XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主成分
高光谱探测的主成分分析...
我们已经实施了一种针对高光谱大气发声测量的特定方法，即L1光谱的主要成分分析（PCA）用于检测极端事件。基于PCA方法的丰富经验，用于压缩和减少IASI L1C数据，专用算法和工具已开发出用于系统检测火灾，火山，污染羽毛和其他事件的系统检测，并实施了以-B，-B，-B，Traist in themal ins -coctor in the The Thermal（Traist）的处理（TRAIR）（TRAIR）（TIRRER RORAID）（TIRRER RIFARE）（TIRRER RORARE）（TIR）在短波长红外（SWIR）域中8。
量子主成分分析仅实现AN ...
分析量子算法的中央障碍是缺乏经典算法的比较输入模型。受作者最新工作的启发[2]，我们引入了这样的模型，我们假设我们可以很好地执行输入数据的2个元素样本，这是一种自然的分析算法，以假定具有经典数据的状态制备。尽管该模型产生的实用算法少于（更强的）标准模型，但它捕获了量子线性代数算法的许多特征和细微差异的版本。使用此模型，我们描述了用于主成分分析[3]和最近的中心聚类[4]的劳埃德，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物。由于它们仅在多项式方面较慢，因此这些算法表明其量子的指数加速仅仅是状态制备假设的伪像。
蚀变制图的主成分分析* - ASPRS
摘要：减少主成分分析 (PCA) 输入的图像波段数量可确保某些材料不会被映射，并增加其他材料被明确映射到其中一个主成分图像中的可能性。在干旱地形中，如果只有一个输入波段来自可见光谱，则四个 TM 波段的 PCA 将避免氧化铁，从而更可靠地检测含羟基矿物。如果仅使用其中一个 S m 波段，则用于氧化铁映射的 Pw\ 将避免羟基。然后可以创建一个简单的主成分彩色合成图像，其中羟基、羟基加氧化铁和氧化铁的异常浓度在红绿蓝 (RGB) 颜色空间中明亮地显示。该合成允许对蚀变类型和强度进行定性推断，可以广泛应用。
张量主成分分析的经典算法和量子算法
N 。那么，从理论上讲，当λ远大于 N (1 − p ) / 2 [ 2 , 3 ] 时，可以恢复信息。然而，尚无已知的多项式时间算法能够达到这一性能。相反，最著名的两种算法是谱算法和平方和算法。谱算法最早在参考文献 [ 2 ] 中提出。其中，由 T 0 形成一个矩阵（如果 p 为偶数，则矩阵为 N p/ 2 × N p/ 2 ，其元素由 T 0 的元素给出），并且该矩阵的主特征向量用于确定 v sig 。对于偶数 p ，此方法适用于远大于 N − p/ 4 的λ ，并且推测它的变体对奇数 p 具有类似的效果。基于平方和的方法也具有与谱方法类似的效果。针对该问题，平方和法 [ 4 , 5 ] 产生了一系列算法 [ 6 , 7 ]，这些算法可以在小于 N − p/ 4 的 λ 下进行恢复，但运行时间和空间成本在 polylog( N ) N − p/ 4 /λ 中呈指数增长。在参考文献 [ 1 ] 中，展示了一系列具有类似性能的谱算法。
人类研究中定量遗传关联模型中主成分的局限性
摘要 主成分分析 (PCA) 和线性混合效应模型 (LMM) 有时结合使用，是最常见的遗传关联模型。先前的 PCA-LMM 比较给出了混合结果、不明确的指导，并且有几个局限性，包括不改变主成分 (PC) 的数量、模拟简单的种群结构以及对真实数据和功效评估的使用不一致。我们在现实基因型和复杂性状模拟中评估了不同数量的 PC 的 PCA 和 LMM，包括混合家庭、亚种群树和具有模拟性状的真实多民族人类数据集。我们发现没有 PC 的 LMM 通常表现最佳，在家庭模拟和没有环境影响的真实人类数据集和性状中具有最大的效果。人类数据集上 PCA 表现不佳主要是由大量远亲而不是较少数量的近亲造成的。虽然 PCA 已知无法处理家庭数据，但我们报告了家庭相关性在遗传多样化的人类数据集中的强烈影响，而这无法通过修剪近亲来避免。用 LMM（包括这些标签，而不是 PC）可以更好地建模由地理和种族驱动的环境影响。这项工作更好地描述了 PCA 与 LMM 相比在为关联研究建模多种族人类数据的复杂关联结构方面的严重局限性。
PDF：大米（Oryza sativa L.）定量性状的遗传参数和主成分分析
常规育种对于改善与产量相关的性状和发展高产物品种至关重要。在提出的研究中，对15个F 1杂种的评估将它们与其六种父母基因型进行了比较，以便各种特征的遗传变异。结果表明，差异分析显示跨组合和父母品种以及父母和十字架之间的显着（p≤0.01）。所有特征的父母与杂交的平均平均值也表明（p≤0.01）。对于F 1 Generation研究的所有特征，一般（GCA）和特定组合能力（SCA）方差均显着（P≤0.01）。三种品种，即Sakha108，Giza179和Sakha109，对于谷物产量植物-1的高度阳性为阳性，这意味着这些品种可以使作为好的组合者受益，以转移育种计划中的上述特征。在SCA中，七个十字在植物的高度上为负，并且需要负值以避免住宿并适合机械收集；但是，在其余的特征中，优选阳性的显着值是可取的。结果表明，谷物产量植物-1和植物高度的最佳交叉是Sakha105×Sakha102，Sakha105×Sakha108和Sakha108×Sakha109。进行聚类分析也表现出分为四组的基因型。第一组仅包括大米基因型Sakha109和Sakha108。这些品种是由共同的父sakha101产生的，可以具有三个定量性状的遗传关系（旗叶面积，1000粒粒度和圆锥体重量）。包括Sakha 102和Sakha 106的第二组具有非常相似的遗传背景，因为两个品种共享一个共同的父母，Giza 177。此外，这两个水稻品种的分ers植物的植物数量为-1、1000粒重量，而圆锥花序植物-1。第三组仅包括属于Indica-Japonica品种的Giza 179。第四组由不同父母生产的Sakha 105。关键字：水稻（oryza sativa L.），育种，能力，遗传变异，遗传潜力，基因型和表型方差，遗传力
使用可靠的主成分分析（ROBPCA）算法基于MRI图像的分析，研究文章的脑肿瘤聚类
亲爱的编辑，迄今为止，已经评估了许多临床批准的药物治疗2019年冠状病毒病的潜力（Covid-19），例如lopinavir/ritonavir，hydroxychoroquine，cobicistat和darunavir。这些药物中的一些已被证明是有效的体外；但是，临床试验表明，这些化合物都没有导致症状或住院时间的显着改善。因此，从定义的目标开始识别候选药物是必不可少的，更可靠的。严重的急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）主要蛋白酶M Pro（也称为3Cl蛋白酶）是冠状病毒中最典型的药物靶标之一。在当前的研究，基于SARS-COV-2 M Pro的两个不同结构（PDB ID：6LU7和6M2Q）的结构和序列比对中显示，Ser'46/Ca和Leu'167/Ca之间发生了明显的变化，这表明M Pro的底物结合袋在一定程度上表现出一定程度的灵活性（补充图。s1）。因此，我们使用这两种结构制定了一种多种互交策略，以使用Autodock Vina软件进行基于计算机的高通量虚拟筛选对药物数据库和我们的内部自动处理脚本的可能抑制剂（补充图。s2）。与这两种结构相对的108个分子分子<−8.0 kcal/mol发现。然后选择了相对于袋装体积和PKA值> 12的37个分子量在330至700 g/mol之间的分子。1 a）。2之后，我们专注于11种抗病毒，抗菌和靶向抗肿瘤药物（补充表1）。此外，还使用了几种先前报道的药物参考，例如GC376、1洛皮纳维尔，内菲尔纳纳维尔和达鲁纳维尔。全长SARS-COV-2 M Pro根据其编码序列（GI：1897214688）表达并纯化，并通过表面等离子体共振（SPR）技术检测到M Pro的每个筛选候选物的效率。使用Biacore仪器使用与M Pro相互作用的小分子的梯度浓度测量响应单元。然后，根据稳态分析，基于曲线拟合，测量了受体配体的结合属性，并报告为平衡解离常数（K d）。六种药物在M Pro中表现出极好的结合属性，包括Entretectinib，Indinavir，Cloxacillin，Dolutegravir，Saquinavir和Enasidenib，K D值为55μm或以下（图接下来，进行诱变研究以确认筛选分子与SARS-COV-2 m Pro之间相互作用的特定相互作用。首先，对可能与这些分子相互作用的七个残基的底物结合袋进行了深入分析，包括HIS41，ASN142，CYS145，CYS145，HIS164，MES165，ASP187和GLN189。HIS41，CYS145，HIS164和ASP187被报道为潜在的催化残基。