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World File Search System变化系数
通过空间变化系数占用模型对复杂的物种环境关系进行建模
Occupancy models are frequently used by ecologists to quantify spatial variation in species distributions while accounting for observational biases in the collection of detection-nondetectiondata.However,thecommonassumptionthatasinglesetofregres- sion coefficients can adequately explain species-environment relationships is often unre- alistic, especially across large spatial domains.在这里，我们开发了单物种（即单品）和多种物种（即多变量）空间变化的系数（SVC），以解释空间变化的物种环境关系。我们在层次的贝叶斯框架中采用最近的邻居高斯流程和pólya-gamma数据增强，以产生计算清晰的Gibbs采样器，我们在Spoccupancy R软件包中实现了这些样本。对于多种物种模型，我们使用缩小空间因子维度对具有大量物种（例如，> 10）的有效模型数据集。分层贝叶斯框架很容易使SVC的后验预测图产生，并具有完全传播的不确定性。我们应用我们的SVC模型来量化最大繁殖季节温度与全美21种草地鸟类物种的发生概率之间的关系。共同建模物种通常优于单物种模型，这均显示出与最高温度的物种发生关系的显着空间变异性。在线提供了本文的补充材料。我们的模型与使用大规模监测计划中的检测非探测数据量化物种环境关系特别重要，这些数据越来越普遍回答有关野生生物对全球变化的宏观生态问题的回答。
正则化函数回归模型可实现转录组范围内癌症药物反应剂量依赖性关联研究
图 1. 用于识别基因与药物之间剂量依赖性关联的两阶段算法。来自药物筛选研究（例如 GDSC）的基因表达和药物反应数据用于拟合我们的剂量变化系数模型，以估计协变量与药物反应之间的剂量变化效应。应用两阶段变量筛选和选择算法对基因-药物关联进行排序。然后可以使用所选基因来预测目标药物的剂量依赖性反应。
Marilyn M. Bui，医学博士，博士，FCAP汗液电导率
汗液电导率测量测量是一种批准的囊性纤维化方法（CF）筛查。由于存在导致电导率测量的其他非氯离子，平均汗液电导率测试结果比定量汗水氯化物测量高约15-20 mmol/l。CF基础建议通过定量汗水氯化物进一步测试大于或等于50 mmol/L的电导率值进行诊断。汗液电导率结果是CF新生儿筛查结果阳性的患者的不可接受的诊断测试。针对样品SW-06的2023汗水分析（SWET-B）调查大约有80名参与者进行汗液电导率测量。该测量的变化系数通常为3-5％。以及同行组的测量结果，请求汗液电导率解释。过去的解释结果表明，对解释结果的共识缺乏共识是由于用于确定对定量汗液氯化物测试的需求的不同电导率截止造成的。SW-B调查中包括一个补充问题，询问：“以哪些汗液电导率浓度转移到诊断性测试中？”在39位受访者中，提供了以下截止：
杂交介导的范围膨胀和气候变化弹性在两种北方森林的基石树中
fi g u r e 6上排：挪威云杉和西伯利亚云杉的Rona地图（无适应性的风险），用于最重要的三个生物气候变量。根据Rellstab等人评估Rona。（2016），使用来自当前环境变量和等位基因频率的线性回归的变化系数。右下：平均RONA（最左侧的地块）和Rona在这两个物种和混合人群之间的每个生物气候变量。使用RONA值和与人口状态相对应的三级因子之间的线性回归测试了“纯”种群与杂种之间差异的显着性（P. Abies，P。obovata和Hybrid）。*** p <.001; ** p <.01; * p <.05; NS P> .05。地图线描绘了研究区域，不一定描绘了公认的国家边界。
高吞吐量的靶向代谢组学库在应用于微生物组分析的新型质谱仪上的生成
在一种方法中，MS 1完全扫描和基于PRM的实验均以量化小鼠粪便样品中的胆汁酸，旨在提高注释率和准确的定量。基于RP-LC的方法表现出较高的灵敏度（对于大多数分析的胆汁酸，柱上的LOQ 12.7 fmtololes）和一个线性动态范围，跨越了5个数量级，图6A。同位素标记的胆汁酸被用作内部标准标准（IS），以确保精确的定量并评估数据质量，可靠性和测量鲁棒性，并评估了保留时间，质量准确性和信号响应等指标。最小的色谱移动和一致的信号响应，这是样品重复的变化系数较低，而在整个采集期间，所有内部标准均始终达到可再现的峰面积，图6B。
动态充气翼腔表面压差的风洞测量
摘要：设计并测试了一种用于现场测量动态充气机翼上下表面内外压差的仪器系统，揭示了充气翼型的空气动力学特性的重要见解。风洞试验证明了低压差读数在 1.0–120 Pa 范围内的全部能力，覆盖 3 至 10 m/s 的速度，攻角从 − 20 到 +25 ◦。读数稳定，在运行飞行范围内的变化系数为 2% 至 7%。实验数据证实了底部前缘再循环气泡的出现，与低雷诺数状态和进气口的存在有关。它支持基于局部压力差的空气动力学特性新方法的提议，该方法考虑了受限的气流结构并提供与实际观察相符的升力估计。结果也与之前按照不同策略获得的数据兼容，并被证明可以有效地参数化膨胀和失速现象。总体而言，该仪器可以直接用作飞行测试设备，并且可以进一步转换为崩溃警报和预防系统。
低功率系统的1.8-NW sub-1V自偏见子gap参考
摘要提出了在标准0.18-μmCMOS技术中制造的超低功率子带电压参考电路。利用V BE和V Th的负温度特性，使用寄生BJT和MOSFET的组合的新型自偏的电路构型用于实现纳米瓦特功率派遣的温度补偿的子频带电压参考。测量结果表明，提议的电路提供的平均参考电压为261.6 mV，变化系数为0.86％。线调节（LR）为0.26％/V，在27°时的电源电压范围为0.9 V至1.8 V，电源排斥比（PSRR）为-49 dB时为-100 Hz。在一次性修剪的情况下，在一组18个样品中执行的测量结果显示，温度系数的平均温度系数为25.9 ppm/℃，温度范围为-20至100°。功率耗散为1.8 NW，电源电压为0.9 V时为27℃。芯片面积为0.0038毫米2。关键词：超低功率，子频率电压参考，CMOS，温度系数，芯片区域分类：集成电路（内存，逻辑，模拟，RF，传感器）
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Sampling Sampling B-X-01 B-X-02 B-X-03 Average Standard Coefficient Event Days ppbv ppbv ppbv ppbv Deviation of Variation 1 26 1.41 1.22 1.24 1.29 0.10 0.08 2 23 3.73 3.33 3.22 3.43 0.27 0.08 3 20 3.11 2.84 3.16 3.04 0.17 0.06 4 30 1.95 1.73 1.89 1.86 0.11 0.06 5 52 0.78 0.74 0.63 0.72 0.08 0.11 6 20 1.09 1.28 1.01 1.13 0.14 0.12 7 7 2.39 2.2 1.77 2.12 0.32 0.15 8 7 0.8 0.7 0.78 0.76 0.05 0.07 9 6 0.99 1.03 0.86 0.96 0.09 0.09 10 30 U U U 11 43 0.42 0.25 0.33 0.33 0.09 0.26 12 35 0.41 0.44 0.42 0.42 0.42 0.02 0.04 13 36 0.32 0.32 0.32 0.34 0.32 0.02 0.02 0.05平均0.10平均变化系数（CV）量度（CV）测量精度/变异性，是（STNDDEV/平均值）*100
低功率系统的1.8-NW sub-1V自偏见子gap参考
摘要提出了标准0.18- µm CMOS技术的超低功率子串电压参考电路。利用V Be和V Th的负温度特性，一种新型的自偏自偏电路结合了寄生BJT和MOSFET的组合，用于实现纳米瓦特功率调整的温度补偿的子带电压参考。测量结果表明，提议的电路提供的平均参考电压为261.6 mV，变化系数为0.86％。在27℃的供应电压范围为0.9 V至1.8 V，线调节（LR）为0.26％/V，电源排斥比（PSRR）为100 Hz时的电源排斥比（PSRR）为-49 dB。通过一次性进行修剪，在一组18个样本上进行的测量结果显示，温度平均温度平均温度为25.9 ppm/ o，温度范围为-20至100°C，C。电源耗散为1.8 nW，电源电压为0.9 v在27°C下为0.9°C。CHIP面积为0.0038 mm 2。关键字：超低功率，子频率电压参考，CMOS，温度系数，芯片区域分类：集成电路（内存，逻辑，逻辑，模拟，RF，传感器）
2型糖尿病中血糖控制的牙周组织敏感性
图1牙周发炎表面积（PISA）改良和未改进的组的临床特征。（a）在29例2型糖尿病患者中显示PISA的直方图显示双峰分布，将患者分为PISA改良（<5.0 mm 2）和未改良（≥5.0mm 2）组。（b）PISA改良和未改进的组之间牙周指标变化的差异 * P <0.05，** P <0.01。（c）在PISA改良和未改进的组之间血糖控制治疗之前的临床指标值中可以观察到显着差异。* P <0.05。（d）可以观察到PISA的PISA变化与PISA改良组的全身指标之间的正相关性。abi，踝臂压力指数； ACAC，乙酸； BHB，β-羟基丁酸； BOP，探测出血； Cal，临床依恋水平； CPI，C肽指数； CVRR，R-R间隔变化系数； FPG，禁食等离子体葡萄糖； Imp，PISA改良的小组； NS，不重要； PLI，斑块指数； PISA/牙齿，牙周发炎的表面积/残留牙齿的数量； PPD，探测口袋深度； Unimp，PISA未经改进的组。