203 Matching Annotations
  1. Apr 2024
    1. Figure 1. Example of a single-page report for pre- and postbronchodilator spirometry testing. The linear graphic is divided in units of 1 SD, with the LLN shown at a z-score of −1.64. This simplified report is suitable for the medical record or referring physician, but the test interpreter should have access to the data and curves of all acceptable spirometry efforts. FET = forced expiratory time; GLI = Global Lung Function Initiative; IC = inspiratory capacity; LLN = lower limit of normal; SpO2 = oxygen saturation as measured by pulse oximetry; ULN = upper limit of normal; VC = vital capacity.

      TipoDePrueba/Reporte

      TipoDePrueba/Metadatos

      TipoDePrueba/mesh/D002000/ForcedSpirometry

  2. Mar 2024
    1. En las últimas décadas, los biólogos evolutivos han mejorado enormemente los métodos computacionales para agilizar la recopilación y el análisis de datos genéticos de sistemas no modelo. Sin embargo, las herramientas para datos fenotípicos están rezagadas a pesar de la necesidad crítica de dichos datos para comprender cómo han evolucionado los rasgos a escalas micro y macroevolutivas. En comparación con los datos de las bases de datos genéticas estandarizadas (NCBI, etc.), los datos fenotípicos a menudo se encuentran dispersos en repositorios no estándar (por ejemplo, material complementario), no están disponibles públicamente o no son comparables entre estudios debido a la subjetividad de los términos utilizados. incapacidad para probar la homología dados los datos faltantes y variabilidad de los enfoques para codificar caracteres y estados de caracteres. La terminología subjetiva para caracterizar fenotipos obstaculiza nuestra capacidad de aprovechar los datos existentes para metanálisis a gran escala en investigaciones evolutivas o morfológicas o determinar si los resultados de los estudios son comparables. Estos problemas se magnifican en estudios que incluyen morfologías complejas o mal caracterizadas donde la terminología es a menudo imprecisa y conflictiva, o específica del grupo de estudio. Para aumentar la claridad de los datos y la reproducibilidad científica, abogamos por el uso de ontologías existentes y la mejora continua de las ontologías vegetales.

      TO DO - Leer [ ]

  3. Feb 2024
  4. Dec 2023
  5. Nov 2023
  6. Oct 2023
    1. IDpaper:202351

      BIOnomenclatura

      El uso de nombres de organismos como elemento de metadatos universal para vincular e integrar datos sobre biodiversidad en una variedad de fuentes de datos.

      Está imagen está genial, puedo hacer una para algún tema biológico

  7. Sep 2023
  8. Aug 2023
  9. Nov 2022
  10. Oct 2022
  11. Feb 2022
  12. Jun 2021
  13. May 2021
  14. Apr 2021
  15. Oct 2020
  16. Sep 2020
  17. Aug 2020
  18. Apr 2020