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自动成像和比率荧光生物传感器的分析：一种用于定量活细胞研究的高通量方法
实时询问细胞过程的需求驱动了活细胞荧光生物传感器的膨胀工具箱的开发。尤其是，遗传编码的荧光生物传感器已解锁了复杂组织模型和体内生物体研究中实时单细胞代谢分析的潜力。荧光生物传感器还提出了一种有力的方法，可以在与高通量，自动化方法兼容的简单细胞培养系统中获得对活细胞代谢的定量见解。本申请说明为基于图像的自动分析的工作流程提供了胞质NAD+/NADH比率的基于图像的分析，这是细胞代谢和增殖的核心核心状态。在这里，单仪器解决方案结合了自动多通道图像采集，图像处理，细胞分析和比率信号定量。为了证明这种方法所产生的定量见解，我们探索了由常见历史但通常没有报告的细胞培养条件变化所塑造的代谢变化。
血小板与高密度脂蛋白胆固醇比率与糖尿病和糖尿病前期风险之间的关联：2005 - 2018 年 NHANES 的最新发现
方法：本研究分析了 2005-2018 年全国健康和营养检查调查 (NHANES) 的数据。糖尿病和糖尿病前期的患病率以及 HDL-C 水平和血小板计数均来自横断面调查。PHR 通过将血小板计数除以 HDL-C 浓度计算得出，并根据既定的临床标准对糖尿病或糖尿病前期进行分类。我们使用多元逻辑回归分析来估计比值比 (OR) 和 95% CI。逻辑回归模型分为分类模型和连续模型。使用受限三次样条函数 (RCS) 和两段线性回归评估潜在的非线性关系以确定任何拐点。此外，还进行了亚组和相互作用分析以确定不同人群之间的差异。
2024 年能源供应融资比率方法
数据来源：截至 2024 年 9 月的 FactSet。注：指标计算为截至 2023 年 12 月 31 日基础指数成员在每个类别中的支出总和。图表表示 2023 年期间分配给每个类别（资本支出、现金并购、股息、股票回购、净债务偿还和现金积累）的总支出比例。
KENAF纤维中耐火比率对火力阻力和声学性能的影响
如今，人们对环境问题的认识大大提高，人们已经学会了保护环境的重要未来的重要意识。因此，本研究调查了嵌入的KENAF纤维作为一种天然材料，具有不同的阻燃含量，以抗火力耐火特性，并在未来的建筑物组件中使用绝缘体的声音性能。基于对制备尺寸的200 mm x 2000 mm x 40 mm固定kenaf组成的研究，各种阻燃剂乘以5 wt。％，逐渐增加到25 wt。％，这项研究发现，导热率的最高值为0.4472 w/mk，S1的温度不同，温度不同。此外，这项研究发现，S6的非燃烧纤维的百分比较高，最高峰为98.103％，在1259 Hz时为0.9104系数，在1600 Hz时为0.9104系数，S3的系数为0.9091。这项研究表明，嵌入不同耐火的装载含量的KENAF纤维有可能替代当前用于行业中使用的绝缘体。
使用 Fostemsavir 治疗 192 周后，CD4 T 细胞、CD4/CD8 比率有所改善，炎症生物标志物总体减少，且低水平病毒血症 (LLV)
参考文献：1. Rukobia [美国处方信息]。ViiV Healthcare；2024。2. Richard 等人。Cell Chem Biol。2023；30:540-552。3. Pancera 等人。Nat Chem Biol。2017；13:1115-1122。4. Benlarbi 等人。J Infect Dis。2024；229:763-774。5. Elvstam 等人。Clin Infect Dis。2021；72:2079-2086。6. Bernal 等人。J Acquir Immune Defic Syndr。2018；78:329-337。7. Ding 等人。HIV Med。2022；23(suppl 1):64-71。 8.Ryscavage 等人。抗菌剂 Chemother 。 2014；58：3585-3598。 9.拉普里斯等人。临床感染病。 2013；57：1489-1496。 10.博尔赫斯等人。公共科学图书馆一号。 2014；9：e90978。
非糖尿病男性和女性的天冬氨酸/丙氨酸氨基转移酶比率与慢性肾脏疾病的发展：日本香川县的一项基于人群的纵向研究
此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 10 月 24 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.05.20.24307032 doi: medRxiv preprint
MAD-TD：模型增强的数据稳定了高更新比率RL
建立深厚的强化学习（RL）特工，这些特工找到了很少的样本政策，事实证明，众所周知。为了达到样本效率，最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据（UTD）比率表现出强烈的经验表现，但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定，但是在许多现实世界中，重新启动训练过程是不可行的，并且需要调整重置间隔。在本文中，我们关注稳定训练的核心困难之一：学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法，型号的时间差异学习数据（MAD-TD）使用少量生成的数据来稳定高UTD训练，并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性，MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
通过 Shapley 加法解释比较 ANOVA 和 PowerShap 特征选择方法，该解释使用 Theta 和 Alpha EEG 频带比率构建的心理工作量模型
摘要：背景：创建模型来区分自我报告的心理工作量感知具有挑战性，需要机器学习来识别脑电图信号中的特征。脑电图频带比率量化了人类活动，但对心理工作量评估的研究有限。本研究评估了使用 theta-to-alpha 和 alpha-to-theta 脑电图频带比率特征来区分人类自我报告的心理工作量感知。方法：在本研究中，分析了 48 名参与者在休息和任务密集型活动时的脑电图数据。使用不同的脑电图通道簇和频带比率开发了多个心理工作量指标。使用 ANOVA 的 F 分数和 PowerSHAP 提取统计特征。同时，使用逻辑回归、梯度提升和随机森林等技术建立和测试模型。然后用 Shapley 加法解释来解释这些模型。结果：根据结果，使用 PowerSHAP 选择特征可以提高模型性能，在三个心理工作量指数中表现出超过 90% 的准确率。相比之下，用于模型构建的统计技术表明所有心理工作量指数的结果都较差。此外，使用 Shapley 值来评估特征对模型输出的贡献，可以注意到，ANOVA F 分数和 PowerSHAP 测量中重要性较低的特征在确定模型输出方面发挥了最重要的作用。结论：使用具有 Shapley 值的模型可以降低数据复杂性并改进对感知人类心理工作量的更好判别模型的训练。但是，由于选择过程中特征的重要性及其对模型输出的实际影响有所不同，因此结果有时可能不明确。
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
第四纪研究中的硅硅同位素比率-ACRACHIMER
硅稳定的同位素比（表示为δ30Si）在生物二氧化硅中已被广泛用作海洋和湖泊环境中过去和现在的生物地球化学循环的代理，尤其是营养利用重建。对出版趋势的分析表明，在过去五年中，δ30Si在第四纪科学问题上的应用大幅下降。同时随着δ30SI代理应用的减少，我们正在了解更多有关其复杂性的信息：扩大的工作是突出了用于应用基于δ30Si的偏见的偏见，警告或并发症，用于沉积物记录。这些包括物种特异性硅同位素分馏因子的演示（即“重要效应”）或Fe或其他痕量金属影响硅同位素分馏的潜力。其他人推断出生物二氧化硅溶解的潜力改变了初始δ30Si值，或者通过早期的成岩化过程质疑初始δ30Si的保存。另一个受到更多关注的挑战是围绕将δ30Si值解散到反映生物逻辑生产力的信号中，并反映了由全系统和/或循环变化驱动的溶解硅δ30Si的变化。最后，许多研究集中在分析困难上，尤其是在样本制备过程中，与实现和证明污染物的无污染物二氧化硅有关。这些挑战使我们认为第四纪科学界正在远离硅同位素代理，因为他们对其可靠性和实用性失去了信心。在此关注硅藻 - 湖泊和海洋中的主要生物启示剂 - 我们合成了理解基于δ30SI的差异和警告的进展，以回答是否保证了基于δ30Si的基于δ30Si基于δ30Si的季节。我们建议，通过一些简单的步骤可以容易实施，并且随着关键知识差距的缩小，没有理由相信硅同位素在第四纪科学中没有任何希望的未来。