今天为大家介绍的是临床试验的研究者的类型.临床试验的研究者是指在试验所在地负责实施临床试验的人员. 如果一项试验在试验场所由一组人员实施,研究者则为该组人员的负责人或领导者,也称之为主要研究者(Principal investigator, PI). 研究者在临床试验中承担着很大的责任,一方面要完成临床试验的任务,另一方面又要负责受试者的医疗.健康和安全. 在国际上,俗称: 主要研究者(principal investigator, PI),也是我国通常所说的项目负责人,就是分中心的大主任之类的

GWAS研究中,表型分两种.第一种是线性的表型,如果身高.体重.智力等:第二种是二元的表型,比如患病和未患病,即通常所说的case和control.对于表型是线性的样本来说,是不存在case和control比例不平衡的情况的,但是对于表型是二元的样本,比如疾病和对照组(健康人群),case和control比例失衡,可能会出现N多的假阳性结果.具体看看下面的例子. 例子1:case和control比例在稍微正常的情况下,比如冠心病(coronaryartery disease,case:contr

文献名:Data-independent acquisition mass spectrometry in metaproteomics of gut microbiota - implementation and computational analysis(DIA技术在肠道宏蛋白质组研究中的方法实现和数据分析) doi: 10.1021/acs.jproteome.9b00606 期刊名:Journal of Proteome Research 作者:Juhani Akakko, Sami

1.02年ola是第一个应用cca在fmri激活检测上的学者. <exploratory fmri analysis by autocorrelation maximization> 2.06年川大的那位肖柯硕士论文,几乎是完全基于ola的论文,只是最后最temporal和spatial做了融合.也是用于做激活检测. <基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究> 3.02年南理工的yang jian,发表了impca,改变以前基于向量的方式,进行实验,而是直接采用图像矩阵的方

// 拍照 function getImage() { outSet( "开始拍照:" ); var cmr = plus.camera.getCamera(); cmr.captureImage( function ( p ) { outLine( "成功:"+p ); plus.io.resolveLocalFileSystemURL( p, function ( entry ) { createItem( entry ); }, function ( e )

JobDataMap被用来保存一系列的(序列化的)对象,这些对象在Job执行时可以得到.JobDataMap是Java Map接口的一个实现,而且还增加了一些存储和读取主类型数据的便捷方法. 如果使用一个持久的JobStore,那么必须注意存放在JobDataMap中的内容.因为放入JobDataMap中的内容将被序列化,而且 容易出现类型转换问题.很明显,标准Java类型将是非常安全的,但除此之外的类型,任何时候,只要有人改变了你要序列化其实例的类的定义,就要注意是否 打破了程序的兼容性.另外

oauth2-server-php for windows 的那些坑 在windwos 环境下,使用vs2017 for php 工具进行调试时,总是搞不出来, 于是分析了一下原因, 首先,oauth2-server-php的环境是linux 而我在windows 环境下,步骤上是有些区别,但也不至于没办法调试 下面就分析一下每个步骤的细微区别“ 1.windows 源码地址是,https://github.com/bshaffer/oauth2-server-php/releases 下载最新

document.addEventListener('touchstart',function(){ return false; },true); touchstart当手指触摸屏幕时候触发,即使已经有一个手指放在屏幕上也会触发. document.oncontextmenu=function(){ return false; }; oncontextmenu取消鼠标右键 var _domReady=false; document.addEventListener('DOMContentLoad

1. baseline 流程化的处理方式, 用 BoW 将 sentences 从 text 表示成 vector, LR 或者 SVM 做回归: LIBLINEAR – A Library for Large Linear Classification 对于多分类问题,工业上一般会将其转换为 binary classification.

基因组表达分析:如何选择RNA-seq vs. 芯片 发布日期:2017-03-29 10:00 DNA 芯片(上图左侧)由附着在表面的核酸探针组成.首先,从样品中提取 RNA 并转化为互补 DNA(cDNA),用荧光标签(1)进行标记. 接下来标记的 cDNA 片段与芯片(2)上的核酸杂交. 扫描芯片检测每个斑点的荧光水平,从而得到基因表达水平(3). 在 RNA-seq 中,RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA,以备用于测序(A). 接下来对 cDNA 文库进行测序(B),将所得读数与基

ylbtech-院校-美国:美国国立卫生研究院(NIH) 美国国立卫生研究院(简称NIH)位于美国马里兰州贝塞斯达(Bethesda),是美国最高水平的医学与行为学研究机构,初创于1887年,任务是探索生命本质和行为学方面的基础知识. 并充分运用这些知识延长人类寿命,以及预防.诊断和治疗各种疾病和残障.NIH在近几十年取得的研究成果极大的改善了人类的生命健康状况. 美国国立卫生研究院(National Institutes of Health,NIH)是美国主要的医学与行为学(medical a

文献名:Proteomic Profiling of Rhabdomyosarcoma-Derived Exosomes Yield Insights into Their Functional Role in Paracrine Signaling(源于横纹肌肉瘤的外泌体的蛋白质组学分析用于深入了解其在旁分泌信号转导中的作用) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间: (2019年8月) IF:3.78 单位: 黎巴嫩大学,黎巴嫩 贝鲁特美国大学儿童和青少年

文献名:Fast and accurate bacterial species identification in urine specimens using LC-MS/MS mass spectrometry and machine learning(利用质谱技术和机器学习模型在尿液样本中快速准确地进行菌种鉴定) doi: 10.1074/mcp.TIR119.001559 期刊名:Mol Cell Proteomics 作者:Florence Roux-Dalvai 通讯作者:Arnaud

1.相对危险度(relative risk,RR).指暴露于某因素发生某事件的风险,即A/(A+B),除以未暴露人群发生的该事件的风险,即C/(C+D),所得的比值,即RR=［A/(A+B)］/［C/(C+D)］,RR适用于队列研究或随机对照试验. 2.OR(odds ratio) 比值比.OR=(A/B)÷(C/D)=AD/BC.RR和OR两个公式的区别,A/(A+B) 指暴露于某因素发生某事件的风险:A/B 指暴露人群中病例的比例,C/D指非暴露人群中病例的比例,所以OR也被称为优势比.当疾

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在GIS领域,金字塔技术一直是一个基础性技术,WMTS规范专门制定了针对切片请求的格式.利用这种技术,前端可以快速展示出指定级别的地图或影像. 但是,由于切图本身是一张图片,图片上看似是兴趣点的要素根本无法进行前端交互.于是,针对兴趣点等矢量数据的展示,基本原理都是先获取到矢量的地理信息(比如GeoJson),在前端绘制(内核为一个element),于是该e

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi

在Ubuntu Kylin15.04中配置Hadoop单机/伪分布式系统经验分享 一.工作准备 首先,明确工作的重心,在Ubuntu Kylin15.04中配置Hadoop集群,这里我是用的双系统中的Ubuntu来配制的,不是虚拟机.在网上有很多配置的方案,我看了一下Ubuntu的版本有14.x,16.x等等,唯独缺少15.x,后来我也了解到,15.x出来一段时间就被下一个版本所替代了,可能有一定的问题吧,可是我还是觉得这个版本的用起来很舒服,但是当我安装了Ubuntu kylin15.04之后

一.相对危险度(RR)——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度 队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群,追踪其各自的发病结局,比较两组发病结局的差异,从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究.通常,暴露可以指危险因素,比如吸烟.高血压,也可指服用某种药物.而事件可以是疾病发生,比如肺癌.心血管病,也可指服药后的治疗效果. RR也叫危险比(risk ratio)或率比(rate ratio),是反映暴露与发病(死亡)关联强度的最有用的指标.RR适用于队列研究或随机对照试验

激光雷达工作时会先在当前位置发出激光并接收反射光束,解析得到距离信息,而后激光发射器会转过一个角度分辨率对应的角度再次重复这个过程.限于物理及机械方面的限制,激光雷达通常会有一部分“盲区”.使用激光雷达返回的数据通常可以描绘出一幅极坐标图,极点位于雷达扫描中心,0-360°整周圆由扫描区域及盲区组成.在扫描区域中激光雷达在每个角度分辨率对应位置解析出的距离值会被依次连接起来,这样,通过极坐标表示就能非常直观地看到周围物体的轮廓,激光雷达扫描范围示意图可以参见下图. 激光雷达通常有四个性能衡量指标

目前,轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航,考虑到使用成本,一般二维激光雷达使用较多,如下图.由于只能扫描一个平面,如果想用二维激光雷达获取环境三维点云,则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持. 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描,如此就能大概构建出附近的物体轮廓,这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体.当然,由于激光雷达使用激光而不是声波,它的探测过程不仅极短,而且能弥补声波广角发散的缺点(激光不易发散,锥度角很小)