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goplot：用于视觉组合表达数据的R软件包...
摘要摘要：尽管有大量用于OMICS数据功能分析的方法，但对结果的全面详细了解仍然具有挑战性。这主要是由于缺乏可视化此类信息的公共可用工具。在这里，我们提出了一个基于GGPLOT2的R软件包，用于增强图形表示。我们的软件包采用了任何一般富集分析的输出，并以不同级别的详细信息生成图：从一般概述到确定最丰富的类别（条图，气泡图）到更详细的视图，显示在给定的类别中显示不同类型的分子信息（圈子图，和弦图，集群，集群图）。该软件包提供了对OMIC数据的更深入的见解，并允许科学家使用只有几行代码来生成洞察力，以轻松传达发现。可用性：R软件包GoPlot可通过CRAN-The综合R档案网络提供：http：//cran.r-project.org/web/packages/goplot。可以在以下网址找到Venn图的闪亮Web应用程序：https：//wwalter.shinyapps.io/venn/联系：fscabo@cnic.es; mricote@cnic.es补充信息：可以在https://wencke.github.io/
XPERT MTB/XDR英语软件包插入302-3514 REV C
3.1在GenExpert仪器系统上执行的XPERT MTB/XDR分析是一种嵌套的实时聚合酶链反应（PCR），用于在体外诊断测试中检测耐药性（XDR）耐药（XDR）结核病（MTB）的毒性（MTB）复合物中的毒液毒和浓度的DNA，浓度的DNA，浓度为浓度的DNA或分枝杆菌生长指示灯管（MGIT™）培养物。在检测到MTB的标本中，XPERT MTB/XDR分析还可以检测Katg和FabG1基因中的异念珠菌（INH）抗性突变，Oxyr-AHPC基因间区域和INHA启动子；仅与INHA启动子突变相关的乙二酰胺（ETH）抗性； Gyra和Gyrb喹诺酮耐药性确定区域（QRDR）中的氟喹诺酮（FLQ）抗性相关突变； RRS基因和EIS启动子区域中的第二线注射药物（SLID）相关突变。
对QFN软件包MSL-1性能的表面增强的铅框架的模具优化（第2部分）
UAD Flat No-Leads（QFN）半导体软件包代表了最稳定的芯片载体类型之一，预计随着原始设备制造商（OEMS）努力将更多的信号处理放入较小的空间中，它们可以继续生长。由于它们的低调，凝结的外形，高I/O和高热量耗散，因此它们是芯片组合固结，微型化和具有高功率密度的芯片的流行选择，尤其是对于汽车和RF市场。与任何软件包一样，可靠性至关重要，并且由于其广泛接受，OEM，集成设备制造商（IDM）以及外包组装和测试供应商（OSAT）的需求继续提高QFN的可靠性。处理铜铅框架表面，增强霉菌复合粘附并减少芯片包装中的分层的化学过程，可提高QFN的可靠性。这些化学过程会导致铜表面的微型粗糙，同时沉积热稳健的膜，从而增强了环氧封装剂与铅框架表面之间的化学键。通常，这种类型的过程可以可靠地提供JEDEC MSL-1性能。虽然这种化学预处理过程在分层方面提供了改进的性能，但它可以为铅框架打包器带来其他挑战。增加表面粗糙度放大了模具的趋势附着在流血（环氧树脂流出或EBO）上，从而导致充满银色的粘合剂，以分离和负面影响包装质量和可靠性。此外，在铅框架表面出血的任何环氧树脂都可以干扰其他下游过程，例如下键或霉菌化合物粘附。
对QFN软件包MSL-1性能的表面增强的铅框架的模具优化
UAD Flat No-Leads（QFN）半导体软件包代表了最稳定的芯片载体类型之一，预计随着原始设备制造商（OEMS）努力将更多的信号处理放入较小的空间中，它们可以继续生长。由于其低调的凝结外形，高I/O和高热量耗散，它们是芯片套装固结，小型化和具有高功率密度的芯片的流行选择，尤其是对于汽车和RF市场。与任何软件包一样，可靠性至关重要，并且由于其广泛接受，OEM，集成设备制造商（IDM）以及外包的半导体组装和测试供应商（OSAT）的需求持续提高QFN的可靠性。
优化针对物联网应用的新颖LGA软件包的板级可靠性
应用程序互联网应用程序的抽象技术开发正在从天文学上增长，增加了对运行和为大量连接的机器和物体供电的较小，更快和较低功率解决方案的需求。LS1012A是当今市场上最小的64位处理器，具有新颖的211 LGA软件包，可创建机械稳健且效率高的空间组件。但是，为了满足各种物联网应用需求，需要出色的董事会级别可靠性。这项研究通过执行单室热机械循环，单调弯曲测试和JEDEC Drop测试来评估211 LGA的板级别可靠性。本研究的目的是完全优化211 LGA的董事会级别性能，而不会大大更改包装设计。应用了两次重大的董事会级别更改，以实现大量董事会级别的性能，超过了所有预计的应用程序用途。关键词板级别的可靠性，焊料联合可靠性，土地网格阵列，热机械循环，物联网
使用MSTATE软件包的骨髓移植的多状态模型
在本演讲中，我将解决与协变量的多州模型中产生的两个问题。首先与如何在协变量效应的建模中获得简约有关。在多状态模型中纳入协变量的标准方式是将过渡视为单独的构件，并分别通过分别通过对过渡危险的比例危害模型对协变量的效应进行建模。这通常会导致大量的回归系数估计，并且存在过度拟合的真正危险，尤其是在发生事件很少的过渡时。我们建议使用降低的等级模型来解决此问题。