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World File Search System分层的
分层的van der waals crcl 3
我们研究了范德华（VDW）分层CRCL 3的磁性和磁性性能，并通过磁化和热容量测量值进行了磁性和磁性特性。crcl 3由于铁磁和防铁磁相互作用之间的强烈竞争而表现出复杂的磁性特性：一种约17 k的铁磁秩序，然后在14.3 k处进行防铁磁有序。在14.3 K.观察到在过渡温度附近7 t的场变化，而在18 K和0-3 T处的机械效率（G M）为1.17。磁电参数的这些值比CRI 3和其他分层VDW系统的值明显大。缩放分析表明，所有重新缩放的D S M（T，H）数据崩溃成单个曲线，这表明磁相变的二阶性质。上面的结果表明，环保的CRCL 3可以是非常昂贵的稀土材料的绝佳选择，用于用于液化液化的磁性冷藏。
使用儿童脑肿瘤分子分层的临床试验
刺猬因子 (SHH) 激活和肿瘤抑制蛋白 p53 (TP53) 突变、SHH 激活和 TP53 野生型以及非 WNT/非 SHH（第 3 组和第 4 组）]，其中第 3 组 MB 在所有亚组中预后最差，TP53 突变状态是 SHH 激活 MB 中最重要的风险因素 (4-6)。同样，儿童低级别胶质瘤 (PLGG) 在 BRAF 基因 (B-Raf 原癌基因或 v-Raf 鼠肉瘤病毒癌基因同源物 B1) 中存在不同的异常，这提供了有关肿瘤表型以及患者总体生存的信息 (7,8)。此外，儿童高级别胶质瘤 (PHGG) 患者的预后因编码组蛋白变体 H3.3 (H3F3A) 和 H3.1 (HIST1H3B) 的基因突变而不同 (9)。鉴于这些分子差异的临床意义，最近的临床试验旨在确定驱动突变和其他生物标志物，以便进行靶向治疗。本综述介绍了最近的文献，并重点介绍了利用
丙酮作为锂离子电池电极 PVDF 回收和分层的试剂
已经开发出一种基于丙酮的从锂离子电池电极中回收聚偏氟乙烯 (PVDF) 的工艺。首先使用丙酮溶解 PVDF 粘合剂，然后将电极材料在丙酮中搅拌以使其与集电器分层。电极分离成电极材料、PVDF 粘合剂和集电器。测量了 PVDF 在丙酮中的溶解度与温度的关系，发现溶解度随温度升高而增加，在 150 ◦ C 左右达到最大值。测量了纯态和电极中 PVDF 的溶解速率与温度的关系。前者比后者快得多。对 PVDF 从电极中扩散的情况进行了数学建模，以预测材料回收的时间。该研究表明，通过从锂离子电池中回收 PVDF、电极材料和集电器，可以建立直接回收工艺。
增强了2se3/ ... div>的分层的压电响应
本文档是公认的手稿版本的已发表作品，该作品以ACS应用纳米材料的最终形式出现，版权所有©2020 American Chemical Society在同行评审和发行商的技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作，请参见https://doi.org/10.1021/acsanm.0c02513。
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。
补充材料：分层的水生微环境控制由活性地毯产生的波动
图4和图5显示了厚度H = 16和λ= 0的浮膜的涡度场和循环结果。25我们观察到涡度场沿垂直于观测平面的方向更强（请参阅3）。图4，我们在x -z平面中显示了涡流流和循环模式的“前”视图，我们期望ωy中的涡度大于其他平面。图5，我们在y -z平面中显示了同一情况的涡度场，这就是φ=π/ 2的情况，在那里我们观察到涡度ωx and涡流和该平面上的循环大于其他组件。
按基线严重程度分层的 Brain Balance® 参与者的发育结果的可靠变化
综合多模式计划对发展结果的影响尚未得到充分研究。新出现的证据表明，多模式训练计划 Brain Balance ® (BB) 计划可能发挥非药物作用，解决青少年的认知、注意力和情感问题。在本分析中，我们研究了参与 BB 计划 3 个月对有发育障碍的儿童和青少年的结果的影响（N = 4,041；年龄 4-18 岁；69.7% 为男性）。父母在 Brain Balance-多领域发展调查 (BB-MDS) 上评定的分数用于评估基线和计划后的六个领域：（1）消极情绪；（2）阅读/写作困难；（3）多动/破坏性行为；（4）学业脱离；（5）运动/协调问题；和（6）社交沟通问题。为了估计从计划前到计划后的变化，我们计算了按基线严重程度分层的组的效应大小（Cohen's d）和可靠变化指数（RCI）。中度/高度严重程度（d = 1.63）和极度严重程度（d = 2.08）组的效应大小非常大，轻度严重程度组的效应大小较大（d = 0.87）。在所有 BB-MDS 领域观察到可靠变化的参与者平均百分比为：极度严重程度为 60.1%（RCI CTT），中度/高度严重程度为 46.6%（RCI CTT），基线轻度严重程度为 21.1%（RCI CTT）。在对原始反射和感觉运动活动的额外评估中，学生们表现出原始反射从参与前到参与后显著减弱，感觉运动技能显著提高，包括精细运动技能、步态和有氧能力、本体感觉、节奏和时间以及目光稳定性。总体而言，这些结果表明原始反射整合和感觉运动技能有所改善，并且 BB 参与者的情绪、阅读/写作、行为、学业参与、运动技能和社交沟通从计划前到计划后发生了具有统计学意义的可靠变化，并且随着参与者基线严重程度的增加，变化的可能性和程度也会增加。这些结果为越来越多的文献做出了贡献，这些文献表明需要采用循证非药物方法来解决发展问题。未来的研究将采用控制良好的设计、纵向跟踪、跨环境实施以及诊断已知的参与者群体，这将有助于更全面地描述 BB 计划的效果。
肺癌多基因风险评分（PR）对个人水平不确定性对风险分层的影响
抽象背景尽管多基因风险评分（PRS）已成为预测全基因组关联研究（GWAS），肺癌PR的个体准确性以及其对后续临床应用的影响程度的有前途的工具。Methods Lung cancer PRSs and confidence/credible interval (CI) were constructed using two statistical approaches for each individual: (1) the weighted sum of 16 GWAS-derived significant SNP loci and the CI through the bootstrap‑ ping method (PRS-16-CV) and (2) LDpred2 and the CI through posteriors sampling (PRS-Bayes), among 17,166 lung cancer cases and来自国际肺癌财团的欧洲血统的12,894个对照。根据自己的PRS平均/PRS CI与人口水平阈值之间的关系，将个体分为不同的遗传风险亚组。在两种方法的平均标准偏差（S.D.）PRS-16-CV和更大的S.D. 为0.12。 为PRS-Bayes的0.88。 使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。 使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。 在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的为0.12。为PRS-Bayes的0.88。使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的在考虑CI时，观察到最高的PRS百分位数与最低的相对风险增加（OR = 2.73，95％CI：2.12–3.50：2.12–3.50，p -value = 4.13×10 -15）与使用PRS -16 -CV的平均值相比）。