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World File Search System收敛的
药物，睡眠和上瘾的大脑
睡眠和药物滥用互连的神经生物学，使一个过程的改变对另一个过程产生了影响。急性暴露于虐待药物中，通过影响睡眠潜伏期，持续时间和质量来破坏睡眠[1]。随着长期给药的，睡眠破坏变得更加严重，在戒酒期间，失眠症患有负面影响，这会驱动药物渴望并有助于冲动和复发。与药物滥用相关的睡眠障碍也导致上瘾的个体的认知功能障碍。此外，由于睡眠在记忆巩固和灭绝过程中很重要，因此睡眠功能障碍可能会干扰恢复所需的非强化药物关联的学习。值得注意的是，阿片类药物，酒精或尼古丁成瘾的当前药物疗法不会逆转睡眠功能障碍，这可能是恢复的障碍[2，3]。虽然接触滥用药物是进一步促进长期使用的睡眠功能障碍的因果，而睡眠障碍反过来又是滥用药物的危险因素，其严重程度可以预测药物使用障碍的预后（SUD）[4]。睡眠中断导致促进药物滥用的危险因素的累积，包括增加对疼痛的敏感性，充当压力源以及对负面影响的偏见。识别和治疗睡眠障碍可能是针对未来药物滥用和SUD的重要预防措施。尽管有收敛的证据将睡眠和药物滥用联系起来，并且可以从阐明这种联系的生物学中带来的治疗潜力，但这是一个相对忽视的研究领域。促进该领域的第一个步骤是确定如何调节睡眠和唤醒的电路和底物与调解奖励的人以及如何被滥用药物瞄准的电路。基因座（LC） - 去甲肾上腺素（NE）系统是一种弥漫性前脑预测系统，涉及唤醒，也是滥用药物的主要目标，包括尼古丁，刺激剂，阿片类药物和大麻素。lc - NE神经元活性与唤醒状态呈正相关，而LC神经元在醒来时最活跃，并且在REM睡眠期间脱离[5]。选择性LC激活对引起皮质唤醒有足够的能力，相反，选择性LC抑制可阻止压力源的皮质激活，这表明该系统对于响应压力源和其他显着性刺激而调节皮质唤醒很重要[6，7]。与压力相关的神经肽，皮质激素释放因子（CRF），介导了应激诱导的LC兴奋和内一菌的阿片类药物，这些阿片类药物支配LC会产生相反的作用，可以抑制过度激活并促进压力终止后的恢复[8]。阿片类药物的耐受性有望增强这种唤醒系统的压力诱导的激活，并促进寻求降低过度反应的药物循环。LC神经元在阿片类药物提取过程中被强大激活，这意味着
![arxiv：2402.06388v3 [stat.ml] 2024年11月26日](/simg/0\0497daa7f8bb1ff276891ab46c122c200ba16870.webp)
arxiv：2402.06388v3 [stat.ml] 2024年11月26日
策略梯度算法对在执行学习中的应用显示出了令人印象深刻的结果，但长期以来，人们已经认识到，一些更正是为了改善收敛性；实施此类更正的几个众所周知的程序是对数势垒进行加强算法[23]，信任区域策略优化TRPO [16]和近端策略优化（PPO，OpenAI的默认默认依据重新启动学习算法）；所有人都使用正规化形式，即所有人都试图通过各种方法限制和控制策略更新。在这种一般环境中，我们将在此关注不同类型的正则化，并最具体地谈论多武装匪徒。虽然策略梯度算法显示出有趣的数值性能，但对MAB收敛的理论研究直到最近才见证了重要的进步。在[8]中证明，随机梯度程序对于线性二次调节器的一般情况而言，而Agarwal等人则具有很高的可能性。在Markov Prosess的一般框架下给出了[2]的理论结果，并在不同的策略参数中特别证明了收敛性；在我们在此处分析的软马克斯参数化的特定情况下，它们检查了三种解决此问题的算法。最初的方法涉及在目标上直接的策略梯度下降而没有改变。第二种方法 - 企业熵正规化，以防止参数过度生长，从而确保足够的探索。最后，他们研究了自然政策差异算法，并证明了与分配不匹配系数或特定维度特定因素无关的全球最佳结果。回想一下，相比之下，我们在这里研究了使用L 2正则化的SoftMax参数化。在几个月前（在写作时）在线发表的一篇最近的论文[4]中，J。Bhandari和D. Russo讨论了SoftMax参数化，但重点介绍（我们引用）“理想化的政策梯度更新，并访问了确切的梯度评估”。是一个区别，我们将在这里重点放在非脱颖而出的梯度上（这是实施的梯度），但以更强的假设为代价。然而，在另一项最先进的研究[11]中，作者做出了三项贡献。首先，他们确定，当启用真实梯度（即没有随机性）时，具有软磁性参数化的策略梯度以O（1 /T）的速率收敛。然后，他们检查了熵登记的策略梯度，并证明其加速收敛速率。最后，通过整合上述结果，它们描述了熵正规化增强策略优化的机制。最后，其他一些相关的作品包括[21]，更具体地研究了使用深神经网络时的现场，而[24]通过使用新的变体进行了折现因子来研究蒙特卡洛估计的随机推出的新变体。
![arxiv：2501.12013v1 [Math.ap] 2025年1月21日](/simg/a\ae9d5bd0202214c72d34ab5f5f6cd1ea472f122e.webp)
arxiv：2501.12013v1 [Math.ap] 2025年1月21日
在本文中，我们的主要目的是针对穿孔域上的neumann类型边界价值问题（1.1） - （1.3）开发定量均质化理论，并建立收敛速率，在文献中从未研究过。在[6]中已经开始研究了周期性环境中汉密尔顿 - 雅各比方程的定量均质化，并且对于一般的非率汉密尔顿– jacobi方程式，对速率O（ε1 / 3）的收敛速率均为。[18]中已经启动了汉密尔顿–雅各布方程的定量均质化的最新发展，并且在[23]中建立了最佳速率O（ε）。在这个方向上有很大的兴趣和发展，我们指的是[7、8、10、17、19、20、21、24]和其中的参考文献。特别是我们的工作受[8]的启发，该工作研究了在状态约束边界条件下，研究凸汉密尔顿 - 雅各比方程的定量均匀化。在[8]中，作者重新开发了[23]中引入的框架，以将其应用于穿孔域上的状态约束问题。更确切地说，引入了与问题相关的扩展度量功能，并且证明是本文中的关键成分的一种亚粘附和超级效果，可以建立同质化的定量结果。此方法很健壮。然而，它在很大程度上取决于粘度解决方案的表示公式的结构，该公式是由相关值函数在最佳控制中给出的问题。因此，如果我们改变边界条件，则需要非常小心。如下所述，当我们考虑针对Neumann型问题的粘度解决方案的表示公式（1.1） - （1.3）时，我们需要考虑轨迹的反射效应，这是Skorokhod问题（1.11）表达的。这会造成新的困难，并需要仔细的论据来建立定量结果。我们指出，即使在凸设置中，也没有PDE争论来获得比O（ε1 / 3）更好的收敛速率。值得一提的是，在评论文章[15]中，定性和定量均质化理论被列为偏微分方程研究的主要发展。[15]中考虑的方程是椭圆形PDE。可以指出，诺伊曼问题比Dirichlet问题更加困难。在[16]中，作者解决了γ=ν的Neumann问题。对于一般情况下，γ与边界无处不在，[15]指出，即使对于Laplacian操作员，问题也不是微不足道的，并且是一个有趣且充满挑战的问题。例如，有关此方向的最新发展，请参见[13，22]。在本文中，我们建立了具有一般诺伊曼边界条件的一阶汉密尔顿 - 雅各比方程的定量均质化理论，并提供了收敛的最佳速率。在我们的论文中，我们定义值函数vεn，vεc：ωε×[0，∞）→r for（1.1） - （1.3）by
快速隔离广泛中和mab
SARS-COV-2大流行强调了对研究体液免疫反应并鉴定具有诊断性和治疗潜力的单克隆抗体（MAB）的迫切需求。记忆B细胞（MBC），对自适应免疫的关键，在抗原重新接合时会产生高亲和力抗体。虽然单细胞高通量测序已彻底改变了抗体曲目研究，但它具有关键的局限性：无法同时确定抗原结合特异性和免疫球蛋白基因序列，并且高资源需求限制了低回能设置中可访问性的限制。在这里，我们提出了一个具有成本效益的单细胞培养（SCC）平台，可以对人类MBC曲目进行全面分析，包括表位特异性响应，交叉反应性研究和MAB分离。使用SARS-COV-2康复和疫苗接种样品，我们优化了使用NB21馈线细胞，R848和IL-2刺激的MBC SCC，与散装培养物相比，具有高克隆效率和30倍富集的抗原特异性MBC。在592个孤立的mAb中，有52.7％的人对武汉菌株尖峰蛋白表现出特异性，靶向受体结合结构域（RBD）的27.9％，15.4％的N末端结构域（NTD）和56.7％的其他区域，可能是S2域。比较分析显示出不同的交叉反应性模式：所有抗尖峰mAB中有40.5％识别所有经过测试过的SARS-COV-2变体（Wuhan，Beta，Delta，Gamma和Omicron Ba.2），而29.6％的人仅显示四个变体，不包括Omicron Ba.2，仅显示了四个变体的认可；还鉴定出56个单应力反应性mAb（14.9％）。所需的克隆以进行重组单键产生。值得注意的是，所有筛选和中和测定都直接用培养上清液进行，从而消除了对大规模测序和转染的需求。SCC平台还启用了无偏的免疫球蛋白曲目分析，揭示了收敛的V区域重排，包括公共V3-30和V3-53/V3/V3-66抗体与先前的SARS-COV-2研究一致。在伪病毒中和测定中验证了两个具有广泛中和潜力的公共靶向克隆。这个简化的平台在7天之内提供了同时提供抗原特异性的MAB隔离，V区域测序和功能研究，从而赋予低资源环境中的研究人员能够解决全球健康不平等，并增强对未来大流程学的准备。
网络威胁对区块链的智能：系统文献评论
摘要：网络威胁智能（CTI）在保护组织免受网络威胁的情况下变得越来越重要。但是，管理，存储，分析和共享广泛而敏感的威胁情报数据是一个挑战。区块链技术具有强大而耐篡改的特性，为应对这些挑战提供了有希望的解决方案。本系统文献综述探讨了CTI和区块链技术交集的最新进步和新兴趋势。我们回顾了过去5年发表的研究论文，以调查与分布式分类帐技术相关的各种建议，方法，模型和实现，以及如何使用该技术来以有担保和控制的方式收集，存储，分析和共享CTI，以及该组合如何进一步支持诸如质量保证，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，声音，信贷。我们的发现突出了CTI和区块链收敛的焦点在CTI生命周期中的传播阶段，这反映了基于在两个许可，私人区块链链链和无许可，公共区块，在各种需求中的良好的授权基础上优化沟通和共享机制的功效，并在两种许可，私人区块链和公共方面的需求中，均在各种需求中，并在各种各样的范围中进行了偏好。与运营和战略性CTI级别相比，分析揭示了CTI战术和技术维度的重点，这表明强调区块链技术领域内更面向技术的利用率。此外，我们的研究还解决了这些集成系统的成熟度评估。支持CTI和区块链集成的技术景观以多方面形式出现，具有智能合同，机器学习，联合学习，共识算法，IPF，深度学习和加密的关键角色。这种不同技术的整合有助于拟议框架的鲁棒性和适应性。此外，我们的剥削揭示了作为主要主题的信任和隐私的总体意义，强调了它们在塑造我们的研究领域中景观方面的关键作用。评估成熟度水平的方法，分布在整个技术准备水平（TRL）量表（TRL）范围内，表明了平均平衡，表明研究工作范围从早期到中期到期的实施中。这项研究表明，在CTI和区块链技术的动态交集中，研究努力的持续发展和成熟，确定了趋势，还突出了研究差距，这些差距有可能通过该领域的未来研究来解决。
体育活动参与，自我...
doi no：10.36713/epra19561摘要本研究探索了使用混合方法融合设计的XI地区高中生的体育活动，自决和心理健康的影响。结果表明体育活动，高自决和强大的心理健康，这些因素之间存在显着的互连。定性发现突出了主题，例如享受学校任务，形成关系，情感动荡和学校挑战，数据整合揭示了心理健康和体验中融合和分歧的模式。关键词：教育，体育活动参与，自决，心理健康，高中生，融合设计，菲律宾介绍本研究解决了迫切需要探索XI地区公立高级高中生的体育锻炼，自决和心理健康的综合影响，并填补了文学文献中的空白。心理健康问题，包括焦虑和抑郁症，在全球和菲律宾正在上升，尤其是在面临学术压力和社会挑战的青少年中。尽管有证据表明体育活动与改善心理健康联系起来，但许多青少年仍然不活跃。通过检查这些变量，该研究旨在帮助教育者，父母和决策者确定心理健康因素，并制定有针对性的干预措施，以支持学生的福祉和学术成就。审查相关文献的体育活动可显着改善身体，精神和社会福祉，但全球不活动率仍然很高，尤其是在青少年中。障碍，例如时间限制，低动力和有限的访问障碍，限制了一致的参与，需要定制的计划来解决基于年龄，性别和个人因素的参与差异（WHO，2020； Janssen＆Leblanc，2010; Arabboev等，2010; Arabboev等，2023; Mozrzymas et; Mozrzymas等，2024）。此外，自决在培养动机和情感韧性中起着至关重要的作用，这对于心理健康和整体生活满意度至关重要（Deci＆Ryan，2000； Santos等，2023）。方法论，该研究采用收敛的混合方法设计，整合定量和定性数据，以全面了解XI地区的高中生的体育活动，自决和心理健康。根据Tashakkori和Teddlie（2006）的说法，该设计允许同时收集和集成不同的数据类型，从而提供了研究结果的整体观点。Creswell and Creswell（2017）强调，这种方法通过在合成结果以识别收敛或差异之前独立分析每个数据集来探索变量之间的关系。利用描述性相关定量和现象学定性方法，确保了对研究问题的全面分析，将统计数据与生活经验进行了比较（Creswell，2012; Vagle，2014）。定量数据是通过标准化问卷收集的，包括青少年的体育活动问卷（PAQ-A），而定性数据是通过深入的访谈和焦点小组讨论收集的。这些方法通过试点测试和专家审查验证，以确保可靠性和道德标准。心理健康连续体短形式（MHC-SF）用于评估心理健康维度 - 情感，心理和社会福祉。定性和定量数据的整合允许与定性见解进行细微的理解，交叉验证的定量发现，以丰富对体育活动参与，自决和心理健康的探索（Creswell，Creswell，2013年； Moser＆Korstjens，2018年）。
海洋互联网//网络蓝色经济
c-accel曲目建议：海洋互联网//接下来的十年中的网络蓝色经济，海洋工业和资源有望在满足国家（以及世界上）对能源，食品，工作和可持续性的需求方面发挥核心作用。的确，这些行业（统称为蓝色经济）已经在美国经济中发挥了重要作用。不幸的是，尽管迫切需要创新和整合，但由于其不同部门，技术和社区的脱节，分散且经常封闭的性质，当今的蓝色经济远非其全部潜力。我们在“海洋互联网”（IoT）上提出了一条NSF C-ACCEL曲目，以互连蓝色的经济并加速跨海部门的收敛。此曲目旨在在1 - 3年内创建一个智能，集成，连接和开放的生态系统，用于海洋创新，探索和可持续利用。这样一个生态系统对于满足海洋观察，制图和可持续性的多个国家和国际报告所强调的紧迫需求是必要的，包括来自国家工程学院，白宫海洋政策委员会，美国能源部和联合国海洋科学十年。一种用于科学和技术发展的收敛性和使用启发的方法桥接了多个NSF的10个大想法（特别是在新的北极浏览，利用数据革命，包括越来越多的收益研究）。一个综合和开放的海洋平台还将解决全球，前所未有的，即迫在眉睫的生态和社会海洋挑战。，它通过使人工智能（AI）和5G携带5G来推动白宫的未来行业，从而实现了互联的海洋，沿海社区，并推进了国家的粮食（水产养殖，渔业）和能源（可再生和不可再生）行业。这一针对C-ACCEL轨道的建议来自2020年Smart Oceans，这是一项由NSF赞助的研讨会，拥有来自400多家机构，超过400个机构，跨越学术界，私营企业（包括初创公司），政府机构和非营利组织的1,700多名参与者。座谈会以思想领袖的全体和闪电演讲为特色，他们强调了海洋物联网的新兴范式以及与此范式相符的融合思想和挑战。研讨会包括4个收敛研讨会，这些研讨会促进了来自47个组织的代表之间的讨论，这些综合解决方案涵盖了新兴行业，新颖的工具，可持续利用，社会参与，政策干预等。它还产生了强大的社交媒体参与度，导致建立了一个由300多名活跃参与者组成的松弛社区（他们在研讨会期间交换了2,000多条消息），并以#smartoceanschallenge（在Twitter，Instagram，YouTube上）吸引了屡获殊荣的视频，照片，以及全国各地的信息图表。融合专题讨论会揭示了能够通过加速和收敛的活动产生变革性影响的交叉切割蓝色经济伙伴关系的类型。这样的综合团队将加速融合蓝色经济。海洋物联网C-Accel团队有望在两个或多个学科的利益相关者之间建立合作伙伴关系（请参阅右数），因为他们努力通过工程师，制造商，技术人员和设计师的新工具来弥合经验丰富的海洋研究人员和从业者的专业知识。在所有涉及C-ACCEL的决策中的明确和关键因素将是激光的重点是在所需的3年时间内呈现明确定义的可交付成果的项目。
使用伪凸凸优化的信号走廊中连接车辆的文章类型实时控制†
没有人类驾驶员的干预，并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3：道路安全，经济和社会福利，能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境，以在现实世界中进行交互。在这种环境中，连接起着至关重要的作用，无线通信使车辆能够相互通信（V2V）以及基础架构（V2I）（v2i）关于实时车辆位置，速度，加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会，以使交通相互作用，以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变，已经进行了许多研究，以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如，橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统（RTMC），其中包括流量数据管理，路线计划，集中式通信和可视化。已经证明，可以使用交通信号阶段和计时（SPAT）信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定，可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而，尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力，但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外，相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹，同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的，并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新，以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹，但由于高计算成本，无法保证最佳解决方案，并且无法应付非凸运动限制和动态环境，因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求，该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点，凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先，提出的顺序凸编程（SCP）算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题，并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下：第2节对相关工作进行了简要审查。第二，我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用，从根本上改善了提出的SCP算法，以提高准确性，更好的实时和融合性能。第三，得益于高级计算效率，该提出的方法实现了实时模型预测控制（MPC）框架，并对动态交通环境的即时响应，以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法，该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
时间分辨氧化信号跨藻类 - Embryophyte划分1 2 Tim P. Rieseberg 1， *，＃，Armin addras 1， *， *，Tatyana darienko 1，
Time-resolved oxidative signal convergence across the algae–embryophyte divide 1 2 Tim P. Rieseberg 1, * ,# ,Armin Dadras 1, * , Tatyana Darienko 1 , Sina Post 2 , Cornelia Herrfurth 2,3 , 3 Janine M. R. Fürst-Jansen 1 , Nils Hohnhorst 1 , Romy Petroll 4 , Stefan A. Rensing 5，Thomas 4Pröschold1,6，Sophie de Vries 1，Iker Irisarri 1,7,8，Ivo Feussner 2,3,9，Jan de Vries 1,2,7,10＃5 6 1 - Goettingen University of Applipip bioinformatics of Appliped Bioinformatics，Goldschmidtstr。1，37077 7德国Goettingen 8 2 - Goettingen大学，阿尔布雷希特·哈勒植物科学研究所，植物生物化学系，Justus-von-liebig-weg，37077 9 9 Goettingen 9 Goettingen，德国，10 3 - Goettingen，Goettingen for Metherborience and forebornial Inuccomerient ot for Metheriment goet grobbbboiment（Gobb）脂科学，Justus-von-liebig Weg 11，37077德国Goettingen，12 4 - 藻类发展与进化系，Max Planck生物学研究所Tübingen，德国Tübingen，德国，德国，13 5--弗里布尔格大学生物信号研究中心（Bioss），弗里布尔格，弗里布尔氏菌，弗里布尔氏弗里布尔，5-3--奥地利Mondsee 15 7 - GOLDSCHMIDTSTR的校园研究所数据科学（CIDAS）。 33土地上的压力在动力学方面是独特的，需要在光和温度上进行迅速而急剧的变化。 虽然我们34知道土地植物与他们最接近的链球菌藻类亲戚共享35个基因组成的主要组成部分，以进行动态压力反应，但他们的一致作用却几乎没有理解。 这些激酶轮毂已经有41种自来已经综合了多种环境投入。1，37077 7德国Goettingen 8 2 - Goettingen大学，阿尔布雷希特·哈勒植物科学研究所，植物生物化学系，Justus-von-liebig-weg，37077 9 9 Goettingen 9 Goettingen，德国，10 3 - Goettingen，Goettingen for Metherborience and forebornial Inuccomerient ot for Metheriment goet grobbbboiment（Gobb）脂科学，Justus-von-liebig Weg 11，37077德国Goettingen，12 4 - 藻类发展与进化系，Max Planck生物学研究所Tübingen，德国Tübingen，德国，德国，13 5--弗里布尔格大学生物信号研究中心（Bioss），弗里布尔格，弗里布尔氏菌，弗里布尔氏弗里布尔，5-3--奥地利Mondsee 15 7 - GOLDSCHMIDTSTR的校园研究所数据科学（CIDAS）。33土地上的压力在动力学方面是独特的，需要在光和温度上进行迅速而急剧的变化。虽然我们34知道土地植物与他们最接近的链球菌藻类亲戚共享35个基因组成的主要组成部分，以进行动态压力反应，但他们的一致作用却几乎没有理解。这些激酶轮毂已经有41种自来已经综合了多种环境投入。1，37077德国Goettingen 16 8 - 莱布尼兹生物多样性研究中心，莱布尼兹生物多样性变化分析研究所（LIB），汉堡17号博物馆，汉堡，马丁 - 莱瑟 - 莱瑟 - 王子帕特尔茨，20146年汉堡，摩尔群岛，Gogoettingen，Gogoetting， （GZMB），Justus- Von-Liebig植物生物化学系19 WEG 11，37077 Goettingen，德国20 10 10 - Goettingen大学，Goettingen分子生物科学中心（GZMB），应用生物信息学系，21 Goldschmidtstr。1，37077德国Goettingen 22 *同等贡献23 #authors for Noteence：timphilipp.rieseberg@uni-goettingen.de＆devries＆devries＆devries.jan@uni-goettingen.de 24 25 orcid：tim prieseberg：tim prieseberg 000000-0003-35548-848-848-848-848-8475，ARMIN DADRRAS 0000-0001-7649-2388，JanineMr.Fürst-Jansen 0000-0002-5269-8725，26 Tatyana darienko 0000-0002-1957-0076，Cornelia herrfurth：0000-0001-0001-8255-3255，IVOUSS：0000-0001-825-3255，IVOUSSNE： IKER IRISARRI 0000-27 0002-3628-1137，StefanA。 29 30 31摘要32最早的土地植物在适应环境压力方面面临着重大挑战。在这里，我们36种使用光生理学，2.7 TBP的转录组学以及对270多个不同样本的37个代谢物分析分析的时间疗法应力分析，以研究三种38 38 6亿年6亿年的链球菌的应力动力学。42 43引言44地球表面带有光合作用的生命。生物多样性的蓝细菌和藻类在岩石和树皮上形成绿色的45个生物膜，而地衣在最黯淡的山顶上壮成长。通过共表达分析和Granger Causal 39推断，我们预测了一个基因调节网络，该网络在40个乙烯信号成分，Osmosensor和主要激酶的链条上检索古代信号收敛的网络。所有这些都被全球征服土地的血统所吸引了46：土地植物（胚胎）1。与47种链植物藻类一起，土地植物属于链球菌2。系统基因组学分析表明，48个Zygnematophyceae是土地植物2-4的最接近的链球菌藻类亲戚，比较49基因组学已经取得了重大进展，在建立50种链球菌藻类和陆地植物之间的共享性状目录和陆地植物之间的共享目录中取得了重大进展。然而，我们才开始理解在征服土地11时如何使用这些基因51的功能优势。几种协同的52个特性已塑造了征服土地的植物12，包括多细胞发育13,14、53传播15，共生16,17和压力反应18。在后者的情况下，最早的土地植物必须克服多种压力源，现代地块植物通过调整55的生长和生理学19。与水相反，土地上非生物压力的标志之一是其56个动态性质：土地上的生命涉及温度，光或水的快速和急剧变化57可用性18。我们专注于两个陆地压力源 - 强烈波动的温度（冷和热量58应力）和光条件（高光应力和恢复）。类胡萝卜素在叶绿体的氧化应激缓解网络中是不可或缺的6259陆地应激源影响植物和藻类生理学，尤其是通过质体中的60种活性氧（ROS）产生的。质体是环境61挑战20-22的信号中心。
混合方法研究的例子
混合方法研究将定量和定性方法结合在一项研究中或在多个相关研究中。定量方法着重于识别变量之间的趋势和关系，并使用实验，调查和结构化观察等技术收集数值数据。定性方法探讨了参与者的经验和观点，采用访谈，焦点小组和开放式文本等方法来收集非数字数据。混合方法研究特别有用，当一个问题需要多方面的方法，该方法可以同时分析数据的趋势和个人体验的细微差异。集成是关键，这意味着有意结合定量和定性研究，以在两种方法之间产生相互依存关系和协同作用。可以合并定量和定性数据收集方法，以便在培训后对学生表现有全面的了解。这种混合方法研究方法允许将数值测试分数数据与口头教师访谈和观察笔记相结合。这样做，研究人员可以确定学生成绩的改善是否与培训计划所带来的教学技术变化有关。为了证明这种混合方法的设计是合理的，研究人员必须清楚地说明他们结合这些方法的原因。此解释可帮助审阅者和学者理解为什么最适合解决研究问题的研究策略。当出现令人困惑的结果时，混合方法可以通过互补性提供更清晰的图片。混合方法提供了几种优势，包括三角剖分，互补性，发展，启动和扩展。三角剖分涉及通过比较定量和定性链的结果来验证结论并提高研究的可信度来进行交叉检查结果。研究人员还可以利用混合方法进行仪器开发或调查/测试创建。这种方法利用每种方法的优势来澄清，上下文化和丰富整体发现。混合方法研究设计提供了一个结构化框架，用于整合定性和定量数据，如收敛的并行设计，解释性顺序设计和多相设计所示。收敛并行设计涉及同时但分别收集两种类型的数据，独立分析每个链，然后合并结果以进行解释。例如，通过将半结构化访谈数据与调查信息相匹配，可以将这种方法应用于同性恋和双性恋男人之间的家庭暴力和滥用。相比之下，解释性顺序设计使用一种类型的数据来阐明另一种类型的发现。该策略可以帮助研究人员掌握为什么尽管面临各种挑战，但学生仍然坚持学习。混合方法研究可以通过结合数值和言语数据收集方法对复杂现象进行更完整的了解。教育计划在很大程度上依赖数据分析来了解所涉及的因素。最初，研究人员收集和分析调查数据以识别模式和关系。* Brown等。此信息是收集更多定性数据的指南，例如访谈，这些数据为参与者的思想，信念和经验提供了更深入的见解。为了进一步探索这些发现，分析了调查的定量数据以确定其重要性或相关性。然后将结果用于告知调查的开发，这些调查可以收集有关特定变量的更多详细信息。整合阶段汇集了定性和定量的发现，以对研究主题进行全面的理解。研究人员，例如研究大脑捐赠决策的少数族裔访谈的研究人员探索与该主题相关的思想，信念和经验，然后是基于这些见解中出现的主题的调查设计。健康科学中的关键方法是嵌入或嵌套设计的，在单个研究设计中结合了定量和定性方法。这些方法可以包括在实验试验中补充定性数据。嵌入式设计使研究人员可以将数据收集和分析链接到多个点，从而使其在干预研究中特别有用。实验前数据收集可能会为招募参与者或制定干预措施的策略提供依据，而实验数据用于检查参与者的经验或跟进定量结果。研究人员可以通过对完成调查的人进行采访参与者来链接调查和访谈数据，从而与另一种数据一起构建一种类型的数据。连续的集成段的发现分为不同的部分。例如，分析基线调查结果可以帮助设计更有效的面试问题。通过合并定性和定量数据，研究人员可以直接比较发现并获得更深入的见解。在研究项目的各个阶段，定性数据在阐明结果指标，确定潜在偏见或开发试验期间使用工具方面起着至关重要的作用。这个审前阶段为在整个研究过程中有效整合两种方法的基础。定性数据在试验期间仍然是必不可少的，提供了有关参与者的经验和背景因素可能影响结果的详细信息。审判后，研究人员可以利用定性数据来解释异常值，汇报对象或研究人员，或为实施做出假设。通过在协同关系中结合定量和定性方法，研究人员可以对他们的研究发现有多方面的了解。此集成在多个层面上运行：设计，方法和解释。在设计级别上，混合方法设计概述了整合这两个链的序列，优先级和目的。常见设计包括探索性顺序，解释性顺序和收敛方法。在方法级别的集成策略涉及通过各种技术（例如合并，连接或构建一种类型的数据与另一种数据）合并定量和定性研究元素。合并涉及分析两条链的数据，以评估发现的收敛，差异或扩展。这可以包括将主题与统计数据进行比较，探索定性主题的定量概况，或将定性数据转换为定量数据进行分析。诸如表或矩阵之类的关节显示可以在视觉上表示合并的数据。连接链接一种类型的数据，以告知另一个数据的采样框架，尤其是在另一个链之前的顺序设计中。建筑物使用一个数据库（定性或定量）来告知另一种数据库的数据收集方法，例如基于定性主题开发定量工具或根据定量发现来完善访谈指南。最后，在解释和报告级别上的集成涉及结合和提出发现的方式，以突出通过整合这两个链而获得的协同见解。这可以通过叙事描述或视觉表示（例如表，矩阵或图表）来实现。整合定量和定性发现涉及三种方法：编织，连续或上演。编织的结果将发现汇总为主题或概念。分阶段的方法用于多阶段研究，随着数据分别分析和发布数据，依次报告结果。混合方法分析涉及为每个链选择分析技术，并实施集成策略以合并，连接或建立在发现上。数据转换将数据从一种形式转换为另一种形式，从而促进合并和进行分析，从而跨越定量的质量划分。资料来源： * Bazeley，P。（2018）。（2015）。这可能涉及将定性数据定量为数值代码或类别，或将定量数据定为叙事描述或主题。联合显示是集成数据的视觉表示形式，帮助研究人员合并数据，比较结果并吸引新的见解，而不是各条线可以独立实现的目标。显示在行和列中排列数据，以方便比较两个链之间的主题，模式和关系。颜色匹配连接相应的数据点，以便于比较。视觉关节显示使用图，图表或视觉元素来增强对集成发现的表现和理解。评估评估定量和定性发现之间的一致性和一致性，揭示了三个潜在结果：收敛，差异或扩张。综合解释综合了发现，以发展整体理解，承认融合和分歧。混合方法研究是一个迭代过程，在整个研究过程中需要灵活性和适应性。方法之间的动态相互作用有助于发现的丰富性和深度。研究中的混合方法设计：逐步指南A混合方法设计结合了定量和定性方法来回答复杂的研究问题。这种方法使研究人员可以通过从多个角度整合数据来全面了解研究问题。该方法结合了定量和定性方法，以提供对研究问题的更完整理解。* Caracelli＆Greene（1997）。要开发有效的混合方法研究，请考虑以下步骤：混合方法研究提供了比单方法研究的几个好处，包括增强理解，有效性，互补性，发展和完善，对发现，方法论创新和劳动力强度的解释。这在积极的心理学和健康等领域中特别有价值，这些领域需要理解复杂的过程和系统。使用多种方法可以通过允许三角剖分来增强发现的有效性，从而比较定性和定量数据以证实结果。混合方法研究还使研究人员可以使用每种方法的优势研究研究问题的不同方面，从而提供了细微的见解，而单一方法是不可能的。这种方法有益于探索新的研究领域或解决复杂的社会问题，因为它鼓励方法论创新并促进灵活性。然而，与单方法研究相比，混合方法需要大量的时间，资源和精力，需要在定量和定性方法方面进行专业知识。进行严格的混合方法研究要求研究人员在两种方法中都具有强大的基础，这可能是由于存在偏见和方法论问题而具有挑战性的。然而，混合方法研究的好处使其成为许多寻求更深入了解复杂现象的研究人员的吸引人选择。数据集成中的挑战可能会使混合方法研究变得复杂。在混合方法研究中整合分析。确保数据转换是有效的，无偏见对于得出准确的结论至关重要。由于缺乏明确的准则以及可能导致单独的分析而不是统一数据，因此将定量和定性数据组合的过程可能很棘手。混合方法研究中的术语和质量评估在研究之间通常会有所不同，从而导致歧义和比较和评估它们的困难。还缺乏评估严格和信任度的标准化标准，这增加了评估过程的复杂性。从具有不同动力动力学的样本（例如官僚机构中的样本）中集成数据时，会出现对有效性和解释的担忧。功率失衡会影响差异或悖论的识别，因此需要在整合过程中进行仔细的考虑。在报告混合方法人口健康研究中寻找严格的情况。制作混合方法评估设计。* Collins等。（2006）。一个模型，结合了进行混合方法研究的基本原理和目的。* Creamer（2018）。在混合方法研究中争取方法上的完整性。* Creswell＆Plano Clark（2018）。设计和进行混合方法研究。* Dellinger＆Leech（2007）。在混合方法研究中朝着统一的验证框架。*FàBregues＆Molina-Azorín（2017）。解决混合方法研究中的质量。* Fetters（2019）。* Fetters等。（2013）。混合方法研究工作簿：设计，实施和发布项目的活动。在混合方法设计中实现集成 - 原理和实践。* Guetterman等。（2015）。通过联合显示，将定量和定性结果整合在健康科学混合方法研究中。* Hesse-Biber＆Johnson（2013）。以不同的方式进行事物：未来可能与混合方法研究参与的方向。* Neto等。（2015）。同化指标系统的开发和验证：混合方法研究结合了定性和定量方法，以提供对复杂问题的深入理解。像O'Cathain等人一样的研究。（2008）研究了卫生服务研究中混合方法研究的质量，而Palinkas等人。（2019）使用这种方法讨论了评估中的创新。混合方法的多功能性使其成为Shim等人所见的各个领域的流行选择，包括教育和医疗保健。（2021）致力于开发精致的理论模型。混合方法研究通过纳入定性和定量数据收集和分析方法，提供了全面的分析。这在Bacchus等人中尤其明显。的（2018）研究性健康从业者的感知作用，询问男同性恋者和双性恋男人关于家庭暴力和虐待的经历，这些经历利用了混合方法的方法来深入了解这个敏感的话题。（2019）。Clark和Plano Clark（2019）在职业成功的背景下对砂砾的研究中，演示了混合方法如何提供对复杂问题的细微洞察力。该方法还用于研究特定领域，例如O'Keeffe等人的抑郁症青少年的治疗辍学领域。混合方法研究的有效性在于其从多个角度捕获数据并确保整体分析的能力，这对于旨在对其受试者进行全面了解的研究人员来说是无价的工具。混合方法研究将定性和定量方法结合在单个研究中，提供了一种更强大的方法，可以利用这两种范式的优势。这种综合方法由于能够从多个角度捕获数据并确保整体分析的能力，因此在各个学科中获得了显着的吸引力。混合方法研究整合了定性和定量方法，以全面解决复杂的研究问题。这种方法认为，仅靠定性和定量数据都不足以提供对现象的完全理解。MRR涉及在研究过程的各个阶段（例如设计，数据收集，分析或解释）合成定性和定量数据。三角剖分用于通过结合来自多个来源的数据，提高可靠性和有效性来验证发现。MMR以实用主义为指导，重点是实用解决方案，而不是遵守单一的方法论传统。有几种类型的混合方法研究设计，包括顺序，并发和嵌入式方法。顺序设计涉及首先收集和分析定量数据，然后进行定性数据收集以解释初始结果。并发设计同时收集两种类型的数据，并在分析后比较发现。嵌入式设计将一种方法嵌入另一种方法作为次要组件。混合方法研究优先考虑务实的解决方案，并重视参与者的声音，尤其是在解决社会正义，不平等或边缘化群体的研究中。混合方法研究（MMR）在实践中：益处，挑战和应用定性和定量方法的整合使混合方法研究成为各个学科研究人员的宝贵工具。通过选择正确的设计，彻底分析数据并应对潜在的挑战，研究人员可以产生强大的发现，为其研究领域做出重大贡献。这种方法不仅丰富了询问的深度和广度，而且还弥合了不同研究传统之间的差距，从而使人们对世界有了更全面的了解。