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World File Search System共识
基于共识的微电网具有随机数据包滴的能源管理
摘要 - 使用基于共识的算法进行截然不同的能源管理是一项充满活力的研究领域，因为它可以促进可再生能源产生的本地适应性而不会增加隐私和可扩展性问题。大多数存在方法都假定通信链接是可靠的，这在现实世界实现中可能并非如此。本文重点是解决随机数据包滴的问题。我们首先制定了微电网中能源管理问题的模型，并在通信网络中的信息数据包下降。基于模型，我们得出结论，丢失有关增量电力成本估计的信息是可以忍受的，而失去有关电源不匹配估计的信息不是。我们提出了一种新颖的共识算法，该算法跟踪并交换了功率错误估计的累积值，以便可以恢复信息损失。通过用虚拟缓冲节点将通信链接构建来确定所提出的方法的等效形式。基于增强通信拓扑，我们理论上证明了所提出的算法的收敛性和解决方案的最佳性。提供了几个案例研究以验证所提出算法的有效性。
关于ML预测变量的信誉评估的共识声明
机器学习（ML）预测因子在计算机医学中的快速整合已彻底改变了利益量（QIS）的估计，这些估计是直接衡量的挑战。但是，这些预测因素的信誉至关重要，尤其是当它们为高风险的医疗保健决定提供信息时。该立场论文介绍了专家在硅世界实践社区中发表的共识声明。我们概述了十二个关键陈述，构成了评估ML预测因子的可信度的理论基础，并强调了因果知识的必要性，严格的错误量化和对偏见的鲁棒性。通过将ML预测因子与生物物理模型进行比较，我们强调了与隐式因果知识相关的独特挑战，并提出了确保可靠性和适用性的策略。我们的建议旨在指导研究人员，开发人员和监管机构在临床和生物医学环境中ML预测因子的严格评估和部署中。
共识分子亚型CMS4结肠癌的临床挑战
在Guinney及其同事在2015年的具有里程碑意义的研究中的共识分子亚型（CMS）的定义，基于大量转录组的专业填充，已将结直肠癌的新时代视为具有不同的实体，并具有不同的实验，并具有特定的基因疗法，基因分子疗法，临床上，分子，分类（Morecular），分类（Molecormult）。从那时起，CMS分类已成为描述大肠癌多样性的重要参考。这显着来自更专门的深入研究，表明该分类也与肿瘤微环境有关（TME;参考2），miRNA（3）或表观基因组景观（4）。表1总结了每个子类型的各种特征，我们将读者引用了几个出色的评论，以获取更多细节（5，6）。Brie pl Y，CMS1组（占患者的14％），称为“免疫”，在微卫星不稳定性的患者中富含（MSI；参考1）。“典型” CMS2（患者的37％）和“代谢” CMS3（13％的患者）亚组的特征都是上皮类型和良好的
生态含义：关于个体差异和背景影响的共识论文
体现的认知理论考虑了语言和其他认知领域的许多方面，这是感觉和运动过程的结果。在这种观点中，评估和概念的使用基于基于先前感觉运动体验的模拟机制。即使这些理论继续受到关注和支持，越来越多的证据表明需要考虑模拟过程的灵活性，并因此完善了体现的帐户。在本共识论文中，我们讨论了关于语言实施例的实验研究中的两个潜在可变性来源：个体差异和背景。具体来说，我们展示了导致个体差异的因素如何解释体现语言现象中不一致的发现。这些因素包括感觉运动或文化经验，图像，与上下文相关的因素和认知策略。我们还分析了不同的上下文调制，从单词到句子和叙述以及自上而下和自下而上的影响。同样，我们回顾了最近的努力，包括文化和语言多样性，衰老，神经退行性疾病和脑部疾病，以及双语证据到体现框架中。我们解决了在临床研究中考虑个体差异和环境以更有效地推动转化研究的重要性，并指出了有关如何在未来研究中正确解决这些问题的建议。系统地研究个体差异和上下文可能有助于理解语言过程中模拟的动态性质，完善体现的认知理论，并最终填补了人工实验环境中的认知和野外认知的认知之间的差距（即日常生活中）。
第二版新西兰晚期乳腺癌共识指南（ABC-NZ2）
我很荣幸也很高兴能为大家介绍这套治疗晚期乳腺癌 (ABC) 的新临床指南。这些指南由乳腺特别兴趣小组 (Breast SIG) 制定，该小组由一群充满热情的从业者（医生和护士）组成，专门从事乳腺癌的诊断和治疗，并得到了新西兰乳腺癌基金会 (BCFNZ) 的协助。我们的专家小组（包括几位患者倡导者）制定了这些指南，作为参与 ABC 管理的每个人的框架。如果我们想帮助我们的患者尽可能长寿并拥有尽可能高的生活质量，这些指南提供了新西兰临床医生认为的治疗 ABC（一种需要专科护理的复杂疾病）的最佳实践的循证摘要。
第二版新西兰晚期乳腺癌共识指南（ABC-NZ2）
我很荣幸也很高兴能为大家介绍这套治疗晚期乳腺癌 (ABC) 的新临床指南。这些指南由乳腺特别兴趣小组 (Breast SIG) 制定，该小组由一群充满热情的从业者（医生和护士）组成，专门从事乳腺癌的诊断和治疗，并得到了新西兰乳腺癌基金会 (BCFNZ) 的协助。我们的专家小组（包括几位患者倡导者）制定了这些指南，作为参与 ABC 管理的每个人的框架。如果我们想帮助我们的患者尽可能长寿并拥有尽可能高的生活质量，这些指南提供了新西兰临床医生认为的治疗 ABC（一种需要专科护理的复杂疾病）的最佳实践的循证摘要。
运动与锻炼基因组学：FIMS 2019 共识声明更新
摘要 高通量 DNA 测序、机器学习算法的大数据处理和基因编辑技术等基因组学领域的技术快速发展有望使精准医疗和基因治疗成为现实。然而，这一发展将引发许多重要的新问题，包括伦理、道德、社会和隐私问题。运动基因组学领域也通过结合这些创新技术取得了进展。因此，迫切需要运动和运动基因组学的指导参考，以促进运动和运动医学领域的必要进步，同时保护运动员免受任何隐私侵犯和基因组信息滥用。在这里，我们更新了之前的共识，并根据 SWOT（优势、劣势、机会和威胁）分析制定了运动和运动基因组学的指导参考。这种 SWOT 分析和制定的指导参考强调了科学家/临床医生需要精通道德和数据保护政策，以在不损害运动员隐私和国际体育联合会努力的情况下推进运动和运动基因组学。根据本指导参考开展研究将在很大程度上减轻基因组信息不当使用带来的风险，并允许根据最佳道德标准和国际数据保护原则和政策进一步发展体育和运动基因组学。本指导参考应根据体育和运动医学领域出现的新信息以及健康和疾病基因组学的发展和挑战定期更新，以便最好地保护运动员、患者和所有其他相关利益相关者。
共识聚类，用于鲁棒生物信息学分析
聚类在多种生物信息学应用中起重要作用，包括蛋白质功能预测，种群遗传学和基因表达分析。大多数聚类算法的结果对输入数据的变化，聚类算法及其参数和各个数据集敏感。共识聚类（CC）是聚类算法的扩展，旨在从上述变化来源下不变的那些群集特征构建强大的结果。作为CC的一部分，稳定性得分可以提供所得聚类的可靠性程度的概念。本综述将CC在文献中介绍为三种主要类型，介绍并说明了稳定分数的概念，并说明了在应用中使用CC来模拟和现实的基因表达数据集。Open-source R implementations for each of these CC algorithms are available in the GitHub repository: https://github.com/behnam-yousefi/ConsensusClustering Keywords: Consensus clustering, Ensemble clustering, Robustness, Generation mechanism, Stability score
自发颅内低血压诊断和管理的多学科共识指南
抽象背景我们旨在创建一个多学科共识临床指南，以根据当前的证据和来自多学科专家组（SIG）的多学科诊断和共识，在脑脊液内部诊断，研究和管理自发性内部低血压（SIH）（SIH）中的最佳实践指南（SIH）。方法建立了一个由29名成员组成的SIG，具有神经病学，神经放射学，麻醉剂，神经外科手术和患者代表的成员。SIG共识同意该指南的范围和目的。SIG随后使用修改后的Delphi过程为一系列问题主题开发了指南声明。该过程得到了系统文献综述，对患者和医疗保健专业人员的调查以及SIH的几位国际专家的审查。结果SIH及其差异诊断应在任何出现直立衡量头痛的患者中考虑。一线成像应为对比度和整个脊柱的大脑MRI。一线治疗是非靶向硬膜外血斑（EBP），应尽早进行。我们根据脊柱MRI结果和对EBP的反应提供了进行骨髓学的标准，我们概述了治疗原则。还提供了保守管理的建议，头痛的症状治疗以及SIH并发症的管理。结论该多学科共识临床指南有可能提高医疗保健专业人员中对SIH的认识，在护理方面产生更大的一致性，提高诊断准确性，促进有效的研究和治疗，并减少归因于SIH的残疾。
在神经内分泌肿瘤中对分子成像和疗法的共识
Ambrosi V.，Kunikowska J.，Baudin E.，Bodei L.，Book C.，Capter J.和Al。 （2021）。 共识我们在神经内分泌Neoplasms中打印和热词。 欧洲癌症杂志，146，56-73 [10.1016/j.ejca.2021.01.008]。Ambrosi V.，Kunikowska J.，Baudin E.，Bodei L.，Book C.，Capter J.和Al。（2021）。共识我们在神经内分泌Neoplasms中打印和热词。欧洲癌症杂志，146，56-73 [10.1016/j.ejca.2021.01.008]。