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World File Search System变异性
肺癌患者的横断面研究是腹主动脉瘤的潜在高风险因素 颈部周长截止点是巴西农村工人代谢综合征的预测因子 传统的在线和直播双通道策略和定价政策 未解决的谜团是少突胶质细胞的旁观者还是帕金森病病理学的驱动因素？ 埃塞俄比亚商业银行的成本效率 来自意大利中部和北部的Lepus Europaeus中的原骨基龙（Nematoda：protostrongylidae）的遗传变异性和种群结构分析
腹主动脉瘤（AAA）定义为直径超过3.0 cm的腹主动脉扩张[1，2]。尽管AAA的发病率和患病率通常很低，但AAA破裂的死亡率很高。破裂后紧急手术的死亡率超过40％，只有10-25％的人可能能够生存直到出院[1，2]。AAA中的增长率和破裂风险与直径成比例增加，随着时间的推移会增加。因此，根据ANEU-ry-Rysm大小[3，4]，建议每6个月至3年进行初次筛查的患者每6个月至3年进行定期监视。这是因为定期监视和及时干预对于AAA高危患者的生存至关重要。肺癌是全球最常见的癌症之一，死亡率高于其他癌症。取决于局部NSCLC的5年生存率为57％，而所有肺癌所有阶段的总5年生存率仅为5％[5-7]。使用低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查的早期诊断，早期肺癌的患者人数增加了[8]。因此，可切除肺癌患者的比例增加了，肺癌的预后也有所改善[9]。AAA的几个危险因素，包括吸烟，男性，年龄较大，高血压，血脂症，冠状动脉阻塞性疾病（CAOD）和慢性阻塞性肺部疾病（COPD），也是肺癌的危险因素[10-12]。和，Wiles B等。发现肺癌患者患AAA的患病率很高。因此，我们旨在检查有资格切除的早期肺癌患者中AAA及其特征的患病率。尽管癌症阶段的分配存在不确定性，但先前的肺癌和AAA患者的生存分析，中位随访期为6。13年（四分位数范围：3.05-6.54），显示AAA患有肺癌的AAA患者的总体死亡率风险更高。众所周知，高级NSCLC具有5年生存率（<5％，<5％，IIIB阶段和IV阶段<2％）[5-7]。此外，还知道AAA的破裂非常致命（大约59-83％的AAA破裂患者死亡之前死亡之前，他们可以被送往医院），但是直径少于5 cm的AAA的RUPTURE率并不常见（根据直径为0-6％/年，根据直径为0-6％/年）[1，2，2，2，2，4]。考虑到小型AAA患者的上述晚期NSCLC的预后不良和不常见的破裂率，可以推断，即先进阶段NSCLC患者的寿命将主要取决于肺癌的预后，而不是肺癌的风险。由于监视旨在减少AAA破裂的潜在风险，并且一生中需要大量精力，因此只有早期NSCLC患者才能从AAA监视中受益。因此，考虑到AAA监视的成本效益，我们只包括可切除的NSCLC患者，具有能力预期寿命的患者足以从AAA监视中受益，以进行分析。
在海洋集合模拟中量化拉格朗日粒子分散的变异性：信息理论方法
1 Utrecht University, Institute for Marine and Atmospheric Research, Princetonplein 5, 3584 CC Utrecht, Netherlands 2 Mediterranean Institute of Advanced Studies (IMEDEA, UIB-CSIC), Esporles, Spain 3 Utrecht University, Debye Institute for Nanomaterials Science & Institute for Sustainable and Circular Chemistry, Inorganic Chemistry and Catalysis,荷兰荷兰UTRECHT USITEITITITSWEG 99，3584 CG UTRECHT，GRENOBLE ALPES，CNRS，INRAE，IRD，IRD，GRENOBLE INP，INP INP，INTITUT desgésosciencesde l'evournornement（Ige）
遗传变异性和芝麻的不同起源的遗传性特征
对方差的分析显示，除了二级分支的数量，中间叶片的叶柄长度，平均胶囊宽度和平均胶囊厚度外，所研究的22个字符的种质之间存在显着差异。这表明大多数研究字符的种质中存在许多遗传变异。高遗传力与植物高度，初级分支，上叶的长度，开花的天数，天数到50％开花的天数，豆荚轴承区，每株植物的种子产量和细菌斑点反应记录了高遗传进展，表明这些特征是由添加基因效应控制的，从而有效地选择了这些字符的特征，可以进一步繁殖。这项研究中获得的结果将通过繁殖和保存芝麻遗传资源来促进气候友好的芝麻品种的改善。
兄弟姐妹间 BBS1 的临床变异性
背景 Bardet-Biedl 综合征 (BBS) 是一种具有多效性的常染色体隐性纤毛病，表现为由多个基因变异导致的一系列异常。虽然这种综合征的发病率因地区而异，但它很罕见，在北美和欧洲，每 120,000 到 160,000 人中就有 1 人患有该病。1 到目前为止，已确定 26 个基因是 BBS 的病因，其中最常见的是 BBS1 变异，随着基因检测的进步，更多的基因被发现。2 BBS 表现出明显的表型变异，临床表现包括轴后多指畸形、肥胖、视网膜营养不良、肾功能障碍、发育迟缓、认知障碍、学习障碍和性腺功能低下。 2 3 具体来说，患有 BBS1 变异的患者通常表现为夜盲症、远视散光、上睑下垂或轻度眼睑痉挛、多指足、第五指弯曲、头痛史和不同程度的饮食反应性肥胖。 4 这种综合征在生命的最初十年进展缓慢，但到第二十年和第三个十年时会显著恶化。这一点，再加上其多变的表型表现，给诊断带来了巨大挑战，通常导致患者在童年晚期或成年早期才被诊断出来。 3 因此，加深对 BBS 家庭间和家庭内表型变异的了解至关重要，因为早期诊断可以使患者更及时地获得必要的支持服务和医疗保健，从而改善健康结果。因此，我们旨在强调由 BBS1 变异引起的 BBS 家庭内表型变异，就像在两个兄弟姐妹身上看到的那样。
自下而上和自上而下的注意过程对 COVID 相关刺激变化视盲的影响：心率变异性的影响
简介：自上而下的机制调节注意力控制，受任务需求和个人目标的影响，而自下而上的过程则受显著刺激的影响。类似的网络参与了这两个过程（例如，额叶纹状体区域）。然而，它们受到刺激的情绪显著性的影响不同，而情绪显著性决定了注意力的分配。本研究旨在确定最近的疫情经历是否继续对认知过程产生影响。为此，本研究将确定与负面和中性刺激相比，对疫情相关刺激的注意力偏见。此外，本研究将调查疫情相关刺激是否影响自上而下和自下而上的注意力过程，以及后者是否影响以心率变异性 (HRV) 为指标的自主神经控制。
气候变异性对利基概念和物种分布的影响
青年气候变化影响长期增长率，从而影响人口的生存能力。尽管气候变异性很重要，但利基模型和物种分布模型（SDM）通常不考虑它。这会导致物种预计的分布中的系统偏见，并可能误导保护措施。在这里，我们使用随机人口统计学中的想法来量化年际气候变化对种群绩效和物种分布的影响，从而开发了一种新的SDM框架，我们称为XSDM。新框架扩大了基本利基市场的传统确定性概念，重新概念化了利基市场以说明随机性。XSDM可以广泛应用，仅需要出现数据，例如来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。 使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。 我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。 不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。 由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。来自GBIF，在模拟研究中，它显示出与常用的SDM相比的性能。使用XSDM，我们评估了对10个作为说明性示例的北美物种的青年气候变异性的影响。我们发现气候变异性平均将物种的潜在分布降低了26％，高达57％。不融合可变性的SDM和利基概念不能解释这种降低，因此可以强烈偏见。由于气候变化不仅改变了平均条件，而且改变了极端事件的频率和强度，这是变异性的方面，这对于更好地了解气候变异性影响物种的分布至关重要，以帮助减轻由于气候变化而导致的未来生物多样性损失。我们的新XSDM方法通过帮助重新定位的利基理论包括随机效应，为这样的研究计划提供了新的基础。
DNAA和DNA在大肠杆菌细胞中的相对分布是其表型变异性的一个因素
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年10月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.06.606784 doi：Biorxiv Preprint
温度变异性和自然灾害
*可以解决任何信件：电话：+44 1437729452。电子邮件：andrew.oswald@warwick.ac.uk。完整地址：沃里克大学，经济系，考文垂Cv4 7al，英国。致谢：特别感谢他对气候科学家布莱恩·霍斯金斯爵士的评论。我们还要感谢Menghan Yuan，Amanda Goodall和David Stainforth。单词计数：8000个单词。（不包括表和附录，带有补充材料）。关键词：温度；标准偏差；气候变化；心理健康；福利;环境;绿色的。作者贡献：所有作者都设计了分析并同意结论。数据可用性：数据集可公开使用。ai：AI在任何工作或手稿中均未使用。资金声明：没有明确的资金来源。利益冲突：作者没有声明。道德批准：不适用，尽管原始数据集收藏家获得了批准。患者同意陈述：不适用。允许从其他来源复制：不适用。本文的其他版本：无。
海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：区域气候模型（RCM）是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是，它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏，涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型（GCM）。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案，仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此，评估其转移性到不同时期，场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务，其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里，我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注，并在这里分别称为完美预后（PP）和模型输出统计量（MOS），遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外，我们还通过可解释的人工智能（XAI）的方法扩展了分析，以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现，两种方法都能够在不同的时期和场景（软传递性）中模仿RCM的某些气候特性，但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式，但MOS结果在某些情况下依赖于GCM，并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差，将仿真函数转移到其他GCM（硬传递性）时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。