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World File Search System偏差
估计与从大麻茎中恢复DNA有关的偏差，以进行微生物群落研究
摘要工业大麻植物大麻是纺织品和生物复合材料应用的植物纤维的来源。收获后，植物的茎被布置在地面上，并由自然存在于土壤和茎上的微生物（细菌和真菌）定植。通过产生降解植物壁聚合物的水解酶，将纤维束结合在一起的自然水泥被去除，从而促进其解离（递减过程），这是生产高性能纤维所必需的。要研究屈曲微生物群落的时间动力学（密度水平，多样性和结构），必须从茎中提取基因组DNA的可靠方案。然而，尽管对最终结果的重要性至关重要，但对核酸提取的方法学方面的关注很少。选择了三个方案并测试了三个方案：商业套件（用于土壤的FastDNA™自旋套件），GNS-GII程序和Genosol平台的自定义程序。在土壤和两种不同的大麻茎上进行了比较分析。通过评估提取的DNA的数量和质量以及细菌和真菌种群的丰度和分类法来衡量每种方法的效率。与其他两个方案相比，Genosol方案在基因组DNA的数量和质量方面提供了有趣的产量。然而，两种提取程序（FastDNA™旋转试剂盒和Genosol方案）之间微生物多样性中没有观察到重大差异。基于这些结果，FastDNA™自旋试剂盒或Genosol程序似乎适用于研究重度过程的细菌和真菌群落。应注意的是，这项工作已经证明了评估与大麻茎中DNA恢复相关的偏见的重要性。
对所有免疫者的疫苗接种错误或偏差的管理目的：本政策旨在提供实践标准
序言：免疫接种变得越来越复杂。为尽可能多的合格接种者安全有效地接种疫苗至关重要。免疫接种错误包括推荐的疫苗类型、稀释量、剂量、部位、途径、人员、时间或时间表的偏差。免疫相关事件包括一系列事件，例如由于儿童定位不正确而导致的针伤、未经同意的免疫接种或因摔倒而晕倒导致受伤。检测免疫接种错误或事件的方法可能包括疫苗提供者自我报告、直接观察或记录审核。临床判断对于就疫苗接种错误和偏差做出适当的决定是必要的。政策：通过新不伦瑞克省免疫计划提供公共资助疫苗和生物制剂的所有免疫接种者的雇主都必须有一个内部流程来管理/报告疫苗接种错误和偏差。除了报告管理错误和偏差之外，还会跟踪事件和未遂事件，以提供支持、识别趋势和/或确定专业发展/能力缺陷并实施策略防止再次发生。
现实世界数据显示非小细胞肺癌患者的治疗标准存在明显偏差
研究人员利用 Komodo 的 Healthcare Map™ 结合 NeoGenomics Laboratories 的基因组检测数据，确定了 3,400 多名双重表达肺癌患者（EGFR 突变呈阳性且显示任何水平的 PD-L1 表达），这些患者在 2018 年 11 月至 2023 年 12 月期间有接受 EGFR 和/或 PD-L1 药物治疗的病史。其中，约 1,800 名患者在被确定为双重表达者之日或之后首次接受抗 EGFR 或抗 PD-L1 药物治疗。为了适应医生了解最终生物标志物状态所需时间的差异，研究人员将重点关注该患者群体中的一小部分人，他们在主治医生收到双重表达状态确认后至少 30 天首次接受 PD-L1 抑制剂或 EGFR 靶向药物治疗。我们考虑到这一点，因为 PD-L1 结果通常比 EGFR 和/或 NGS 结果提前两到三周收到。这组约 520 名患者是进行更深入分析的基础，该分析考察了治疗类型、种族和民族、保险类型和死亡率。
关于 CERC 偏差解决机制和相关事项法规草案（2024 年）的评论/建议
“(5) 独立能源存储系统 (ESS) 的偏差费用应与本条例第 (1) 条规定的 RoR 发电站、基于城市固体废物的发电站或 WS 卖方以外的一般卖方的偏差费用相同” “(6) 与在同一互连点连接的 WS 卖方位于同一地点的 ESS 的偏差费用应如下所述：i) 此类卖方应通过互连点的牵头发电机或 QCA 为 WS 和 ESS 组件提供单独的时间表；ii) 根据本条例第 (4) 条，与 WS 组件相对应的偏差应按照适用于基于太阳能或风光混合资源的发电站的 WS 卖方的相同费率收取；以及 iii) 根据本条例第 (5) 条，与 ESS 组件相对应的偏差应按照适用于独立 ESS 的相同费率收取。”
多能性景观的无偏分析揭示了克隆命运偏差的空间调节因素
尽管 Ptch1 编辑导致祖细胞重新偏向或由于 Hedgehog 通路的功能获得而导致谱系进展严重中断，但针对其他受体可能会导致以更微妙的方式调整克隆组成。我们专注于躯干神经嵴，它一直被热议为是受限制祖细胞的混合群体，还是高度多能干细胞的群体 [39-42]。野生型胚胎的克隆变异分析显示 375
染色质结构可能在恶性疟原虫的全基因组分析中引入系统性偏差
摘要背景：人类疟原虫恶性疟原虫中异染色质的维持、调节和动态变化因其在互斥毒力基因表达和关键发育调节因子沉默中的调节作用而受到越来越多的关注。染色质免疫沉淀后测序 (ChIP-seq) 等全基因组分析的出现有助于了解染色质组成；然而，即使在模型生物中，ChIP-seq 实验也容易受到由潜在染色质结构引起的内在实验偏差的影响。方法：我们进行了一项对照 ChIP-seq 实验，重新分析了之前发表的 ChIP-seq 数据集，并比较了不同的分析方法，以表征恶性疟原虫全基因组分析的偏差。结果：我们发现用于 ChIP-seq 标准化的输入对照样本中的异染色质区域在整个恶性疟原虫基因组的测序覆盖率方面系统性地代表性不足。这种代表性不足，加上非特异性或低效的免疫沉淀，可能导致在这些区域识别出假富集和峰值。我们观察到，在特定和有效的 ChIP-seq 实验中，背景水平也会出现这种偏差。我们进一步报告了不同的读取映射方法如何扭曲高度相似的亚端粒区域和毒力基因家族中的测序覆盖率。为了改善这些问题，我们讨论了可用于表征真正的染色质相关蛋白的正交方法。结论：我们的结果强调了染色质结构对寄生虫全基因组分析的影响以及谨慎的必要性
计算方法的基准，用于纠正CRISPR-CAS9筛选数据中已建立和未知来源的偏差
抽象背景：CRISPR-CAS9辍学屏幕是用于研究以前所未有的精度和规模研究生物学的强大工具。但是，数据的偏见会导致对解释和损害总体质量的潜在混杂影响。CAS9的活性受到目标位点的结构特征的影响，包括拷贝数放大（CN偏置）。更令人担忧的是，近端靶向基因座倾向于产生与CRISPR-CAS9靶向（接近度偏差）的基因无关的反应，这可能是由于CAS9引起的整个染色体臂截断或其他基因组结构特征和不同的染色质访问性水平。结果：我们对八种计算方法进行了基准测试，严格评估了它们在迄今为止两个最大的公开可用的CRISPR-CAS9屏幕中减少CN和接近性偏置的能力。我们还通过评估处理后的数据允许准确检测真正的阳性基本基因的程度，确定的肿瘤遗传成瘾以及已知的癌症依赖性生物标志物，来评估每种方法保持数据质量和异质性的能力。我们的分析阐明了每种方法在不同情况下纠正偏见的能力。当共同处理具有可用CN信息的模型的多个模型屏幕时，AC-CHRONOS的校正CN和CORXIM偏差的其他方法都超过了其他方法，而CRISPRCHEANR是单个屏幕的最佳性能方法，或者是CN信息的最佳性能。此外，计时和AC-CHRONOS产生的最终数据集能够更好地概括已知的必需基因和非必需基因。结论：总的来说，我们的调查根据其优势，劣势和实验环境，为选择最合适的偏见方法的选择提供了指导。
用于分布式电池储能系统的快速分层协调控制器，以缓解电压和频率偏差
本文提出了一种新型分层最优控制框架，用于支持多区域输电系统中的频率和电压，并集成电池储能系统 (BESS)。该设计基于来自 BESS 的协调有功和无功功率注入，而不是传统的基于同步发电机的控制，以快速及时地缓解电压和频率偏差。这个新想法的原理是使用两个分层方案，一个是物理的，一个是逻辑的。第一个方案的目标是优先从发生意外事件的区域安装的 BESS 注入功率，从而减少对邻近区域的动态干扰。在第二个方案中，每个方案中都纳入了聚合 BESS 的运行规则，从而提高了资产的安全性。所提出的方法利用了时间同步测量、特征系统实现算法 (ERA) 识别技术、最优线性二次高斯 (LQG) 控制器和新的聚合代理的优势，该聚合代理以分层和可扩展的方案协调 BESS 的功率注入，以精确调节现代输电网的频率和电压，提高其可靠性和稳定性。使用模拟场景证明了该提案的可行性和稳健性，该场景具有显著的负载变化和三相、三周期故障，改进的 Kundur 系统具有四个互连区域，可在不到 450 毫秒的时间内缓解频率和电压突发事件。
模拟群落的 DNA 条形码突显了评估新热带鱼类多样性时的潜在偏差
图 1 研究框架 (a) 和所分析模拟群落的描述，包括不同物种组成和 DNA 输入、评估的标记和用于生物多样性评估的代理 (b)。所有模拟群落均使用来自圣弗朗西斯科河流域 (SFRB) 和热基蒂尼奥尼亚河流域 (JQRB) 的物种构建。 (1) 标准化圣弗朗西斯科河模拟群落 (SFmc) 包含来自 SFRB 的 23 个物种，具有相同的 DNA 浓度 (10 ng/ μ L) 和 (2) 使用不同 DNA 浓度偏斜的 SFmc。 (3) 圣弗朗西斯科和热基蒂尼奥尼亚河组合模拟群落 (SFJQmc) 使用来自标准化热基蒂尼奥尼亚河模拟群落 (JQmc) JQmc 和 SFmc 的 38 个独特物种构建。 (4) 标准化热基蒂尼奥尼亚河模拟群落 (JQmc) 由来自 JQRB 的 23 个物种组成，使用相同浓度的 DNA 构建。 （5）JQmc skewed：由来自 JQRB 的 23 个物种组成的模拟群落，采用 DNA 浓度倾斜构建。
跨分析生命周期的可信赖人工智能
开箱即用的公平性和偏差评估突出显示了在指定的“敏感”变量中不同组的模型性能和预测的潜在差异。SAS Model Studio 的“公平性和偏差”选项卡显示性能偏差奇偶性、预测偏差奇偶性、性能偏差、预测偏差、偏差指标和偏差奇偶性指标图。SAS Viya 还提供偏差缓解功能，以在训练模型时主动减少偏差。指数梯度减少 (EGR) 算法使用一种缓解偏差的过程内方法，在训练过程中主动调整模型参数，以创建产生公平预测和分类的模型。