Improvement of track zero to increase read/write area in hard disk drive assembly process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is a chronic lung disease that has a high prevalence. The therapeutic intervention of this disease can be made more effective if genetic variability in patients' response to medications is implemented. However, a clear picture of the genetic architecture of asthma intervention response remains elusive. We conducted a genome-wide association study (GWAS) to identify drug response-associated genes for asthma, in which 909 622 SNPs were genotyped for 120 randomized participants who inhaled multiple doses of glucocorticoids. By integrating pharmacodynamic properties of drug reactions, we implemented a mechanistic model to analyze the GWAS data, enhancing the scope of inference about the genetic architecture of asthma intervention. Our pharmacodynamic model observed associations of genome-wide significance between dose-dependent response to inhaled glucocorticoids (measured as %FEV1) and five loci (P=5.315 × 10(-7) to 3.924 × 10(-9)), many of which map to metabolic genes related to lung function and asthma risk. All significant SNPs detected indicate a recessive effect, at which the homozygotes for the mutant alleles drive variability in %FEV1. Significant associations were well replicated in three additional independent GWAS studies. Pooled together over these three trials, two SNPs, chr6 rs6924808 and chr11 rs1353649, display an increased significance level (P=6.661 × 10(-16) and 5.670 × 10(-11)). Our study reveals a general picture of pharmacogenomic control for asthma intervention. The results obtained help to tailor an optimal dose for individual patients to treat asthma based on their genetic makeup.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle