Enables Characterization(특성화 가능)란 무엇입니까?
Enables Characterization 특성화 가능 - An analytic approach known as dynamic functional connectivity, wherein fMRI data is divided into sequential time windows used to generate multiple FC networks per subject, enables characterization of the evolution of FC over time that may enable greater sensitivity to alterations in brain network organization in dementia than static FC. [1] Whole genome single-cell DNA sequencing (scDNA-seq) enables characterization of copy number profiles at the cellular level. [2] In experimental flow measurement, once the setup providing physiological flow pattern in a phantom geometry is constructed, velocity measurement system such as particle image velocimetry (PIV) enables characterization of the flow. [3] The aim of the present work was to develop a multi‐mode damage imaging technique that enables characterization of damage type and size, general sensitivity to unknown damage types, higher resolution imaging, and detectability regardless of the data acquisition system used. [4] An analytic approach known as dynamic functional connectivity, wherein fMRI data is divided into sequential time windows used to generate multiple FC networks per subject, enables characterization of the evolution of FC over time that may enable greater sensitivity to alterations in brain network organization in dementia than static FC. [5] This enables characterization of damage growth through-the-thickness and provides critical information to validate structural designs and damage progression models. [6] The study demonstrates that iDSF is a simple, accurate and rapid alternative to SO-DSF, which enables characterization of AAV capsid stability with excellent precision and without the need of SO or any other dye. [7] Conclusions Dynamic contrast-enhanced GRASP MRI allows for a reliable and robust assessment of hepatic perfusion parameters providing quantitative results comparable to VPCT and enables characterization of HCC before and after TACE, thus posing the potential to serve as an alternative to VPCT. [8] Whole genome single-cell DNA sequencing (scDNA-seq) enables characterization of copy number profiles at the cellular level. [9] 5° enables characterization of anisotropic Ic of different tapes. [10] Such retrospective grouping permits time- and frequency-domain analysis over a wide range of scales and enables characterization of disparate phenomena like blazar flares, $\gamma$-ray bursts, pulsar pulses, novae, $\gamma$-ray binaries, and other variable sources. [11] Flow-Induced Dispersion Analysis (FIDA) enables characterization and quantification of proteins under native conditions. [12]fMRI 데이터가 피험자당 여러 FC 네트워크를 생성하는 데 사용되는 순차적 시간 창으로 분할되는 동적 기능 연결로 알려진 분석 접근 방식은 시간 경과에 따른 FC 진화의 특성화를 가능하게 하여 치매의 뇌 네트워크 조직 변경에 더 큰 민감도를 가능하게 할 수 있습니다. 정적 FC. [1] 전체 게놈 단일 세포 DNA 시퀀싱(scDNA-seq)을 사용하면 세포 수준에서 복제 수 프로필의 특성을 파악할 수 있습니다. [2] 실험적 흐름 측정에서 팬텀 형상에서 생리적 흐름 패턴을 제공하는 설정이 구성되면 입자 이미지 속도계(PIV)와 같은 속도 측정 시스템을 통해 흐름의 특성화를 수행할 수 있습니다. [3] 현재 작업의 목적은 사용된 데이터 수집 시스템에 관계없이 손상 유형 및 크기, 알려지지 않은 손상 유형에 대한 일반적인 민감도, 고해상도 이미징 및 탐지 가능성의 특성화를 가능하게 하는 다중 모드 손상 이미징 기술을 개발하는 것입니다. [4] fMRI 데이터가 피험자당 여러 FC 네트워크를 생성하는 데 사용되는 순차적 시간 창으로 분할되는 동적 기능 연결로 알려진 분석 접근 방식은 시간 경과에 따른 FC 진화의 특성화를 가능하게 하여 치매의 뇌 네트워크 조직 변경에 더 큰 민감도를 가능하게 할 수 있습니다. 정적 FC. [5] 이것은 두께를 통한 손상 성장의 특성화를 가능하게 하고 구조 설계 및 손상 진행 모델을 검증하기 위한 중요한 정보를 제공합니다. [6] 이 연구는 iDSF가 SO-DSF에 대한 간단하고 정확하며 신속한 대안이라는 것을 보여줍니다. 이를 통해 SO 또는 다른 염료 없이도 AAV 캡시드 안정성을 우수한 정밀도로 특성화할 수 있습니다. [7] 결론 동적 조영제 강화 GRASP MRI는 VPCT에 필적하는 정량적 결과를 제공하는 간 관류 매개변수의 신뢰할 수 있고 강력한 평가를 허용하고 TACE 전후에 HCC의 특성화를 가능하게 하여 VPCT의 대안으로 작용할 가능성을 제시합니다. [8] 전체 게놈 단일 세포 DNA 시퀀싱(scDNA-seq)을 사용하면 세포 수준에서 복제 수 프로필의 특성을 파악할 수 있습니다. [9] 5°는 다른 테이프의 등방성 IC의 특성화를 가능하게 합니다. [10] 이러한 소급적 그룹화는 광범위한 규모에 대한 시간 및 주파수 영역 분석을 허용하고 블레이저 플레어, $\감마$선 폭발, 펄서 펄스, 신성, $\감마$선 쌍성 등과 같은 이질적인 현상의 특성화를 가능하게 합니다. 가변 소스. [11] FIDA(Flow-Induced Dispersion Analysis)는 기본 조건에서 단백질의 특성화 및 정량화를 가능하게 합니다. [12]
Approach Enables Characterization 접근 방식으로 특성화 가능
By producing consistent measurements of protein-DNA crosslinking strengths across multiple proteins, our approach enables characterization of relative spatial organization within a regulatory complex. [1] Our approach enables characterization of each individual with reference to normative brain development and identification of distinct developmental subtypes, facilitating a better understanding of developmental heterogeneity in ASD. [2] This approach enables characterization of glycopeptides and structures of O-glycans on a proteome-wide scale with quantification of stoichiometries (though it does not allow for direct unambiguous glycosite identification). [3]여러 단백질에 걸쳐 단백질-DNA 가교 강도의 일관된 측정을 생성함으로써 우리의 접근 방식은 규제 복합체 내에서 상대적인 공간 조직의 특성화를 가능하게 합니다. [1] 우리의 접근 방식은 규범적인 뇌 발달과 뚜렷한 발달 하위 유형의 식별과 관련하여 각 개인의 특성화를 가능하게 하여 ASD의 발달 이질성에 대한 더 나은 이해를 촉진합니다. [2] 이 접근 방식은 화학량론의 정량화와 함께 프로테옴 전체 규모에서 O-글리칸의 구조 및 당펩티드의 특성화를 가능하게 합니다(직접적인 명확한 글리코사이트 식별은 허용하지 않음). [3]