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运动增强对食物线索的注意力偏差.pdf
背景：肥胖症流行仍然是一个主要的公共卫生问题。尽管锻炼是最常见的减肥建议，但锻炼计划的减肥效果往往不理想。人体会补偿通过锻炼消耗的大部分能量，以维持能量稳态和体重。增加能量摄入似乎是最有影响力的补偿行为。对驱动这种行为的机制的研究尚未完全阐明。目的：确定运动是否会影响不运动的超重至肥胖人群对食物线索的注意力处理（注意力偏差）和对食物线索的抑制控制。方法：30 名被归类为超重至肥胖的成年人参加了一项平衡的交叉试验，该试验在不同的日子进行两次评估访问，间隔至少一周。在参与者消耗 500 kcal 的锻炼前后（一次评估访问）以及 60 分钟看电视前后（第二次评估访问）评估对食物线索的注意力偏差和抑制控制。注意偏差被概念化为在特定于食物的点探测任务中，当食物和中性（非食物）线索同时出现时，注视食物线索的时间百分比。抑制控制，特别是运动冲动，被评估为特定于食物的 Go/NoGo 任务期间抑制失败的百分比。结果：观察到对食物线索的注意偏差与时间的显著影响，与饥饿无关，而对食物线索的注意偏差在运动前增加，但在看电视后没有增加。抑制控制不受运动影响，也与对食物线索的注意偏差无关。结论：剧烈运动会增加对食物线索的注意偏差，这表明一种可能导致运动时减肥阻力的机制。需要未来的试验来评估纵向运动干预对食物线索的注意偏差。
步态偏差和神经疾病：定量测量的比较研究
步态是一系列协调的运动，使人类可以从一个地方移到另一个地方，是我们日常生活的基本方面。步态研究对包括生物力学，康复，运动科学和机器人技术在内的各个领域具有深远的影响。传感器技术的最新进展，例如惯性测量单元（IMUS）[1-5]和运动捕获系统[6，7]，使得可以同时从多个关节中收集高分辨率角度数据[1，8-11]。临床步态分析（CGA）利用了描述步态的这种序列，以便为临床医生提供决策援助[12，13]。在步态康复的框架中，必须采取定量措施来评估治疗过程中患者的进度。文献中的几件作品解决了这一领域，到目前为止，已经提出了不同的措施[13]。最广泛使用的是步态偏差指数（GDI）[14]，例如步态谱分数（GPS）[15]和Gillette步态指数（GGI）[16]。这种措施的目的是量化与正常步态模式的偏差。
RNA 测序中逆转录反应的伪影和偏差
近年来，RNA 测序激发了大量的研究领域。大多数方案依赖于在逆转录反应过程中合成更稳定的 RNA 分子互补 DNA (cDNA) 拷贝。结果 cDNA 池经常被错误地认为在数量和分子上与原始 RNA 输入相似。遗憾的是，偏差和伪影会混淆结果 cDNA 混合物。依赖逆转录过程的人们在文献中经常忽视或忽略这些问题。在这篇评论中，我们向读者展示了 RNA 测序实验过程中逆转录反应引起的样本内和样本间偏差和伪影。为了打消读者的疑虑，我们还提供了大多数问题的解决方案并介绍了良好的 RNA 测序实践。我们希望读者能够利用这篇评论，从而为科学合理的 RNA 研究做出贡献。
Hakim Benkirane先生的偏差通知Quentin Blampey先生
肿瘤学中的精确药物旨在根据患者肿瘤的独特遗传和分子特征来个性化治疗，以提高治疗效率或最小化副作用。随着技术进步产生越来越精确的肿瘤微环境数据，该数据的复杂性也会增加。尤其是空间数据 - 最近且有前途的OMS数据类型 - 为细胞的分辨率提供了分子信息，同时将细胞在组织内的空间环境保留。为了充分利用这种财富和这种复杂性，深度学习是一种能够超过传统方法的局限性的方法。本手稿详细介绍了旨在改善单细胞和空间数据复杂系统的新深度学习和计算方法的开发。描述了三个工具：（i）SCYAN，用于细胞仪中细胞类型的注释，（ii）SOPA，一种一般的空间数据预处理管道，以及（iii）Novae，是空间数据的基础模型。这些方法适用于几个精确的医学项目，加深了我们对癌症生物学的理解，并促进了新生物标志物的发现以及确定潜在的精密医学股份目标。
在图像模拟中混合剪切和红移偏差
摘要 随着星系弱透镜的统计能力达到百分比级精度，需要大规模、逼真且稳健的模拟来校准观测系统，特别是考虑到随着勘测深度的增加，物体混合的重要性日益增加。为了捕捉剪切和光度红移校准中混合的耦合效应，我们定义了透镜的有效红移分布 nγ(z)，并描述了如何使用图像模拟来估算它。我们使用一套广泛的定制图像模拟来表征应用于暗能量调查 (DES) 第 3 年数据集的剪切估计管道的性能。我们描述了多波段、多时期的模拟，并通过与真实 DES 数据的比较证明了它们的高水平的真实感。我们通过在我们的表面模拟上运行变体来分离产生剪切校准偏差的效应，并发现与混合相关的效应是平均乘法偏差的主要贡献，约为 -2%。通过生成随红移变化的输入剪切信号模拟，我们校准了有效红移分布估计中的偏差，并证明了这种方法在混合存在时的重要性。我们提供经过校正的有效红移分布，其中包含统计和系统不确定性，可用于 DES 第三年弱透镜分析。
Hakim Benkirane先生的偏差通知 Quentin Blampey先生
精确医学是一种考虑和预防疾病的新兴方法，考虑到基因，环境和生活方式的个体变化。目的是更精确地预测治疗和预防策略，这将适用于一群特定疾病的人。在肿瘤学中，精密医学意味着每个人收集的数据的大幅增加，其特征是多种数据源。例如，除临床分析和病理图像外，接受晚期癌症接受治疗的患者通常还需要完全分子分析。因此，多模型数据整合方法（图像，临床，分子数据）对于允许单个预测模型的定义至关重要。本论文开发了整合和分析复杂且高维数据的计算方法，以创建对癌症进展，亚型分类和患者存活的个性化预测。关键贡献包括用于整合多模型数据的新策略，这些策略改善了基于人工智能的预测的解释性，从而确保它们在临床上相关且对从业者来说是可以理解的。通过应对数据复杂性和解释性的双重挑战，这项工作奠定了在临床决策中应用高级分析的基础知识，从而支持肿瘤学中更精确有效的治疗路径。
采样偏差对海洋碳出口全球估计的影响
海洋生物地球化学特性的抽象船上采样必然受到后勤和实际约束的限制。因此，在春季/夏季和相对可从主要港口访问的地区获得了大多数观察结果。这种限制可能会偏向于我们对地球系统重要组成部分的空间和季节变异性的概念理解。在这里，我们通过对生物地球化学模型进行了模拟真实，现实和随机抽样的次采样来研究采样偏差对碳导出通量全局估计的影响。我们发现，在全球外推出口通量的估计中，造船通量观测的稀疏性和“块状”特征都会产生误差。使用自主技术（例如生物地球化学网络）将通过增加样本量和降低观测空间分布的块状，将全局通量估计的不确定性降低到〜±3％。尽管如此，由于抽样模式际变化引起的不确定性，确定全球出口通量中气候变化驱动的趋势可能会受到阻碍。
WSNA流感疫苗接种偏差SWMC RN 2023/ ... div>
•医护人员可能会定期接触传染病。我了解，和平医疗提供的流感疫苗接种并不是要保证我不会感染这种疾病。现有的福利计划在疾病或接触时可以使用。我已经阅读并充分理解了有关此拒绝表格的信息。Name: (printed) Employee#__________________ Print Name:______________________________________________ Signature: ____________________________________________________ Date: _____________________________
减少量子退火偏差以解决图分割问题
当以 QUBO（二次无约束二进制优化）或 Ising 形式表示时，量子退火器提供了一种计算 NP 难题高质量解决方案的有效方法。这是通过将问题映射到量子芯片的物理量子比特和耦合器上来实现的，在称为量子退火的过程之后，从中读取解决方案。然而，这个过程受到多种偏差来源的影响，包括校准不良、相邻量子比特之间的泄漏、控制偏差等，这些偏差可能会对退火结果的质量产生负面影响。在这项工作中，我们旨在通过提供一种两步方法来减轻此类偏差对解决约束优化问题的影响，并将其应用于图分区。在第一步中，我们测量并减少因实施问题约束而导致的任何偏差。在第二步中，我们将目标函数添加到约束的结果偏差校正实现中，并将问题发送给量子退火器。我们将这一概念应用于图分割，这是一个重要的 NP 难题，它要求找到一个图的顶点分割，该分割是平衡的（约束）并最小化切割尺寸（目标）。我们首先量化量子退火器上约束实现的偏差，也就是说，在无偏实现中，我们要求任何两个顶点被分配到相同或不同分区部分的可能性相同。然后，我们提出了一种迭代方法来纠正任何此类偏差。我们证明，在添加目标后，在量子退火器上解决由此产生的偏差校正的 Ising 问题可获得更高的解决方案精度。