唾液腺中最丰富。此外，我们在所有tick组织中检测到了杆菌，假单胞菌和corynebacterium属，这支持了这些细菌可能在骆驼血和壁虱之间循环的假设。唾液和血淋巴通常比唾液腺和中肠含有更多的细胞外细菌。