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  • 塑胶材料篇:工程塑料中的高富帅--聚碳酸酯(PC)
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    开发出创新成品药在临床前阶段就会花费非常多时间。阅读和分析专利是药企研发、IP、立项的日常工作,药企创新药研发的源头就是发现苗头化合物(hit);hit再优化到lead,也是通常描述的PCC(临床前候选)分子。 最初的苗头化合物如何发现呢?大体来说通过:1,高通量筛选(成本昂贵);2,AI
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  • ImageJ实用技巧——荧光共定位分析 (定量分析篇)? - 知乎
    定量分析依赖多种统计学参数,其中 Pearson 相关系数(PCC)和 Manders 重叠系数(MOC)应用最为广泛。 PCC 反映两通道荧光强度分布的线性相关程度,取值范围为 - 1 至 1,越接近 1 表明共定位越好;MOC 则更适合评估不同强度荧光的共定位真实程度,当一种染色强度
  • 在基于深度学习的回归预测中,能用“皮尔逊相关系数”作为模型预测精度的评测指标吗? - 知乎
    PCC主要是衡量两个变量之间的线性相关性,如果使用这个,仅能去评价预测值和真实值的线性相关程度,但无法去衡量预测值与真实值之间实际的差异还有多少,即无法学习或者衡量与真实分布在量纲上的差异。所以建议加上常用的MAE、MSE、RMSE、R^2等常用回归衡量指标,回归参考指标推荐看看




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