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慢性和实验下颌肌肉疼痛对疼痛压力阈值和刺激反应曲线的影响
疼痛压力阈值（PPTS）和刺激反应（S-K）曲线在咬肌和11名慢性颌骨疼痛的女性患者的食指与11个匹配的对照组相比。通过肌肉内注射5％盐水和局部麻醉的肌肉肌肉肌肉肌肉中的实验性繁殖和性低粘性条件。疼痛患者的肌肉肌肉中发现的ppts明显低于对照组的tbose。S-R曲线的平均斜率对于疼痛患者的TBE肌肉肌肉（0.481±0.213）对照组的TBAN（0.274±0.201，p <，0256J。tbere在tbe食指的ppts或s-r曲线上没有统计学上的差异。对照受试者的咬合肌肉中的ppts不受5％盐水注射的显着影响；但是，与基线值相比，盐水注射值的TBE S-R曲线的斜率明显陡峭（21.7％ * 29.6％，p <.037）。将局部麻醉剂注射到对照受试者的咬合肌肉肌肉中显着增加了TBE PPT，S-R曲线的TBE斜率显着降低（-12.9％±34.6％，p <.0155）。目前的结果表明，PPT和S-R曲线是定量描述Cbronic和实验性下颌肌肉疼痛的有价值的工具。Jorofacial Pain 199s; 9：347-356，
球形氮化镓和砷化镓量子点中量子限制的阈值和界限。
当材料的物理尺寸与电子的波长匹配或减小时，半导体中就会发生量子限制，从而产生量化的能级和离散的电子态。这是由于电子的波粒二象性，它同时表现出粒子和波的特征。限制能是对应于半导体纳米结构（如量子点）中电荷载流子的量子限制的能量。当这些结构的尺寸接近或等于电子的德布罗意波长时，就会产生量化的能级。基于有效质量近似并假设一个理想的球形量子点，其中激子被限制在球形限制势中，Harry 和 Adekanmbi (2020) 给出了球形量子点的限制能：
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
Microsoft Word - OSAC 2021-S-0003 确定分析和随机阈值的标准版本 2.1.docx
本文件定义了确定和验证分析阈值和随机阈值的各自最低要求。此类阈值有助于确保所获数据的可靠性，同时清楚地传达在下游解释过程中评估数据的假设。实验室的目标是始终如一地生成可靠且可重复的等位基因数据名称，并通过内部验证数据和实验室协议确定何时可能发生等位基因丢失。如果实验室在其数据分析方法中对案件中是否检测到峰值做出二元判定，则分析阈值是必需的。同样，如果实验室在其数据分析方法中对案件中等位基因丢失的可能性做出二元判定，则随机阈值也是必需的。每当应用阈值时，都有可能发生分类错误。任何分析阈值的内在预期是，不可重复的噪声会产生一些峰值，这些峰值由于超出阈值而被错误地归类为等位基因，并且一些真正的等位基因将无法检测到，因为它们产生的峰值低于阈值。任何随机阈值的内在预期是，在确定是否可能发生等位基因丢失时会发生一些错误。当姊妹等位基因峰丢失并且第二个峰高于随机阈值时，一些杂合基因型将被错误地归类为纯合。相反，一些纯合基因型将被错误地归类为潜在杂合，因为单个峰低于随机阈值。根据相关经验数据的统计分析确定阈值的优势在于，可以估算出给定阈值水平下这些可能错误的相对风险。在设定阈值时，实验室必须采用基于统计的方法来确定这些事件中有多少比例可用于法医案件的分析。该标准的草案由法医科学领域委员会组织的人类法医生物学小组委员会制定。关键词：分析阈值、随机阈值、DNA、验证、信号、伪影、噪音
猴痘流行病建模：阈值、时间动态和天花疫苗免疫力的减弱
本研究通过一种扩展经典流行阈值理论的新型理论框架研究了猴痘病毒 (MPXV) 的动态。引入了双阈值理论，强调了时间依赖性基本再生数和易感人群密度之间的相互作用。研究表明，当时间依赖性再生数大于阈值 1 且任何时间的易感人群密度大于易感人群的临界阈值密度时，就会引发流行病。该模型结合了之前天花疫苗接种的免疫力减弱和之前 MPXV 感染的免疫力丧失，揭示了高传播情景下的复杂流行病行为，例如振荡波、长期爆发和流行间隔期延长。敏感性分析确定了流行病开始和发展的关键驱动因素，强调了免疫力减弱和人畜共患宿主的关键影响。公共卫生影响强调了有针对性的疫苗接种运动、灭鼠和持续监测对于降低流行病风险和防止复发的重要性。这项研究为管理 MPXV 疫情提供了可行的见解，而双阈值框架为理解疫苗交叉免疫和人畜共患疾病减弱的动态提供了坚实的理论基础。
量子传播：一种类似量子的方法，用于分析具有异质采用阈值的社会传染动力学
摘要：建模社会传染过程的信息最近由于其在网络科学，多机构系统，信息科学和营销中的广泛适用性而引起了研究人员的极大兴趣。与生物传播不同，社会传染中的增强作用的存在必须考虑系统中个体的复杂性。尽管许多研究承认个人在采用信息时的异质性，但没有研究考虑到个人在采用决策过程中的不确定性。这导致社会传染动力学的最佳建模在最终采用大小与传输概率中存在相变的存在。我们采用了反向出生问题（IBP）来代表基于边缘的隔室理论中复杂的概率幅度，并证明，通过对随机正常网络的广泛模拟，我们的新方法在预测社会传染动力学方面更好地形成了。
使用卷积神经网络检测脑肿瘤并通过直方图选择阈值
医学图像中的脑肿瘤在形状和大小方面具有高度多样性。一些数据发现了肿瘤组织和正常组织之间的一种形式，而了解肿瘤的轮廓和特征成为搜索的关键部分。通过利用机器学习能力，机器被赋予几个变量并在一定程度上提供决策，它们已经广泛地给出了支持决策主体的决策。本研究将直方图选择的阈值选择方法应用于 CT 扫描数据，而适当的阈值选择方法则相应地选择肿瘤位置。此外，卷积神经网络 (CNN) 用于对所选图像是否为肿瘤进行分类。使用 CT 扫描数据和计算实验，该算法最终得到批准并给出准确率为 75.42% 的脑部分类。
低量表：低血糖 - 测量，阈值和影响 - 一项多国临床研究，旨在定义传感器检测到的低血糖的最佳阈值和持续时间，影响低血糖，生活质量，生活质量和健康经济成果的经验：研究方案
自发现胰岛素以来，低血糖一直是糖尿病患者最佳血糖结局的障碍。国际低血糖研究小组定义了低血糖的三种生化分类：1级，低于≤3.9mmol/L； 2级，低于≤3.0mmol/l;和第3级，基于生理和认知反应的阈值，严重的低血糖（需要第三方辅助）1,2。对糖尿病患者的日常功能和生活质量（QOL）的不同方面的这些水平对糖尿病患者的不同方面的不同影响知之甚少。在过去的十年中，测量间质葡萄糖的连续葡萄糖监测（CGM）设备在临床实践中越来越多地使用，研究表明，低血糖的发作明显多于毛细血管血糖（CBG），具有八个
当气体交换分析不可用时，心脏代谢疾病中通气阈值的准确预测方程：开发和验证
1康复研究中心（Reval），哈塞尔特大学康复科学学院，wetenschapspark 7，B-3590，3590 DiepenBeek，比利时； 2巴西利亚大学（UNB）的健康科学与技术研究生课程，巴西，巴西，巴西； 3心脏中心哈塞尔特，杰萨医院，校园Virga Jesse，Stadsomvaart 11，3500 Hasselt，比利时； 4比利时迪彭贝克（Diepenbeek）3590医学与生命科学学院生物医学研究所（Biomed）； 5瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院Inselspital康复与运动医学中心； 6意大利锡耶纳大学运动心脏病学和康复部医学生物技术系； 7比利时Hasselt Hasselt University医学与生命科学学院； 8比利时鲁南凯托利克大学医学学院心脏病学系； 9由技术支持和数据驱动的康复，比利时Diepenbeek Hasselt数据科学研究所； 10 PXL部门的护理创新专业知识中心 - 比利时Hasselt的PXL应用科学与艺术大学健康； 11 Brabiorio de Performance Humana，Rio de Janeiro，巴西； 12里约热内卢州立大学，巴西里约热内卢； 13康复科学计划，巴西利亚大学（UNB），巴西，巴西，巴西； 14康复科学系，比利时鲁南凯瑟利克大学卢文大学；和15个关于福音派（PPGMHR）的人类运动和康复研究生计划
心血管疾病患者在通气阈值下由心率确定的运动强度域：与心血管康复处方建议的新见解和比较
抽象目的是将心肺运动测试（CPET）与指导指导指导的运动强度域确定的通气阈值（VTS：VT1和VT2）的引起的运动反应（VTS：VT1和VT2）进行了比较；提出方程来预测VTS的心率（HR）；并比较处方方法的准确性。方法对CVD患者进行了972个最大跑步机CPET进行的横断面研究。首先，鉴定了VT并将其与指向指导的运动强度域进行了比较。第二，进行了多元线性回归分析，以生成VTS HR的预测方程。最后，通过平均绝对百分比误差（MAPE）评估处方方法的准确性。结果发现了VTS的显着分散体，具有相同的相对强度对应于不同指导指导的运动强度域。确定了基于峰值努力百分比的方法固有的数学错误，这可能有助于解释分散体。量身定制的多变量方程得出的VT1的R 2的R 2，VT2的0.901。新型VT1方程的 MAPE为6.0％，低于基于指南的处方方法（9.5至23.8％）。新型VT2方程的 MAPE为4.3％，低于基于指南的方法（5.8％–19.3％）。结论心血管康复的基于指南的运动强度域揭示了不一致和异质性，这限制了当前使用的方法。开发了针对CVD患者的新型多变量方程式，并证明了更好的准确性，表明当CPET无法使用时，这种方法可能是有效的选择。