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pdp：部分依赖图
approx 逻辑指示是否计算更快但近似的边际效应图（精神上类似于 plotmo 包）。如果为 TRUE ，则 partial() 将计算 pred.var 中指定的预测因子的预测，同时保持其他预测因子不变（plotmo 的作者 Stephen Milborrow 称之为“穷人的部分依赖”函数）。默认值为 FALSE。注意，这也适用于 ice = TRUE。警告：此选项目前是实验性的。使用风险自负。可以（并且可能更安全）通过将特定的“样本”观察传递给 train 参数并手动指定 pred.grid 来手动执行此操作。quantiles 逻辑指示是否使用 pred.var 中列出的连续预测因子的样本分位数。如果 quantiles = TRUE 且 grid.resolution = NULL，则样本分位数将用于生成计算部分依赖性的联合值网格。 probs 概率的数字向量，值在 [0,1] 之间。（超出该范围的最大 2e-14 的值将被接受并移至附近的端点。）默认值为 1:9/10，对应于预测变量的十分位数。当 quantiles = TRUE 时，这些指定对 pred.var 中列出的连续预测变量使用哪些分位数。trim.outliers 逻辑指示在生成计算部分依赖性的联合值网格之前是否从 pred.var 中列出的连续预测器中修剪异常值（使用简单的箱线图方法）。默认值为 FALSE。type 字符串指定监督学习的类型。当前选项为 "auto" 、 "regression" 或 "classification" 。如果 type = "auto" ，则 partial 将尝试从 object 中提取必要的信息。inv.link 函数指定在计算部分依赖函数之前要应用于预测的转换（实验）。默认值为 NULL（即不进行转换）。此选项旨在用于允许非高斯响应变量（例如计数）的模型。对于这些模型，默认情况下，预测通常不会在原始响应尺度上返回。例如，泊松 GBM 通常在对数尺度上返回预测。在这种情况下，设置 inv.link = exp 将返回响应（即原始计数）尺度上的部分依赖函数。which.class 整数指定将预测概率矩阵的哪一列用作“焦点”类。默认使用第一个类。仅用于分类问题（即当 type =“classification”时）。prob 逻辑值指示分类问题的部分依赖是否应在概率尺度上返回，而不是中心 logit。如果为 FALSE ，则部分依赖函数与 logit 的尺度相似。默认值为 FALSE。recursive 逻辑指示是否使用 Friedman (2001) 中描述的加权树遍历方法。这仅适用于从类“gbm”继承的对象。默认值为 TRUE，这比用于所有其他模型的精确蛮力方法要快得多。（基于 plot.gbm 背后的 C++ 代码。） plot 逻辑指示是否返回包含部分依赖值的数据框（ FALSE ）或直接绘制部分依赖函数（ TRUE ）。默认值为 FALSE 。有关绘图详细信息，请参阅 plotPartial。
替代小提琴图以显示零充气...
摘要：通常，SCRNA-SEQ数据包含许多0值，每个基因的表达显示为零插入分布。因此，小提琴图通常用于显示SCRNA-Seq数据的分布，因为它们可以表示多模式分布的形状。但是，当0个值的比例非常大时，在小提琴图中，0峰变得太大，而非零值的分布形状很难看见。为了解决此问题，在这项研究中，提议了单簧管图作为小提琴图的替代方案，以显示SCRNA-SEQ数据的零空调。在单簧管图中，每个分布都以单簧管状的形状表示。长轴对应于分位数，宽度表示每个数据值的大小。末端的直线至0值。通过使用单簧管图，可以同时且有效地显示0个值的比例和非零值的分布。显示了用于人工数据的示例和实际数据。
生物信息学叮咬＃3：PCA图的简介
•以图形目的刷新学生及其在可视化数据中的重要性。•与NASA Genelab进行通信，如果您的班级参与使用Galaxy平台（https://genelab.nasa.gov/help/contact）生成PCA图，以确保可以容纳类以用于数据处理能力。•本课程可用于促进有效的宣传技能。老师可以鼓励学生做简短的笔记，而不是编写他们看到/听到的一切。•在本教师指南中，每个步骤的其他注释都用红色文本注释。生物信息学叮咬＃3：PCA图第1部分：头脑风暴头脑风暴：“如果您测量了60只小鼠的15个基因的表达，并且数据作为15×60表返回，那么您如何理解所有这些？” （非政府组织，2018年）。学生答案会有所不同！鼓励学生集思广益，并通过合伙企业谈论他们对这个问题的回答。示例学生答案： - 我会尝试将总体基因表达相似的小鼠分组（或通过差异） - 我会试图通过将它们归为这些相似性的类别来对基因进行分组。
COVID-19 疫苗有效性森林图：Omicron ...
这些图表中包含的疫苗有效性 (VE) 估计值来自正在进行的 COVID-19 疫苗有效性研究系统评价。由于 Omicron 变体在全球范围内占主导地位，本文件中的图表仅限于在 Omicron 变体为主要传播变体期间进行的研究。先前版本的图表（于 2021 年 11 月 18 日至 2022 年 6 月 2 日期间定期发布）还显示了 Delta 变体的结果，而更早的版本（2021 年 11 月 18 日之前）显示了所有研究的结果，无论当时的主导变体是什么。这些早期版本可在 VIEW-hub 资源页面 (https://view-hub.org/resources) 上找到。有关系统评价方法的完整详细信息以及结果摘要表也可在 VIEW-hub 资源页面上找到：
针对关键基础设施的暴力极端主义袭击阴谋......
乔治华盛顿大学的极端主义项目对与暴力和非暴力极端主义有关的问题进行了分析。该项目引领创新和深思熟虑的学术研究，开展实证研究，加强极端主义研究作为一个独特的研究领域。该项目旨在制定务实的政策解决方案，引起政策制定者、民间领袖和公众的共鸣。本文中的观点和结论均为作者的观点和结论，不应被解释为必然代表美国国土安全部或乔治华盛顿大学的官方政策（无论是明示的还是暗示的）。本材料基于美国国土安全部资助的资助项目（资助编号 20STTPC00001-01）。
相变热能存储的倍率能力和 Ragone 图
摘要 相变材料 (PCM) 可通过时间偏移或降低峰值热负荷来提高能源系统的效率。PCM 的价值由其能量和功率密度（总可用存储容量和可访问速度）定义。这些受材料属性的影响，但不能仅凭这些属性来定义。在这里，我们通过开发热速率能力和 Ragone 图来展示能量和功率密度之间的密切联系，Ragone 图是一种广泛用于描述电化学存储系统（即电池）中能量和功率之间权衡的框架。我们的结果阐明了材料特性、几何形状和操作条件如何影响相变热存储的性能。这项研究为比较热存储材料和设备建立了一个清晰的框架，研究人员和设计人员可以使用它来通过存储来提高清洁能源的利用率。
使用庞加莱图评估狗心率变异性分析的指标
摘要：使用庞加莱图进行心率变异性分析可用于评估自主神经系统功能。然而，对庞加莱图定量指标的解释仍然存在争议。因此，很少有研究验证过这些定量指标在兽医学中的有效性。本研究旨在使用狗的药理学模型验证庞加莱图指标的可靠性。本研究使用了四只健康的比格犬。每只狗分别接受普萘洛尔、阿托品和普萘洛尔-阿托品治疗，以阻断交感神经、副交感神经和交感-副交感神经功能。庞加莱图的定量指标是根据在给药前后收集的 300 次心电图数据计算得出的，并进行统计分析。庞加莱图的定量指标，如垂直于长轴的标准差（SD1）、沿长轴的标准差（SD2）、SD1×SD2等，在给药后，无论是副交感神经阻断模型还是交感神经-副交感神经阻断模型，均明显下降，但各组间SD1/SD2无明显差异。庞加莱图反映了犬自主神经系统的变化，在犬中，SD1、SD2、SD1×SD2可检测出副交感神经活动被抑制的状态。
通过相图和模糊递归图探索大脑功能中的非线性动力学
自然界中发现的大部分复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于非线性动力学与大脑之间的关系也是如此。计算机模拟表明，包括大脑在内的许多生物系统都表现出近乎混乱的行为。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度解释了大脑功能，统计物理学领域在理解大脑连接和功能方面继续取得实质性进展。本研究使用生物物理非线性动力学方法深入研究复杂的大脑功能连接。我们的目标是发现高维和非线性神经信号中隐藏的信息，希望提供一种有用的工具来分析功能复杂网络中的信息转换。通过利用相图和模糊递归图，我们研究了复杂大脑网络功能连接中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列、物理上真实的非线性动力学模型和生物物理上真实的神经质量模型，结果表明，相图和模糊递归图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们还可用于根据结构连接预测功能连接。此外，结果表明，神经元活动的相轨迹编码低维动力学，相图形成的极限环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相图和模糊递归图可以使用真实的 fMRI 数据捕捉大脑中的功能连接，并且这两个指标都能够捕捉和解释特定认知任务期间的非线性动力学行为。总之，我们的研究结果表明，相图和模糊递归图可以作为非常有效的功能连接描述符，为大脑中的非线性动力学提供有价值的见解。