cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.3701931
title: Antibody Watch: Text Mining Antibody Specificityfrom the Literature

description: <strong>Abstract </strong> <strong>Motivation</strong> Antibodies are widely used experimental reagents to test expression of proteins. However, they might not always provide the intended tests because they do not specifically bind to the target proteins that their providers designed them for, leading to unreliable and irreproducible research results. While many proposals have been developed to deal with the problem of antibody specificity, they may not scale well to deal with the millions of antibodies that have ever been designed and used in research. In this study, we investigate the feasibility of automatically extracting statements about antibody specificity reported in the literature by text mining, and generate reports to alert scientist users of problematic antibodies. <br> <strong>Results</strong> We developed a deep neural network system called Antibody Watch and tested its performance on a corpus of more than two thousand articles that report uses of antibodies. We leveraged the Research Resource Identifiers (RRID) to precisely identify antibodies mentioned in an input article and the BERT language model to classify if the antibodies are reported as nonspecific, and thus problematic, as well as inferred the coreference to link statements of specificity to the antibodies that the statements referred to. Our evaluation shows that Antibody Watch can accurately perform both classification and linking with F-scores over 0.8, given only thousands of annotated training examples. The result suggests that with more training, Antibody Watch will provide useful reports about antibody specificity to scientists.
DOI: 10.21227/6nrf-8e43
title: On Drivers of Subpixel Classification Accuracy—An

description: Subpixel classification (SPC) extracts meaningful information on land-cover classes from the mixed pixels.However, the major challenges for SPC are to obtain reliable soft reference data (RD), use apt input data, and achieve maximum accuracy. This article addresses these issues and applies the support vector machine (SVM) to retrieve the subpixel estimates of glacier facies (GF) using high radiometric-resolution Advanced Wide Field Sensor (AWiFS) data. Precise quantification of GF has fundamental importance in the glaciological research. Efficacy of the approach was first tested on the synthetic data followed by the input AWiFS and reference MultiSpectral Instrument data, including ancillary data. SPC of synthetic data resulted in overall accuracy (OA) of 95%, proving the merit of SVM. Classification accuracy is inversely related to the glacier’s surface heterogeneity. Reducing the number of classes enhanced the OA by ∼18%. Source and timing of RD invariably controls the SPC accuracy. OA improved by ∼5% on addressing the issue of temporal gap between input and RD. ∼11% increase in OA with the inclusion of ancillary data confirmed their positive effect on the accuracy. Input and reference fractional area of GF were strongly correlated (r &gt; 0.9) with each other substantiating the results.
DOI: 10.21227/der6-jp06
title: On Drivers of Subpixel Classification Accuracy—An

description: Subpixel classification (SPC) extracts meaningful information on land-cover classes from the mixed pixels.However, the major challenges for SPC are to obtain reliable soft reference data (RD), use apt input data, and achieve maximum accuracy. This article addresses these issues and applies the support vector machine (SVM) to retrieve the subpixel estimates of glacier facies (GF) using high radiometric-resolution Advanced Wide Field Sensor (AWiFS) data. Precise quantification of GF has fundamental importance in the glaciological research. Efficacy of the approach was first tested on the synthetic data followed by the input AWiFS and reference MultiSpectral Instrument data, including ancillary data. SPC of synthetic data resulted in overall accuracy (OA) of 95%, proving the merit of SVM. Classification accuracy is inversely related to the glacier’s surface heterogeneity. Reducing the number of classes enhanced the OA by ∼18%. Source and timing of RD invariably controls the SPC accuracy. OA improved by ∼5% on addressing the issue of temporal gap between input and RD. ∼11% increase in OA with the inclusion of ancillary data confirmed their positive effect on the accuracy. Input and reference fractional area of GF were strongly correlated (r &gt; 0.9) with each other substantiating the results.
DOI: 10.21227/hx6a-vs80
title: AutoScale Dataset

description: AutoScale Dataset
DOI: 10.21227/se6s-8m98
title: AutoScale Dataset

description: AutoScale Dataset
DOI: 10.21227/ghgh-j635
title: Coronavirus (COVID-19) Geo-tagged Tweets Dataset

description: This dataset contains IDs and sentiment scores of the geo-tagged tweets related to the COVID-19 pandemic. The tweets are captured by an on-going project deployed at https://live.rlamsal.com.np. The model monitors the real-time Twitter feed for coronavirus-related tweets using 54 different keywords that are commonly used while referencing the pandemic. Complying with Twitter's content redistribution policy, only the tweet IDs are shared. You can re-construct the dataset by hydrating these IDs. The tweet IDs in this dataset belong to the tweets tweeted providing an exact location. Below is the quick overview of this dataset.— Number of tweets : 162,901 tweets
DOI: 10.14457/tu.the.2018.1567
title: การศึกษาความสนใจในองค์ประกอบของพื้นที่ส่วนกลางในโครงการหมู่บ้านจัดสรรโดยใช้แบบจำลองของคาโน

description: งานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research) ซึ่งศึกษาและจำแนกองค์ประกอบของพื้นที่ส่วนกลางในโครงการหมู่บ้านจัดสรรโดยประยุกต์ใช้แบบจำลองของคาโน (Kano Model) โดยเก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามจากกลุ่มผู้ซื้อบ้านเดี่ยว-บ้านแฝด และบ้านแถวในโครงการหมู่บ้านจัดสรรซึ่งอยู่ในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล ที่ซื้อโครงการและอยู่อาศัยไม่เกิน 5 ปี จำนวน 261 ตัวอย่าง สุ่มตัวอย่างโดยวิธีการสุ่มแบบเจาะจง (Purposive Sampling) นำข้อมูลมาวิเคราะห์ด้วยสถิติเชิงพรรณนา และประยุกต์ใช้ร่วมกับแบบจำลองของคาโน ผลการวิจัยนี้แบ่งการจำแนกคุณลักษณะขององค์ประกอบออกเป็น 3 กลุ่ม คือ (1) คุณลักษณะที่จำเป็นต้องมี (Must-be) ส่งผลต่อความพอใจ ในภาพรวมพบว่า ผู้บริโภคทุกประเภทและระดับราคาให้ความสำคัญกับ ป้อมเจ้าหน้าที่ รปภ. ระบบกล้องวงจรปิด (2) คุณลักษณะแบบทิศทางเดียว (One-dimensional) ส่งผลต่อความชอบ ในภาพรวมพบว่า กลุ่มผู้บริโภคระดับราคาตั้งแต่ 5.00 ล้านบาทขึ้นไป ให้ความสำคัญกับ สโมสร ฟิตเนต สระว่ายน้ำ แนวต้นไม้ริมถนน ไม้ยืนต้น และไม้พุ่มไม้ดอก (3) คุณลักษณะแบบดึงดูดใจ (Attractive) ส่งผลต่อความประทับใจ ในภาพรวมพบว่า กลุ่มผู้บริโภคแต่ละระดับและประเภทราคาให้ความสำคัญแตกต่างกัน แต่ในประเภทบ้านเดี่ยว-บ้านแฝด ระดับราคาตั้งแต่ 20.00 ล้านบาทขึ้นไป จะมีจำนวนองค์ประกอบที่ให้ความสำคัญมากกว่าระดับราคาอื่น ๆ และเป็นองค์ประกอบที่นอกเหนือจากระดับราคาอื่น ๆ สนใจ คือ ห้องประชุมจัดเลี้ยง สระน้ำจากุชชี่ และรูปปั้นประติมากรรม ด้านตำแหน่งขององค์ประกอบ พบว่า ผู้บริโภคทุกประเภทและระดับราคาให้ความสำคัญกับการจัดวางองค์ประกอบสิ่งอำนวยความสะดวกในตำแหน่งบริเวณส่วนกลาง และองค์ประกอบภูมิทัศน์โครงการในตำแหน่งกระจายในทุกส่วน ด้านรูปแบบขององค์ประกอบพบว่าผู้บริโภคทุกประเภทและระดับราคาต้องการให้สโมสรและซุ้มประตูเป็นสไตล์ร่วมสมัยผสมผสาน มีป้ายโครงการทรงสูงมองเห็นได้จากระยะไกล สระว่ายน้ำระบบเกลือ ทั้งในร่มและกลางแจ้ง วิวมองเห็นสวนสาธารณะ ลักษณะพรรณไม้ในโครงการเป็นไม้ให้ร่มเงา ซึ่งผลวิจัยสามารถเป็นแนวทางในการกำหนดและเลือกใช้องค์ประกอบของพื้นที่ส่วนกลางเพื่อกระตุ้นการตัดสินใจซื้อของลูกค้าได้
DOI: 10.14457/tu.the.2019.6
title: การศึกษามาตรการทางผังเมืองที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพทางกายภาพในย่านพระราม 9

description: การวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงเนื้อหา ทบทวนการบังคับใช้มาตรการทางผังเมืองของกฎกระทรวงผังเมืองรวมกรุงเทพมหานคร ตั้งแต่มีการประกาศบังคับใช้ฉบับแรกจนถึงฉบับปัจจุบัน (พ.ศ.2535, พ.ศ.2542, พ.ศ.2549, พ.ศ.2556) เพื่อศึกษาเปรียบเทียบการบังคับใช้กฎหมาย และวิเคราะห์สภาพการเปลี่ยนแปลงลักษณะทางกายภาพของย่านพระราม 9 ในประเด็นการใช้ประโยชน์ที่ดิน การใช้ประโยชน์อาคาร และความหนาแน่นของสิ่งปลูกสร้าง ในปี พ.ศ.2548 (กฎกระทรวงฉบับที่ 1 พ.ศ. 2535 และฉบับที่ 2 พ.ศ. 2542) พ.ศ. 2552 (กฎกระทรวงฉบับที่ 3 พ.ศ. 2549) และ พ.ศ. 2558 (กฎกระทรวงฉบับที่ 4 พ.ศ. 2552 และร่างกฎกระทรวงฉบับที่ 5 พ.ศ. 25...) ผลการศึกษา พบว่า มาตรการทางผังเมืองที่นำมาใช้ในกฎกระทรวงผังเมืองรวมกรุงเทพมหานคร ตั้งแต่ฉบับแรก (กฎกระทรวงให้ใช้บังคับผังเมืองรวมกรุงเทพมหานคร พ.ศ. 2535 ฉบับที่ 1) จนถึงฉบับปัจจุบัน(กฎกระทรวงให้ใช้บังคับผังเมืองรวมกรุงเทพมหานคร พ.ศ.2556 ฉบับที่ 4) ประกอบด้วย 5 มาตรการหลัก ได้แก่ มาตรการควบคุมการใช้ประโยชน์ที่ดิน มาตรการควบคุมความหนาแน่น มาตรการควบคุมอาคาร มาตรการเพิ่มความหนาแน่น และมาตรการข้อยกเว้นพิเศษ สำหรับการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพของย่านพระราม 9 นั้นพบประเด็นต่อไปนี้ 1. ในด้านการใช้ประโยชน์ที่ดินประเภทพาณิชยกรรม ที่ดินประเภทการอยู่อาศัยกึ่งพาณิชยกรรม และโครงสร้างพื้นฐาน มีการเปลี่ยนแปลงเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด โดยเฉพาะบริเวณโดยรอบสถานีรถไฟฟ้าขนส่งมวลชน และบริเวณแยกพระราม 9 รวมถึงตามแนวถนนรัชดาภิเษก 2. ในด้านการใช้ประโยชน์อาคาร พบว่า จำนวนอาคารทุกประเภทมีจำนวนลดลง แต่มีพื้นที่อาคารรวมเพิ่มขึ้น ซึ่งแสดงว่าอาคารในพื้นที่ศึกษามีขนาดอาคารใหญ่ขึ้นและมีความหนาแน่นของกิจกรรมเพิ่มมากขึ้น 3. ในเรื่องของความหนาแน่นของสิ่งปลูกสร้าง พบว่า อัตราส่วนความหนาแน่นของพื้นที่อาคารรวมต่อพื้นที่ตารางกริดที่กำหนด (ซึ่งอัตราส่วนนี้เป็นตัวแทนของอัตราส่วนพื้นที่อาคารรวมต่อขนาดแปลงที่ดิน (FAR) และอัตราส่วนของที่ว่างต่อพื้นที่อาคารรวม (OSR)) มีค่าค่อนข้างสูงในบริเวณโดยรอบสถานีรถไฟฟ้าขนส่งมวลชน ได้แก่ สถานีพระราม 9 สถานีศูนย์วัฒนธรรมแห่งประเทศไทย และสถานีห้วยขวาง ซึ่งพบว่าแนวโน้มของอัตราส่วนดังกล่าว เป็นไปตามที่กำหนดไว้ในผังเมืองรวมแต่ละฉบับสำหรับมาตรการทางผังเมืองที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพของย่านพระราม 9 นั้นประกอบด้วย มาตรการควบคุมการใช้ประโยชน์ที่ดิน ซึ่งทำให้ย่านพระราม 9 มีการใช้ประโยชน์ที่ดินเป็นย่านที่อยู่อาศัยหนาแน่นมากและย่านพาณิชยกรรม และมาตรการควบคุมความหนาแน่น ซึ่งพบว่าพื้นที่อัตราส่วนความหนาแน่นของพื้นที่อาคารรวมต่อพื้นที่ตารางกริดที่กำหนดมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นตามค่าที่กำหนดไว้ในกฎกระทรวงฯ นอกจากนี้ มาตรการเพิ่มความหนาแน่น ซึ่งกำหนดให้การพัฒนาสามารถได้รับสิทธิพิเศษในการเพิ่มพื้นที่อาคาร พบว่ามีเพียงพื้นที่บริเวณโดยรอบสถานีรถไฟฟ้าขนส่งมวลชนเท่านั้นที่มีการดำเนินการตามเงื่อนไขที่กำหนดเพื่อให้ได้รับสิทธิการพัฒนาพื้นที่อาคารเพิ่มขึ้นโดยเป็นการดำเนินการตามเงื่อนไขเรื่องการจัดให้มีพื้นที่โล่งเพื่อประโยชน์สาธารณะหรือสวนสาธารณะเพียงอย่างเดียว ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเงื่อนไขอื่นที่มีการกำหนดไว้ในมาตรการอาจไม่เหมาะสมในการนำมาใช้ในผังเมืองรวมกรุงเทพมหานคร ซึ่งอาจจะต้องมีการทบทวนเงื่อนไขอื่นที่เหมาะสมรวมทั้งเพิ่มเติมมาตรการอื่น ๆ เพื่อให้สามารถชี้นำการพัฒนาในพื้นที่ได้อย่างเหมาะสมต่อไป
DOI: 10.21227/025c-j637
title: On Drivers of Subpixel Classification Accuracy—An

description: Subpixel classification (SPC) extracts meaningful information on land-cover classes from the mixed pixels.However, the major challenges for SPC are to obtain reliable soft reference data (RD), use apt input data, and achieve maximum accuracy. This article addresses these issues and applies the support vector machine (SVM) to retrieve the subpixel estimates of glacier facies (GF) using high radiometric-resolution Advanced Wide Field Sensor (AWiFS) data. Precise quantification of GF has fundamental importance in the glaciological research. Efficacy of the approach was first tested on the synthetic data followed by the input AWiFS and reference MultiSpectral Instrument data, including ancillary data. SPC of synthetic data resulted in overall accuracy (OA) of 95%, proving the merit of SVM. Classification accuracy is inversely related to the glacier’s surface heterogeneity. Reducing the number of classes enhanced the OA by ∼18%. Source and timing of RD invariably controls the SPC accuracy. OA improved by ∼5% on addressing the issue of temporal gap between input and RD. ∼11% increase in OA with the inclusion of ancillary data confirmed their positive effect on the accuracy. Input and reference fractional area of GF were strongly correlated (r &gt; 0.9) with each other substantiating the results.
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n.1
title: 5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: This dataset contains experimental data from a sample (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene, InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1). The datasets from the following experiments are available: infrared absorption spectroscopy (IR) fast-atom bombardment mass spectrometry (FABMS) 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR)
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000593
title: 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) 1H NMR (500 MHz, CDCl3, ppm) δ = 7.31–7.25 (m, 2H, HAr), 7.13 (d, J = 8.3 Hz, 2H, HAr), 6.68 (dd, J = 8.0, 1.7 Hz, 1H, HAr), 6.46 (dt, J = 10.1, 2.5 Hz, 2H, HAr), 6.43–6.40 (m, 2H, HAr), 6.34 (d, J = 7.5 Hz, 1H, HAr), 6.26 (dd, J = 8.0, 1.7 Hz, 1H, HAr), 3.73 (ddd, J = 13.2, 10.5, 2.6 Hz, 1H, HPc), 3.25 (ddd, J = 12.9, 10.5, 5.0 Hz, 1H, HPc), 3.04 (tdd, J = 12.7, 6.4, 3.4 Hz, 2H, HPc), 2.99–2.87 (m, 2H, HPc), 2.87–2.80 (m, 1H, HPc), 2.67 (ddd, J = 13.1, 10.6, 5.0 Hz, 1H, HPc), 2.26 (s, 3H, CH3).
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000593.1
title: 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) 1H NMR (500 MHz, CDCl3, ppm) δ = 7.39–7.35 (m, 2H, HAr), 7.15 (d, J = 8.0 Hz, 2H, HAr), 7.11 (d, J = 1.9 Hz, 1H, HAr), 6.97 (dd, J = 7.9, 1.4 Hz, 1H, HAr), 6.61 (ddd, J = 7.8, 3.6, 1.6 Hz, 2H, HAr), 6.53 (t, J = 1.2 Hz, 2H, HAr), 6.44 (d, J = 7.8 Hz, 1H, HAr), 3.50 (ddd, J = 13.5, 10.2, 2.6 Hz, 1H, HPc), 3.34 (ddd, J = 13.2, 10.2, 5.4 Hz, 1H, HPc), 3.21–3.11 (m, 4H, HPc), 3.11–3.04 (m, 1H, HPc), 2.87 (ddd, J = 13.7, 10.6, 5.4 Hz, 1H, HPc), 2.30 (s, 3H, CH3).
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000595
title: 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR) 13C NMR (126 MHz, CDCl3, ppm) δ = 142.1 (Cq., CAr), 141.4 (Cq., CAr), 141.2 (Cq., CAr), 140.9 (Cq., CAr), 140.8 (Cq., CAr), 140.1 (Cq., CAr), 139.2 (Cq., CAr), 137.7 (+, CH, CAr), 136.7 (+, CH, CAr), 133.3 (+, CH, CAr), 132.8 (+, CH, CAr), 132.7 (+, CH, CAr), 132.7 (+, CH, CAr), 132.6 (2C, +, CH, CAr), 129.7 (2C, +, CH, CAr), 125.3 (+, CH, CAr), 35.7 (–, CH2), 35.3 (–, CH2), 35.0 (–, CH2), 33.0 (–, CH2), 21.5 (+, CH3).
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000630
title: infrared absorption spectroscopy (IR) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for infrared absorption spectroscopy (IR) IR (ATR, cm–1) ṽ = 3036 (vw), 3012 (vw), 2946 (w), 2922 (w), 2887 (w), 2850 (w), 1585 (w), 1499 (w), 1490 (w), 1475 (w), 1445 (w), 1434 (w), 1412 (w), 1394 (w), 1380 (w), 1180 (w), 1095 (vw), 1078 (w), 1055 (w), 1034 (vs), 1017 (m), 984 (w), 955 (w), 942 (w), 909 (w), 898 (w), 871 (w), 846 (m), 830 (w), 816 (vs), 793 (m), 755 (vw), 718 (vs), 704 (w), 679 (w), 635 (w), 615 (m), 579 (m), 548 (vs), 528 (s), 517 (m), 496 (vs), 472 (w), 453 (s), 441 (m), 407 (w), 391 (m), 375 (w).
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n.2
title: 5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: This dataset contains experimental data from a sample (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene, InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1). The datasets from the following experiments are available: fast-atom bombardment mass spectrometry (FABMS) 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR) infrared absorption spectroscopy (IR)
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000563
title: fast-atom bombardment mass spectrometry (FABMS) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for fast-atom bombardment mass spectrometry (FABMS) MS (FAB, 3-NBA, %) m/z = 347 (100) [M+H]+, 243 (17) [M–C8H7]+. HRMS (FAB, [M]+, C23H23O32S) calcd 347.1470, found 347.1471.
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000563.1
title: fast-atom bombardment mass spectrometry (FABMS) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for fast-atom bombardment mass spectrometry (FABMS) MS (FAB, 3-NBA, %) m/z = 347 (100) [M+H]+, 243 (19) [M–C8H7]+. HRMS (FAB, [M]+, C23H23O32S) calcd 347.1470, found 347.1469.
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000595.1
title: 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR) 13C NMR (126 MHz, CDCl3, ppm) δ = 144.5 (Cq., CAr), 142.3 (Cq., CAr), 142.0 (Cq., CAr), 141.4 (Cq., CAr), 139.7 (Cq., CAr), 139.1 (Cq., CAr), 136.7 (Cq., CAr), 135.9 (+, CH, CAr), 135.5 (+, CH, CAr), 133.2 (+, CH, CAr), 133.2 (+, CH, CAr), 133.1 (+, CH, CAr), 131.6 (+, CH, CAr), 130.0 (+, CH, CAr), 127.9 (2C, +, CH, CAr), 125.8 (2C, +, CH, CAr), 35.4 (–, CH2), 35.3 (–, CH2), 34.8 (–, CH2), 33.1 (–, CH2), 21.5 (+, CH3).
DOI: 10.14272/uwjjrsbmviafbo-vwlotqadsa-n/chmo0000630.1
title: infrared absorption spectroscopy (IR) (5-[(S)-(4-methylphenyl)sulfinyl]tricyclo[8.2.2.24,7]hexadeca-1(13),4,6,10(14),11,15-hexaene)
title: InChI=1S/C23H22OS/c1-17-2-14-22(15-3-17)25(24)23-16-20-9-8-18-4-6-19(7-5-18)10-12-21(23)13-11-20/h2-7,11,13-16H,8-10,12H2,1H3/t25-/m0/s1

description: dataset for infrared absorption spectroscopy (IR) IR (ATR, ṽ) = 3013 (w), 2924 (m), 2851 (w), 1589 (w), 1490 (w), 1451 (w), 1414 (w), 1392 (w), 1383 (w), 1307 (w), 1180 (w), 1079 (s), 1054 (vs), 1026 (vs), 1014 (vs), 938 (w), 907 (m), 881 (w), 846 (w), 812 (vs), 792 (m), 718 (vs), 707 (m), 618 (vs), 578 (m), 544 (m), 514 (vs), 503 (vs), 483 (vs), 467 (s), 456 (m), 436 (s), 424 (m), 408 (w), 380 (w) cm–1.
DOI: 10.14272/yrpixorgesanfa-uhfffaoysa-n/chmo0000498.4
title: high-resolution mass spectrometry (HRMS) (4-(6-methyl-1,3-benzothiazol-2-yl)phenol)
title: InChI=1S/C14H11NOS/c1-9-2-7-12-13(8-9)17-14(15-12)10-3-5-11(16)6-4-10/h2-8,16H,1H3

description: dataset for high-resolution mass spectrometry (HRMS) MS (EI, 70 eV, 130 °C) m/z (%): 242 [M+H]+ (26), 241 [M]+ (100), 240 (22), 122 (13), 121 (29), 78 (10), 77 (10), 69 (23). HRMS (C14H11ONS): ber.: 241.0561; gef.: 241.0563.
DOI: 10.14272/yrpixorgesanfa-uhfffaoysa-n/chmo0000596.8
title: distortionless enhancement with polarization transfer (DEPT) (4-(6-methyl-1,3-benzothiazol-2-yl)phenol)
title: InChI=1S/C14H11NOS/c1-9-2-7-12-13(8-9)17-14(15-12)10-3-5-11(16)6-4-10/h2-8,16H,1H3

description: dataset for distortionless enhancement with polarization transfer (DEPT) 13C NMR (100 MHz, DMSO-d6, ppm) δ = 129.3, 128.3, 122.4, 122.1, 116.5.
DOI: 10.14272/yrpixorgesanfa-uhfffaoysa-n/chmo0000596.9
title: distortionless enhancement with polarization transfer (DEPT) (4-(6-methyl-1,3-benzothiazol-2-yl)phenol)
title: InChI=1S/C14H11NOS/c1-9-2-7-12-13(8-9)17-14(15-12)10-3-5-11(16)6-4-10/h2-8,16H,1H3

description: dataset for distortionless enhancement with polarization transfer (DEPT) 13C NMR (100 MHz, DMSO-d6, ppm) δ = 129.3, 128.3, 122.4, 122.1, 116.5, 21.5.
DOI: 10.14272/yrpixorgesanfa-uhfffaoysa-n/chmo0000630.4
title: infrared absorption spectroscopy (IR) (4-(6-methyl-1,3-benzothiazol-2-yl)phenol)
title: InChI=1S/C14H11NOS/c1-9-2-7-12-13(8-9)17-14(15-12)10-3-5-11(16)6-4-10/h2-8,16H,1H3

description: dataset for infrared absorption spectroscopy (IR) IR (ATR, ṽ) = 3006 (w), 2925 (w), 2792 (w), 2728 (w), 2663 (w), 2595 (w), 2468 (w), 1735 (vw), 1605 (m), 1584 (s), 1526 (w), 1473 (s), 1453 (s), 1407 (w), 1375 (m), 1312 (w), 1279 (vs), 1247 (vs), 1227 (vs), 1181 (s), 1167 (s), 1139 (m), 1106 (m), 1034 (m), 975 (s), 829 (s), 807 (vs), 715 (s), 698 (m), 630 (m) cm–1.
DOI: 10.14272/yrpixorgesanfa-uhfffaoysa-n/chmo0000593.4
title: 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) (4-(6-methyl-1,3-benzothiazol-2-yl)phenol)
title: InChI=1S/C14H11NOS/c1-9-2-7-12-13(8-9)17-14(15-12)10-3-5-11(16)6-4-10/h2-8,16H,1H3

description: dataset for 1H nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) 1H‑NMR (400 MHz, DMSO‑d6, ppm) δ = 2.42 (s, 3H, CH3), 6.82‒7.02 (m, 2H, 2xCHAr), 7.21‒7.42 (m, 1H, CHAr), 10.19 (s, 1H, 2xCHAr), 7.81 (s, 1H, 2xCHAr), 7.83‒7.86 (m, 1H, 2xCHAr), 7.87‒7.92 (d, J = 8.6 Hz, 2H, 2xCHAr).
DOI: 10.14272/yrpixorgesanfa-uhfffaoysa-n/chmo0000595.4
title: 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR) (4-(6-methyl-1,3-benzothiazol-2-yl)phenol)
title: InChI=1S/C14H11NOS/c1-9-2-7-12-13(8-9)17-14(15-12)10-3-5-11(16)6-4-10/h2-8,16H,1H3

description: dataset for 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy (13C NMR) 13C‑NMR (101 MHz, DMSO‑d6, ppm) δ = 21.0 (+, CH3, 1C), 116.0 (+, CH, 2C, 2xCHAr), 121.6 (+, CH, 1C, CHAr), 121.9 (+, CH, 1C, CHAr), 124.2 (Cq, 1C, CAr), 127.8 (+, CH, 1C, CHAr), 128.8 (+, CH, 2C, 2xCHAr), 134.2 (Cq, 1C, CAr‑S), 134.5 (Cq, 1C, CArCH3), 151.8 (Cq, 1C CAr‑N), 160.3 (Cq, 1C C=N), 166.3 (Cq, 1C CAr‑OH).
DOI: 10.5519/qd.26bzmdo4
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (1654 records)
DOI: 10.5445/ir/1000117614
title: Characteristic Sets of RDF Graph Samples
DOI: 10.5281/zenodo.3701180
title: Classification of top Twitter accounts discussing about FPU Dual

description: Supplementary material for publication: "Evolution of actors’ network in Twitter discussions: the Dual VET case". These files include the classification scheme and the classification of top Twitter accounts discussing about FPU Dual.
DOI: 10.25345/c5969s
title: MassIVE MSV000085079 - Role of immune cell subsets and identification of biomarkers in severe dengue
title: Analysis of plasma samples from dengue patients with varied clinical symptoms by Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation (iTRAQ) showed significant modulation of platelet basic protein, retinol-binding protein 4, histidine rich glycoprotein, serum amyloid A1 and A2, apolipoprotein E, galectin 3 binding protein, ficolin 3, leucine-rich alpha 2 glycoprotein, lipopolysaccharide binding protein, C-reactive protein indicating the potential role for these proteins in severe dengue and could also be used as biomarkers of disease severity.