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潮汐驱动的孔隙水交换和迪尔周期控制局部和全球尺度上的红树林中的通量
红树林在有机碳中高度富集。潮汐泵送在洪水潮期间将海水和氧气驱动到红树林，并在潮起潮潮期间释放富含碳的孔隙水。在这里，我们解决了半局部（洪水/退潮潮），Diel（日夜）和每周（Neap/spring潮汐）的孔道衍生的CO 2通量的驱动因素，并在两种红树林中进行了更新，并更新了其他网站早期观察结果的CO 2排放量的全球估计。潮汐泵控制P CO 2在两个红树林小溪中的变异性。P CO 2（2,585 - 6,856 µ ATM）和222 RN（2,315 - 6,159 dpm m -3）和pH（6.8 - 7.1）和溶解的氧气的最低值（1.7 - 3.7 mg l -1）的最低值是为了增强良好的促进水平。红树林孔隙水中的222 RN和P CO 2分别比地表水大4-15和38-41倍。p CO 2从高潮到低潮增加了50±30％，白天到黑夜的9±22％，从Neap到春季潮汐的57±5％，每小时，DIEL和每周时间尺度明显变化。将我们的新估计值与文献数据，全球孔水衍生的（16个地点）和水环（52个地点）CO 2分别在红树林中的通量相结合，将分别提高到45±12和41±10 tg c y-1。这些通量占净产量净生产的25％，是全球红树林中沉积物碳埋葬率的两倍。总的来说，我们的本地观察和全球汇编表明，孔水衍生的CO 2交换是红树林中CO 2的主要但通常没有被指责的来源。可以将毛孔衍生的CO 2发射到大气中，也可以侧向出口到海洋中，应包括在碳预算中以解决全球失衡。
图理论测量的一致性是阿尔茨海默氏病纤维密度连接跨多个分割量表
图理论措施经常被用来研究阿尔茨海默氏病人脑连接组中的连通性中断。然而，先前的研究指出，图创建方法的差异是可能改变这些措施中发现的拓扑观察的混杂因素。在这项研究中，我们进行了一项新的研究，以了解针对从扩散张量成像得出的纤维密度网络计算出的图形理论措施的影响。We computed 4 network-wide graph theoretical measures of average clustering coefficient, transitivity, characteristic path length, and global efficiency, and we tested whether these measures are able to consistently identify group differences among healthy control (HC), mild cognitive impairment (MCI), and AD groups in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort across 5 scales of the Lausanne分析。我们发现，旋转性的分离度量在区分健康和患病群体方面提供了范围内最大的一致性，而其他措施则受到不同程度量表的选择的影响。全球效率是我们测试的第二个最一致的度量，该度量可以在所有5个量表中以及在5个量表中的3个量表中区分HC和MCI。特征路径长度对尺度变化高度敏感，证实了先前的发现，并且无法识别许多尺度的群体差异。平均聚类系数也受到量表的极大影响，因为它始终未能识别出较高分辨率分析中的群体差异。从这些结果中，我们得出结论，许多图理论度量对选择量表的选择敏感，并且需要进一步发展方法，以更加强大地表征AD的关系与连通性中断的关系。
对从培养皿到患者到人群的微生物学的年度审查：驱动抗生素耐药性的量表和进化机制
应对抗生素耐药性造成的挑战需要了解其进化背后的机制。与任何进化过程一样，抗菌耐药性（AMR）的进化是由细菌种群中的基本变化和作用于其作用的选择性压力所驱动的。重要的是，选择和变异都取决于考虑抗性演化的规模（从单个患者内的进化到宿主人群水平）。实验室实验已经对抗生素耐药性演化的机制产生了基本见解，但现在整个基因组测序的技术进步如今，现在可以探测实验室以外的抗生素耐药性演变，并直接记录了单个患者和宿主群体和宿主种群。在这里，我们回顾了在每个量表中驱动抗生素耐药性的进化力，在我们当前对AMR进化的理解中的高光差距，并讨论了进化引导的干预措施的未来步骤。
评估生成扩散模型，以增强范围和全原子分辨率的折叠和无序蛋白质态采样
图2：基于扭转角的主成分分析（PCA），TRP型栅格和α-突触核蛋白的自由能表面（FES）。（a）和（d）分别沿TRP-CAGE和α-类核蛋白的整个分子动力学（MD）模拟数据集沿第一个两个主要成分（PC-1和PC-2）显示了2D FES图。（b）和（e）使用仿真数据的子集描绘了FES图，相当于TRP -cage的总数据的10％，而α-突触核蛋白的50％。与完整数据集相比，这些子集突出了采样自由能表面的稀疏性。（c）和（f）介绍了由DDPM训练的模型产生的FES图，这些模型在还原的子集上进行了训练。值得注意的是，DDPM生成的FES图与完整数据集的FES相似，并有效地采样了（b）和（e）中观察到的稀疏区域。
利用准双精度提高单精度：在跨尺度预测模型中实现双精度精度——大气（MP
摘要：高性能计算（HPC）的局限性严重制约着数值模型的发展。传统数值模型通常采用双精度来保证结果的准确性，但这种做法计算成本较高。虽然使用较低的精度可以大幅降低计算成本，但可能会引入舍入误差，这在特定条件下会影响精度。准双精度算法（QDP 算法）通过保留修正值来补偿这些舍入误差，从而提高结果精度。为了探究该算法对提高数值模型结果精度的有效性，本文将其应用于单精度版本的跨尺度预测模型——大气（MPAS-A），并在两个理想情况和两个真实数据案例中评估其性能。结果表明，应用QDP算法在三种情况下可使表面压力偏差分别降低68%、75%、97%和96%。与双精度试验相比，运行时间分别减少了28.6%、28.5%、21.1%和5.7%。本研究表明，QDP算法为数值模型提供了有效且经济的计算能力。
气候相关披露报告 – 2023 年
气候相关风险管理是一个新兴领域，通常使用正在发展且不确定的数据和方法。本报告包含前瞻性陈述，包括与气候相关的情景、目标、假设、气候预测、预报、Scales 未来意图的陈述、可能不会按预测发展的估计和判断。Scales 已尽最大努力为前瞻性陈述提供合理的基础，并致力于随着时间的推移推进我们对气候相关风险和机遇的应对，但受到该主题的新颖性和发展性的限制。我们谨慎依赖与气候相关的前瞻性陈述，这些陈述的可靠性必然低于 Scales 在其年度报告中可能做出的其他陈述。特别是，这些陈述涉及对 Scales 当前和未来战略以及 Scales 未来运营环境的假设、预测和推测。此类陈述本质上是不确定的，并且受到限制，特别是因为输入、可用数据和信息可能会发生变化。我们根据截至 2024 年 4 月 23 日的现有知识做出这些声明。本报告中的任何内容均不应解释为资本增长、收益或任何其他法律、金融税收或其他建议或指导。
脑外伤患者的计算机化认知评估：相对于既定临床量表的可行性和敏感性的观察性研究
a 英国痴呆症研究所、护理研究与技术中心、帝国理工学院和萨里大学，9 楼，迈克尔乌伦爵士中心，86 Wood Ln，W12 0BZ，伦敦，英国 b 伦敦帝国理工学院脑科学系，伦敦，英国。伯灵顿丹麦人，汉默史密斯医院，Du Cane Road, W12 0NN，伦敦，英国 c 神经炎症系，伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所，脑科学学院，皇后广场，WC1N 3BG，伦敦，英国 d 神经影像系，精神病学、心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，16 De Crespigny Park, SE5 8AB，伦敦，英国 e 精神病学、心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，16 De Crespigny Park, SE5 8AF，伦敦，英国 f 临床神经心理学服务，圣乔治大学医院 NHS 基金会信托，Blackshaw Road, SW17 0QT，伦敦，英国 g 伦敦帝国理工学院 Helix 中心和皇家艺术学院圣玛丽医院，帕特森大厦 3 楼，20 South Wharf Road，帕丁顿， W2 1PE，伦敦，英国
改进的湍流动能行星边界层对流大气边界层长度尺度方案
基于对流大气边界层的大涡模拟 (LES) 的先验分析，提出了改进的湍流混合和耗散长度尺度，用于基于湍流动能 (TKE) 的行星边界层 (PBL) 方案。湍流混合长度结合了表面层中的表面相似性和 TKE 约束，并对混合层中的横向夹带效应进行了调整。耗散长度是根据考虑剪切、浮力和湍流混合的平衡 TKE 预算构建的。在 TKE 通量中添加了一个非梯度项，以校正 TKE 的非局部湍流混合。改进的长度尺度被应用于 PBL 方案，并使用理想的单柱对流边界层 (CBL) 情况进行了测试。结果在广泛的 CBL 稳定范围内表现出强大的适用性，并且与 LES 基准模拟非常一致。然后将其实施到社区大气模型中，并通过 3D 真实情况模拟进行进一步评估。新方案的结果与其他三种成熟的 PBL 方案的质量相当。模拟和无线电探空仪观测剖面之间的比较表明，新方案在晴朗的日子里表现良好。
6。FBSS-PHD入学考试教学大纲-Google Docs
第A节（所有学院共同）研究方法，生物统计学，研究伦理和出版物伦理学单元I：选择研究问题的过程，包括优先级和可行性，编写研究建议的过程，论文和研究出版物的科学写作。文献审查，文学审查的需求，主要和次要来源的审查，书目数据库，电子数据库，信息检索，信息处理，批判性评估，收集的材料组织和审查的撰写，写作参考方法和参考书目。UNIT II: Scales of measurement: Basic concepts in response scales, types of scales, categorical scales, nominal scales, ordinal scales and interval or ratio scales, visual analogue scales, Likert scale, composite scales, Guttman scale, combination scores, Criteria for a satisfactory scale, Appropriate selection of scale for measuring a variable, Appropriate use of different statistical procedures for different kinds of scale, Principles and approaches in问卷开发。开放结束和封闭的问题，问卷的有效性和可靠性。III单元：疾病频率和关联，患病率，发病率，特定和调整（标准化）率，相对风险，优势比，标准化死亡率比率，可归因的风险和关联度量的解释。描述性流行病学研究：相关研究，病例报告和病例系列，横截面研究，描述性研究的假设表述。案例控制研究，设计和进行案例控制研究，结果分析和解释，案例控制研究中的偏见。第四单元：队列研究：队列研究，设计和行为的类型研究，分析和解释结果的分析和解释，队列研究中的偏见，回顾性队列研究，流行病学研究的偏见，偏见的类型，偏见的控制类型，偏见的控制，偏见和偏见和混杂性，混杂性，方法的混淆，控制混音的性质。统计关联和原因效应关系，有效统计关联的存在，流行病学方法，因果关系的判断。单位V：介入研究，介入研究的类型，随机对照试验的设计和进行，在随机对照研究中蒙蔽，结果分析和解释。非随机研究，药物发现和评估：药物发现中的历史方法，现代医学的药理学方法，药物发现的新方法，急性，急性，慢性毒性研究的药理学评估，药理学评估方法和OECD指南。单位VI：数据的来源，数据，定性或离散数据，定量或连续数据，变量类型，因变量和独立变量的选择，选择
phd-entrance-exam-syllabus-october-2024.pdf
第A节（所有学院共同）研究方法，生物统计学，研究伦理和出版物伦理学单元I：选择研究问题的过程，包括优先级和可行性，编写研究建议的过程，论文和研究出版物的科学写作。文献审查，文学审查的需求，主要和次要来源的审查，书目数据库，电子数据库，信息检索，信息处理，批判性评估，收集的材料组织和审查的撰写，写作参考方法和参考书目。UNIT II: Scales of measurement: Basic concepts in response scales, types of scales, categorical scales, nominal scales, ordinal scales and interval or ratio scales, visual analogue scales, Likert scale, composite scales, Guttman scale, combination scores, Criteria for a satisfactory scale, Appropriate selection of scale for measuring a variable, Appropriate use of different statistical procedures for different kinds of scale, Principles and approaches in问卷开发。开放结束和封闭的问题，问卷的有效性和可靠性。III单元：疾病频率和关联，患病率，发病率，特定和调整（标准化）率，相对风险，优势比，标准化死亡率比率，可归因的风险和关联度量的解释。描述性流行病学研究：相关研究，病例报告和病例系列，横截面研究，描述性研究的假设表述。案例控制研究，设计和进行案例控制研究，结果分析和解释，案例控制研究中的偏见。第四单元：队列研究：队列研究，设计和行为的类型研究，分析和解释结果的分析和解释，队列研究中的偏见，回顾性队列研究，流行病学研究的偏见，偏见的类型，偏见的控制类型，偏见的控制，偏见和偏见和混杂性，混杂性，方法的混淆，控制混音的性质。统计关联和原因效应关系，有效统计关联的存在，流行病学方法，因果关系的判断。单位V：介入研究，介入研究的类型，随机对照试验的设计和进行，在随机对照研究中蒙蔽，结果分析和解释。非随机研究，药物发现和评估：药物发现中的历史方法，现代医学的药理学方法，药物发现的新方法，急性，急性，慢性毒性研究的药理学评估，药理学评估方法和OECD指南。单位VI：数据的来源，数据，定性或离散数据，定量或连续数据，变量类型，因变量和独立变量的选择，选择