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World File Search System异质性
如何不自欺欺人治疗效果的异质性
我们提出18个具体建议，并以教育研究的示例为其说明。The most common themes are to (1) seek heterogeneity only when the mechanism offers clear motivation and the data offer adequate power, (2) shy away from seeking “no-but” heterogeneity when there is no main effect, (3) separate the noise of estimation error from the signal of true heterogeneity, (4) shrink variation in estimates toward zero, (5) increase p values and widen confidence intervals when conducting multiple tests, （6）估计相互作用而不是亚组效应，（7）检查异质性发现是否对模型或测量的变化敏感。我们还解决了有关在线性模型中核心相互作用的长期辩论，并估计了非线性模型（例如逻辑，序数和间隔回归）中的相互作用。如果研究人员遵循这些建议，那么对异质性的搜索将在将来产生更多值得信赖的结果。
在早期建立β细胞异质性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2023年11月30日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2023.02.04.527050 doi：Biorxiv Preprint
剖析肺癌的肿瘤异质性
批准的______________________________ Don L. Gibbons，医学博士，博士咨询教授______________________________ Andrew Gladden博士______________________________吉乔·陈（Jichao Chen）博士______________________________劳伦·拜尔斯（Lauren Byers），医学博士______________________________沃尔特·希尔特特曼（Walter Hilttelman）博士______________________________沃尔特·希尔特特曼（Walter Hilttelman）博士
开放的消费异质性和货币政策...
c s ht（i）=（p o hht（i）p hht）-εc s ht; c s ∗ ht + j（i）=（p o ∗ hft（i）p ∗ hft）-εc s ∗ ht（5）
三阴性乳腺癌的异质性
摘要简介：三阴性乳腺癌 (TNBC) 被认为是最具侵袭性的乳腺癌亚型，且预后最差。然而，最近的研究工作增进了人们对该疾病生物学的了解，并对支撑 TNBC 的多方面生态系统提供了新的、更全面的理解。涵盖的领域：在这篇综述中，作者说明了 TNBC 的主要生物学特征、分子驱动改变、可靶向基因以及在 TNBC 亚组中已确定的免疫参与生物标志物。因此，作者总结了从该疾病独特的生物学基础中出现的创新和研究性生物标志物驱动的 TNBC 治疗方案的概况。专家意见：TNBC 的治疗环境正在迅速发展。深入了解这种复杂疾病的肿瘤空间和时间异质性及其周围微环境可以有效地支持开发新的和有针对性的治疗机会。
异质性，克隆进化和临床意义
简单摘要：转移性结直肠癌是一种复杂，普遍且威胁生命的疾病，受到影响其进展，进化和治疗反应的各种因素的影响。肿瘤异质性，源于遗传和非遗传因素，影响肿瘤的发育和治疗效果。可以通过对下一代测序的计算分析来评估此特征，以了解空间肿瘤的演变和多样性。分析循环肿瘤DNA可以通过实时监测肿瘤变化和治疗反应来研究时间异质性。不同的模型解释了这种异质性的起源，强调了复杂的分子途径。本综述研究了这些概念，并着重于克隆进化和肿瘤异质性的临床意义。
溶解异质性 - 抗疾病 -
抽象的贵金属氧化物（例如二氧化芳族）是酸性电解质中阳极反应的高度活性电催化剂，但是电化学操作期间的溶解阻碍了在可再生能源技术中的广泛应用。改善对纳米晶体等应用相关形态的溶出动力学的基本理解对于这些材料的网格尺度实施至关重要。在本文中，我们报告了在氧化条件下二氧化碳纳米晶体溶解期间通过液相透射电子显微镜观察到的纳米级异质性。单晶唯一二氧化物纳米晶体可直接观察沿不同晶体学方面的溶解度，从而可以对晶体方面的稳定性进行前所未有的直接比较。纳米级观察结果揭示了横跨不同纳米晶体的晶体相相的相对稳定性的实质异质性，这归因于这些晶体中存在的纳米级菌株。这些发现突出了纳米级异质性在确定诸如电催化剂稳定性之类的宏观特性中的重要性，并提供了一种可以将其集成到下一代电催化剂发现工作中的特征方法。简介
肿瘤异质性预测的块神经网络
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要，但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类，不建议将其作为独立手术，因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。 测试数据的精度为67％）。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。测试数据的精度为67％）。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。
神经异质性促进健壮的学习
大脑具有多样化的异质结构。相比之下，许多功能性神经模型都是同质的。我们比较了尖峰神经网的表现，该作品受过训练，可以执行困难任务，并具有不同程度的异质性。在膜和突触时间常数中引发异质性大大改善了任务性能，并使学习在多种培训方法中更加稳定，更健壮，尤其是对于具有丰富时间结构的任务。此外，训练有素网络中时间常数的分布与实验观察到的那些网络密切匹配。我们表明，在大脑中观察到的异质性可能不仅仅是嘈杂过程的副产品，而是在允许动物在不断变化的环境中学习的积极和重要作用。
解构肿瘤异质性：基质视角
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