板材下料MATLAB计算代码文化数据 用于培养实验的 MATLAB 工具箱，用于监测细胞和获取/绘制生长速率数据 概述 该工具箱将从读板器获得的实验培养数据组织成易于操作和导航的形式，可用于绘制日常测量值以监测细胞。 这些函数还计算瞬时、特定和相对增长率，并可用于绘制增长率数据。 该工具箱基于使用 Spark 多模式读板器进行三次重复实验，可将数据导出为 Excel 文件。 “增长率”代码专为涉及众多（至少两个）亚文化的实验而设计。 数据表：读取Spark数据，创建数据表 监控：组织数据，绘制每日/每日两次测量值 增长率：计算特定和相对增长率，绘制增长率数据 数据表 使用 Spark 原始数据（Excel 文件）中的四列为每个亚文化生成一个长数据矩阵。 读取 Spark 数据 要编写的函数。 脚本 1 - 创建包含每种文化的测量时间的字符串数组。 脚本 2 - 创建一个 .txt 表，其中包含每个培养物的测量叶绿素值（作为列）。 脚本 3 - 创建一个 .txt 表，其中包含每个区域性的相应空白值（作为列）。 创建数据表 数据表.m 生成具有 4 列的数据矩阵的函数，第一个包含自第一次

Matlab代码考克斯预测神经母细胞瘤总体生存的转移机制模型 此代码生成该论文中报告的结果和数字： Benzekry，S.，Sentis，C.，Coze，C.，Tessonnier，L.，＆André，N.（2020年）。 使用转移的机械模型开发和验证高危神经母细胞瘤总体存活率的预测模型。 JCO：《临床癌症信息学》，第5卷，第81-90页。 具体来说，该代码由python和matlab脚本以及jupyter笔记本（在python和R中）组成，并执行： 总体生存和无进展生存的预后因素的统计分析（Kaplan-Meier，对数秩，Cox回归） code/statistical_analysis.ipynb 结果导出到statistical_analysis/ 转移机制模型的仿真 code/main_simulate.m 诊断时根据定量临床数据对模型参数进行校准：原发肿瘤大小，乳酸脱氢酶（LDH）和核显像的SIOPEN评分 code/mechanistic.ipynb 结果以mechanistic/导出mechanistic/ 评估基于特定患者的Cox回归模型对整体生存的预测能力 code

分类数据，分为malaria与no_malaria,共200张。

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