cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.rx9qp7
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 61 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 {
 "or" : [
 "PublishingCountry is Colombia",
 {
 "and" : [
 "Country is Colombia",
 {
 "not" : {
 "Issue" : [
 "is Country coordinate mismatch"
 ]
 }
 }
 ]
 }
 ]
 },
 "TaxonKey is one of (Acanthostracion polygonius Poey, 1876)"
 ]
}

 The dataset includes 61 records from 15 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0047317-231002084531237/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.25345/c5057ct3n
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4728 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, KCNS3 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.14457/cu.the.2007.2246
title: การพัฒนาอาหารทางการแพทย์สูตรถั่วเหลืองเสริมใยอาหารจากข้าวกล้อง

description: ผู้ป่วยที่ได้รับอาหารทางสายให้อาหารเป็นเวลานานมักพบอาการท้องผูกหรือท้องเสีย การเติมใยอาหารลงในสูตรอาหารช่วยป้องกันปัญหานี้ได้ การศึกษานี้จึงพัฒนาอาหารทางการแพทย์สูตรถั่วเหลืองเสริมใยอาหารจากข้าวกล้องสูตรสมดุลและมีการเสริมใยอาหาร สูตรอาหารประกอบด้วยแป้งถั่วเหลืองไขมันเต็มร้อยละ 8.47 น้ำมันเอ็มซีทีร้อยละ 1.56 มอลโตเด็กซ์ตรินร้อยละ 12.34 เติมน้ำจนครบ 100 มิลลิลิตรและเติมใยอาหารจากข้าวกล้องร้อยละ 0.55, 0.80, 1.05 และ 1.30 ปั่นผสมเป็นเนื้อเดียวกัน ให้ความร้อนที่ 100 องศาเซลเซียส 30 นาที โฮโมจีไนส์ 30 นาที บรรจุขวดและฆ่าเชื้อโดยการพาสเจอร์ไรส์หรือสเตอริไรส์ ศึกษาลักษณะทางกายภาพ ได้แก่ ความหนืด อัตราการไหลผ่านสายให้อาหารและความเป็นกรด-ด่าง สูตรพาสเจอร์ไรส์และสเตอริไรส์ที่มีลักษณะทางกายภาพดีที่สุดคือ สูตรที่เติมใยอาหารร้อยละ 1.30 จึงพัฒนาโดยการเติมแป้งข้าวโพดร้อยละ 0.50, 1.00, 1.50 และ 2.00 พบว่าสูตรที่ดีที่สุดของการพาสเจอร์ไรส์และสเตอริไรส์ คือสูตรที่เติมแป้งข้าวโพดร้อยละ 1.50 และ 0.90 ตามลำดับ พัฒนาสูตรอาหารโดยการเติมเลซิตินร้อยละ 0.10, 0.20, 0.30, 0.40, 0.50 และ 0.70 พบว่าเลซิตินร้อยละ 0.50 ทำให้ผลิตภัณฑ์มีลักษณะทางกายภาพดีที่สุดทั้งสูตรพาสเจอร์ไรส์และสเตอริไรส์ ปรับปรุงรสชาติด้วยซูโครส อัตราส่วนมอลโตเด็กซ์ตรินต่อซูโครสเท่ากับ 100:0, 90:10, 80:20, 70:30 และ 60:40 ประเมินความพอใจในรสชาติโดยอาสาสมัคร พบว่าสูตรที่ได้รับการยอมรับมากที่สุด คืออัตราส่วนมอลโตเด็กซ์ตรินต่อซูโครส เท่ากับ 60:40 ทั้งสูตรพาสเจอร์ไรส์และสเตอริไรส์ ปรับปรุงกลิ่นด้วยกลิ่นวานิลลาและกล้วยหอม พบว่าสูตรที่แต่งกลิ่นวานิลลาได้รับการยอมรับมากที่สุดทั้งสูตรพาสเจอร์ไรส์และ สเตอริไรส์ สูตรพาสเจอร์ไรส์ที่ดีที่สุด ประกอบด้วยแป้งถั่วเหลืองไขมันเต็มร้อยละ 8.47 น้ำมันเอ็มซีทีร้อยละ 1.56 มอลโตเด็กซ์ตรินร้อยละ 6.59 ใยอาหารจากข้าวกล้องร้อยละ 1.30 แป้งข้าวโพดร้อยละ 1.50 เลซิตินร้อยละ 0.50 ซูโครสร้อยละ 4.39 และกลิ่นวานิลลาร้อยละ 0.05 สูตรสเตอริไรส์ที่ดีที่สุดมีส่วนประกอบเหมือนสูตรพาสเจอร์ไรส์ ยกเว้นมีมอลโตเด็กซ์ตรินร้อยละ 6.95 แป้งข้าวโพดร้อยละ 0.90 และซูโครสร้อยละ 4.63 การประเมินคุณค่าทางโภชนาการของสูตรพาสเจอร์ไรส์พบว่า มีความชื้น โปรตีน ไขมัน คาร์โบไฮเดรต เถ้า กากใยอาหารและใยอาหารร้อยละ 76.87, 3.68, 3.31, 13.66, 1.44, 1.04 และ 1.21 ตามลำดับ การกระจายพลังงานจากโปรตีน ไขมัน คาร์โบไฮเดรต ร้อยละ 14.84, 30.05 และ 55.11 ตามลำดับ สูตรสเตอริไรส์มีความชื้น โปรตีน ไขมัน คาร์โบไฮเดรต เถ้า กากใยอาหารและใยอาหารร้อยละ 76.49, 3.72, 3.38, 13.37, 1.49, 0.76 และ 1.06 ตามลำดับ การกระจายพลังงานจากโปรตีน ไขมัน คาร์โบไฮเดรต ร้อยละ 15.06, 30.80 และ 54.14 ตามลำดับ ทั้ง 2 สูตรมีความเข้มข้นของพลังงาน 0.99 กิโลแคลอรีต่อมิลลิลิตร มีลักษณะทางกายภาพที่เหมาะสม ผลิตภัณฑ์พาสเจอร์ไรส์เก็บได้ที่อุณหภูมิ 2-8 องศาเซลเซียส 7 วัน ผลิตภัณฑ์สเตอริไรส์เก็บได้ที่อุณหภูมิห้อง 30 วัน โดยคุณสมบัติทางกายภาพไม่เปลี่ยนแปลงและปลอดภัยจากเชื้อจุลินทรีย์
DOI: 10.14457/cu.the.2008.2146
title: ราเอนโดไฟต์ที่แยกได้จากใบพืชในป่าเต็งรัง จังหวัดตาก

description: แยกราเอนโดไฟต์ในใบไม้จากพืช 9 ชนิดได้แก่ เต็ง รัง กระโดน ยอป่า กระทุ่ม ปอลาย สมอไทย แค และทองหลาง ในป่าเต็งรังบริเวณจังหวัดตากโดยทำการศึกษาในฤดูฝนในปี พ.ศ. 2550 และฤดูแล้งในปี พ.ศ. 2551 จำนวน 340 ตัวอย่าง โดยนำตัวอย่างใบไม้จากพืชดังกล่าวมาจำแนกชนิดของราเอนโดไฟต์ตามหลักสัณฐานวิทยาได้ราเอนโดไฟต์ทั้งสิ้น 231 ตัวอย่าง พบว่าความหลากหลายทางชีวภาพในฤดูฝนมีมากกว่าฤดูแล้งโดยพบ Mycelia sterilia sp.2 มากที่สุด พบราเอนโดไฟต์ที่พบได้บ่อยได้แก่ Phomopsis sp., Nigrospora sp., Pestalothiopsis sp., Xylaria sp. เมื่อทดสอบความสามารถในการสร้างสารปฏิชีวนะยับยั้งจุลินทรีย์ทดสอบ 5 ชนิด ได้แก่ Pseudomonas aeruginosa ATCC9027 Escherichia coli ATCC25922 Bacillus subtilis ATCC6633 Staphylococcus aureus ATCC25923 Candida albicans ATCC 70014 พบว่ามีราเอนโดไฟต์เพียง 1 สายพันธุ์ได้แก่ สายพันธุ์ DSO2 ที่ยับยั้งการเจริญของจุลินทรีย์ได้ทุกชนิด เมื่อนำมาทดสอบความสามารถในการสร้างสารออกฤทธิ์ยับยั้งเซลล์มะเร็ง 7 ชนิดและเซลล์ปกติ 1 ชนิดด้วยวิธี MTT assay พบว่าราเอนโดไฟต์สายพันธุ์ WAC9 สามารถยับยั้งเซลล์มะเร็งเม็ดเลือดขาวได้จำเพาะเจาะจง และราเอนโดไฟต์สายพันธุ์ WGE2 สามารถยับยั้งเซลล์มะเร็งลำไส้ได้จำเพาะเจาะจง เมื่อจำแนกสายพันธุ์โดยวิธีทางอณูชีววิทยา พบว่าราเอนโดไฟต์สายพันธุ์ WAC9 คือ Glomerella cingutala และราเอนโดไฟต์สายพันธุ์ WGE2 คือ Phomopsis sp. หลังจากนั้นได้ทำการศึกษาราเอนโดไฟต์ทั้ง 2 สายพันธุ์เพื่อสนับสนุนการตายของเซลล์แบบอะพอพโตซิส โดยสายพันธุ์ WAC9 สามารถกระตุ้นเซลล์มะเร็งมีการตายแบบอะพอพโตซิสได้
DOI: 10.14457/cu.the.2007.2247
title: สมบัติทางกายภาพของยางธรรมชาติเติมด้วยพอตเทอรีสโตน

description: งานวิจัยนี้ได้ศึกษาความเป็นไปได้ในการใช้พอตเทอรีสโตนซึ่งประกอบด้วยซิลิกาสูงถึง ร้อยละ 75.88 เป็นสารเสริมแรงสำหรับยางธรรมชาติ โดยศึกษาผลของขนาดพอตเทอรีสโตนต่อลักษณะการคงรูป และสมบัติทางกายภาพของยางธรรมชาติเปรียบเทียบกับยางธรรมชาติที่เติมด้วยพรีซิพิเทตซิลิกา (ซิลิกาทางการค้า) และศึกษาผลของสารคู่ควบซิเลนต่อสมบัติและความเข้ากันได้ของยางธรรมชาติเติมด้วยพอตเทอรีสโตนหรือพรีซิพิเทตซิลิกา สารประกอบยางได้ถูกเตรียมด้วยเครื่องผสมแบบสองลูกกลิ้งและขึ้นรูปด้วยเครื่อง อัดแบบ จากกราฟการคงรูปยาง พบว่า การเติมพอตเทอรีสโตนในสารประกอบยางมีผลต่อเวลาก่อนการบ่ม และเวลาการคงรูปที่ 90% และ 100% ไม่มากนัก นอกจากนี้ ขนาดของพอตเทอรีสโตนยังไม่มีผลต่อลักษณะการคงรูป ในขณะที่การเติมพรีซิพิเทตซิลิกาส่งผลให้เวลาในการคงรูปเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ยางธรรมชาติที่เติมพอตเทอรีสโตนมีความต้านแรงดึง ความต้านการฉีกขาด และความแข็งสูงกว่ายางที่ไม่ใส่สารตัวเติมและใส่พรีซิพิเทตซิลิกา โดยขนาดของพอตเทอรีสโตนมีผลต่อสมบัติทางกายภาพของยางอย่างไม่มีระบบ อย่างไรก็ตาม พบว่า ยางที่เติมพอตเทอรีสโตนที่ผ่านการบดละเอียดมีค่าความต้านแรงดึงสูงที่สุด และมีค่าความต้านการฉีกขาดต่ำที่สุด แต่มากกว่ายางธรรมชาติที่ใส่พรีซิพิเทตซิลิกา นอกจากนี้ การใส่สารคู่ควบซิเลนไม่ได้ปรับปรุงสมบัติทางกายภาพของยางที่ใส่พอตเทอรีสโตน ดังนั้น จึงไม่จำเป็นต้องใส่สารคู่ควบในยางที่เติมด้วย พอตเทอรีสโตน
DOI: 10.25345/c5vd6p582
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4733 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, AKAP13 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5qn5zc5d
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4735 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, C2orf53 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5m03xz2x
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4736 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, IL17RD [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5g73749f
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4737 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, UBXN1 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5bg2hb6s
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4739 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, C1orf86 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c56q1sj15
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4738 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, CD96 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c52z12q7s
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4741 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, EPM2AIP1 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5z60c324
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4742 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, ST6GAL1 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5td9n899
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4743 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, TEKT2 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5pr7mv6h
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4740 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, FAM189A2 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.3886/e114272v1-110240
title: Replication data for: Estimating Trade Elasticities: Demand Composition and the Trade Collapse of 2008-2009

description: This paper introduces a new empirical model of international trade flows based on an import intensity-adjusted measure of aggregate demand. We compute the import intensity of demand components by using the OECD Input-Output tables. We argue that the composition of demand plays a key role in trade dynamics because of the relatively larger movements in the most import-intensive categories of expenditure (especially investment, but also exports). We provide evidence in favor of these mechanisms for a panel of 18 OECD countries, paying particular attention to the 2008-2009 Great Trade Collapse.
DOI: 10.25345/c5k06x23k
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4744 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, PNMT [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c5f766796
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4746 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, RAPSN [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c59g5gf4k
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4745 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, SLC10A7 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.25345/c55q4rn0f
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4747 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, RTN1 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.
DOI: 10.5281/zenodo.6234122
title: Doodleverse/Segmentation Zoo Res-UNet models for identifying water in oblique aerial photos of coasts.

description: <strong>Doodleverse/Segmentation Zoo Res-UNet models for identifying water in oblique aerial photos of coasts.</strong> These model data are based on images of coasts and associated labels. Models have been fitted to the following types of data 1. RGB (3 band): red, green, blue Classes are: {0: water, 1: land}. These files are used in conjunction with Segmentation Zoo* For each model, there are 3 files with the same root name: 1. <strong>'.json' </strong>config file: this is the file that was used by Segmentation Gym** to create the weights file. It contains instructions for how to make the model and the data it used, as well as instructions for how to use the model for prediction. It is a handy wee thing and mastering it means mastering the entire Doodleverse. 2.<strong> '.h5'</strong> weights file: this is the file that was created by the Segmentation Gym** function `train_model.py`. It contains the trained model's parameter weights. It can called by the Segmentation Gym** function `seg_images_in_folder.py` or the Segmentation Zoo* function `select_model_and_batch_process_folder.py` to segment a folder of images 3.<strong> '_modelcard.json'</strong> model card file: this is a json file containing fields that collectively describe the model origins, training choices, and dataset that the model is based upon. There is some redundancy between this file and the `config` file (described above) that contains the instructions for the model training and implementation. The model card file is not used by the program but is important metadata so it is important to keep with the other files that collectively make the model and is such is considered part of the model References * https://github.com/Doodleverse/segmentation_zoo ** https://github.com/Doodleverse/segmentation_gym
DOI: 10.5281/zenodo.6234121
title: Doodleverse/Segmentation Zoo Res-UNet models for identifying water in oblique aerial photos of coasts.

description: <strong>Doodleverse/Segmentation Zoo Res-UNet models for identifying water in oblique aerial photos of coasts.</strong> These model data are based on images of coasts and associated labels. Models have been fitted to the following types of data 1. RGB (3 band): red, green, blue Classes are: {0: water, 1: land}. These files are used in conjunction with Segmentation Zoo* For each model, there are 3 files with the same root name: 1. <strong>'.json' </strong>config file: this is the file that was used by Segmentation Gym** to create the weights file. It contains instructions for how to make the model and the data it used, as well as instructions for how to use the model for prediction. It is a handy wee thing and mastering it means mastering the entire Doodleverse. 2.<strong> '.h5'</strong> weights file: this is the file that was created by the Segmentation Gym** function `train_model.py`. It contains the trained model's parameter weights. It can called by the Segmentation Gym** function `seg_images_in_folder.py` or the Segmentation Zoo* function `select_model_and_batch_process_folder.py` to segment a folder of images 3.<strong> '_modelcard.json'</strong> model card file: this is a json file containing fields that collectively describe the model origins, training choices, and dataset that the model is based upon. There is some redundancy between this file and the `config` file (described above) that contains the instructions for the model training and implementation. The model card file is not used by the program but is important metadata so it is important to keep with the other files that collectively make the model and is such is considered part of the model References * https://github.com/Doodleverse/segmentation_zoo ** https://github.com/Doodleverse/segmentation_gym
DOI: 10.6084/m9.figshare.19217475
title: script

description: deal vcf file
DOI: 10.6084/m9.figshare.19217475.v1
title: script

description: deal vcf file
DOI: 10.25345/c51z41t7j
title: MassIVE Reanalysis RMSV000000354.4748 - CCMS MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) MS-GF+ reanalysis of Bioplex AP-MS Dataset for Library Construction, PTPN6 [launched by fce971e5ede541cca3fc5307a73294d8]
title: Center for Computational Mass Spectrometry (CCMS) systematic reanalysis of public proteomics mass spectrometry (MS) datasets provides a public, large-scale and comparable set of dataset reanalyses results including detailed provenance records. To further facilitate the broad reusability of public proteomics MS data, these reanalyses were also used to build the MassIVE Knowledge Base (MassIVE-KB) spectral library, a community-wide resource derived from hundreds of millions of identified spectra from tens of terabytes of mass spectrometry data.