Khô mắt là gì? Các công bố khoa học về Khô mắt

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.

Tóm lược: MrBayes 3 thực hiện phân tích phát sinh loài Bayesian kết hợp thông tin từ các phần dữ liệu hoặc các phân tập khác nhau tiến hóa dưới các mô hình tiến hóa ngẫu nhiên khác nhau. Điều này cho phép người dùng phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất bao gồm các loại dữ liệu khác nhau—ví dụ: hình thái, nucleotide và protein—và khám phá nhiều loại mô hình cấu trúc kết hợp tham số duy nhất và chung của phần. Chương trình sử dụng MPI để song song hóa kết hợp Metropolis trên các cụm máy Macintosh hoặc UNIX.

Khả dụng: http://morphbank.ebc.uu.se/mrbayes

Liên hệ: [email protected]

* Địa chỉ thông tin liên lạc.

Chúng tôi đánh giá các hình thức gần đúng khác nhau cho năng lượng tương quan trên mỗi phần tử của khí điện tử đồng nhất có phân cực spin, những hình thức này đã được sử dụng thường xuyên trong các ứng dụng của xấp xỉ mật độ spin địa phương vào chức năng năng lượng trao đổi-tương quan. Bằng cách tính toán lại chính xác năng lượng tương quan RPA như là một hàm của mật độ điện tử và phân cực spin, chúng tôi chứng minh sự không đầy đủ của các xấp xỉ thông thường trong việc nội suy giữa các trạng thái para-magnet và ferro-magnet, đồng thời giới thiệu một công thức nội suy mới chính xác. Một kỹ thuật xấp xỉ Padé được sử dụng để nội suy chính xác các kết quả Monte Carlo gần đây (para và ferro) của Ceperley và Alder vào phạm vi mật độ quan trọng cho các nguyên tử, phân tử và kim loại. Các kết quả này có thể được kết hợp với sự phụ thuộc vào spin của RPA để tạo ra một năng lượng tương quan cho một khí điện tử đồng nhất có phân cực spin với sai số tối đa được ước tính là 1 mRy và do đó có thể xác định đáng tin cậy mức độ của các hiệu chỉnh không địa phương đối với xấp xỉ mật độ spin địa phương trong các hệ thống thực.

Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”

Bối cảnh: Hiện nay, vẫn chưa có sự thống nhất về cách thực hiện và diễn giải các thí nghiệm PCR định lượng thời gian thực (qPCR) tốt nhất. Vấn đề càng trở nên trầm trọng hơn do thiếu chi tiết thí nghiệm đầy đủ trong nhiều ấn phẩm, gây cản trở khả năng đánh giá phê bình chất lượng của các kết quả được trình bày hoặc thực hiện lại các thí nghiệm.

Nội dung: Hướng dẫn về Thông tin Tối thiểu cho Công bố Các Thí nghiệm PCR Thời gian thực Định lượng (MIQE) nhằm vào độ tin cậy của kết quả để giúp đảm bảo tính toàn vẹn của tài liệu khoa học, thúc đẩy sự nhất quán giữa các phòng thí nghiệm, và tăng cường tính minh bạch của thí nghiệm. MIQE là một tập hợp các hướng dẫn mô tả thông tin tối thiểu cần thiết cho việc đánh giá các thí nghiệm qPCR. Bao gồm là một danh sách kiểm tra đi kèm với sự gửi ban đầu của một bản thảo đến nhà xuất bản. Bằng cách cung cấp tất cả các điều kiện thí nghiệm và đặc điểm thử nghiệm liên quan, những người đánh giá có thể đánh giá tính hợp lệ của các giao thức đã sử dụng. Cần phải tiết lộ đầy đủ tất cả các thuốc thử, trình tự, và phương pháp phân tích để các nhà nghiên cứu khác có thể tái tạo kết quả. Chi tiết MIQE nên được công bố dưới dạng rút gọn hoặc như một phụ lục trực tuyến.

Tóm tắt: Việc tuân theo các hướng dẫn này sẽ khuyến khích thực hành thí nghiệm tốt hơn, cho phép diễn giải kết quả qPCR đáng tin cậy và rõ ràng hơn.

Chúng tôi đã tạo ra một tập dữ liệu mới về dữ liệu khí hậu tháng được nội suy không gian cho các vùng đất toàn cầu với độ phân giải không gian rất cao (khoảng 1 km²). Tập dữ liệu này bao gồm nhiệt độ hàng tháng (tối thiểu, tối đa và trung bình), lượng mưa, bức xạ mặt trời, áp suất hơi nước và tốc độ gió, được tổng hợp trong khoảng thời gian mục tiêu từ 1970–2000, sử dụng dữ liệu từ 9000 đến 60 000 trạm khí tượng. Dữ liệu từ các trạm khí tượng được nội suy bằng cách sử dụng spline mỏng với các biến covariate bao gồm độ cao, khoảng cách đến bờ biển và ba biến covariate từ vệ tinh: nhiệt độ bề mặt đất tối đa và tối thiểu cũng như độ che phủ mây, thu được từ nền tảng vệ tinh MODIS. Việc nội suy được thực hiện cho 23 khu vực với kích thước khác nhau tùy thuộc vào mật độ trạm. Dữ liệu vệ tinh đã cải thiện độ chính xác dự đoán cho các biến nhiệt độ từ 5–15% (0.07–0.17 °C), đặc biệt là cho các khu vực có mật độ trạm thấp, mặc dù sai số dự đoán vẫn cao trong những khu vực đó cho tất cả các biến khí hậu. Đóng góp của các biến covariate từ vệ tinh hầu như không đáng kể đối với các biến khác, mặc dù tầm quan trọng của chúng thay đổi theo khu vực. Trái ngược với cách tiếp cận thông thường là sử dụng một mô hình đơn cho toàn cầu, chúng tôi đã xây dựng sản phẩm cuối cùng bằng cách chọn mô hình hoạt động tốt nhất cho từng khu vực và biến. Các tương quan kiểm định chéo toàn cầu đạt ≥ 0.99 cho nhiệt độ và độ ẩm, 0.86 cho lượng mưa và 0.76 cho tốc độ gió. Thực tế là hầu hết các ước lượng bề mặt khí hậu của chúng tôi chỉ được cải thiện một cách marginal bởi việc sử dụng các biến covariate từ vệ tinh nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có một mạng lưới dữ liệu khí tượng dày đặc và chất lượng cao.

Tiến hành một đánh giá về văn liệu là một phần quan trọng của bất kỳ dự án nghiên cứu nào. Nhà nghiên cứu có thể xác định và đánh giá lãnh thổ tri thức liên quan để chỉ định một câu hỏi nghiên cứu nhằm phát triển thêm cơ sở tri thức. Tuy nhiên, các bản đánh giá 'mô tả' truyền thống thường thiếu tính toàn diện, và trong nhiều trường hợp, không được thực hiện như những mảnh ghép đích thực của khoa học điều tra. Do đó, chúng có thể thiếu phương tiện để hiểu những gì tập hợp các nghiên cứu đang nói. Những đánh giá này có thể bị nghiên cứu viên thiên vị và thường thiếu đi tính chặt chẽ. Hơn nữa, việc sử dụng các đánh giá về bằng chứng sẵn có để cung cấp cái nhìn sâu sắc và hướng dẫn cho can thiệp vào nhu cầu hoạt động của người thực hành và nhà làm chính sách chủ yếu là yếu tố thứ cấp. Đối với người thực hành, việc hiểu một khối chứng cứ thường mang tính mâu thuẫn đã trở nên ngày càng khó khăn hơn. Chất lượng của bằng chứng hỗ trợ việc ra quyết định và hành động đã bị đặt dấu hỏi, vì bằng chứng không đầy đủ hoặc hoàn chỉnh nghiêm trọng cản trở việc hình thành và thực thi chính sách. Khi nghiên cứu các cách mà các đánh giá quản lý dựa trên bằng chứng có thể đạt được, các tác giả đánh giá quy trình đánh giá hệ thống được sử dụng trong khoa học y học. Trong 15 năm qua, khoa học y học đã cố gắng cải thiện quy trình đánh giá bằng cách tổng hợp nghiên cứu một cách hệ thống, minh bạch và tái sản xuất với cả hai mục tiêu nâng cao cơ sở tri thức và thông tin hoá việc ra quyết định chính sách và thực hành. Bài báo này đánh giá mức độ mà quy trình đánh giá hệ thống có thể được áp dụng cho lĩnh vực quản lý nhằm tạo ra một khối dự trữ tri thức đáng tin cậy và nâng cao thực hành bằng cách phát triển nghiên cứu nhạy cảm với bối cảnh. Bài viết nêu bật các thách thức trong việc phát triển một phương pháp luận thích hợp.

Bài báo này trả lời câu hỏi, “Tại sao các tổ chức lại xử lý thông tin?” Sự không chắc chắn và sự mơ hồ được định nghĩa là hai yếu tố ảnh hưởng đến việc xử lý thông tin trong các tổ chức. Cấu trúc tổ chức và các hệ thống nội bộ xác định cả lượng và sự phong phú của thông tin được cung cấp cho các nhà quản lý. Các mô hình được đề xuất cho thấy cách mà các tổ chức có thể được thiết kế để đáp ứng nhu cầu thông tin về công nghệ, quan hệ liên phòng ban và môi trường. Một hàm ý đối với các nhà quản lý là một vấn đề chính là thiếu sự rõ ràng, chứ không phải thiếu thông tin. Các mô hình chỉ ra cách mà các tổ chức có thể được thiết kế để cung cấp các cơ chế thông tin nhằm giảm thiểu sự không chắc chắn và giải quyết sự mơ hồ.

Những dự đoán hợp lệ về hướng thiên lệch không phản hồi đã được thu được từ các ước lượng chủ quan và ngoại suy trong một phân tích dữ liệu khảo sát qua thư từ các nghiên cứu đã công bố. Đối với các ước tính về độ lớn của thiên lệch, việc sử dụng ngoại suy đã dẫn đến những cải thiện đáng kể so với chiến lược không sử dụng ngoại suy.