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World File Search System分析测试
关于 c 测试分数的有效性和可靠性：一项元分析......
4.2.5.1 报告特征 ................................................................................................116 4.2.5.2 背景 ..............................................................................................................120 4.2.5.3 参与者 ..............................................................................................................122 4.2.5.4 使用 ..............................................................................................................124 4.2.5.5 效果大小 ......................................................................................................126 4.2.5.6 描述性 .............................................................................................................128 4.2.5.7 可靠性（C 检验和标准） .............................................................................130 4.2.5.8 C 检验构造 ................................................................................................132 4.2.5.9 C 检验开发 ................................................................................................135 4.3 结果综合 .............................................................................................................................138
关于 c 测试分数的有效性和可靠性：一项元分析...
4.2.5.1 报告特征 ................................................................................................116 4.2.5.2 背景 ..............................................................................................................120 4.2.5.3 参与者 ..............................................................................................................122 4.2.5.4 使用 ..............................................................................................................124 4.2.5.5 效果大小 ......................................................................................................126 4.2.5.6 描述性 .............................................................................................................128 4.2.5.7 可靠性（C 检验和标准） .............................................................................130 4.2.5.8 C 检验构造 ................................................................................................132 4.2.5.9 C 检验开发 ................................................................................................135
研究基因表达、生物标志物和多分析物测试
代码 编号 描述 CPT 0006M 肿瘤学（肝脏），利用新鲜肝细胞癌肿瘤组织，测定 161 个基因的 mRNA 表达水平，包括甲胎蛋白水平，以算法报告风险分类器 0007M 肿瘤学（胃肠道神经内分泌肿瘤），利用全外周血对 51 个基因进行实时 PCR 表达分析，以算法报告肿瘤疾病指数的列线图 0019M 心血管疾病，血浆，通过基于适体的微阵列分析蛋白质生物标志物，以算法报告高危人群中 4 年发生冠状动脉事件的可能性 0041U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 5 个重组蛋白组抗体，IgM 0042U 伯氏疏螺旋体，通过免疫印迹检测 12 个重组蛋白组抗体，IgG 0063U 神经病学（自闭症），通过 LCMS/MS 检测 32 个胺，使用血浆，算法报告为与自闭症谱系障碍相关的代谢特征 0108U 胃肠病学（巴雷特食管），全幻灯片数字成像，包括形态分析、9 种蛋白质生物标志物（p16、AMACR、p53、CD68、COX-2、CD45RO、HIF1a、HER- 2、K20）的计算机辅助定量免疫标记和形态学、福尔马林固定石蜡包埋组织，算法报告为进展为高度发育不良或癌症的风险 0170U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），RNA，下一代测序，唾液，算法分析，结果报告为 ASD 诊断的预测概率 0258U 自身免疫（牛皮癣），mRNA，下一代测序，50-100 个基因的基因表达谱，使用粘性贴片进行皮肤表面收集，算法报告为对牛皮癣生物制剂的反应可能性0263U 神经病学（自闭症谱系障碍 [ASD]），16 种中心碳代谢物（即 α 酮戊二酸、丙氨酸、乳酸、苯丙氨酸、丙酮酸、琥珀酸、肉碱、柠檬酸、富马酸、次黄嘌呤、肌苷、苹果酸、S-磺基半胱氨酸、牛磺酸、尿酸和黄嘌呤）的定量测量，液相色谱串联质谱法 (LC-MS/MS)，血浆，算法分析，结果报告为阴性或阳性（针对 ASD 的代谢亚型）0288U 肿瘤学（肺），mRNA，11 个基因（BAG1、BRCA1、CDC6、CDK2AP1、ERBB3、FUT3、IL11、LCK、RND3、SH3BGR、WNT3A）和 3 个参考基因（ESD、TBP、YAP1）的定量 PCR 分析，福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 肿瘤组织，算法解释报告为复发风险评分 0289U 神经病学（阿尔茨海默病），mRNA，通过 24 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分 0290U 疼痛管理，mRNA，通过 36 个基因的 RNA 测序进行基因表达分析，全血，算法报告为预测风险评分
关于 c 测试分数的有效性和可靠性：一项元分析......
4.2.5.1 报告特征 ................................................................................................116 4.2.5.2 背景 ..............................................................................................................120 4.2.5.3 参与者 ..............................................................................................................122 4.2.5.4 使用 ..............................................................................................................124 4.2.5.5 效果大小 ......................................................................................................126 4.2.5.6 描述性 .............................................................................................................128 4.2.5.7 可靠性（C 检验和标准） .............................................................................130 4.2.5.8 C 检验构造 ................................................................................................132 4.2.5.9 C 检验开发 ................................................................................................135 4.3 结果综合 .............................................................................................................................138
请求服务以对微生物测试进行分类和分析
计数微生物的数量（总板数）计数总板数量（1,800泰铢/物种（1,800浴perin）计数总乳酸酸bicairia的量净化和纯化物种将自动计算700泰铢/物种（此步骤将自动收取700泰铢的perin，以识别不是单个菌株的样本（使用生物化学方法）（服务费用3,000泰铢（政府）或3,000 BAHT/BAHT（3,000）（3,000）（3,000）（3,000） Speizate MUR（16S rRNA和特定引物）6,000 div>
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
关于 c 测试分数的有效性和可靠性：一项元分析......
4.2.5.1 报告特征 ................................................................................................116 4.2.5.2 背景 ..............................................................................................................120 4.2.5.3 参与者 ..............................................................................................................122 4.2.5.4 使用 ..............................................................................................................124 4.2.5.5 效果大小 ......................................................................................................126 4.2.5.6 描述性 .............................................................................................................128 4.2.5.7 可靠性（C 检验和标准） .............................................................................130 4.2.5.8 C 检验构造 ................................................................................................132 4.2.5.9 C 检验开发 ................................................................................................135 4.3 结果综合 .............................................................................................................................138
关于 c 测试分数的有效性和可靠性：一项元分析......
4.2.5.1 报告特征 ................................................................................................116 4.2.5.2 背景 ..............................................................................................................120 4.2.5.3 参与者 ..............................................................................................................122 4.2.5.4 使用 ..............................................................................................................124 4.2.5.5 效果大小 ......................................................................................................126 4.2.5.6 描述性 .............................................................................................................128 4.2.5.7 可靠性（C 检验和标准） .............................................................................130 4.2.5.8 C 检验构造 ................................................................................................132 4.2.5.9 C 检验开发 ................................................................................................135 4.3 结果综合 .............................................................................................................................138
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
BCR-ABL1突变分析酪氨酸激酶抑制剂抗性|测试概况
急性淋巴细胞白血病 - 所有急性淋巴细胞白血病鱼板BCR -ABL1（BCR :: ABL1）定性和定量测试慢性髓样白血病-CML TPMT和NUDT15