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World File Search System贝叶斯
通过Shap和贝叶斯机器学习的聚合物设计优化PDNA和CRISPR核糖核蛋白递送
核酸是重要的治疗方法，但是递送效率的问题继续阻碍诊所的广泛进步。输送系统对于封装和保护这些大型且高度敏感的有效载荷并改善组织内在化至关重要。1,2当前的病毒输送方法一直在努力克服障碍，包括有限的货物容量，3个制造成本，4和免疫。5,6个非病毒输送方法已在商业配方中得到证明，可用于外源性核酸药物的功能，可调节和不兼容的车辆。聚生物是建立的药物制剂，但由于性能较低而导致在体内携带核酸的利用不足。7然而，由于化学和物理调制的易于性以及可及时的制造，因此存在无限的聚合物输送车辆的潜力。7,8
通过脑栓塞保护装置在经导管主动脉瓣植入中减少中风：系统评价和贝叶斯荟萃分析
抽象目标在多个随机试验中研究了经导管主动脉瓣植入（TAVI）期间脑栓塞保护（CEP）的使用。我们旨在对随机CEP试验进行系统的审查和贝叶斯荟萃分析，重点是临床上相关的残疾中风。方法将系统搜索应用于三个电子数据库，包括将TAVI患者随机与CEP与标准治疗的试验。主要结果是禁用中风的风险。结果作为相对风险（RR），绝对风险差异（ARDS），需要治疗（NNT）和95％可靠的间隔（CRIS）（CRIS）。根据专家共识，以1.1％ARD确定临床上重要的差异（NNT 91）。主要的贝叶斯荟萃分析是在模糊的先验下进行的，并在两个知情的文献先验下进行了次要分析。结果包括七个随机研究以进行荟萃分析（n = 3996：CEP n = 2126，对照n = 1870）。在含糊的先验下，禁用中风的CEP使用的估计中值RR为0.56（95％CRI 0.28至1.19，得出的ARD ARD 0.56％和NNT 179，I 2 = 0％）。尽管估计的任何收益的后验概率为94.4％，但在模糊且知情的基于文献的先验下，临床相关效应的概率为0-0.1％。在多个灵敏度分析中的结果是可靠的。结论很有可能具有有益的CEP治疗效果，但这不太可能在临床上相关。Prospero注册号CRD42023407006。这些发现表明，将来的试验应集中于确定中风基线风险增加以及新一代设备的开发。
bn-bacarena：Bacarena的贝叶斯网络扩展，用于微生物群落的动态模拟
1 ，纳瓦拉大学，圣塞巴斯蒂大学工程学院，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙2，2生物医学工程中心，大学校园，大学纳瓦拉纳瓦拉，纳瓦拉31009，西班牙31009，西班牙31西班牙3号研究所，数据科学与人工智能学会（DATARARRA），纳瓦尔（Dataii Intifellient of Navarra）马德里28660号政治上的政治ecnica de Madrid大学，西班牙5地区和卫生局，卡洛斯三世卫生研究所，马德里28029，西班牙7，西班牙7营养学系，研究中心，研究中心，研究中心，研究中心，埃迪卡，布拉纳达大学的营养与技术研究所，布拉纳达研究所，研究所。 div>格拉纳达，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18012年，西班牙对应。 div>纳瓦拉大学工程学院生物医学工程与科学系，纳瓦拉大学，曼努埃尔·德拉迪扎巴尔13号，圣塞巴斯蒂，AN，20018年，西班牙。 div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>电子邮件：fplanes@technun.es（F.J.P。） div>
因果网络的贝叶斯学习用于分布式能源系统的无监督故障诊断
这项工作部分由欧盟通过欧洲社会基金 (FSE) 资助，该基金隶属于欧洲凝聚力和领土复苏援助 (REACT-EU) 倡议，属于 2014-2020 年国家研究和创新行动计划 (PON) 的范畴，根据 Decreto Ministeriale [部长法令 (DM)] 1062/2021 合同 57-I-999-6。Federico Castelletti 的工作部分由 UCSC (D1 和 2019-D.3.2 研究补助金) 资助；部分由 MUR-PRIN 补助金 2022 SMNNKY-CUP 资助，由欧盟-下一代欧盟资助，补助金 J53D23003870008。所表达的观点和意见仅代表作者本人，并不一定反映欧盟或欧盟委员会的观点和意见。欧盟和欧盟委员会均不对此负责。
社论：贝叶斯和其他模型在翻译神经科学中的新应用
大脑和神经科学家的任务都是为了理解大量相互依存和不确定的变量（即概率）。这部分解释了为什么统计模型（尤其是贝叶斯模型）在分析神经数据的脑功能和方法论中都越来越突出。贝叶斯定理指定了将先前信念与概率推断中的数据相结合的最佳方法，其中1个是在不确定性下进行推理的强大工具（van Amersfoort等，2020）。在贝叶斯网络的框架内，可以通过贝叶斯定理的连续应用从观察数据中计算出通过条件依赖性网络相互关联的多个变量的值（或概率分布）。贝叶斯网络可以用作大型和一般的动力学现象类别的统计模型，并且可以使用专家知识构建或通过结构学习过程从数据中学到。最新的大脑功能理论表明，感知，认知和动作都可以富有成果理解为贝叶斯推论的形式，在这种形式上，世界内部生成模型被反转以拟合感官数据。该内部生成模型可以正式化为动态和层次深度的贝叶斯网络 - 即由多个（越来越抽象的）解释变量及时演变而来。在感知中，模型被更改以匹配感觉数据，而在动作中，更改了感官数据以通过所谓的活动推断匹配模型。反转该网络是通过预测处理来实现的，其中大脑活动主要编码模型生成的预测和感觉数据之间的差异，即预测错误。
糖尿病预测的幼稚贝叶斯 - 期刊Umy
取决于说服力的统计数据，全球糖尿病患病率的日益增长对于个人，家庭和国家来说是一个巨大的挑战。根据国际糖尿病联合会（IDF）的预测，到2045年，糖尿病成年人的数量预计将增加46％，达到7.83亿，即八分之一。应对这一日益严重的关注，这项研究探讨了使用全面的数据清洁和随机化技术来预测糖尿病的天真贝叶斯算法的实施。使用多种训练和测试分配比率进行了对模型性能的系统评估（65：35，75：25，85：15）。结果表明，该模型在65:35的拆分率上表现最佳，精度达到88.16％，精度为0.883，召回0.881和F1得分0.882。
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
糖尿病患者加权贝叶斯信念网络
糖尿病是一种持久的代谢疾病，这是由于血糖水平升高而导致的，这是由于体内胰岛素的不良产生或对体内胰岛素的无效利用而产生的。印度通常被标记为“世界糖尿病之都”，这是由于这种情况的广泛流行。根据国际糖尿病联合会报道，在2021年9月最新的作者最新知识最新的最新知识更新，据报道，印度约有7700万成年人受到糖尿病的影响。由于隐藏的早期症状，许多糖尿病患者无法诊断，导致治疗延迟。虽然已经利用计算智能方法来提高预测率，但这些方法的显着部分缺乏可解释性，这主要是由于它们固有的黑匣子性质。规则提取经常用于阐明机器学习算法固有的不透明性质。此外，为了解决黑匣子性质，使用了一种基于加权贝叶斯关联规则挖掘的强大规则的方法，以便提取的诊断糖尿病等疾病的提取规则可以非常透明，并且可以由临床专家易于分析，从而增强可解释性。使用UCI机器学习存储库来构建WBBN模型，证明了95.8％的性能精度。
提高感觉的贝叶斯推理效率...
数十年来，许多饮食模式都被开发，以改善社会中人们的生活质量和健康。饮食模式构成了饮食中各种食物的数量和种类，以及食用食物的频率。一些主要的饮食变体是（i）高热量饮食（例如西方饮食）； （ii）混合均衡饮食（例如地中海饮食）； （iii）基于植物的饮食（例如素食）； （iv）低碳水化合物饮食（例如，生酮饮食）。这些饮食对生理健康有不同的影响，其中一些饮食具有共同的元素（Clemente-Suárez等人。2023; Guasch-Ferré和Willett 2021）。尽管如此，遵守特定的饮食模式，最终取决于地理，文化，道德和环境意识，自我形象和身体健康，健康维护以及心理健康（Hargreace等人（Hargreace等）2023; Tosti等。2018; Westman等。2003）。2003）。
名人因素：通过时间序列的贝叶斯建模探索影响者对 COVID-19 疫苗情绪的影响。
在线社交网络使信息能够迅速传播到世界各地，在此类平台上表达的观点可能会影响人们的决定。在 COVID-19 大流行期间，许多有影响力的公众人物利用这些社交网络分享他们对为对抗病毒而开发的疫苗的看法。许多有影响力的人鼓励接种疫苗，也有相当多的人对疫苗的有效性表示怀疑和怀疑。这项研究模拟了 11 位有影响力的人的言论对 Twitter 上表达的 COVID-19 疫苗总体情绪的影响。情绪的衡量方法是收集大流行期间关于疫苗的一系列公开推文，并根据 VADER 词典为每条推文分配一个情绪分数。使用了几种模型来分析有影响力的人的言论的影响，包括线性、顺序和基于树的模型。结果是通过基于每个模型的反事实估计构建贝叶斯结构时间序列模型获得的。结果发现，分享鼓励接种疫苗信息的影响者通常会在接下来的 20 天内增加“支持接种疫苗”推文的数量。有影响力的人分享“反疫苗接种”信息有时会导致反疫苗推文数量减少，有时会导致在接下来的 20 天内数量增加。这项研究的结果为疫苗犹豫这一复杂问题以及有影响力的人对疫苗信息的影响提供了初步的了解，并为有关这一问题的公共卫生战略提供了参考。