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对中药在癌症免疫疗法中的作用的文献计量和可视化分析
结果：癌症免疫疗法研究中TCM的发表率从1994年到2018年稳步增长，从2018年到2023年迅速增长。中国和TCM大学在这一领域取得了最大的研究进步。研究最多的癌症类型是肝脏，肺和结直肠癌。然而，很少有关于上呼吸道肿瘤，宫颈癌和黑色素瘤的研究，这值得更多关注。研究趋势已逐渐从体内和体外模型转变为临床效率。同时，研究重点从化合物TCM制剂或成分类别转变为特定的药效成分，以及从细胞因子转变为免疫检查点的相应靶标。一般而言，分子对接与多摩学分析相结合是TCM中一种流行而流行的研究方法，用于癌症免疫疗法，帮助研究人员更全面，准确地了解TCM在癌症免疫疗法中的机制。通过分析文献，很明显，基于TCM的免疫疗法应在整个癌症过程中有助于有效的维持或辅助治疗，而不仅仅是在后期阶段。
定量的原位可视化热效应对溶液中金纳米晶形成的形成
Abdelali Khelfa，Jaysen Nelayah，Hakim Amara，Guillaume Wang，Christian Ricolleau等。Quantative Quantative Quantative Quantative to-Quantative to-Quantative to-Quantative to-Quantative to-Quantative to totual of Totual of Totual of Themal of total效果对溶液中金纳米晶体形成的热效应。高级材料，2021，33（38），pp.2102514。10.1002/adma.202102514。hal-03414114
抽象时机是一个新颖的可视化代码存储库...
Bizard是一个新颖的可视化代码存储库，旨在简化生物医学研究中的数据分析。它整合了各种可视化代码，促进了针对特定研究需求的最佳可视化方法的选择和定制。该平台提供了一个用户友好的界面，该界面具有高级浏览和过滤机制，全面的教程和交互式论坛，以增强知识交换和创新。Bizard的协作模型鼓励其功能的持续完善和扩展，使其成为推进生物医学数据可视化和分析方法的必不可少的工具。通过利用Bizard的资源，研究人员可以增强数据可视化技能，推动方法论进步并改善数据解释标准，最终促进精密医学的开发和个性化的治疗干预措施。可以从http://genaimed.orged.orgg/bizard/访问Bizard。
强制力导向放置：一种用于大图可视化的新算法
摘要 – 图形可视化是一种帮助用户基于人类感知轻松理解连接数据（社交网络、语义网络等）的技术。随着大数据的盛行，这些图形往往太大，无法仅凭用户的视觉能力进行解读。导致此问题的主要原因之一是节点离开可视化空间。人们已经进行了许多尝试来优化大型图形可视化，但它们都有局限性。在这些尝试中，最著名的是力导向放置算法。该算法可以为中小型图形提供漂亮的可视化效果，但当涉及到较大的图形时，它无法将一些独立节点甚至子图保留在可视化空间内。在本文中，我们提出了一种名为“强制力导向放置”的算法。该算法通过提出更强大的力函数来增强经典的力导向放置算法。我们将其命名为“FForce”，它可以在达到平衡位置之前将相关节点拉近彼此。这帮助我们获得了更多的显示空间，并使我们能够可视化更大的图形。
coxbase：一个流行病学监视，可视化，分析和键入coxiella burnetii基因组序列
摘要Q（查询）发烧是一种由革兰氏菌细菌引起的感染性人畜共患病。尽管该疾病已经研究了数十年，但由于欧洲各个农场的零星暴发，它仍然代表着威胁。缺乏用于巡逻数据管理的中央平台是一个重要的流行病学差距，在爆发的情况下是相关的。为了填补这一差距，我们已经设计并实施了一个在线，开源的，基于Web的平台，称为Coxbase（https：// coxbase.q-gaps.de）。该平台包含一个数据库，该数据库与元数据旁边有400多个Coxiella隔离株的基因分型信息，以注释它们。我们还使用五种不同的键入方法，查询现有分离株的查询，通过在世界地图上的聚集来对分离株的视觉构造，对分离株的视觉构造，对完全组装的coxiella序列的硅基因分型实现了特征，并提交了新的分离株。我们在从RefSeq数据库中下载的50个Coxiella基因组上测试了我们的计算机打字方法，除了序列质量较差的情况外，我们成功地基因分型了所有基因组。我们使用我们对所有50个基因组及其质粒类型的ADAA基因表型识别了新的间隔序列（MST），并确定了ADAA基因表型。
在不断变化的世界中，可视化和图像分析的重要性。
“LinköpingUniversity自1980年代以来一直是图像和视频压缩领域的主要参与者。这包括X射线图像的数字编码以及朝着MPEG数字电视标准的早期步骤。从这些应用程序中利用的知识促使人们开发了专门的视觉芯片，快速算法和用户友好的医疗应用，这是我们几家衍生公司的核心。”
信任AI：不确定性可视化会影响决策 -
人工智能（AI）是一个领域，其中计算机被利用来模仿或重现人类思想的解决问题和决策能力，对人们的工作和生活产生了重大影响。通过休闲，娱乐活动（Kulesza等，2012）和认真的游戏（Schueller等，2020; Jagtap等，2023），我们的日常生活中采用AI模型的日常生活显着增长Al。，2020）。直到最近，AI系统的开发主要是由“以技术为中心的方法”驱动的，该方法的重点是算法，而不是开发满足实际用户需求的有用的AI系统（Shneiderman，2020; Xu等，2023; Zheng et el。，2017）。然而，忽略了采用“以用户为中心的设计”（Abras等，2004），“以人为中心的设计”（Oviatt，2006）或“ Human-Ai”（Xu等，2023）方法，这些方法
肠道菌群和妊娠糖尿病的科学计量学可视化分析
结果：分析中总共包括394篇论文。就该主题的出版物数量而言，中国成为杰出的国家，有128篇论文（32.49％），而美国产生了最大的影响，引用了4,874篇。昆士兰州大学成为最多产的机构，贡献了18个出版物。Marloes Dekker Nitert是16个出版物的最活跃的作家，Omry Koren获得了最多的引用，总计154。杂志的营养成分发表了最多的研究（28个出版物，7.11％），而PLOS是最常见的同事期刊，共有805个引用。在关键字方面，研究重点可以分为4个集群，即“肠道微生物群和怀孕，分娩，“不良代谢结果与GDM之间的关系”，“肠道微生物群的组成和代谢机制”和“微生物群”和“微生物群”和“生物学immogical Immimimbalance””””，“肠道微生物群和怀孕，分娩”，“分娩”和“ GDM之间的关系”””。重点的关键领域包括肠道菌群与GDM的个体之间的相互作用，以及肠道菌群的形成和遗传。越来越注意益生菌补充对GDM患者的代谢和妊娠结局的影响。此外，正在进行的研究正在探索肠道菌群作为GDM的生物标志物的潜力。这些主题代表该领域的当前和未来方向。
使用Treeio和ggtree 在ST段升高的心肌梗塞中多不饱和脂肪酸衍生的黄脂素的预后和治疗意义
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作伙伴期刊，第一个影响因素（如果）在2024年23.8，在微生物学中排名为2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然生物技术，自然方法，自然微生物学，自然食品等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。它已经发表了220多篇论文，并被引用了5600次以上，并由SCIE / WOS，PubMed，Google Scholar和Scopus索引。“ imetaomics”是2024年发射的“ imeta”的姊妹杂志，其目标是> 10，其范围与自然通信相似，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简介等。欢迎所有贡献！