Trọng số là gì? Các công bố khoa học về Trọng số

Một số nghiên cứu gần đây đã tập trung vào các thuộc tính thống kê của các hệ thống mạng như mạng xã hội và Mạng toàn cầu. Các nhà nghiên cứu đặc biệt chú ý đến một vài thuộc tính dường như phổ biến ở nhiều mạng: thuộc tính thế giới nhỏ, phân phối bậc theo luật công suất, và tính chuyển tiếp của mạng. Trong bài báo này, chúng tôi làm nổi bật một thuộc tính khác được tìm thấy trong nhiều mạng, đó là thuộc tính cấu trúc cộng đồng, trong đó các nút mạng được kết nối với nhau thành các nhóm chặt chẽ, giữa các nhóm đó có chỉ những kết nối lỏng lẻo hơn. Chúng tôi đề xuất một phương pháp để phát hiện các cộng đồng như vậy, được xây dựng dựa trên ý tưởng sử dụng các chỉ số trung tâm để tìm ranh giới cộng đồng. Chúng tôi thử nghiệm phương pháp của mình trên các đồ thị do máy tính tạo ra và các đồ thị trong thế giới thực, có cấu trúc cộng đồng đã biết và phát hiện rằng phương pháp này phát hiện cấu trúc đã biết này với độ nhạy và độ tin cậy cao. Chúng tôi cũng áp dụng phương pháp này cho hai mạng có cấu trúc cộng đồng chưa được biết rõ—mạng hợp tác và mạng thức ăn—và thấy rằng nó phát hiện các phân chia cộng đồng quan trọng và có thông tin ở cả hai trường hợp.

Tóm tắt: GenAlEx: Phân tích di truyền trong Excel là một gói phần mềm đa nền tảng cho các phân tích di truyền quần thể chạy trong Microsoft Excel. GenAlEx cung cấp phân tích các loci gen diploid đồng trội, haploid và nhị phân cùng với các chuỗi DNA. Cả phân tích dựa trên tần suất (F-statistics, độ đa dạng dị hợp tử, HWE, phân loại quần thể, mối quan hệ) và phân tích dựa trên khoảng cách (AMOVA, PCoA, kiểm định Mantel, phân tích tự tương quan không gian đa biến) đều được cung cấp. Các tính năng mới bao gồm tính toán các ước lượng mới về cấu trúc quần thể: G′ST, G′′ST, Jost’s Dest và F′ST qua AMOVA, phân tích thông tin Shannon, phân tích sự cân bằng liên kết cho dữ liệu biallelic và các kiểm định không đồng nhất mới cho phân tích tự tương quan không gian. Hỗ trợ xuất ra hơn 30 định dạng dữ liệu khác nhau. Các bài giảng giảng dạy và tùy chọn xuất kết quả mở rộng từng bước cũng được bao gồm. Hướng dẫn toàn diện đã được sửa đổi hoàn toàn.

Sự sẵn có và triển khai: GenAlEx được viết bằng VBA và được cung cấp dưới dạng tiện ích bổ sung cho Microsoft Excel (tương thích với Excel 2003, 2007, 2010 trên PC; Excel 2004, 2011 trên Macintosh). GenAlEx, tài liệu hỗ trợ và các bài giảng giảng dạy có sẵn miễn phí tại: http://biology.anu.edu.au/GenAlEx.

Liên hệ: [email protected]

Nền tảng: Dịch bệnh vi-rút corona 2019 (COVID-19) là một tình trạng khẩn cấp về sức khỏe cộng đồng mang tính quốc tế và đặt ra thách thức cho khả năng phục hồi tâm lý. Cần có dữ liệu nghiên cứu để phát triển các chiến lược dựa trên bằng chứng nhằm giảm thiểu các tác động tâm lý bất lợi và triệu chứng tâm thần trong suốt dịch bệnh. Mục tiêu của nghiên cứu này là khảo sát công chúng tại Trung Quốc để hiểu rõ hơn mức độ tác động tâm lý, lo âu, trầm cảm và căng thẳng của họ trong giai đoạn đầu của dịch bệnh COVID-19 bùng phát. Dữ liệu này sẽ được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho tương lai. Phương pháp: Từ ngày 31 tháng 1 đến ngày 2 tháng 2 năm 2020, chúng tôi đã thực hiện một cuộc khảo sát trực tuyến sử dụng kỹ thuật lấy mẫu quả cầu tuyết. Cuộc khảo sát trực tuyến thu thập thông tin về dữ liệu nhân khẩu học, các triệu chứng thể chất trong vòng 14 ngày qua, lịch sử tiếp xúc với COVID-19, hiểu biết và lo lắng về COVID-19, các biện pháp phòng ngừa COVID-19 và thông tin bổ sung cần có liên quan đến COVID-19. Tác động tâm lý được đánh giá bằng thang đo Impact of Event Scale-Revised (IES-R), và trạng thái sức khỏe tâm thần được đánh giá bằng thang đo Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21). Kết quả: Nghiên cứu này bao gồm 1210 người tham gia từ 194 thành phố tại Trung Quốc. Tổng cộng, 53.8% người tham gia đánh giá tác động tâm lý của đợt bùng phát là trung bình hoặc nghiêm trọng; 16.5% báo cáo triệu chứng trầm cảm từ trung bình đến nghiêm trọng; 28.8% báo cáo triệu chứng lo âu từ trung bình đến nghiêm trọng; và 8.1% báo cáo mức độ căng thẳng trung bình đến nghiêm trọng. Hầu hết những người tham gia dành từ 20 đến 24 giờ mỗi ngày tại nhà (84.7%); lo lắng về việc thành viên gia đình bị nhiễm COVID-19 (75.2%); và hài lòng với lượng thông tin sức khỏe có sẵn (75.1%). Giới tính nữ, là sinh viên, có các triệu chứng thể chất cụ thể (ví dụ, nhức mỏi, chóng mặt, nghẹt mũi), và tình trạng sức khỏe tự đánh giá kém có mối liên hệ đáng kể với tác động tâm lý lớn hơn của đợt bùng phát và mức độ căng thẳng, lo âu và trầm cảm cao hơn (p < 0.05). Thông tin sức khỏe cập nhật và chính xác (ví dụ, điều trị, tình hình bùng phát cục bộ) và các biện pháp phòng ngừa cụ thể (ví dụ, vệ sinh tay, đeo khẩu trang) có liên quan đến tác động tâm lý thấp hơn của đợt bùng phát và mức độ căng thẳng, lo âu và trầm cảm thấp hơn (p < 0.05). Kết luận: Trong giai đoạn đầu của sự bùng phát dịch COVID-19 tại Trung Quốc, hơn một nửa số người tham gia đánh giá tác động tâm lý là từ trung bình đến nghiêm trọng, và khoảng một phần ba báo cáo lo âu từ mức trung bình đến nghiêm trọng. Phát hiện của chúng tôi xác định các yếu tố liên quan đến mức độ tác động tâm lý thấp hơn và trạng thái sức khỏe tâm thần tốt hơn có thể được sử dụng để xây dựng các can thiệp tâm lý nhằm cải thiện sức khỏe tâm thần của các nhóm dễ bị tổn thương trong thời kỳ dịch COVID-19.

Một phương pháp kiểm tra đất DTPA đã được phát triển để nhận diện các loại đất gần trung tính và đất vôi có hàm lượng Zn, Fe, Mn, hoặc Cu không đủ cho năng suất cây trồng tối đa. Chất triết suất gồm 0.005M DTPA (axit diethylenetriaminepentaacetic), 0.1M triethanolamine, và 0.01M CaCl₂, với pH là 7.3. Phương pháp kiểm tra đất bao gồm việc lắc 10 g đất khô không khí với 20 ml chất triết suất trong 2 giờ. Dung dịch được lọc, và hàm lượng Zn, Fe, Mn, và Cu được đo lường trong dung dịch lọc bằng phương pháp quang phổ hấp thu nguyên tử.

Phương pháp kiểm tra đất đã phân biệt thành công 77 loại đất ở Colorado dựa trên sự phản ứng của cây trồng với phân bón kẽm, sắt và mangan. Mức độ dinh dưỡng quan trọng phải được xác định riêng biệt cho từng loại cây trồng sử dụng quy trình tiêu chuẩn hóa cho việc chuẩn bị đất, nghiền và triết suất. Các mức độ quan trọng cho ngô sử dụng quy trình báo cáo trong nghiên cứu này là: 0.8 ppm cho Zn, 4.5 ppm cho Fe, tạm thời 1.0 ppm cho Mn, và 0.2 ppm cho Cu.

Việc phát triển phương pháp kiểm tra đất một phần dựa trên các cân nhắc lý thuyết. Chất triết suất được đệm tại pH 7.30 và chứa CaCl₂ để cân bằng với CaCO₃ tại mức CO₂ cao hơn khoảng 10 lần so với mức trong không khí. Nhờ đó, chất triết suất tránh việc hòa tan CaCO₃ và phát thải các dưỡng chất bị mắc kẹt thường không có sẵn cho cây trồng. DTPA được chọn làm chất tạo phức vì có khả năng hiệu quả chiết xuất cả bốn kim loại vi lượng. Các yếu tố như pH, nồng độ chất tạo phức, thời gian lắc, và nhiệt độ triết suất ảnh hưởng đến lượng vi lượng được chiết xuất và được điều chỉnh để đạt hiệu quả tối đa.

Bệnh Parkinson (PD) là một rối loạn thần kinh thoái hóa phổ biến với tỷ lệ mắc cả đời khoảng 2 phần trăm. Một mẫu gia tăng phát tích trong gia đình đã được ghi nhận đối với rối loạn và gần đây đã có báo cáo rằng một gen gây nhạy cảm với PD trong một gia đình lớn ở Ý được định vị trên cánh dài của nhiễm sắc thể số 4 của người. Một đột biến đã được xác định trong gen α-synuclein, mã hóa cho một protein tiền synapse được cho là có liên quan đến tính dẻo thần kinh, trong gia đình Ý và ba gia đình không có quan hệ quen biết có nguồn gốc Hy Lạp với di truyền trội trên nhiễm sắc thể thường đối với kiểu hình PD. Phát hiện này về một thay đổi phân tử cụ thể liên quan đến PD sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu chi tiết cơ chế bệnh sinh của rối loạn này.

Một biến thể mới tên là ‘PMF’ trong phân tích yếu tố được mô tả. Giả định rằng X là một ma trận của dữ liệu quan sát và σ là ma trận đã biết của độ lệch chuẩn của các phần tử trong X. Cả X và σ có kích thước n × m. Phương pháp giải quyết vấn đề ma trận song tuyến tính X = GF + E ở đây G là ma trận yếu tố bên trái chưa biết (điểm số) có kích thước n × p, F là ma trận yếu tố bên phải chưa biết (tải trọng) có kích thước p × m, và E là ma trận dư. Vấn đề được giải bằng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số: G và F được xác định sao cho chuẩn Frobenius của E chia từng phần tử theo σ được tối thiểu hóa. Hơn nữa, giải pháp được ràng buộc để tất cả các phần tử của G và F phải không âm. Kết quả cho thấy rằng các giải pháp qua PMF thường khác biệt với các giải pháp từ phân tích yếu tố thông thường (FA, tức là phân tích thành phần chính (PCA) tiếp theo là xoay vòng). Thông thường PMF cung cấp sự phù hợp tốt hơn đối với dữ liệu hơn FA. Ngoài ra, kết quả của PF được đảm bảo không âm, trong khi kết quả của FA thường không thể xoay vòng để loại bỏ mọi phần tử âm. Các ứng dụng tiềm năng khác nhau của phương pháp mới này được thảo luận ngắn gọn. Trong dữ liệu môi trường, các ước lượng lỗi của dữ liệu có thể thay đổi lớn và tính không âm thường là một tính năng cần thiết của các mô hình cơ bản. Do đó, kết luận rằng PMF phù hợp hơn FA hoặc PCA trong nhiều ứng dụng môi trường. Các ví dụ về ứng dụng thành công của PMF được trình bày trong các bài báo đồng hành.

Tóm tắt. Bài báo này phát triển và phân tích một mô hình giá trị thị trường của một công ty khi liên quan đến thu nhập hiện tại và tương lai, giá trị sổ sách và cổ tức. Hai nguyên tắc trong kế toán vốn chủ sở hữu làm nền tảng cho mô hình: quan hệ toàn bộ số dư được áp dụng và cổ tức làm giảm giá trị sổ sách hiện tại nhưng không ảnh hưởng đến thu nhập hiện tại. Mô hình thỏa mãn nhiều thuộc tính hấp dẫn và cung cấp một điểm chuẩn hữu ích khi một người hình dung giá trị thị trường liên quan đến dữ liệu kế toán và thông tin khác như thế nào.

Résumé. Tác giả xây dựng và phân tích một mô hình trong đó khái niệm hóa mối quan hệ giữa giá trị thị trường của một doanh nghiệp và lợi nhuận, giá trị sổ sách và cổ tức hiện tại và tương lai của nó. Hai giả thuyết kế toán vốn chủ sở hữu làm nền tảng cho mô hình: a) quan hệ toàn bộ số dư được áp dụng và b) cổ tức làm giảm giá trị sổ sách hiện tại nhưng không ảnh hưởng đến lợi nhuận hiện tại. Mô hình có nhiều đặc điểm thú vị và có thể đóng vai trò như một tham chiếu hữu ích trong việc khái niệm hóa mối quan hệ giữa giá trị thị trường và dữ liệu kế toán cũng như thông tin khác.

Chúng tôi được cung cấp một cơ sở dữ liệu lớn về các giao dịch của khách hàng. Mỗi giao dịch bao gồm các mặt hàng mà một khách hàng đã mua trong một lần ghé thăm. Chúng tôi giới thiệu một thuật toán hiệu quả để sinh ra tất cả các quy tắc liên kết đáng kể giữa các mặt hàng trong cơ sở dữ liệu. Thuật toán này tích hợp quản lý bộ đệm và các kỹ thuật ước lượng và cắt tỉa mới. Chúng tôi cũng trình bày kết quả áp dụng thuật toán này cho dữ liệu bán hàng thu được từ một công ty bán lẻ lớn, cho thấy hiệu quả của thuật toán.

Chúng tôi đã phân tích các yếu tố khí hậu và kết cấu ảnh hưởng đến carbon hữu cơ (C) và nitơ (N) trong đất tại vùng Đại Bình nguyên của Hoa Kỳ. Chúng tôi đã sử dụng một mô hình về số lượng và thành phần chất hữu cơ trong đất (SOM) để mô phỏng mức độ chất hữu cơ ổn định tại 24 địa điểm đồng cỏ trong khu vực này. Mô hình có khả năng mô phỏng tác động của các gradient khí hậu đến SOM và năng suất. Kết cấu đất cũng là một yếu tố kiểm soát quan trọng đối với động lực học của chất hữu cơ. Mô hình đã dự đoán một cách chính xác sản lượng thực vật trên mặt đất cũng như mức độ C và N trong đất qua các loại kết cấu đất (cát, trung bình và mịn); tuy nhiên, mô hình có xu hướng đánh giá quá mức mức độ C và N trong đất thuộc loại kết cấu mịn từ 10 đến 15%. Tác động của việc chăn thả đối với hệ thống đã được mô phỏng và cho thấy rằng các mức C và N trong đất ổn định nhạy cảm với cường độ chăn thả, với mức C và N trong đất giảm khi tần suất chăn thả tăng lên. Các xu hướng vùng trong SOM có thể được dự đoán bằng bốn biến cụ thể cho địa điểm, bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, kết cấu đất và hàm lượng lignin trong thực vật. Các đầu vào nitơ cũng cần phải được xác định. Cường độ chăn thả trong quá trình phát triển đất cũng là một yếu tố kiểm soát quan trọng đối với các mức SOM ổn định, và do ít dữ liệu có sẵn về việc chăn thả trước khi định cư, một số sự không chắc chắn là bất khả kháng trong các dự đoán của mô hình.

Các đợt hạn hán nghiêm trọng đã liên quan đến hiện tượng tử vong của rừng ở quy mô vùng trên toàn thế giới. Biến đổi khí hậu dự kiến sẽ làm trầm trọng thêm các sự kiện tử vong cấp vùng; tuy nhiên, việc dự đoán vẫn rất khó khăn vì các cơ chế sinh lý bình luận về khả năng sống sót và tử vong do hạn hán vẫn chưa được hiểu rõ. Chúng tôi đã phát triển một lý thuyết dựa trên áp suất thủy lực, xem xét cân bằng carbon và khả năng kháng côn trùng để phát triển và kiểm tra các giả thuyết liên quan đến sự sống sót và tử vong. Nhiều cơ chế có thể gây ra tử vong trong thời gian hạn hán. Một cơ chế chung cho các loài thực vật có quy định nước isohydric là tránh khỏi sự thất bại thủy lực do hạn hán thông qua việc đóng khí khổng, dẫn đến tình trạng đói carbon và chuỗi các tác động tiếp theo như khả năng kháng với các tác nhân sinh học giảm sút. Tử vong do thất bại thủy lực per se có thể xảy ra đối với cây giống hoặc cây isohydric gần chiều cao tối đa của chúng. Mặc dù thực vật anisohydric tương đối chịu hạn tốt hơn, nhưng chúng lại dễ bị thất bại thủy lực do hoạt động với các biên an toàn thủy lực hẹp hơn trong điều kiện hạn hán. Nhiệt độ tăng cao có thể làm trầm trọng thêm tình trạng đói carbon và thất bại thủy lực. Các tác nhân sinh học có thể làm tăng cường và bị tăng cường bởi áp lực thực vật do hạn hán. Các dao động khí hậu ẩm ướt trong nhiều thập kỷ có thể làm tăng sự dễ bị tổn thương của thực vật đối với tử vong do hạn hán bằng cách kích thích sự thay đổi trong kiến trúc thủy lực, khiến cho thực vật dễ mắc sự stress về nước. Sự ấm lên toàn cầu và tần suất ngày càng tăng của các sự kiện cực đoan có thể dẫn đến việc gia tăng các tập hợp tử vong cấp vùng. Quy định tiềm năng nước isohydric và anisohydric có thể phân chia các loài ở giữa sự sống sót và tử vong, và như vậy, việc kết hợp khung thủy lực này có thể hiệu quả trong việc mô hình hóa sự sống sót và tử vong của thực vật trong điều kiện khí hậu tương lai.