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实体 noncentral t-distribution

noncentral t-distribution

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  1. TOOL · CL_193200 ·

    新的机器学习框架增强药物发现筛选指标

    研究人员开发了一个新的机器学习框架，以改进高通量筛选（HTS）分析中的性能指标估算，这对于早期药物发现至关重要。该框架通过从严格标准化均差（SSMD）这一成熟的效应量参数推导敏感性和特异性等分类指标，来解决HTS中极端数据稀疏的挑战。这种方法提供了统计上合理且可重复的性能估算，即使是单次重复测量也能做到，这一点已在丙型肝炎病毒筛选中得到证明。