请注意!这是原始文章的平行发布版本 /自算版本,这是原始文章的电子重印。此版本在分页和印刷细节中可能与原始版本不同。作者:Tuomo Sipola; Kokkonen,Tero; Puura,Markku; Riuttanen,Kalle-Eemeli; pitkäniemi,kari; Elina Juutilainen; Kontio,Teemu标题:网络练习年的食品供应链数字双胞胎年份:2023版本:发布版本版权所有:©by The Authutors许可:CC by 4.0许可证网址:https://creativecommons.org/licenses/4.0/请引用原始版本:Sipola:Sipola,T。 K.-E.,Pitkäniemi,K.,Juutilainen,E.,Kontio,T。(2023)。数字双供应链,用于网络练习。应用科学,13,7138。https://doi.org/10.3390/App13127138
方法:在Sialkot伊斯兰中央医院门诊病患者门口进行了一项随机临床试验,样本样本是通过非概率便利性抽样选择的36名中风患者。参与者被随机分为两组:A组(虚拟现实)和B组(Frenkel的练习),每个组成18个参与者。平衡,步态和生活质量分别通过Berg Balance量表(BBS),定时和GO(TUG)测试以及中风特定的生活质量(SS-QOL)评估评估。每周三次进行每次干预措施在六周内每节30分钟。数据正态性,并将参数测试(包括配对和独立样品t检验)用于统计分析。<0.05的p值被认为是显着的。
图3募集过程中的电动机单位放电率(a,20%MVIC; B,40%MVIC),高原(C,20%MVIC; D,40%MVIC)和降临降解(E,20%MVIC; F,40%MVIC)。回合1以蓝色表示,并以红色为曲目的电动机单元。无界的彩色圆圈代表每个回合的单个MU放电率。有限的彩色圆圈指示每个参与者的个人手段。水平线显示了每个时间点的总估计边缘平均值(EMMEANS),并且晶须代表每个时间点相关的95%置信区间。*** p <0.05,在各个时间点中比基线更大; ** p <0.05,在各个时间点上大于回合2的回合; * p <0.05,在各个时间点之间。MVIC,最大自愿等距收缩。
基本的局部比对搜索工具(BLAST)是一个程序,该程序报告了数据库中查询序列和序列之间的局部相似性区域(在核苷酸或蛋白质水平上)。检测序列同源性的能力使我们能够确定基因或蛋白质是否与其他已知基因或蛋白质有关。检测序列同源性还促进了由多个基因共享的保守域和基因家族成员的鉴定。BLAST之所以流行,是因为它可以有效地识别两个序列之间局部相似性的区域。更重要的是,BLAST基于强大的统计框架。此框架允许BLAST确定两个序列之间的比对是否具有统计学意义(即,获得与该分数或更高偶然得分的比对的概率很低)。在进行注释之前,重要的是要了解我们在分析中使用爆炸时所做的推论。进化论的理论提出,所有生物体都通过共同祖先的形成降临。在分子水平上,祖先DNA序列随时间差异(通过点突变的积累,重复,缺失,转置,重组事件等)在
了解疾病的遗传基础是医学研究的一个基本方面,因为基因是遗传的经典单位,并且在生物学功能中起着至关重要的作用。鉴定基因与疾病之间的关联对于诊断,预防,预后和药物发育至关重要。基因通常与相关疾病有关,因为引起相同或相似疾病的蛋白质往往显示出有限的序列变化。预测基因 - 疾病酶关联(GDA)需要对大量潜在候选基因进行耗时且昂贵的实验。尽管已经提出了使用传统的机器学习算法和图形神经网络来预测基因与疾病之间的关联的方法,但这些方法努力捕获基因和疾病中的深层语义信息,并取决于训练数据。为了减轻此问题,我们提出了一个名为FusionGDA的新型GDA预测模型,该模型利用带有融合模块的训练阶段来丰富由预训练的语言模型编码的基因和疾病语义表示。多模式表示由融合模块产生,其中包括有关两个异质生物医学实体的丰富语义信息:蛋白质序列和疾病描述。随后,采用了汇总聚合策略来压缩多模式表示的维度。此外,FusionGDA采用了训练阶段,利用对比度学习损失来通过在大型公共GDA数据集中进行培训来提取潜在的基因和疾病特征。为了严格评估FusionGDA模型的有效性,我们在五个数据集上进行了全面的实验,并将我们所提出的模型与Disganet-Eval数据集上的五个竞争基线模型进行了比较。值得注意的是,我们的案例研究进一步证明了FusionGDA有效发现隐藏关联的能力。我们实验的完整代码和数据集可在https://github.com/zhaohanm/fusiongda上找到。
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无重量练习的终极指南:154个免费练习的详细说明和解剖学插图| Hollis Liebman,Sophie Cornish-Keefe,Nancy J. Hajeski,Alex Geissbuhler加利福尼亚:雷湾出版社,[2022]