cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/lru.res.2022.164
title: แนวทางการแก้ไขปัญหาสินเชื่อการค้าต่างประเทศ กรณีจำนวนเงินอนุมัติและทำสัญญาไม่เป็นไปตามเป้าหมายที่ธนาคารกำหนด

description: การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาสาเหตุที่ทำให้จำนวนเงินอนุมัติและทำสัญญาของสินเชื่อการค้าต่างประเทศไม่เป็นไปตามเป้าหมายที่ธนาคารกำหนด สำหรับเป็นแนวทางการเพิ่มปริมาณยอดสินเชื่อการค้าต่างประเทศและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน การศึกษาครั้งนี้แบ่งกลุ่มตัวอย่างเป็น 2 กลุ่ม ได้แก่ ผู้บริหารภายในหน่วยงานที่ให้บริการสินเชื่อการค้าต่างประเทศ จำนวน 8 ท่าน และลูกค้าปัจจุบันที่ใช้สินเชื่อการค้าต่างประเทศของธนาคารออมสิน จำนวน 54 นิติบุคคล โดยกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างจากสูตรการคำนวณของ ทาโร่ ยามาเน่ ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% โดยนำปัจจัยส่วนประสมทางการตลาด (Marketing Mix: 7P's) มาศึกษาและวิเคราะห์ผ่านทางข้อมูลปฐมภูมิ คือ การสัมภาษณ์เชิงลึก การทำแบบสอบถามออนไลน์ และนำมาประมวลผลด้วยวิธีการทางสถิติ ได้แก่ การแจกแจงความถี่ การหาค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน พบว่า กลุ่มตัวอย่างที่เป็นลูกค้าที่ใช้บริการสินเชื่อ ให้ความสำคัญกับปัจจัยส่วนประสมทางการตลาด (Marketing Mix: 7P's) ที่มีค่าเฉลี่ยมากที่สุด 3 ด้าน ได้แก่ 1.ด้านผลิตภัณฑ์ 2.ด้านราคา 3.ด้านบุคคล และกลุ่มตัวอย่างที่เป็นผู้บริหารภายในหน่วยงานที่ให้บริการสินเชื่อการค้าต่างประเทศแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับปัจจัยที่ส่งผลต่อจำนวนเงินอนุมัติและทำสัญญาของสินเชื่อการค้าต่างประเทศไม่เป็นไปตามเป้าหมาย สรุปได้ว่า ผลิตภัณฑ์ วงเงิน และเงื่อนไขสินเชื่อไม่ตรงตามความต้องการของลูกค้า อัตราดอกเบี้ยและค่าธรรมเนียมค่อนข้างสูงกว่าสถาบันการเงินอื่น กระบวนการอนุมัติมีหลายขั้นตอน ลูกค้าได้รับข้อมูลไม่เพียงพอในการรับบริการสินเชื่อการค้าต่างประเทศ พนักงานขาดความรู้ความสามารถที่จะให้บริการสินเชื่อการค้าต่างประเทศ โดยแนวทางแก้ปัญหาที่ได้พิจารณาเลือก คือ การแก้ปัญหาด้านบุคคล โดยการพัฒนาศักยภาพพนักงานด้วยการจัดอบรม Workshop จะทำให้พนักงานเข้าใจในลักษณะงานที่ต้องปฏิบัติผ่านการปฏิบัติงาน และได้รับคำแนะนำจากคนที่มีประสบการณ์ เพื่อให้พนักงานสามารถปฏิบัติงานได้อย่างถูกต้องและลดข้อผิดพลาดจากการปฏิบัติงาน และสามารถกำหนดวงเงินและเงื่อนไขให้ตรงกับความต้องการของลูกค้า ทำให้ลูกค้าสนใจที่จะใช้บริการสินเชื่อการค้าต่างเทศของธนาคารออมสิน ซึ่งสามารถส่งผลต่อดีต่อปัญหาด้านอื่นๆ เช่น ด้านผลิตภัณฑ์ ด้านราคา และด้านกระบวนการ ทั้งนี้ กำหนดให้มีการติดตามและประเมินผลการปฏิบัติงานจากอัตราการเพิ่มขึ้นของจำนวนเงินอนุมัติและทำสัญญาของสินเชื่อการค้าต่างประเทศ
DOI: 10.6084/m9.figshare.20225496
title: Polyp-canal reconstruction reveals evolution towards complexity in corals (Dataset Part 134)

description: There are 17 files in this dataset. This is the 134th part of this dataset. The <em>A. millepora</em>, <em>A. muricata</em>,<em> C. vaughani</em>,<em> M. capricornis</em>, <em>M. foliosa</em>,<em> P. damicornis</em>, <em>P. meandrina</em>,<em> P. verrucosa</em>, and<em> S. pistillata</em> samples were collected from the Xisha Islands (2018); the <em>A. digitifera</em>, <em>F. speciosa </em>(2008), and<em> M. turgescens</em> (2017) samples were collected from the Nansha Islands; the <em>P. lutea</em> samples were collected from the Weizhou Islands (2017); the <em>G. fascicularis</em>, and<em> M. stellata </em>samples were collected from the Gaven Reef (2017); the <em>A. myriophthalma</em> samples were collected from the Reed Tablemount (2017); the <em>P. sinensis</em> samples were collected from the Subi Reef (2017). All samples, which occurred in large arborescent colonies forming thickets, were found in tropical shallow reefs of the marine neritic zone, from depths of about 5 to 10 m. The daily mean temperature was between 23.2 and 29.2°C. The coral samples were kept whole and housed in our laboratory coral tank, where all conditions were simulated to reflect those of their habitat in the South China Sea. These samples were kept in the tank for about one to three months before HRCT analysis.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20225496.v1
title: Polyp-canal reconstruction reveals evolution towards complexity in corals (Dataset Part 134)

description: There are 17 files in this dataset. This is the 134th part of this dataset. The <em>A. millepora</em>, <em>A. muricata</em>,<em> C. vaughani</em>,<em> M. capricornis</em>, <em>M. foliosa</em>,<em> P. damicornis</em>, <em>P. meandrina</em>,<em> P. verrucosa</em>, and<em> S. pistillata</em> samples were collected from the Xisha Islands (2018); the <em>A. digitifera</em>, <em>F. speciosa </em>(2008), and<em> M. turgescens</em> (2017) samples were collected from the Nansha Islands; the <em>P. lutea</em> samples were collected from the Weizhou Islands (2017); the <em>G. fascicularis</em>, and<em> M. stellata </em>samples were collected from the Gaven Reef (2017); the <em>A. myriophthalma</em> samples were collected from the Reed Tablemount (2017); the <em>P. sinensis</em> samples were collected from the Subi Reef (2017). All samples, which occurred in large arborescent colonies forming thickets, were found in tropical shallow reefs of the marine neritic zone, from depths of about 5 to 10 m. The daily mean temperature was between 23.2 and 29.2°C. The coral samples were kept whole and housed in our laboratory coral tank, where all conditions were simulated to reflect those of their habitat in the South China Sea. These samples were kept in the tank for about one to three months before HRCT analysis.
DOI: 10.5281/zenodo.6796409
title: Screening Rafflesia and Sapria Metabolites Using a Bioinformatics Approach to Assess Their Potential as Drugs

description: This dataset contains molecular docking results read using LigPlus, referred in the text: Wicaksono et al. (2022) Screening Rafflesia and Sapria Metabolites Using a Bioinformatics Approach to Assess Their Potential as Drugs. Philippine Journal of Science. As Appendix II.
DOI: 10.5281/zenodo.6796408
title: Screening Rafflesia and Sapria Metabolites Using a Bioinformatics Approach to Assess Their Potential as Drugs

description: This dataset contains molecular docking results read using LigPlus, referred in the text: Wicaksono et al. (2022) Screening Rafflesia and Sapria Metabolites Using a Bioinformatics Approach to Assess Their Potential as Drugs. Philippine Journal of Science. As Appendix II.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20224185
title: imc_sample

description: <em>Pre-processed samples from the cohort IMC dataset from *Jackson, H.W., Fischer, J.R., Zanotelli, V.R.T. et al. The single-cell pathology landscape of breast cancer.* `Nature `_</em>
DOI: 10.6084/m9.figshare.20224185.v2
title: imc_sample

description: <em>Pre-processed samples from the cohort IMC dataset from *Jackson, H.W., Fischer, J.R., Zanotelli, V.R.T. et al. The single-cell pathology landscape of breast cancer.* `Nature `_</em>
DOI: 10.6084/m9.figshare.20224185.v1
title: imc_sample

description: <em>Pre-processed samples from the cohort IMC dataset from *Jackson, H.W., Fischer, J.R., Zanotelli, V.R.T. et al. The single-cell pathology landscape of breast cancer.* `Nature `_</em>
DOI: 10.25646/10007
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.6084/m9.figshare.20226060.v1
title: Supplementary Material for: Safety and efficacy of blinatumomab in Japanese adult and pediatric patients with relapsed/refractory B-cell precursor acute lymphoblastic leukemia: final results from an expansion cohort

description: Background The safety and efficacy of blinatumomab, a CD19/CD3 BiTE® (bispecific T-cell engager) molecule, was evaluated in an expansion cohort of the phase 1b/2 study (NCT02412306) in Japanese adult (n=14) and pediatric (n=17) patients with relapsed/refractory Philadelphia-negative B-cell precursor (BCP) acute lymphoblastic leukemia (ALL). Methods Globally recommended blinatumomab doses were administered to adult (9–28 μg/day) and pediatric (5–15 μg/m2/day) patients. Primary endpoint was the incidence of treatment-emergent adverse events (TEAEs) and treatment-related AEs. Results All adult and pediatric patients experienced ≥1 TEAE. Grade ≥3 TEAEs were observed in 11 (79%) adult and 15 (88%) pediatric patients. Blinatumomab was discontinued in one (6%) pediatric patient due to treatment-related grade 4 cytokine release syndrome. Fatal AEs such as disease progression and multiple organ dysfunction syndrome, which were not treatment-related, were reported in two (12%) pediatric patients. Eleven (79%) adults achieved complete remission (CR)/CR with partial hematological recovery (CRh) within the first two blinatumomab cycles. Nine of 10 adult patients with CR/CRh and evaluable minimal residual disease (MRD) achieved MRD response. CR/CRh was achieved by five (29%) pediatric patients, of which two had MRD response. Conclusion In conclusion, blinatumomab was safe and efficacious in Japanese patients with relapsed/refractory BCP ALL.
DOI: 10.25646/9684
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.25646/9682
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.25646/9679
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.25646/9678
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.25646/9677
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.25646/9675
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.25646/9674
title: Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister

description: Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene Tagesdaten-CSVs u.U. nicht direkt miteinander vergleichbar. Die aktuellsten Meldungen werden im gewählten Betrachtungszeitfenster über alle Meldebereiche und Standorte aufsummiert. Weitere Informationen sind zu finden unter https://www.intensivregister.de/#/faq
DOI: 10.26249/fk2/q6uvrm/xmjjvy
title: siddata_study_assistant_donated_userdata_p3.csv

description: User interaction data from SIDDATA prototype 3.0
DOI: 10.26249/fk2/q6uvrm
title: Siddata Study Assistant Dataset from Prototpye 3.0

description: We collected these data from user interaction with version 3.0 of the SIDDATA study assistant software. Students from three German universities used the software, and the dataset contains data from all three universities, only from those students who explicitly agreed to donate their data. Data aggregation occurred over the course of 5 months, from December 2021 to May 2022. The dataset consists of one .csv file with 21.890 rows representing one activity. The semantics and the context of data acquisition are described in detail in a related publication. https://doi.org/10.5220/0011038800003182
DOI: 10.5281/zenodo.6796441
title: HOSPI-Tools Dataset - DSLR

description: We are working to develop a comprehensive dataset of surgical tools based on specialities, with a hierarchical structure – speciality, pack, set and tool. We belive that this dataset can be useful for computer vision and deep learning research into surgical tool tracking, management and surgical training and audit. We have therefore created an initial dataset of surgical tool (instrument and implant) images, captured using under different lighting conditions and with different backgrounds. We captured RGB images of surgical tools using a DSLR camera and webcam on site in a major hospital under realistic conditions and with the surgical tools currently in use. Image backgrounds in our initial dataset were essentially flat colours, even though different colour backgrounds were used. As we further developed our dataset, we will try to include much greater occlusions, illumination changes, and the presence of blood, tissue and smoke in the images which would be more reflective of crowded, messy, real-world conditions. Illumination sources included natural light – direct sunlight and shaded light – LED, halogen and fluorescent lighting, and this accurately reflected the illumination working conditions within the hospital. Distances of the surgical tools to the camera to the object ranged from 60 to 150 cms., and the average class size was 74 images. Images captured included individual object images as well as cluttered, clustered and occluded objects. Our initial focus was on Orthopaedics and General Surgery, two out of the 14 surgical specialities. We selected these specialities since general surgery instruments are the most commonly used tools across all surgeries and provide instrument volume, while orthopaedics provides variety and complexity given the wide range of procedures, instruments and implants used in orthopaedic surgery. We will add other specialities as we develop this dataset, to reflect the complexities inherent in each of the surgical specialities. This dataset was designed to offer a large variety of tools, arranged hierarchically to reflect how surgical tools are organised in real-world conditions. <br> If you do find our dataset useful, please cite our papers in your work: Rodrigues, M., Mayo, M, and Patros, P. (2022). OctopusNet: Machine Learning for Intelligent Management of Surgical Tools. Published in “Smart Health”, Volume 23, 2022. https://doi.org/10.1016/j.smhl.2021.100244 Rodrigues, M., Mayo, M, and Patros, P. (2021). Evaluation of Deep Learning Techniques on a Novel Hierarchical Surgical Tool Dataset. Accepted paper at The 2021 Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence. 2021. To be Published in Lecture Notes in Computer Science series. Rodrigues, M., Mayo, M, and Patros, P. (2021). Interpretable deep learning for surgical tool management. In M. Reyes, P. Henriques Abreu, J. Cardoso, M. Hajij, G. Zamzmi, P. Rahul, and L. Thakur (Eds.), Proc 4th International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing (iMIMIC 2021) LNCS 12929 (pp. 3-12). Cham: Springer.
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8/yvzbj2
title: diagrams_script.py

description: Script that generated the data
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8/y0vcsl
title: post_hoc.csv

description: Output of the diagrams_script.py related to post-hoc tests
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8/6rgcab
title: merged_visu_data_statistics.csv

description: Output of the diagrams_script.py containing results.
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8/oyfsdy
title: questions.csv

description: Output of the diagrams_script.py related to all questions.
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8/awulqz
title: rankings.csv

description: Output of the diagrams_script.py related to rankings.
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8/adzgam
title: Readme.md

description: Documentation
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8/m9agm8
title: merged_visu_data.csv

description: Output of the diagrams_script.py related to aggregated data.
DOI: 10.26249/fk2/5ookn8
title: Hierarchical Goal System Diagram Comparison

description: The data in this set stems from online studies in which students generated hierarchical goals systems (HGS) in two online studies, and compared four types of visualizations for HGS. The technical setup consisted of a Django web application, publicly available under MIT license at GitHub: https://github.com/fweber/GoalTrees
DOI: 10.6084/m9.figshare.20222100
title: Psygreffe: Experiential Avoidance predicts mental health 5 months after HSCT

description: There are all the sociodemographic and medical variables included in the paper. The means and scores of each relevant variables at time 1 and 2 are following.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20222100.v2
title: Psygreffe: Experiential Avoidance predicts mental health 5 months after HSCT

description: There are all the sociodemographic and medical variables included in the paper. The means and scores of each relevant variables at time 1 and 2 are following.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20222100.v1
title: Psygreffe: Experiential Avoidance predicts mental health 5 months after HSCT

description: There are all the sociodemographic and medical variables included in the paper. The means and scores of each relevant variables at time 1 and 2 are following and scores of each items are presented at the end of dataset to compute means and Cronbach alpha's
DOI: 10.5281/zenodo.6793436
title: Raw data for the manuscript "Effective simulations of interacting active droplets"

description: This archive contains the raw data for all figures of the manuscript "Effective simulations of interacting active droplets" for the version published on https://arxiv.org/abs/2206.10925.
DOI: 10.5281/zenodo.6793435
title: Raw data for the manuscript "Effective simulations of interacting active droplets"

description: This archive contains the raw data for all figures of the manuscript "Effective simulations of interacting active droplets" for the version published on https://arxiv.org/abs/2206.10925.
DOI: 10.48524/swedpop-v2-0
title: Version 2 of harmonised data in SwedPop
DOI: 10.6084/m9.figshare.20226089
title: Additional file 1 of Development and validation of a horse reference panel for genotype imputation

description: Additional file 1: Table S1. Horse genomes included in the study. Accession and description of whole-genome sequence data from all horses included in the study. Information was obtained from the NCBI Sequence Read Archive (SRA). The classification of the horses into three reference panel groups based on multidimensional scaling or the reason for excluding the respective genomes from the study, if applicable (excluded genomes are highlighted in grey), are also indicated.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20226089.v1
title: Additional file 1 of Development and validation of a horse reference panel for genotype imputation

description: Additional file 1: Table S1. Horse genomes included in the study. Accession and description of whole-genome sequence data from all horses included in the study. Information was obtained from the NCBI Sequence Read Archive (SRA). The classification of the horses into three reference panel groups based on multidimensional scaling or the reason for excluding the respective genomes from the study, if applicable (excluded genomes are highlighted in grey), are also indicated.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20226092
title: Additional file 2 of Development and validation of a horse reference panel for genotype imputation

description: Additional file 2. R script to calculate the accuracy of imputation. This R script was used to calculate the accuracy of imputation as the correlation between observed genotypes and estimated alternate allele dosages across all samples.
DOI: 10.6084/m9.figshare.20226092.v1
title: Additional file 2 of Development and validation of a horse reference panel for genotype imputation

description: Additional file 2. R script to calculate the accuracy of imputation. This R script was used to calculate the accuracy of imputation as the correlation between observed genotypes and estimated alternate allele dosages across all samples.