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World File Search System变化系数
使用机器学习来识别与1型糖尿病老年人严重低血糖症相关的特征：病例 - 对照研究的事后分析
摘要引入具有1型糖尿病的老年人（OAS）的严重低血糖（SH）与深远的发病率和死亡率有关，但其病因可能是复杂且多因素的。增强的工具以识别需要SH高风险的OA。这项研究使用机器学习来确定有或没有最近SH的人的特征，从一系列人口统计学和临床，行为和生活方式以及神经认知特征以及连续的葡萄糖监测（CGM）度量中选择。分析了涉及从T1D交换临床网络募集的OA的病例对照研究的研究设计和方法数据。随机森林机器学习算法用于阐明与病例与控制状态相关的特征及其相对重要性。具有连续丰富特征集的模型被检查以系统地纳入可能的风险特征的每个领域。分析了来自191型糖尿病的191个OA（女性47.1％，92.1％非西班牙裔白色）的结果数据。在模型中，低血糖不认识是与SH历史相关的最高特征。对于具有最丰富输入数据的模型，最重要的特征是低血糖不认识，低血糖恐惧，CGM的变化系数，％time time time time dlime葡萄糖低于70 mg/dl，以及TRAIL TRAIL trail frail frail far Trag a fors be Score b得分。结论机器学习可以通过识别与SH相关的关键特征来增加OA的风险分层。需要前瞻性研究来确定这些风险特征的预测性能。
估计植物生产和农业水管理的作物系数，在亚人类热带地区的气候变化下
了解当前和未来的作物需求对于提高农业生产力和管理长期水资源在不断变化的气候下至关重要。这项研究旨在估计在不同的水管理实践和气候变化方案下，作物用水需求将如何变化。使用灌溉决策工具的现场实验是在2016年和2017年在埃塞俄比亚Lemo进行的。农作物和水管理数据是在白菜和胡萝卜生产上收集的。现场数据用于估计作物系数（KC），并将结果与模拟的KC与农业政策环境扩展器（APEX）模型进行了比较。在顶点中使用了预测的未来气候数据来评估气候变化对未来作物水需求和KC的影响。现场数据分析表明，平均而言，农民传统实践（FTP）治疗比润湿前探测器（WFD）处理更多的水。使用土壤水平衡法，卷心菜的初始，中和晚期两种处理的KC值的平均值分别为0.71、1.21和0.8，胡萝卜分别为0.69、1.27和0.86。顶端模拟的KC捕获了FAO KC模式，其测定系数（R-square）在0.5到0.74之间。最高模拟和土壤水平估计的KC还表明，卷心菜的R平方与R平方的关系很强，而胡萝卜的含量在0.5到0.75之间，0.66和0.96。预计的气候变化分析表明，由于温度升高，预计将来的作物水需求将在未来增加。在气候变化方案下，与基线期相比，2025年，2055年和2085年的生长季节潜在蒸散量将在2025年，2055年和2085年增加2.5％，5.1和6.0％。模拟的KC表示2085年的变化系数较高，卷心菜为19％，胡萝卜为24％，而2025个时期模拟的KC表示变异系数最小（分别为16％和21％的卷心菜和胡萝卜）。该研究表明，当前使用可用水资源的灌溉计划应考虑到该地区较高的农作物水需求，以减少缺水的风险。
机构设计在动员气候金融中的作用
瘤胃代表一个动态的微生物生态系统，在响应饮食变化时，发酵代谢产物和微生物浓度会随着时间而变化。微生物基因组知识和动态建模的整合可以增强我们对瘤胃生态系统功能的系统级别的理解。但是，缺乏动态模型与瘤胃微生物群数据之间的这种整合。这项工作的目的是将通过16S rRNA基因扩增子测序确定的瘤胃微生物群时间序列整合到动态建模框架中，以将微生物数据与发酵过程中挥发性脂肪酸（VFA）的动态联系起来。为此，我们使用状态观察者的理论来开发一个模型，该模型从与每个VFA的特定产生相关的微生物功能代理数据中估算VFA的动力学。我们使用cowpi确定了微生物的代理，以推断瘤胃微生物群的功能潜力，并将其功能模块推断从KEGG（基因和基因组的京都百科全书）中推断出功能模块。使用来自体外rusitec实验的数据以及四头母牛的体内实验来挑战该方法。通过均方根误差（CRMSE）的变化系数评估模型性能。在体外案例研究中，乙酸盐的平均CVRMSE为9.8％，丁酸酯为14％，丙酸酯为14.5％。在体内案例研究中，乙酸盐的平均CVRMSE为16.4％，丁基率为15.8％，丙酸苯甲酸盐为19.8％。乙酸盐的VFA摩尔级分的平均CVRMSE为3.1％，丁酸酯为3.8％，丙酸酯为8.9％。我们的结果表明，与Microbiota时间序列数据集成的状态观察者有希望地应用了用于预测瘤胃微生物代谢的情况。