Cận thị là gì? Các công bố khoa học về Cận thị

Một phương pháp ước tính hàm lượng cholesterol trong phần lipoprotein có tỷ trọng thấp của huyết thanh (Sf0-20) được trình bày. Phương pháp này bao gồm các phép đo nồng độ cholesterol toàn phần trong huyết tương khi đói, triglyceride và cholesterol lipoprotein có tỷ trọng cao, không yêu cầu sử dụng thiết bị siêu ly tâm chuẩn bị. So sánh quy trình được đề xuất này với quy trình trực tiếp hơn, trong đó thiết bị siêu ly tâm được sử dụng, đã cho thấy các hệ số tương quan từ 0,94 đến 0,99, tùy thuộc vào nhóm bệnh nhân được so sánh.

Bình thường hóa chính xác là điều kiện tiên quyết tuyệt đối để đo lường đúng biểu hiện gene. Đối với PCR sao chép ngược định lượng thời gian thực (RT-PCR), chiến lược bình thường hóa phổ biến nhất bao gồm tiêu chuẩn hóa một gene kiểm soát được biểu hiện liên tục. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, đã trở nên rõ ràng rằng không có gene nào được biểu hiện liên tục ở tất cả các loại tế bào và dưới mọi điều kiện thí nghiệm, ngụ ý rằng sự ổn định biểu hiện của gene kiểm soát dự kiến phải được xác minh trước mỗi thí nghiệm. Chúng tôi đã trình bày một chiến lược mới, sáng tạo và mạnh mẽ để xác định các gene được biểu hiện ổn định trong một tập hợp các gene ứng cử viên để bình thường hóa. Chiến lược này bắt nguồn từ một mô hình toán học về biểu hiện gene cho phép ước lượng không chỉ sự biến đổi tổng thể của các gene nghị biểu bình thường mà còn sự biến đổi giữa các nhóm mẫu bộ của tập hợp mẫu. Đáng chú ý, chiến lược này cung cấp một thước đo trực tiếp cho sự biến đổi biểu hiện ước tính, cho phép người dùng đánh giá lỗi hệ thống được tạo ra khi sử dụng gene này. Trong một so sánh trực tiếp với một chiến lược đã được công bố trước đó, cách tiếp cận dựa trên mô hình của chúng tôi có hiệu suất mạnh mẽ hơn và ít nhạy cảm hơn đối với điều chỉnh đồng biến của các gene bình thường hóa ứng cử viên. Chúng tôi đã sử dụng chiến lược dựa trên mô hình để xác định các gene phù hợp để bình thường hóa dữ liệu RT-PCR định lượng từ ung thư ruột kết và ung thư bàng quang. Các gene này bao gồm UBC, GAPD, và TPT1 cho ruột kết và HSPCB, TEGT, và ATP5B cho bàng quang. Chiến lược được trình bày có thể được áp dụng để đánh giá độ thích hợp của bất kỳ ứng cử viên gene bình thường hóa trong bất kỳ loại thiết kế thí nghiệm nào và nên cho phép bình thường hóa dữ liệu RT-PCR đáng tin cậy hơn.

Học máy (Machine learning) nghiên cứu vấn đề làm thế nào để xây dựng các hệ thống máy tính tự động cải thiện qua kinh nghiệm. Đây là một trong những lĩnh vực kỹ thuật phát triển nhanh chóng hiện nay, nằm tại giao điểm của khoa học máy tính và thống kê, và là cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Tiến bộ gần đây trong học máy được thúc đẩy bởi sự phát triển của các thuật toán và lý thuyết học mới cùng với sự bùng nổ liên tục trong việc sẵn có dữ liệu trực tuyến và khả năng tính toán chi phí thấp. Việc áp dụng các phương pháp học máy dựa trên dữ liệu đã xuất hiện trong khoa học, công nghệ và thương mại, dẫn đến việc ra quyết định dựa trên bằng chứng trong nhiều lĩnh vực cuộc sống, bao gồm chăm sóc sức khỏe, sản xuất, giáo dục, mô hình tài chính, cảnh sát và tiếp thị.

Nghiên cứu trước đây đã cung cấp những hiểu biết quý giá về cách và lý do nhân viên đưa ra quyết định về việc chấp nhận và sử dụng công nghệ thông tin (CNTT) tại nơi làm việc. Tuy nhiên, từ góc độ tổ chức, vấn đề quan trọng hơn là làm thế nào các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định thông minh về các can thiệp có thể dẫn đến việc chấp nhận cao hơn và sử dụng CNTT hiệu quả hơn. Có rất ít nghiên cứu trong tài liệu về triển khai CNTT đề cập đến vai trò của các can thiệp nhằm hỗ trợ việc ra quyết định của các nhà quản lý. Cụ thể, cần phải hiểu cách mà các can thiệp khác nhau có thể ảnh hưởng đến những yếu tố quyết định đã biết về việc chấp nhận và sử dụng CNTT. Để giải quyết khoảng trống này trong tài liệu, chúng tôi đã rút ra từ khối lượng nghiên cứu phong phú về mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), đặc biệt là công trình nghiên cứu về các yếu tố quyết định về tính hữu ích cảm nhận và tính dễ sử dụng cảm nhận, và: (i) phát triển một mạng lưới định danh toàn diện (mô hình tích hợp) về các yếu tố quyết định việc chấp nhận và sử dụng CNTT ở cấp độ cá nhân; (ii) thử nghiệm thực nghiệm mô hình tích hợp đã đề xuất; và (iii) trình bày một chương trình nghiên cứu tập trung vào các can thiệp tiền và hậu triển khai tiềm năng có thể nâng cao việc chấp nhận và sử dụng CNTT của nhân viên. Những phát hiện của chúng tôi và chương trình nghiên cứu có những ý nghĩa quan trọng đối với việc ra quyết định quản lý về việc triển khai CNTT trong các tổ chức.