XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System组级
基因组级别的八分化 -
摘要古老的茶厂是珍贵的自然资源和茶叶遗传多样性的来源，对于研究植物的进化机制，多样化和驯化而具有巨大的价值。古老的茶叶植物之间的总体遗传多样性以及自然选择期间发生的遗传变化仍然很少理解。在这里，我们报告了由120个古代茶厂组成的八个不同群体的基因组重新陈述：来自吉州省的六组和云南省的两个团体。基于8,082,370个鉴定的高质量SNP，我们构建了系统发育关系，评估了种群结构并进行了全基因组关联研究（GWAS）。我们的系统发育分析表明，120个古老的茶厂主要聚集在三组和五个单个分支中，这与主成分分析（PCA）的结果一致。基于遗传结构分析，将古老的茶水进一步分为七个亚群。此外，发现古老的茶叶植物的变化不会因外部自然环境或人工育种的压力而降低（非同义/同义词= 1.05）。通过整合GWA，选择信号和基因功能预测，四个候选基因与三个叶片性状显着相关，并且两个候选基因与植物类型显着相关。这些候选基因可用于进一步的功能表征和茶植物的遗传改善。
从神经生理数据中分析认知脑网络的基于信息的措施的组级推断
Author contributions Conceptualization : EC, BG, RAAI, AB Data curation : EC, JB Formal analysis : EC Funding acquisition : AB Investigation : EC, JB, AB Methodology : EC, BG, RAAI, MA, AB Project administration : EC, AB Resources : AB Software : EC, RB, RAAI, AB Supervision : AB, BG, RAAI Validation : Visualization : EC Roles/Writing - original draft : EC, BG, AB Writing - review & editing ：MA，Raai，AB
组级稳定性，但右额叶 - 突破性神经胶质瘤醒着切除后神经认知状况的个人变异性
低级神经胶质瘤的清醒手术被认为是改善切除程度并保证患者“有价值的生活”的最佳程序，这不仅避免运动，而且还避免了认知缺陷。然而，位于右半球，尤其是右额叶的肿瘤仍然很少在清醒状态下操作。原因之一可能是，文献中很少有信息描述右侧膜神经瘤切除后持久神经心理缺陷的速度和性质。在右侧IDH突变的神经胶质瘤中醒来手术后的长期认知缺陷。我们回顾性地分析了2012年至2020年之间连续的一系列清醒外科手术切除术，用于右额叶IDH突破性神经胶质瘤。我们研究了患者的主观投诉和手术前后的客观神经心理学评估。然后，我们的结果对文献进行了视角。该研究包括18例患者（中等年龄：42.5 [26-58]）的20例手术病例（包括5例重做手术）。中位术前体积为37 cc；谁的评分分别为70％，20％和10％的病例分级。术前，很少有患者患有相关的主观认知或行为障碍，而评估显示45％的病例中有轻微的缺陷，最常见于执行功能，注意力，工作记忆和速度处理。术后立即评估表明，在75％的病例中，执行功能严重缺陷，但注意力缺陷（65％），空间忽视（60％）和行为障碍（冷漠，阿顿疗法/ amimimia，情感敏感性，情感障碍，厌食症）。手术后四个月，尽管心理测量z得分在小组级别没有变化，但个人评估显示9/20病例的表现略有下降，至少一个领域之一：执行功能，速度处理，注意力，语义认知，社会认知。我们的结果通常与文献的结果一致，证实右额叶是一个高度雄辩的领域，并暗示在清醒条件下操作这些患者的重要性。
控制FDR从多个数据源选择组级别的同时信号，并应用于国家covid Collaborative d
使用观察数据的探索性关联研究中的一个挑战是，预测因子与结果之间的关联可能是弱和稀有的，并且候选预测因子具有综合相关结构。错误的发现率（FDR）控制程序可以为探索性研究中的预测识别提供重要的统计保证。在最近建立的国家共同协作队列（N3C）中，电子健康记录（EHR）数据在同一组候选预测因素上是在多个不同的站点中独立收集的，从而提供了通过来自不同来源的信息来识别真正的关联。本文提出了一种一般的基于仿基的变量选择算法，以确定在有限样本设置下的团体级别条件独立测试（同时信号）的联合中的关联。该算法可以与一般回归设置一起使用，从而允许两种异质性
空间平滑对功能脑网络组级差异的影响
空间平滑是一种预处理工具，常用于减少功能性磁共振成像 (fMRI) 数据中的噪声量。然而，众所周知，平滑会以不良方式影响个体受试者的功能性脑网络分析结果。在这里，我们研究了空间平滑如何影响受试者组之间观察到的脑网络结构差异。使用来自两个临床人群和健康对照者的 fMRI 数据，我们表明，组间网络结构差异在很大程度上取决于预处理过程中应用的空间平滑量。最佳空间平滑水平很难定义，可能取决于一组分析参数。因此，我们建议仅在仔细考虑后才应用空间平滑。
空调停转机组级解决方案测试报告
本白皮书的编写得到了加州能源委员会 (CEC) 公共利益能源研究 (PIER) 计划 (WA# MR-049)、加州能源与环境研究所 (奖励编号 MTX-06-01) 的支持，并得到了南加州爱迪生公司 (SCE) 的支持。法律声明 本报告是 CEC、SCE 和加州大学 (UC) 赞助工作的成果。它不一定代表 CEC、SCE、UC、加利福尼亚州或其员工的观点。CEC、SCE、UC 和加利福尼亚州或这些实体的任何员工均不对本报告中的信息作出任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任；任何一方也不表示使用此信息不会侵犯私有权利。本报告尚未获得 CEC、SCE 或 UC 的批准或否决，CEC、SCE 或 UC 也未对本报告中信息的准确性或充分性做出评价。