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World File Search System概率值
DNA条形码用于物种鉴定和系统发育研究，采用五个遗传标记的cogulans
Withania Coagulans是印度的重要药用植物，从东地中海分散到南亚，但W. coagulans通常会被其他Withania物种误认为。准确地鉴定出具有药物重要的植物物种有助于其在医学中使用，并有助于保护全球受威胁或濒危植物的下降。目前的研究旨在使用五个在ICAR-ANAND的W. Coagulans的样本中使用五个遗传标记（RBCL，MATK，ITS，ITS，PSBA-TRNH和RPOB-TRNCGAR）为W. coagulans创建条形码。研究结果证实，PSBA和RBCL是研究W. ogulans的更好的条形码，即使改变地理位置，它也显示出100％的保护，而基因基因座RPOB，ITS和MATK帮助区分了Solanaceae家族的不同演变。它的GC含量最高，WCNB1的GC含量最高，WCNB2的GC含量为66.9％。与其他遗传标记相比，最大似然RPOB标记给出了最高的概率值（–889.38），其次是RBCL（–967.83）。研究结论将在药物领域使用，以开发基于DNA的W. cogulans植物的鉴定，以指出植物收集时的掺假。这项工作提供了对基于分子的识别和对W. ogulans的身份验证的见解。
影响圈后伤口的因素...
目的：本研究旨在确定阴茎腺和Smegma涂片的影响，胶原蛋白和成纤维细胞在预周围的胶原蛋白和成纤维细胞对弯曲后伤口愈合的影响。材料和方法：在Malang中进行的一项横断面研究，该样品在2022年9月17日通过有目的的采样获得。包容性标准是未割礼的雄性，他们同意割礼，并且没有禁忌该程序。此外，从包皮环切术过程中获得的前蛋白蛋白（HE）染色的前牙前染色，并在光学显微镜下进行计数。割礼后的评估是在手术后七天进行的。使用回归方法分析数据； P表示概率值或显着性水平，而B分数表示影响程度。结果：共有31个研究样本在带包皮环切术后的样本之间的平均年龄有显着差异（11.25±2.75）和没有投诉的样本（8.5±2.73）（p = 0.05）。回归测试发现细菌培养，成纤维细胞和胶原蛋白的显着影响分别为24％，25％和24％。结论：皮肤弹性随着年龄的增长而降低，这是成纤维细胞增加和胶原密度降低的标志。成纤维细胞因子，胶原蛋白和细菌培养在伤口愈合中很重要。
平衡类量子贝叶斯网络
摘要：认知心理学的经验结果表明，在高度不确定的情况下，许多人倾向于做出非理性决策。为了解决这个问题，人们提出了基于量子概率论的模型，例如类量子贝叶斯网络。然而，该模型在概率推理过程中利用贝叶斯归一化因子将量子干涉效应产生的可能性转换为概率值。这一操作的解释尚不清楚，导致强度波极度倾斜，使得预测这些非理性决策的任务具有挑战性。本文提出了平衡定律，这是一种基于平衡强度波概念的类量子贝叶斯网络中概率推理的新型数学形式。一般的想法是平衡量子干涉产生的强度波，使得它们在贝叶斯归一化过程中相互抵消。通过这种表示，我们还提出了最大不确定性定律，这是一种通过选择熵值最高的波的振幅来预测这些悖论的方法。实证结果表明，平衡定律与最大不确定性定律相结合能够准确预测认知心理学中不同实验中表现出的矛盾或非理性决策，即在囚徒困境博弈和两阶段赌博博弈中。
2022; 13(11): 3280-3296. doi: 10.7150/jca.74829 综述 中医药联合全身治疗对患者的免疫调节作用
目的：随着免疫联合治疗在肝癌治疗中取得显著成效，中医药对免疫的调节作用逐渐显现，本研究主要旨在研究不同中医联合全身疗法对肝癌患者免疫调节的影响，以及联合治疗的疗效和安全性，并通过排序寻找最佳联合应用方案。方法：检索2010年1月1日至2021年11月12日的9个电子数据库，查找中医联合全身疗法在肝癌领域的RCT，进行文献筛选、质量评价和资料提取。采用STATA 15.0和RevMan 5.3软件进行网状荟萃分析，分析探讨中医联合全身疗法在临床应用中对免疫调节、疗效和安全性的意义。采用累积排序曲线下面积的概率值对研究的处理进行排序。结果：共纳入25个研究，涉及2152名受试者，包括6个中药注射剂和7个中成药。结果显示，大黄蛭虫丸和康艾注射液联合ST是免疫调节的最佳选择。而槐耳颗粒是降低血管内皮生长因子的最佳选择。结论：对于肝癌患者，中药联合ST优于单用ST，可显著提高患者的免疫功能以及治疗的有效性和安全性。然而，鉴于我们纳入的试验样本量和方法学质量有限，需要更多集中、大样本的随机对照试验来验证我们的研究结果。
机器学习在 Oranta-AO 信息系统中的应用，提升动脉示波图的信息含量
引言：据世界卫生组织估计，全球有18亿人，约占全球人口的四分之一，感染了结核分枝杆菌。因此，及时诊断和鉴别诊断结核病至关重要。心血管疾病（CVD）是全球1790万人死亡的主要原因。足球是最容易受伤的运动之一。专家估计，在欧洲，50-60%的所有运动伤害以及3.5-10%的所有需要住院治疗的伤害都与足球有关。目标：利用从动脉示波图获得的指标构建有向无环图、决策树，并确定重要的附加诊断途径和指标，评估其重要性，并为患有各种疾病的个体、运动员和健康个体提供生物学解释。材料与方法：共检查了960人，包括呼吸系统疾病（137人）、心血管疾病（322人）、动脉高血压（62人）、糖尿病（38人）、缺血性心脏病（32人）、运动员（15人）和健康人（471人）。肺部疾病组包括不同复杂程度的活动性结核病患者（84人）。在测量动脉压时记录动脉示波图，并根据DV Vakulenko和LO Vakulenko的方法进行后续分析。提出了基于动脉示波图指标的决策树归纳的一些属性。结果：在慢性阻塞性肺病患者中观察到构建路线中概率值最高的，概率路径为0.54（45人）。其次是健康个体中概率为0.38的路线（443人）。第三条是活动性结核病患者的概率为0.37（83人）的路线。
研究文章影响信息和通信技术的因素
udedaniel.n@gmail.com摘要摘要医疗保健领域的信息和通信技术（ICT）的广泛整合，尤其是在高级国家中，已大大改善了医疗专业人员提供的患者护理。尽管有潜在的好处，但发展中国家的医疗保健工人遇到了重大挑战，阻碍了ICT无缝整合到患者护理中。因此，该研究的目的是确定影响尼日利亚联邦医疗中心Asaba医疗保健专业人员中ICT利用的因素。在这项横断面研究中，使用分层随机抽样程序招募了总共16（316）名参与者。使用经过验证的研究人员提出的调查表收集数据。数据对连续变量的频率，百分比，平均值和标准偏差进行描述性统计，而Chi Square（χ2）用于测试分类变量之间的关联。概率值小于0.05被认为具有统计学意义。所有分析均在SPSS V26统计软件的帮助下进行。重大发现的结果表明，互联网服务的可用性（69.6％），癫痫发电量（67.7％）和ICT基础设施不足（60.1％）是参与者确定的主要因素，以影响他们对ICT的使用。大多数参与者拥有计算机（92.7％），并且已经使用了互联网（98.1％）超过三年。ICT使用与拥有个人笔记本电脑之间存在显着关联（p = .000）。所有（100％）表达了这样一种信念，即ICT将简化研究过程并促进数据输入。因此，提供足够的ICT基础设施，电源和持续的强制性培训以及对ICT进行训练对于增强使用ICT在医疗保健专业人员中实施更有效的实践至关重要。关键字：医疗保健专业人员，因素，ICT利用，联邦医疗中心Asaba *通信作者：电子邮件：chikaodili.ihudiebube-splendor@unn.edu.ng收到：27/08/2024接受：23/09/09/09/2024 doi：doi：： https://doi.org/10.53555/ajbr.v27i3.1385
使用数字孪生患者队列和 GenerativeAI 对新药临床试验结果进行预测建模
BioAlg Corp. 摘要 存在临床试验失败的问题，因为每种新药的疗效都应该超过现有治疗方案的疗效，而这随着时间的推移变得越来越具有挑战性。另一个重要问题是治疗对当前疗法产生耐药性的患者。本质上，使用药物组合或标外用药（指征与诊断不符）类似于实验，因为没有足够的数据来确定使用哪种药物或组合。这项工作提出了一种利用基因表达和临床数据对患者进行计算机建模的方法。深度学习和生成对抗网络被用作建模工具。算法的训练数据来自公开可用的数据库，例如 TCGA 和 Drugbank。建模基于患者之间的相似性、药物之间的相似性以及个体器官和患者组织与细胞系之间的相似性的假设，相似性是通过数学计算的。结果，创建了一个患者模型，其中输入由药物及其组合组成，输出提供生存概率值。这些模型数据可以使用生成对抗网络 (GAN) 技术生成任意数量的所需数量，以创建观察组和对照组。因此，可以模拟临床试验、预测其结果，最重要的是，优化试验参数以最大程度地提高成功的可能性。简介许多研究都集中于确定患者是否会超过定义的 OS 或 PFI 的阈值，从而产生分类任务。研究人员试图分类患者对给定疗法的反应是积极还是消极 [1]。一些方法可以预测对特定治疗药物的反应，但仅限于少数化疗药物，通常少于 10 种。其他药物的模型尚未训练 [2]。现有的预测临床试验有效性或临床结果的方法基于不同的方法。然而，结合转录组分析数据的研究有限（1900 项中不到 45 项）。
bpags：使用交替决策树，遗传算法和线性支持VECT
鉴于它们能够用宽阔和狭窄的自然光谱杀死细菌，因此在开发新药物来打击抗生素耐药性的新药中，出现了使用细菌素的使用。因此，对于可以准确预测新型细菌蛋白的精确且有效的计算模型产生了令人信服的要求。机器学习能够从细菌素序列中学习模式和特征的能力，这些序列很难使用基于序列匹配的方法捕获，这使其成为准确预测的潜在优越选择。使用机器学习方法，在本研究中创建了用于预测细菌素的Web应用程序。使用交替决策树（ADTREE），遗传算法（GA）和线性支持向量分类器（线性SVC）基于基于的特征评估方法选择了应用程序中使用的功能集。最初，从细菌蛋白和非细菌蛋白蛋白序列的物理化学，结构和序列属性属性中提取了潜在特征。我们使用Pearson相关系数评估了候选人的特征，然后对Adtree，GA和Lineare SVC进行了单独的评估，以消除不必要的特征。最后，我们构建了随机森林（RF），支持向量机（SVM），决策树（DT），Logistic回归（LR），K -Neart -Neart Neirbors（KNN）和GaussianNaïve的贝叶斯（GNB）模型，使用功能集降低。，我们使用具有ADTREE还原功能的SVM获得了总体性能模型，在测试数据集中获得了99.11％的精度，AUC值为0.9984。我们还评估了相对于我们先前开发的软件解决方案，一种基于序列对齐的工具和深度学习方法，每个还原功能集的最佳模型的预测能力。开发了一种标题为BPAGS（基于ADTREE，GA和Linear SVC的细菌素预测）的Web应用程序，以合并使用ADTREE，GA和基于线性SVC的特征集构建的预测模型。当前，基于Web的工具提供了具有关联概率值的分类结果，并具有在培训数据中添加新样本以提高预测效率的选项。bpags可以在https://shiny.tricities.wsu.edu/bacteriocin-预测中自由访问。
SSA 位置和尺寸精度要求
航天器运营商在确定是否有必要采取防撞机动时，会采用不同的近距离指标和防撞距离。通常，航天器处于低风险轨道状态的运营商可能会以很少的燃料或运营成本实施极其保守的防撞策略，而航天器在高风险轨道状态运行的运营商则被迫采取经济的防撞策略，以避免耗尽燃料预算并给飞行动力学团队带来过重负担。不幸的是，虽然存在许多防撞机动“通过/不通过”标准，但运营商通常无法获得 SSA 信息和 SSA 精度，而这些精度对于填充最适合他们的标准是必不可少的。此外，用于填充这些标准的算法有时包含无效假设，例如在需要更复杂的公式时使用线性碰撞概率和球形物体形状近似值。虽然存在一些估计卫星物体尺寸的来源，但会合时的相对姿态可能不确定甚至不可用，特别是对于所谓的“次要”或会合物体。空间数据协会 (SDA) 是一个由全球卫星运营商组成的协会，致力于确保可控、可靠和高效的空间环境，该协会已在其成员中开展了一项调查，以收集有关其会合评估运营概念的数据。这些包括防撞通过/不通过指标、防撞目标和运营约束。任何试图向运营商提供有意义的会合评估服务的实体都可以使用这些数据来设计服务要求。本文评估了与这些不同的“通过/不通过”指标相关的空间态势感知 (SSA) 数据的各种定位精度要求，这些指标用于空间交通协调 (STC) 和空间交通管理 (STM) 的会合缓解过程。这些指标包括最接近时 (TCA) 的错失距离、组件化错失距离（例如，TCA 径向分离，即使在轨道内或轨道外分离或不确定性未知的情况下也能防止碰撞），以及最大碰撞概率和估计的真实概率。需要探讨的另一个关系是碰撞概率对 TCA 处卫星方向和配置/形状的依赖关系。由于不了解方向，计算碰撞概率时必须做出某些假设。一种常见的做法是用一个封装球体来近似航天器的硬体。这种一刀切的方法无需确定方向，但会导致物体体积被高估，概率被高估，除非两颗卫星实际上都是球体。为了产生更具代表性的概率，我们使用卫星的尺寸来定义一个包围的矩形框。通过投射比球体更小的区域，这种方法可以更准确地描绘实际的碰撞威胁，但缺点是必须在一定程度上准确了解盒子的方向。但即使选择产生最大可能覆盖范围的方向，盒子形状的概率也会低于球体。为了解决这个问题，我们估计了一系列对应于一系列方向的碰撞概率值，从中我们可以探索给定碰撞概率阈值所需的态度知识和位置精度之间的相互关系。