cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/cu.the.2002.451
title: ผลกระทบของการลงทุนของนักลงทุนต่างประเทศต่อผลตอบแทนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

description: วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ ใช้ข้อมูลการซื้อและขายหลักทรัพย์ของนักลงทุนต่างประเทศในตลาดหลักทรัพย์ แหล่งประเทศไทยแบบรายเดือน ในช่วงเวลาตั้งแต่เดือน มกราคม พ.ศ. 2540 ถึงเดือน ธันวาคม พ.ศ. 2544 เพื่อทำการศึกษาถึงปริมาณ ความสัมพันธ์ และผลกระทบของนักลงทุนต่างประเทศที่มีต่อผลตอบแทนในตลาดหลักทรัพย์แห่ง ประเทศไทย โดยทดสอบสมมติฐานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับผลกระทบที่เกิดขึ้น ประกอบด้วยสมมติฐาน Base-broadening สมมติฐาน Price Pressure สมมติฐาน Omitted Variables และทดสอบสมมติฐาน Positive Feedback เพื่อทดสอบกลยุทธ์การลงทุนของนักลงทุนต่งประเทศ ในส่วนของการศึกษาถึงผลกระทบของการลงทุนของนักลงทุนต่างประเทศ พบว่า การลงทุนของนักลงทุนต่างประเทศ มีผลต่อผลตอบแทนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยในทิศทางบวก ซึ่งผลที่ได้สนับสนุนสมมติฐาน Base-broadening การซื้อขายหลักทรัพย์ของนักลงทุนต่างประเทศ ไม่ได้ก่อให้เกิดการเพิ่มขึ้นหรืออย่างชั่วคราวของผลตอบแทน อันเนื่องมาจากการที่สภาพคล่องของหลักทรัพย์เปลี่ยนแปลงอย่างชั่วคราว และพบว่าอัตราดอกเบี้ยในประเทศมีผลต่อผลตอบแทนในตลาดหลักทรัพย์อย่างมีนัย สำคัญ นอกจากนี้จากการทดสอบในเรื่องกลยุทธ์การลงทุนของนักลงทุนต่างประเทศ พบว่า นักลงทุนต่างประเทศใชกลยุทธ์การลงทุนแบบตามตลาด (Positive Feedback Trading) สำหรับการลงทุนระยะยาว ซึ่งเป็นการซื้อหลักทรัพย์ที่มีผลตอบแทนสูงในอดีตและขายหลักทรัพย์ที่มีผล ตอบแทนต่ำในอดีต และใช้กลยุทธ์การลงทุนแบบสวนตลาด (Negative Feedback Trading) สำหรับการลงทุนระยะสั้น อย่างไรก็ดีเมื่อพิจารณาถึงยอดการลงทุนสุทธิในระดับเดือนแล้ว พบว่านักลงทุนต่างประเทศลงทุนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยโดยใช้กลยุทธ์ การลงทุนแบบตามตลาด
DOI: 10.14457/cu.the.2002.452
title: การประมาณค่าพารามิเตอร์สำหรับตัวแบบถดถอยเชิงเส้นปัวส์ซง

description: ศึกษาวิธีประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบถดถอย ที่มีตัวแปรตามแจกแจงแบบปัวส์ซง 2 วิธีคือ วิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุด (Maximum Likelihood Estimation) และวิธีกำลังสองน้อยที่สุดถ่วงน้ำหนัก (Weighted Least Square) ตัวแบบที่นำมาใช้ในงานวิจัยนี้เป็นตัวแบบที่มีฟังก์ชันเชื่อมโยง (Link Function) เป็นเอกลักษณ์ (Identity) โดยกำหนดให้ตัวแบบถดถอยมีตัวแปรอิสระ 1, 2 และ 3 ตัวแปร ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (correlation) ของตัวแปรอิสระมี 3 ระดับคือ ไม่มีความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระ มีความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระน้อย และมีความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระมาก และกำหนดให้มีขนาดตัวอย่างเป็น 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250, 275, 300, 325, 350, 375 และ 400 ตามลำดับ ในการวิจัยครั้งนี้ได้จำลองข้อมูลและสร้างตัวแบบถดถอยด้วยโปรแกรม s-plus 2000 และประมวลผล 500 รอบทั้งในการจำลองข้อมูลและการสร้างตัวแบบถดถอย โดยใช้เกณฑ์ค่าเฉลี่ยของผลบวกของกำลังสอง ของความคลาดเคลื่อนของสัมประสิทธิ์ความถดถอย (AMSE) เป็นเกณฑ์สำหรับวัดวิธีการประมาณ 2 วิธี จากการวิจัยครั้งนี้ผลสรุปสุดท้ายได้ว่า ในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความถดถอย ของตัวแบบถดถอยที่มีตัวแปรตามแจกแจงแบบปัวส์ซง ที่สร้างจากวิธีการกำลังสองน้อยที่สุดถ่วงน้ำหนัก และวิธีการภาวะน่าจะเป็นสูงสุดนั้น ให้ค่าสัมประสิทธิ์ความถดถอยที่ใกล้เคียงกันและให้ตัวแบบที่ดีใกล้เคียงกัน ในส่วนการพิจารณาตัวแบบปัวส์ซงจากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ของตัวแปรอิสระที่แตกต่างกัน 3 ระดับนั้นไม่สามารถระบุได้แน่ชัดว่า ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใดให้ตัวแบบดีกว่ากันในทั้ง 2 วิธีการสร้างตัวแบบ
DOI: 10.14457/cu.the.2002.453
title: การเปรียบเทียบแผนภูมิควบคุมสัดส่วนของเสีย

description: เปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุมสัดส่วนของเสีย 4 ชนิด คือ แผนภูมิพี แผนภูมิคิว แผนภูมิที่ใช้การแปลงข้อมูลด้วย Arcsine และแผนภูมิพีปรับแก้ เมื่อระดับการเปลี่ยนแปลงสัดส่วนของเสียเพิ่มขึ้นหรือกระบวนการผิดปกติ โดยใช้เกณฑ์ควบคุมค่าความน่าจะเป็นของความผิดพลาดประเภทที่ 1 (alpha) เมื่อกระบวนการอยู่ในการควบคุม ในกรณีที่ควบคุมค่า alpha ได้จะเปรียบเทียบค่าความยาววิ่งเฉลี่ย (ARL) ของแต่ละแผนภูมิในแต่ละสถานการณ์ ถ้าแผนภูมิใดให้ค่า ARL ต่ำที่สุด จะถือว่าแผนภูมินั้นมีประสิทธิภาพสูงที่สุดในสถานการณ์นั้นๆ การเปรียบเทียบได้พิจารณาที่ค่าสัดส่วนของเสียมาตรฐานที่ต้องการควบคุม (p0) ซึ่งแบ่งเป็น 2 ระดับ คือ ระดับที่ 1 มีค่าตั้งแต่ 0.01 ถึง 0.19 โดยเพิ่มขึ้นครั้งละ 0.02 และระดับที่ 2 มีค่าตั้งแต่ 0.25 ถึง 0.40 โดยเพิ่มขึ้นครั้งละ 0.05 ขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (n) ขึ้นอยู่กับค่า p0 คือ เมื่อ p0 = 0.01 ถึง 0.09, n = 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250, 300, 350, 400, 450, 500 และเมื่อ p0 = 0.11 ถึง 0.40, n = 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50 และระดับการเปลี่ยนแปลงสัดส่วนของเสียเพิ่มขึ้นเมื่อกระบวนการผิดปกติ 10%, 30%, 50%, 70%, และ 100% ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ได้จากการจำลองข้อมูลด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล โดยใช้โปรแกรมภาษาซีสร้างข้อมูลให้มีลักษณะตามขอบเขตการวิจัยที่กำหนด ซึ่งกำหนดให้การหาค่า alpha ใช้ข้อมูลในการทดลอง 10,000 กลุ่มตัวอย่าง และการหาค่า ARL จะทำการทดลองซ้ำๆ กัน 1,000 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้1. แผนภูมิควบคุมสัดส่วนของเสียสามารถควบคุมค่า alpha ได้ ดังนี้ แผนภูมิพีเมื่อ np0&gt;=4.5 โดยประมาณ แผนภูมิคิวเมื่อ np0&gt;=1.5 โดยประมาณ แผนภูมิที่ใช้การแปลงข้อมูลด้วย Arcsine เมื่อ np0&lt;=0.3 โดยประมาณ และแผนภูมิพีปรับแก้เมื่อ np0&gt;=0.3 โดยประมาณ 2. การตรวจสอบหากระบวนการผิดปกติ สถานการณ์ที่สัดส่วนของเสียมาตรฐานที่ต้องการควบคุมต่ำและขนาดของกลุ่ม ตัวอย่างน้อยหรือ np0&lt;=0.3 โดยประมาณ แผนภูมิที่ใช้การแปลงข้อมูลด้วย Arcsine ให้ค่า ARL ต่ำที่สุด สถานการณ์ที่สัดส่วนของเสียมาตรฐานที่ต้องการควบคุมสูงและขนาดของกลุ่ม ตัวอย่างมากหรือ np0&gt;=4.5 โดยประมาณ แผนภูมิพีให้ค่า ARL ต่ำที่สุด ในสถานการณ์ที่ 1.5&lt;=np0&lt;4.5 โดยประมาณ แผนภูมิคิวให้ค่า ARL ต่ำที่สุด และในสถานการณ์ที่ 0.3
DOI: 10.14457/cu.the.2002.454
title: การเปรียบเทียบการทดสอบเอฟและการทดสอบมอนติคาร์โลด้วยอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็น สำหรับแผนการทดลองแบบสุ่มตลอดที่ปัจจัยทดลองคงที่

description: เปรียบเทียบวิธีการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับความแตกต่าง ระหว่างอิทธิพลของทรีทเมนต์ กรณีที่ขนาดตัวอย่างในแต่ละทรีทเมนต์เท่ากัน 2 วิธี คือ การทดสอบเอฟและการทดสอบมอนติคาร์โลด้วยอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็น ในการวิจัยครั้งนี้ได้จำลองข้อมูลจากเทคนิคมอนติคาร์โลด้วยโปรแกรม S-PLUS 2000 โดยกำหนดให้จำนวนทรีทเมนต์ที่ใช้ทดลองเท่ากับ 2 3 4 และ 5 ขนาดตัวอย่างในแต่ละทรีทเมนต์เท่ากับ 2 4 6 และ 8 และสัมประสิทธิ์ความแปรผันเท่ากับ 10% 20% และ 30% โดยที่ระดับนัยสำคัญที่ศึกษาคือ 0.01 และ 0.05 เกณฑ์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบตัวสถิติที่ใช้ในการทดสอบทั้ง 2 วิธีคือ ค่าสัดส่วนของการปฏิเสธสมมติฐานว่างและอำนาจการทดสอบ ผลการศึกษาจะสรุปได้ดังนี้คือ 1. ค่าสัดส่วนของการปฏิเสธสมมติฐานว่าง โดยส่วนใหญ่ตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลด้วยอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็น ให้ค่าสัดส่วนของการปฏิเสธสมมติฐานว่างน้อยกว่าตัวสถิติทดสอบเอฟ แต่กรณีที่ระดับนัยสำคัญเท่ากับ 0.05 เมื่อจำนวนทรีทเมนต์และขนาดตัวอย่างในแต่ละทรีทเมนต์เพิ่มขึ้น สัมประสิทธิ์ความแปรผันสูงขึ้น ตัวสถิติทดสอบเอฟจะให้ค่าสัดส่วนของการปฏิเสธสมมติฐานว่าง น้อยกว่าตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลด้วยอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็น2. อำนาจการทดสอบ เมื่อความแตกต่างระหว่างอิทธิพลของทรีทเมนต์แตกต่างกันน้อย ตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลด้วยอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นจะให้อำนาจการทดสอบสูง สุด เมื่อความแตกต่างระหว่างอิทธิพลของทรีทเมนต์แตกต่างกันปานกลาง โดยส่วนใหญ่ตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลด้วยอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็น จะให้อำนาจการทดสอบสูงสุด แต่เมื่อจำนวนทรีทเมนต์และขนาดตัวอย่างในแต่ละทรีทเมนต์เพิ่มขึ้น สัมประสิทธิ์ความแปรผันสูงขึ้น ตัวสถิติทดสอบเอฟจะให้อำนาจการทดสอบสูงสุด และเมื่อความแตกต่างระหว่างอิทธิพลของทรีทเมนต์แตกต่างกันมาก ตัวสถิติทดสอบทั้ง 2 วิธี จะให้อำนาจการทดสอบเท่ากันหรือใกล้เคียงกัน
DOI: 10.14457/cu.the.2002.455
title: การเปรียบเทียบแผนภูมิควบคุมสำหรับกระบวนการที่มีการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ย

description: ในการทำวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุม 4 แบบ ในกระบวนการที่มีการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ย ซึ่งแผนภูมิควบคุมทั้ง 4 แบบประกอบไปด้วย แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ย ([Mean]) แผนภูมิ ควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปรับน้ำหนักแบบเอกซโพเนนเชียล (EWMA) แผนภูมิควบคุมสังเคราะห์ (SYNTHETIC) และแผนภูมิควบคุมผลรวมแบบวิ่ง (RUNSUM) ซึ่งการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุมชนิดต่างๆ วัดได้จากการหาค่าความยาววิ่งโดยเฉลี่ย (Average Run Length; ARL) โดยหาจากจำนวนค่าเฉลี่ยตัวอย่างโดยเฉลี่ยที่ถูกตรวจสอบจนกระทั่งพบกระบวนการไม่อยู่ภายใต้การควบคุม ซึ่งในการวิจัยนี้จะไม่ทราบค่า micro และ sigma ดังนั้นจะใช้ค่าประมาณไม่เอนเอียง(unbiased estimates) x แทน micro และใช้ s/c(n[superscript *]) แทน sigma ซึ่งจะนำค่า x และ s/c(n[superscript *]) ไปใช้ในการสร้างแผนภูมิควบคุม และในการจำลองข้อมูลจะใช้ค่าเฉลี่ย(micro[subscript 0] ) = 10 และความแปรปรวน(sigma[superscript 2] ) = 1 โดยได้ทดลองระดับการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ยที่ gamma = 0.5sigma,0.6sigma,0.7sigma,0.8sigma,0.9sigma,1.0sigma,1.1sigma,1.2sigma,1.3sigma,1.4sigma,1.5sigma,2.0sigma,2.5sigma,3.0sigma,3.5sigma,4.0sigma,4.5sigma,5.0sigma ที่ขนาดตัวอย่าง n = 4,5,6,7,8,9,10,15,20,25,30,35,40,45,50 และค่า ARL เริ่มต้นสำหรับแผนภูมิควบคุมสังเคราะห์(ARL[subscript 0]) = 300,370,500 ข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัยได้จากการจำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล 1000 ครั้ง ในแต่ละสถานการณ์ของการทดลอง ผลการวิจัยสามารถสรุปได้ดังนี้ ที่ระดับการเปลี่ยนแปลงของค่าเฉลี่ยระดับน้อย [0.5, 0.8] เมื่อขนาดตัวอย่างตั้งแต่ 4 ถึง 6 แผนภูมิควบคุม RUNSUM จะมีค่า ARL ต่ำสุด ขนาดตัวอย่าง 7 ถึง 8 แผนภูมิควบคุม RUNSUM และSYNTHETIC 300 จะมีค่า ARL ต่ำสุด ขนาดตัวอย่าง 9 หรือมากกว่า แผนภูมิควบคุม SYNTHETIC 300 จะมีค่า ARL ต่ำสุด ที่ระดับการเปลี่ยนแปลงของค่าเฉลี่ยระดับปานกลาง [0.9, 2.0] เมื่อขนาดตัวอย่าง 4 ถึง 6 แผนภูมิควบคุม SYNTHETIC 300 และ SYNTHETIC 370 จะมีค่า ARL ต่ำสุด ขนาดตัวอย่าง 7 ถึง 10 แผนภูมิควบคุม SYNTHETIC จะมีค่า ARL ต่ำสุด ขนาดตัวอย่าง 15 หรือมากกว่า ทุกแผนภูมิควบคุมมีค่า ARL เท่ากัน ที่ระดับการเปลี่ยนแปลงของค่าเฉลี่ยระดับมาก [2.1, 5.0] ทุกแผนภูมิควบคุมมีค่า ARL เท่ากันที่ทุกขนาดตัวอย่าง แผนภูมิทั้ง 4 แบบ จะมีค่า ARL น้อยลง เมื่อระดับการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ยมากขึ้น ในงานวิจัยนี้ได้หาอำนาจการทดสอบ (Power of Test) โดยหาจากความน่าจะเป็นที่ค่าเฉลี่ยตัวอย่างจะออกนอกเขตขอบควบคุม ซึ่งผลที่ได้จะให้แผนภูมิที่มีประสิทธิภาพที่ระดับการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ยระดับต่างๆ เหมือนกับผลของวิธีหาค่าความยาววิ่งโดยเฉลี่ย (ARL)
DOI: 10.5281/zenodo.5655848
title: Datasets corresponding to publication: Machine learning assisted Real-time deformability cytometry of CD34+ cells allows to identify patients with Myelodysplastic Syndromes

description: This repository contains all dataset that correspond to the publication "Machine learning assisted Real-time deformability cytometry of CD34+ cells allows to identify patients with Myelodysplastic Syndromes". Furthermore, Python scripts are provided which allow to reproduce all analyses shown in the manuscript. Execution of the scripts requires a Python environment with packages as stated in the Methods section of the manuscript, or by using PyBox 0.1.0. PyBox is a readily installed Python environment containing all packages at the required version. PyBox is publicly available on GitHub: https://github.com/maikherbig/PyBox.
DOI: 10.5281/zenodo.5141981
title: Datasets corresponding to publication: Machine learning assisted Real-time deformability cytometry of CD34+ cells allows to identify patients with Myelodysplastic Syndromes

description: This repository contains all dataset that correspond to the publication "Machine learning assisted Real-time deformability cytometry of CD34+ cells allows to identify patients with Myelodysplastic Syndromes". Furthermore, Python scripts are provided which allow to reproduce all analyses shown in the manuscript. Execution of the scripts requires a Python environment with packages as stated in the Methods section of the manuscript, or by using PyBox 0.1.0. PyBox is a readily installed Python environment containing all packages at the required version. PyBox is publicly available on GitHub: https://github.com/maikherbig/PyBox.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960201
title: An Agent Based Model for assessing spread and health systems burden for Covid-19 using a synthetic population in Rangareddy district, Telangana state, India

description: Detailed output (age-wise), AnyLogic model file, synthetic population, and input spreadsheet have been provided in the attached files.<br>
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960201.v1
title: An Agent Based Model for assessing spread and health systems burden for Covid-19 using a synthetic population in Rangareddy district, Telangana state, India

description: Detailed output (age-wise), AnyLogic model file, synthetic population, and input spreadsheet have been provided in the attached files.<br>
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc24n1c7
title: CCDC 1985468: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Zhaojing Li, Nian Xu, Ning Guo, Yuqiao Zhou, Lili Lin, Xiaoming Feng|2021|Chem.-Eur.J.|27|14841|doi:10.1002/chem.202102476
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc259j78
title: CCDC 2005149: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Zhaojing Li, Nian Xu, Ning Guo, Yuqiao Zhou, Lili Lin, Xiaoming Feng|2021|Chem.-Eur.J.|27|14841|doi:10.1002/chem.202102476
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc25zczj
title: CCDC 2025198: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Zhaojing Li, Nian Xu, Ning Guo, Yuqiao Zhou, Lili Lin, Xiaoming Feng|2021|Chem.-Eur.J.|27|14841|doi:10.1002/chem.202102476
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc27m8qw
title: CCDC 2074108: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Paulina Guerrero-Almaraz, Manuel Quiroz, Joseph H. Reibenspies, Marcetta Y. Darensbourg|2021|Inorg.Chem.|60|15975|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c00987
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc281xbl
title: CCDC 2087209: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Ana B. Buades, Clara Viñas, Xavier Fontrodona, Francesc Teixidor|2021|Inorg.Chem.|60|16168|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c01822
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc271ch5
title: CCDC 2056896: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Hongqin Jiang, Linhuang Xie, Zhiming Duan, Kunhua Lin, Qing He, Vincent M. Lynch, Jonathan L. Sessler, Hongyu Wang|2021|Chem.-Eur.J.|27|15006|doi:10.1002/chem.202102296
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc271crf
title: CCDC 2056904: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Hongqin Jiang, Linhuang Xie, Zhiming Duan, Kunhua Lin, Qing He, Vincent M. Lynch, Jonathan L. Sessler, Hongyu Wang|2021|Chem.-Eur.J.|27|15006|doi:10.1002/chem.202102296
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc271cnb
title: CCDC 2056901: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Hongyu Wang|2021|CSD Communication|||
description: Related Article: Hongqin Jiang, Linhuang Xie, Zhiming Duan, Kunhua Lin, Qing He, Vincent M. Lynch, Jonathan L. Sessler, Hongyu Wang|2021|Chem.-Eur.J.|27|15006|doi:10.1002/chem.202102296
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc271cpc
title: CCDC 2056902: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Hongqin Jiang, Linhuang Xie, Zhiming Duan, Kunhua Lin, Qing He, Vincent M. Lynch, Jonathan L. Sessler, Hongyu Wang|2021|Chem.-Eur.J.|27|15006|doi:10.1002/chem.202102296
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc271cqd
title: CCDC 2056903: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Hongqin Jiang, Linhuang Xie, Zhiming Duan, Kunhua Lin, Qing He, Vincent M. Lynch, Jonathan L. Sessler, Hongyu Wang|2021|Chem.-Eur.J.|27|15006|doi:10.1002/chem.202102296
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc28v2v2
title: CCDC 2110444: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Xue-Qin Huang, Hang Yu, Zhe-Kun Xu, Tian Gan, Zhong-Xia Wang|2021|Inorg.Chem.|60|16871|doi:10.1021/acs.inorgchem.1c02897
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960214
title: Additional file 1 of Binding affinity prediction for protein–ligand complex using deep attention mechanism based on intermolecular interactions

description: Additional file 1: Table S1. Comparison results using the validation dataset. Table S2. Comparison results with lowest pairwise-chains TM-score. Table S3. Comparison results with highest pairwise-chains TM-score. Table S4. Comparison results with Tanimoto coefficient. Table S5. PDB IDs list for all complexes in each dataset. Table S6. Structure similarity of the test datasets to the training dataset. Table S7. Parameters and architecture in convolutional layers.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960214.v1
title: Additional file 1 of Binding affinity prediction for protein–ligand complex using deep attention mechanism based on intermolecular interactions

description: Additional file 1: Table S1. Comparison results using the validation dataset. Table S2. Comparison results with lowest pairwise-chains TM-score. Table S3. Comparison results with highest pairwise-chains TM-score. Table S4. Comparison results with Tanimoto coefficient. Table S5. PDB IDs list for all complexes in each dataset. Table S6. Structure similarity of the test datasets to the training dataset. Table S7. Parameters and architecture in convolutional layers.
DOI: 10.5281/zenodo.5655877
title: Object-based evaluation of precipitation systems in convection-permitting regional climate simulation over eastern China

description: Data used in the manuscript "<strong>Object-based evaluation of precipitation systems in convection-permitting regional climate simulation over eastern China</strong>" which was submitted to Journal of Geophysical Research: Atmospheres.
DOI: 10.5281/zenodo.5655876
title: Object-based evaluation of precipitation systems in convection-permitting regional climate simulation over eastern China

description: Data used in the manuscript "<strong>Object-based evaluation of precipitation systems in convection-permitting regional climate simulation over eastern China</strong>" which was submitted to Journal of Geophysical Research: Atmospheres.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960252
title: Additional file 2 of Sex differences in the expression of the endocannabinoid system within V1M cortex and PAG of Sprague Dawley rats

description: Additional file 2: Table 1. Proteins more prevalent in female PAG. A total of 3396 proteins were more prevalent in female PAG. Of the 3396 proteins with female prevalence, 512 were present at statistically significantly higher levels than in males (highlighted in grey), representing 8.5% of all proteins detected. Table 2. Proteins more prevalent in male PAG. A total of 2449 proteins were more prevalent in male PAG. In males, 218 proteins were expressed at significantly higher levels as compared to female (3.6% of all proteins detected) (highlighted in grey). Table 3. List of proteins detected in PAG samples without sex-differences. 164 proteins showed no sex difference in expression. Table 4. Fold differences. 595 proteins showed a fold difference of 1.2 or greater with more than 75% being detected at higher levels in female PAG. Table 5. GO-MF Female analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in female PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Molecular Function (MF). The top 10 category is highlighted. Table 6. GO-BP female analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in female PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Biological Processes (BP). The top 10 category is highlighted. Table 7. GO-KEGG female analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in female PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-KEGG pathways. The top 10 category is highlighted. Table 8. GO-MF male analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in male PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Molecular Function (MF). The top 10 category is highlighted. Table 9. GO-BP male analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in male PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Biological Processes (BP). The top 10 category is highlighted. Table 10. GO-KEGG male analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in male PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-KEGG pathways. The top 10 category is highlighted.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960252.v1
title: Additional file 2 of Sex differences in the expression of the endocannabinoid system within V1M cortex and PAG of Sprague Dawley rats

description: Additional file 2: Table 1. Proteins more prevalent in female PAG. A total of 3396 proteins were more prevalent in female PAG. Of the 3396 proteins with female prevalence, 512 were present at statistically significantly higher levels than in males (highlighted in grey), representing 8.5% of all proteins detected. Table 2. Proteins more prevalent in male PAG. A total of 2449 proteins were more prevalent in male PAG. In males, 218 proteins were expressed at significantly higher levels as compared to female (3.6% of all proteins detected) (highlighted in grey). Table 3. List of proteins detected in PAG samples without sex-differences. 164 proteins showed no sex difference in expression. Table 4. Fold differences. 595 proteins showed a fold difference of 1.2 or greater with more than 75% being detected at higher levels in female PAG. Table 5. GO-MF Female analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in female PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Molecular Function (MF). The top 10 category is highlighted. Table 6. GO-BP female analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in female PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Biological Processes (BP). The top 10 category is highlighted. Table 7. GO-KEGG female analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in female PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-KEGG pathways. The top 10 category is highlighted. Table 8. GO-MF male analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in male PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Molecular Function (MF). The top 10 category is highlighted. Table 9. GO-BP male analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in male PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-Biological Processes (BP). The top 10 category is highlighted. Table 10. GO-KEGG male analysis. Gene ontology (GO) enrichment analysis of the significantly affected proteins in male PAG using the bioinformatic database DAVID was performed for GO-KEGG pathways. The top 10 category is highlighted.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960274
title: Additional file 1 of Expression analysis of miRNAs and their putative target genes confirm a preponderant role of transcription factors in the early response of oil palm plants to salinity stress

description: Additional file 1: Supplementary Table 1.Name, sequence and size of oil palm miRNAs predicted using mireap version 0.2 and Shortstack version 3.4, independently or in association, from the smallRNA raw data obtained from six samples of oil palm plants submitted to two treatments (0 and 2 g of NaCl per 100 g of the substrate); three replicates per treatment.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960274.v1
title: Additional file 1 of Expression analysis of miRNAs and their putative target genes confirm a preponderant role of transcription factors in the early response of oil palm plants to salinity stress

description: Additional file 1: Supplementary Table 1.Name, sequence and size of oil palm miRNAs predicted using mireap version 0.2 and Shortstack version 3.4, independently or in association, from the smallRNA raw data obtained from six samples of oil palm plants submitted to two treatments (0 and 2 g of NaCl per 100 g of the substrate); three replicates per treatment.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960277
title: Additional file 2 of Expression analysis of miRNAs and their putative target genes confirm a preponderant role of transcription factors in the early response of oil palm plants to salinity stress

description: Additional file 2: Supplementary Table 2.Name of the miRNA, localization and size of oil palm miRNA gene, and differential expression profile of the putative miRNA genes in oil palm plants under salinity stress (2 g of NaCl per 100 g of the substrate), in comparison to control plants. FC – Fold change.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16960277.v1
title: Additional file 2 of Expression analysis of miRNAs and their putative target genes confirm a preponderant role of transcription factors in the early response of oil palm plants to salinity stress

description: Additional file 2: Supplementary Table 2.Name of the miRNA, localization and size of oil palm miRNA gene, and differential expression profile of the putative miRNA genes in oil palm plants under salinity stress (2 g of NaCl per 100 g of the substrate), in comparison to control plants. FC – Fold change.