本科论文lasso，本科论文怎么写

根据形成阶段活动分析GitHub团队生产力。

利用重叠的群落和网络结构，我们识别了减少应激反应的基因组。

个体突变和再感染后的群体免疫；

对抗信息疾病COVID-19假新闻数据集；

COVID-19高原适应性预防策略驱动的大流行爆发现象；

传染病波动发生的变异性分布在不同的地理范围内。

基于形成阶段活动分析GitHub团队生产力

原标题基于形成阶段活动分析GitHub团队生产力

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作者SamanehSaadat、OliviaBNewton、GitaSukthankar、StephenMFiore

摘要我们的目标是了解GitHub高效团队的特征。为此，我们从软件存储库收集数据，并通过检查生产力差距来评估团队。我们的研究重点是团队创建阶段，即存储库创建后的前六个月。为了更好地了解团队活动，我们根据工作空间比例对存储库进行了聚类，并发现了团队中的三种工作方式工人、沟通者和协作者。根据我们的结果，我们相信GitHub上软件开发存储库的早期活动建立了一个协调流程，可以随着时间的推移实现有效的协作。

使用重叠的群落和网络结构鉴定减少应激反应的基因组

原标题利用重叠的群落和网络结构来识别应激反应基因的减少群体

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作者卡米拉里奇奥、豪尔赫芬克、卡米洛罗查

摘要本文提出了一个工作流程，用于识别对生物体中的特定处理做出反应的基因，其中非生物胁迫是全广泛农业生产损失的主要原因。根据输入的RNA测序读数计数和生物复制，它输出可能与治疗相关的特征基因***。从技术上讲，所提出的方法是WGCNA的概括和扩展。主要目标是在一系列标准化和过滤步骤之后识别遗传网络中的特定模块。在本研究中，模块检测是使用层次连锁聚类实现的，它可以识别重叠的群落，因此在考虑产生共表达的系统的重叠调控域时具有更大的生物学意义。其他步骤和信息也已添加到工作流程中。在这里，中间阶段的特定网络是无规模的，并且使用LASSO回归来选择对压力的表型响应最重要的模块。最后，我们通过对大米的系统研究来演示工作流程，大米是一种已知对盐胁迫高度敏感的主食。

由于个体突变和再感染而产生的群体免疫

原标题个体突变和再感染下的群体免疫

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作者安东尼奥蒙塔尔班、罗德里戈M科德、M加布里埃拉M戈麦斯

摘要我们研究了Gomes等人考虑的SEIR模型。引用Gomes2020和Aguas等人。Aguas2020假设每个人对感染都有不同程度的易感性或暴露程度。在这种异质性假设下，如果获得免疫力的人数比例超过同质人群中的临界水平，那么疫情的增长就会得到有效抑制。我们找到了计算群体免疫阈值和稳定配置的明确公式，并探索了模型的扩展。

对抗信息病COVID-19假新闻数据集

原标题Infodemic:打击COVID-19假新闻数据集

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作者ParthPatwa、ShivamSharma、SrinivasPYKL、VineethGuptha、GitanjaliKumari、MdShadAkhtar、AsifEkbal、AmitavaDas、TanmoyChakraborty

摘要除了COVID-19大流行之外，我们还在对抗“信息流行病”。社交媒体上虚假新闻和谣言猖獗。相信谣言可能会造成严重伤害。在大流行期间，这种情况变得更加严重。为了解决这个题，我们策划并发布了一个人工注释的数据集，其中包含10,700个社交媒体帖子以及有关COVID-19的真实和虚假新闻文章。我们使用四个机器学习标准对带注释的数据集进行基准测试。使用SVM获得了9346%F1分数的性能。数据和代码可以在这里找到

COVID-19高原根据适应性预防策略的传染病传播

原标题根据适应性预防策略的COVID-19Plateau:流行病爆发现象

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作者吴自强、廖浩、AlexandreVidmer、周明阳、陈伟

摘要自COVID-19传播以来，传染病模型的研究迅速增加。对于政策制定者来说，了解疾病将如何传播以及哪些政策和环境影响将影响其传播非常重要。在本文中，我们提出了标准流行病模型的两种扩展。这意味着预防措施是根据当前感染的严重程度来考虑的，该严重程度会随着时间的推移而适应和变化。考虑多个城市和地区，这些城市/地区之间的人员流动，并考虑到每个地区可能有不同的预防措施。在大流行期间经常观察到适应措施和人口流动，但这些影响很少在经典流行病模型中明确模拟和研究。我们提出的模型引起了现象。这意味着感染该病的人数长期保持在同一水平。我们展示了扩散达到稳定状态必须满足哪些条件，并表明这种现象是相互依存的。当考虑多个城市时，情况与单个城市的情况不同。我们通过实际数据证实，在当前的COVID-19疫情中，全许多地区都存在高原现象。最后，我们对单一城市模型中的高原现象进行了理论分析，得出了关于高原的出现和结束、高度和长度的一系列结果。我们的理论结果与我们的实证结果非常吻合。

传染病波动发生的变异性分布在不同的地理范围内。

原标题跨不同地理范围传播的传染病波的爆发多样性

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作者GuilhermeSCosta、WesleyCota、SilvioCFerreira

摘要在大流行情况下，新传染病的关键特征是其在地理范围内的传播以及根据所采取的缓解方案对不同地点的影响。我们使用代表城市的斑块的混合人口方法研究了随机患病率模型。传染病遵循地方政府的随机分区模型，地方政府通过定期流动相互影响。作为一个研究案例，我们考虑对巴西的COVID-19大流行进行数据驱动的模拟。模拟流行病曲线的特性广泛分布在不同的地理位置和规模，从州到中部和周边地区再到市级。预计疫情延迟发生与距省会城市的距离之间的相关性在一些州较强，而在其他州则较弱，预计多个疫情焦点将蔓延至内陆城市。不同地区对同一缓解方案的反应可能存在很大差异。这意味着防治传染病的政策必须根据该地区的具体情况制定，但要融入全局。真实世界报告的案例证实了模拟中预测的定性情景。尽管我们的研究仅限于巴西，但预测和模型可以扩展到具有不同人口分布的其他地理组织。

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