Cấy chỉ là gì? Các công bố khoa học về Cấy chỉ

Bài báo này phát triển cây tìm kiếm nhị phân đa chiều (hay còn gọi là cây k-d, trong đó k là số chiều của không gian tìm kiếm) như một cấu trúc dữ liệu để lưu trữ thông tin được truy xuất thông qua các tìm kiếm liên kết. Cây k-d được định nghĩa và các ví dụ được đưa ra. Nó cho thấy khá hiệu quả trong yêu cầu lưu trữ. Một lợi thế đáng kể của cấu trúc này là một cấu trúc dữ liệu duy nhất có thể xử lý nhiều loại truy vấn một cách rất hiệu quả. Nhiều thuật toán tiện ích đã được phát triển; thời gian chạy trung bình đã chứng minh của chúng trong một tệp chứa n bản ghi là: chèn, O(log n); xóa gốc, O(n^(k-1)/k); xóa một nút ngẫu nhiên, O(log n); và tối ưu hóa (đảm bảo hiệu suất logarithmic của các tìm kiếm), O(n log n). Các thuật toán tìm kiếm được đưa ra cho các truy vấn tìm kiếm khớp một phần với t khóa được chỉ định [thời gian chạy tối đa đã chứng minh là O(n^(k-t)/k)] và cho các truy vấn hàng xóm gần nhất [thời gian chạy trung bình quan sát được thực nghiệm là O(log n)] . Những hiệu suất này vượt xa so với các thuật toán tốt nhất hiện tại cho những nhiệm vụ này. Một thuật toán được trình bày để xử lý bất kỳ truy vấn giao nhau tổng quát nào. Trọng tâm chính của bài báo này là lý thuyết. Tuy nhiên, chúng tôi cảm thấy rằng cây k-d có thể rất hữu ích trong nhiều ứng dụng, và các ví dụ về các ứng dụng tiềm năng được đưa ra.

Đặt vấn đề:  Do những khó khăn phương pháp học cụ thể trong việc tiến hành các thử nghiệm ngẫu nhiên, nghiên cứu phẫu thuật chủ yếu phụ thuộc vào các nghiên cứu quan sát hoặc không ngẫu nhiên. Chỉ có một ít công cụ đã được xác thực để xác định chất lượng phương pháp luận của các nghiên cứu này, cả từ góc độ của người đọc lẫn nhằm mục đích tổng hợp phân tích. Mục tiêu của nghiên cứu hiện tại là phát triển và xác thực một công cụ như vậy.

Phương pháp:  Sau giai đoạn khái niệm ban đầu về một chỉ số phương pháp luận cho các nghiên cứu không ngẫu nhiên (MINORS), danh sách 12 mục tiềm năng đã được gửi đến 100 chuyên gia từ các chuyên khoa phẫu thuật khác nhau để đánh giá, và cũng được 10 chuyên gia về phương pháp lâm sàng đánh giá. Việc kiểm tra tiếp theo liên quan đến việc đánh giá mức độ đồng thuận giữa các người đánh giá, độ tin cậy của bài kiểm tra chéo tại 2 tháng, độ tin cậy nhất quán nội bộ và độ xác thực bên ngoài.

Nhiệt độ tán lá, được đo bằng nhiệt ẩm hồng ngoại, cùng với nhiệt độ không khí bóng ướt và khô và một ước lượng về bức xạ ròng đã được sử dụng trong các phương trình được phát triển từ các cân bằng năng lượng để tính toán chỉ số căng thẳng nước cây trồng (CWSI). Các giới hạn lý thuyết đã được thiết lập cho sự chênh lệch nhiệt độ không khí trong tán lá liên quan đến độ thiếu hụt áp suất hơi nước của không khí. CWSI được chứng minh là bằng 1 - E/E_p, tỉ lệ giữa bốc hơi thực tế và bốc hơi tiềm năng được thu được từ phương trình Penman‐Monteith. Bốn thửa ruộng thí nghiệm, được trồng lúa mì, đã nhận được nước tưới sau khi mọc vào các thời điểm khác nhau để tạo ra các mức độ căng thẳng nước khác nhau. Các biến số liên quan đã được đo vào khoảng thời gian từ 1340 đến 1400 mỗi ngày (trừ một số cuối tuần). CWSI, được vẽ như một hàm của thời gian, có mối tương quan chặt chẽ với đồ thị nước trong đất có thể khai thác trong vùng từ 0 đến 1,1 mét. Tính hữu ích và những hạn chế của chỉ số này được thảo luận.

Ảnh hưởng của bốn dung môi chiết xuất [etanol tuyệt đối, metanol tuyệt đối, etanol trong nước (etanol: nước, 80:20 v/v) và metanol trong nước (metanol: nước, 80:20 v/v)] và hai kỹ thuật chiết xuất (khuấy trộn và hồi lưu) đến hoạt tính chống oxy hóa của các chiết xuất từ vỏ cây Azadirachta indica, Acacia nilotica, Eugenia jambolana, Terminalia arjuna, lá và rễ của Moringa oleifera, quả của Ficus religiosa, và lá của Aloe barbadensis đã được nghiên cứu. Các nguyên liệu thực vật được thử nghiệm chứa lượng phenolic tổng cộng đáng kể (0.31-16.5 g GAE /100g DW), flavonoid tổng cộng (2.63-8.66 g CE/100g DW); khả năng khử (1.36-2.91) tại nồng độ chiết xuất 10 mg/mL, khả năng bắt giữ DPPH (37.2-86.6%), và phần trăm ức chế axit linoleic (66.0-90.6%). Thông thường, sản lượng chiết xuất, hàm lượng phenolic và hoạt tính chống oxy hóa của vật liệu thực vật cao hơn khi sử dụng dung môi hữu cơ trong nước, so với các dung môi hữu cơ tuyệt đối tương ứng. Mặc dù sản lượng chiết xuất cao hơn được thu được bằng kỹ thuật chiết xuất hồi lưu, nhưng nói chung, hàm lượng phenolic tổng thể cao hơn và hoạt tính chống oxy hóa tốt hơn được tìm thấy trong các chiết xuất được chuẩn bị bằng cách sử dụng máy khuấy.

Phần lớn thông tin có sẵn về các yếu tố ảnh hưởng đến sự phân hủy mRNA trong Escherichia coli, và gián tiếp trong các vi khuẩn khác, đã được thu thập từ việc nghiên cứu chưa đến 25 trong số khoảng 4.300 thông điệp dự đoán của E. coli. Để điều tra các yếu tố này một cách rộng rãi hơn, chúng tôi đã kiểm tra thời gian bán hủy và sự phong phú trạng thái bền vững của các mRNA đã biết và dự đoán của E. coli ở độ phân giải gen đơn bằng cách sử dụng vi mạch DNA huỳnh quang hai màu. Một chiến lược dựa trên rRNA cho việc chuẩn hóa dữ liệu vi mạch đã được phát triển để cho phép định lượng sự phân hủy mRNA sau khi ngừng phiên mã bằng rifampicin. Chúng tôi phát hiện rằng, toàn cầu, thời gian bán hủy của mRNA tương tự nhau trong các môi trường giàu dinh dưỡng và các môi trường xác định mà trong đó thời gian sinh sản được tăng khoảng gấp ba lần. Một phạm vi rộng của độ ổn định đã được quan sát đối với từng mRNA của E. coli, mặc dù khoảng 80% tất cả các mRNA có thời gian bán hủy giữa 3 và 8 phút. Các gen có chức năng chuyển hóa sinh học liên quan thường có độ ổn định tương tự. Trong khi thời gian bán hủy của một số lượng hạn chế các mRNA tương quan tích cực với sự phong phú của chúng, chúng tôi phát hiện rằng nhìn chung, sự ổn định mRNA tăng lên không dự đoán được sự phong phú tăng lên. Cả mật độ của các vị trí cắt ước tính bởi RNase E, mà được cho là khởi động sự phân hủy mRNA trong E. coli, cũng như năng lượng tự do trong cấu trúc của các vùng không dịch mã 5′ hoặc 3′ không dự đoán được thời gian bán hủy mRNA. Kết quả của chúng tôi xác định những đặc điểm trước đây chưa được phát hiện của sự phân hủy mRNA ở mức độ toàn cầu và cũng chỉ ra rằng những tổng quát về sự phân hủy dựa trên việc nghiên cứu các bản sao gen đơn có thể có sự áp dụng hạn chế.

Chín loại chiết xuất từ húng quế (Salvia officinalis) và hai mươi bốn loại chiết xuất từ cây hương thảo (Rosmarinus officinalis), có nguồn gốc từ nhà máy thí điểm hoặc nguồn thương mại, đã cho thấy các hoạt động chống oxy hóa khác nhau khi được đo bằng phương pháp oxy hóa tự động methyl linoleate. Hai mươi bảy hợp chất đã được phân tích trong các chiết xuất thuộc họ Labiatae bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC) kết hợp với phổ khối, được trang bị giao diện ion hóa hóa học áp suất khí quyển, và bằng HPLC kết hợp với máy quang phổ đa di-ode. Hai mươi hai hợp chất đã được xác định, bao gồm các axit phenolic, các dẫn xuất carnosol và flavonoid. Các chiết xuất cho thấy sự biến đổi lớn trong hồ sơ HPLC của họ, và không có sự tương quan rõ ràng nào giữa hiệu suất chống oxy hóa của chúng và thành phần của chúng, trong hai mươi phenol cụ thể. Dữ liệu chỉ ra rằng các hợp chất hiệu quả nhất là carnosol, axit rosmarinic, và axit carnosic, tiếp theo là axit caffeic, rosmanol, rosmadial, genkwanin, và cirsimaritin.

Các đặc điểm rễ, thân và lá được cho là phối hợp chức năng để tối ưu hóa hiệu quả trong việc thu nhận và sử dụng tài nguyên hạn chế. Tuy nhiên, bằng chứng cho thấy sự phối hợp đặc điểm toàn cây giữa các loài cây gỗ không nhất quán và chúng ta thiếu hiểu biết rõ ràng về giá trị thích ứng của các đặc điểm rễ dọc theo các gradient tài nguyên đất. Nếu rễ nhỏ là tương đương với lá dưới mặt đất, thì chiều dài rễ cụ thể thấp (SRL) và mật độ mô cao nên là phổ biến trên đất không màu mỡ. Ở đây, chúng tôi kiểm tra dự đoán rằng các đặc điểm rễ, thân và lá cùng với tốc độ sinh trưởng tương đối phản ứng đồng nhất với các gradient độ phì nhiêu của đất.

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là đánh giá và so sánh hiệu suất của các thuật toán học máy (ML) khác nhau, cụ thể là Mạng Nơron Nhân Tạo (ANN), Máy Học Tăng Cường (ELM) và thuật toán Cây Tăng Cường (Boosted), khi xem xét ảnh hưởng của các tỷ lệ đào tạo đối với kiểm tra trong việc dự đoán độ bền cắt của đất, một trong những tính chất kỹ thuật địa chất quan trọng nhất trong thiết kế và xây dựng công trình. Để thực hiện điều này, một cơ sở dữ liệu gồm 538 mẫu đất thu thập từ dự án nhà máy điện Long Phú 1, Việt Nam, đã được sử dụng để tạo ra các bộ dữ liệu cho quá trình mô hình hóa. Các tỷ lệ khác nhau (tức là 10/90, 20/80, 30/70, 40/60, 50/50, 60/40, 70/30, 80/20, và 90/10) đã được sử dụng để chia bộ dữ liệu thành bộ dữ liệu đào tạo và kiểm tra nhằm đánh giá hiệu suất của các mô hình. Các chỉ số thống kê phổ biến, chẳng hạn như Lỗi Bình Phương Trung Bình (RMSE), Lỗi Tuyệt Đối Trung Bình (MAE) và Hệ Số Tương Quan (R), đã được sử dụng để đánh giá khả năng dự báo của các mô hình dưới các tỷ lệ đào tạo và kiểm tra khác nhau. Ngoài ra, mô phỏng Monte Carlo đã được thực hiện đồng thời để đánh giá hiệu suất của các mô hình đề xuất, có tính đến ảnh hưởng của lấy mẫu ngẫu nhiên. Kết quả cho thấy mặc dù cả ba mô hình ML đều hoạt động tốt, nhưng ANN là mô hình chính xác nhất và ổn định nhất về mặt thống kê sau 1000 lần mô phỏng Monte Carlo (R Trung Bình = 0.9348) so với các mô hình khác như Boosted (R Trung Bình = 0.9192) và ELM (R Trung Bình = 0.8703). Điều tra về hiệu suất của các mô hình cho thấy khả năng dự báo của các mô hình ML bị ảnh hưởng lớn bởi các tỷ lệ đào tạo/kiểm tra, trong đó tỷ lệ 70/30 thể hiện hiệu suất tốt nhất của các mô hình. Một cách ngắn gọn, kết quả được trình bày ở đây thể hiện một cách thức hiệu quả trong việc lựa chọn các tỷ lệ dữ liệu phù hợp và mô hình ML tốt nhất để dự đoán chính xác độ bền cắt của đất, điều này sẽ hữu ích trong các giai đoạn thiết kế và kỹ thuật của các dự án xây dựng.