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World File Search System聚类分析
连续的听觉反馈促进了小鼠的精细运动技能学习
运动技能学习使生物可以与环境有效相互作用，并依靠将感觉反馈与电机输出相结合的神经机制。虽然感觉反馈（例如与运动动作相关的听觉提示）增强了人类运动性能，但其作用机理的理解很少。开发可靠的增强运动技能学习动物模型对于开始剖析这种增强的生物系统至关重要。我们假设在运动任务期间连续的听觉反馈将促进小鼠的复杂运动技能。我们使用DeepLabcut开发了一个闭环系统，以实时无标记跟踪鼠标前爪动作，并具有高处理速度和低延迟。通过将前言的动作编码到不同频率的听觉音调中，小鼠在到达任务期间接收了连续的听觉反馈，需要将左前爪垂直位移到目标。成年小鼠在4 d培训中接受了听觉反馈或没有反馈的培训。与对照组相比，接收听觉反馈的小鼠表现出明显增强的运动技能学习。对轨迹的聚类分析表明，在运动训练的第2天之前，听觉反馈小鼠建立了一致的到达轨迹。这些发现表明，实时，运动编码的听觉反馈有效地促进了小鼠运动技能。这种闭环系统利用高级机器学习和实时跟踪，为探索运动控制机制和通过增强的感觉反馈开发运动障碍的治疗策略提供了新的途径。
302种绿豆种质资源的种子表型特征的遗传多样性分析
摘要：由于维生素，蛋白质，矿物质元素和活性物质丰富，因此已证明绿豆种子的高药和经济价值被证明对人有益。为了完全识别出优质种质资源的绿豆产量和质量育种的优质种质资源，通过多样性分析，相关性分析，主成分分析（PCA）和群集分析，对八个种子表型特征的遗传多样性水平进行了全面评估。结果表明，八个种子表型性状的遗传多样性具有302个绿豆种质资源，其香农多样性指数范围为0.25至2.09。对于大多数特征，它们的变异系数（CV）超过10％，最高为种子形状（41.51％）。相关分析表明，100种子的重量与种子大小，种子长度，种子宽度和种子厚度具有极为正相关的相关性。PCA表明，前三个主要成分的累积贡献率为78.551％。这些主要成分包括种子宽度，种子外套和种子颜色。通过群集分析将302个绿豆种质资源分为八组。从I组和II组中选择了共有140种具有大种子的种质资源，其中II组中的9种种质资源可能是高收益的品种。关键词：绿豆，种子表型特征，遗传多样性，聚类分析，主要成分。总体而言，这项研究不仅表明研究的种质资源之间有足够的差异，而且还为绿豆种质资源的选择，利用和杂交育种提供了理论基础。
一项关于人工智能作为人性化代理的研究，来自探究社区
摘要 本研究调查了人工智能 (AI) 教练在小学第二语言 (L2) 学习中的应用，涉及 327 名参与者。根据探究社区，学习者在与被视为人性化的代理的 AI 教练互动时，预计会感知到社交、认知和教学的存在。为了检验学习者感知到的 AI 存在与他们的语言学习之间的关系，本研究利用了 AI 使用数据、实际学习成果和态度数据。分层回归分析的结果表明，认知存在和学习者对 AI 外观的喜爱是 L2 享受度的重要预测因素，这也对学习成果产生了积极的预测作用。英语跟踪分数（代表 AI 使用的质量）对学习成果产生了积极的预测作用。与直觉相反，教学存在被发现对学习成果产生负向影响。根据聚类分析和随后的 MANOVA 结果，本研究表明，通过与人工智能互动，学习者感知到更高的社交和认知存在感，并对人工智能的外观表现出更大的喜爱，他们倾向于更频繁地使用人工智能教练，表现出更高的 L2 享受度，并取得更高的学习成果。本研究有助于丰富教育环境中人机互动的有限但不断增长的知识，并对未来使用人工智能进行 L2 学习的努力具有重要意义。
越南永隆省土壤特性特征及水稻种植限制因素
本研究旨在确定和描述越南永隆省三茬、双茬和单茬稻陆作稻田土壤的理化性质。结果表明，永隆省水稻种植土壤的 pH 值相对较低（4.3–5.4）。土壤中的大多数物理参数都在适合植物生长的范围内。土壤中的电导率（EC）、总溶解盐和交换铝（Al 3+ ）都在正常范围内。总阳离子交换量和锌不在植物生长的实际范围内。总氮（TN）、总磷（TP）、总钾（TK）和总有机质（OM）含量分别从中等到良好、丰富、中到差和丰富不等。土壤中的交换性盐基阳离子分别为钾（K +）、钠（Na +）、钙（Ca 2+）和镁（Mg 2+），浓度分别为低、中和高。锰（Mn）含量适合植物生长。值得注意的是，OM、TP、交换性盐基阳离子和Mn含量最高均出现在三茬水稻中，而TN和TK含量最高则出现在单一水稻旱作作物中。通过聚类分析，可将土壤样品监测点数由13个减少到5个，以保证研究区土壤理化性质的代表性。结果还表明，不同水稻种植土壤的土壤质量存在差异，主要是由于交换性Al 3+ 、EC、土壤结构和密度等因素造成的。本研究结果为研究区农业生产中的可持续土壤管理提供了有用的科学信息。
实施'...
全球生物多样性框架的“ 30x30目标”旨在到2030年恢复和保存30％的降级生态系统，这是停止和逆转自然损失的更广泛努力的一部分。与保护相关的土地使用限制的大笔财务风险仍然没有被忽视，但土地使用之间的竞争增加了质疑经济发展与生态系统保护/恢复之间的潜在权衡。本文首先提出了一个新颖的概念框架，以表达实施30x30目标的过渡可能影响经济和金融稳定的渠道。该框架的一个关键发现是，生产土地对主要商品生产的重要性以及土地在金融体系内的特定角色意味着与土地相关的过渡政策冲击与与气候相关的政策冲击相比，土地相关的过渡政策冲击施加了额外的和独特的风险传播渠道。接下来，本文采用一种简单的聚类分析方法来探索哪些国家和地区可能最容易受到保护和经济活动之间的土地竞争的增加，这表明巨大风险可能最有可能出现。我们的结果表明，风险可能会偏向于低收入和中等收入国家，这些国家通常具有更高比例的保护土地重要性，更高的土地竞争压力暴露于土地竞争压力以及对粮食系统上经济压力的较低适应性。我们的发现有助于对自然相关的过渡风险的文献贡献，也为推进绿色过渡策略的决策者提供了重要的见解。
欧洲白血病的预后价值2022标准和基因组簇在老年人中使用机器学习的急性髓样白血病
这项研究旨在验证急性髓样白血病（AML）的老年人的新欧洲白血病网（ELN）2022标准，并确定与三种治疗组中的相似细胞遗传学和突变特性相似的类似细胞遗传学和突变特性相关的类似细胞遗传学和突变特性的群集的群体（IC），hma hma yshylyy ande ande ande anme hamyylys hamylys andhylys andhylys andy， Venetoclax（HMA/VEN）。这项研究包括279名接受IC（n = 131），HMA（n = 76）和HMA/VEN（n = 72）的患者（≥60岁），2017年7月至2021年10月。根据ELN 2022风险分层，两组之间的存活率没有显着差异。无监督的分层聚类分析基于治疗类型，具有不同生存结果的九个基因组簇（C1-9）。例如，C4（核心结合因子-AML的主要因素）在IC组中显示出有利的预后，但在HMA或HMA/HMA/VEN组中却没有。HMA/VEN组在许多群集中的结果比HMA组更好（C1、2、3和5）；但是，与单独使用C7和C9中的HMA相比，在HMA或IC中添加VEN并不能改善生存结果（-5，DEL（5Q），-7，-17，-17/ABN（17p），复杂的核型和突变的TP53）。该研究强调了AML老年人ELN Genet IC风险分层的局限性。它强调了一种更全面的方法，该方法考虑了同时发生的体细胞突变来指导AML老年人的治疗选择。
更新数字方式和方法...
摘要：采用系统文献综述和文献计量学相结合的方法。对于文献计量学分析，评估引文网络分析、关键字聚类分析、突发检测分析和总引文得分。到目前为止，文献主要涉及数字建筑模型的创建。然而，在建筑物的运营阶段，更新数字建筑模型对于将数字建筑模型用于维护、设施管理和改造规划等应用至关重要。本文系统地研究了更新数字建筑数据的方法和方法，以反映当前的科学知识状态。这将确定和比较数字建筑模型的更新方法。可以确定九个相互关联的研究领域，它们涉及更新数字建筑信息。根据“数字建筑模型更新”主题的知识体系，确定了研究差距和代表性较差的研究领域。研究中的一个空白是使用摄影测量法在建筑物运营阶段更新单个建筑物。除了多年来产生更新方法的地球科学等强项研究领域外，工厂规划等领域也几乎不考虑更新竣工数据的方法。仅考虑了最重要的和最大的研究领域。可以进行更详细的检查，但这超出了本文的范围。本文首次以详细、系统和书目的方式分析了更新方法。从整体上看数字建筑模型更新方法有助于了解现有方法。尤其是因为在建筑运营中越来越需要最新的建筑数字规划文件，所以这种概述是必要的。
糖尿病内皮微型疾病和肺功能障碍
卵巢癌是一种具有高死亡率的妇科恶性肿瘤。铁凋亡是一种新型的铁依赖性细胞死亡，其特征是形成脂质过氧化物和活性氧的过度积累。研究表明，铁凋亡调节包括卵巢癌在内的肿瘤起源，进展和侵袭。基于来自TCGA的mRNA表达数据，我们使用共识聚类分析，单变量COX回归分析和最小绝对选择运算符构建评分系统。十，我们系统地评估了卵巢癌评分与临床特征之间的关系。te由生物功能途径的预测产生，表明得分是卵巢癌的独立预后标记，并通过调节肿瘤转移来影响肿瘤的进展。此外，免疫细胞，例如活化的CD4 TCEL，活化的CD8 T细胞，调节性T细胞，巨噬细胞和基质细胞，包括脂肪细胞，上皮细胞和纤维细胞，在肿瘤微环境中更多地指示较高的微观环境中的纤维造成的fer虫，也可能会在高度范围内降落。至关重要的是，基于得分的四种潜在敏感药物，包括星形孢菌素，epothilone b，dmog和Hg6-64-1，并且被预测，DMOG被认为是一种新型的卵巢癌靶向药物。一般而言，我们基于相关的基因构建评分系统，这些基因可以预测卵巢癌患者的预后，并提出铁铁病可以通过介导肿瘤转移和免疫景观来影响卵巢癌的进展。还可以预测针对卵巢癌的新型药物。
药物代谢组学鉴定 3-羟基己二酸，d-...
以吉西他滨 (GEM) 为基础的化疗是治疗胰腺癌 (PC) 的标准方案。然而，化疗耐药是 PC 治疗的主要挑战。迫切需要可靠的生物标志物来预测对基于 GEM 的疗法的反应。建立了 GEM 敏感 (GEM-S) 和 GEM 抗性 (GEM-R) 胰腺癌异种移植模型，并对 GEM-S/R 荷瘤小鼠进行了 GEM 单药治疗和 GEM 加纳米颗粒白蛋白结合紫杉醇 (nab-PTX) 双药治疗。使用超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱仪对血清、肝脏和肿瘤样本进行代谢组学质谱 (MS) 分析。结果表明，GEM 单药治疗和联合治疗均显着抑制 GEM-S 亚组的肿瘤生长。但在GEM-R亚组中，GEM单药治疗对肿瘤生长的抑制作用不显著，而GEM联合治疗则显著抑制肿瘤生长。通过层次聚类分析和偏最小二乘判别分析进行代谢谱分析显示，无论是GEM单药治疗还是联合治疗，GEM-S/R亚组三类样品血清中代谢物的差异最为显著。血清样品的差异代谢物分析显示，GEM单药治疗和联合治疗的GEM-R和GEM-S亚组之间分别有38和26个差异代谢物，其中4个常见的判别代谢物为：3-羟基己二酸、
铝制硅酸盐眼镜的结晶行为：从结构描述符到定量结构 - 基于财产关系（QSPR）的预测模型
成功地解码了控制多组分功能玻璃中结晶的结构描述符，可以为从试用方法和玻璃/玻璃陶瓷组成设计的过渡和经验建模铺平道路，从而朝着更合理和科学严格的定量结构 - 结构 - 实用关系（QSPR）模型。然而，由于多组分玻璃的组成和结构复杂性以及与成核相关的时间和长度尺度的较长，QSPR模型的发展和验证仍在其婴儿期。本文中提出的工作是通过结合实验和计算材料科学的优势来解码化学结构驱动因素，以促进或抑制碱/碱性 - 碱性 - 钙化型Alu Minoborosilicate在基于QSPR模型的开发中，促进或抑制成核和晶体的增长的化学结构驱动因素，从而促进或抑制核的成核和晶体生长，从而使基于基于QSPR模型的开发（PAWER M.DAWAID）促进成核和晶体生长。结果揭示了以下两个描述符，这些描述符在功能玻璃中特定的铝硅酸盐相位的成核和结晶：（1）SIO 4和ALO 4单元之间的混合程度，即Si - O - a-o - al链接，以及（2）（2）在玻璃结构中的镜头阶段之间的差异（2）差异。基于已建立的组成 - 结构 - 结晶行为关系，基于聚类分析的QSPR模型已经开发（并进行了测试），以预测所研究玻璃中尼索线（和氧化足）结晶的倾向。该模型已经在目前和以前的研究中对几个组成进行了测试，并成功预测了所有玻璃成分的结晶倾向，即使在先前的经验和半经验模型失败的情况下，即使是在此情况下。