An adaptive neuro fuzzy inference system to model the uniaxial compressive strength of cemented hydraulic backfill

Purpose. The purpose of this paper is to develop the models for predicting the uniaxial compressive strength (UCS) of cemented hydraulic backfill (CHB), a widely used technique for filling underground voids created by mining operations as it provides the high strength required for safe and economical working environment and allows the use of waste rock from mining operations as well as tailings from mineral processing plants as ingredients. Methods. In this study, different modelling techniques such as conventional linear, nonlinear multiple regression and one of the evolving soft computing methods, adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS), were used for the prediction of UCS, the main criterion used to design backfill recipe. Findings. Statistical performance indices used to evaluate the efficiency of the developed models indicated that the ANFIS model can effectively be implemented for designing CHB with desired UCS. As proved by the performance indicators ANFIS model gives more compatible results with the expert opinion and current literature than conventional modelling techniques. Originality. In order to construct the models a very large database, containing more than 1600 UCS test results, was used. In addition to widely used conventional regression based modelling techniques, one of the evolving soft computing methods, ANFIS was employed. Numerical examples showing the implementation of constructed models were provided. Practical implementation. As proved by the statistical performance indicators, the developed models can be used for a reliable prediction of the UCS of CHB. However, more accurate results can be achieved by expanding the database and by constructing improved models using the algorithm presented in this paper.Мета. Побудова моделей для прогнозування межі міцності при одноосьовому стисканні цементної гідравлічної закладки для заповнення вироблених просторів шахт. Методика. Для досягнення поставленої мети були використані різні методи моделювання: лінійна та нелінійна множинна регресія, а також порівняно недавно став популярним метод програмування – адаптивне нейронечітке логічне виведення (ANFIS). За їх допомогою було спрогнозовано зміну міцності на одноосьове стискання, що є ключовим показником для визначення складу закладної суміші. Для побудови моделей використана значна база даних, яка включає результати більш ніж 1600 випробувань на одноосьове стискання. Лабораторними дослідженнями також визначалися властивості закладних матеріалів і суміші. Результати. Модель ANFIS дала найкращу продуктивність з урахуванням статистичних показників ефективності, таких як середня абсолютна процентна похибка і змінний обліковий запис. Статистичні показники продуктивності, які використовуються для оцінки ефективності розроблених моделей, свідчать, що моделювання за допомогою ANFIS дозволяє отримати результати, які більше відповідають експертній оцінці та даним з сучасної літератури, ніж інформація, отримана за допомогою традиційного моделювання. Встановлено, що на відміну від регресивного моделювання, ANFIS не вимагає заздалегідь визначених математичних рівнянь для взаємозв’язку між вхідними та вихідними змінними і використовує наданий набір даних для ефективного визначення структури моделі. Наукова новизна. Вперше для прогнозування міцності при одноосьовому стисканні були використані не лише традиційні способи моделювання, засновані на регресії, а й інноваційний метод програмування – адаптивне нейронечітке логічне виведення ANFIS. У статті наведені чисельні приклади впровадження нових побудованих моделей. Практична значимість. Статистичні індикатори продуктивності показали, що розроблені моделі можуть бути використані для надійного прогнозування міцності при одноосьовому стисканні й оптимальної рецептури закладної суміші. Однак, щоб отримати більш точні результати, необхідно мати більш широку базу даних і створити більш досконалі моделі на основі алгоритму, запропонованому в даній статті.Цель. Построение моделей для прогнозирования предела прочности при одноосном сжатии цементной гидравлической закладки для заполнения выработанных пространств шахт. Методика. Для достижения поставленной цели были использованы различные методы моделирования: линейная и нелинейная множественная регрессия, а также сравнительно недавно ставший популярным метод программирования – адаптивный нейронечеткий логический вывод (ANFIS). С их помощью было спрогнозировано изменение прочности на одноосное сжатие, что является ключевым показателем для определения состава закладочной смеси. Для построения моделей использована обширная база данных, которая включает результаты более чем 1600 испытаний на одноосное сжатие. Лабораторными исследованиями также определялись свойства закладочных материалов и смеси. Результаты. Модель ANFIS дала наилучшую производительность с учетом статистических показателей эффективности, таких как средняя абсолютная процентная погрешность и переменная учетная запись. Статистические показатели производительности, используемые для оценки эффективности разработанных моделей, свидетельствуют, что моделирование с помощью ANFIS позволяет получить результаты, которые более соответствуют экспертной оценке и данным из современной литературы, чем информация, полученная при помощи традиционного моделирования. Установлено, что в отличие от регрессионного моделирования, ANFIS не требует заранее определенных математических уравнений для взаимосвязи между входными и выходными переменными и использует предоставленный набор данных для эффективного определения структуры модели. Научная новизна. Впервые для прогнозирования прочности при одноосном сжатии были использованы не только традиционные способы моделирования, основанные на регрессии, но и инновационный метод программирования – адаптивный нейронечеткий логический вывод ANFIS. В статье приведены численные примеры внедрения новых построенных моделей. Практическая значимость. Статистические индикаторы производительности показали, что разработанные модели могут быть использованы для надежного прогнозирования прочности при одноосном сжатии и оптимальной рецептуры закладочной смеси. Однако, чтобы получить более точные результаты, необходимо иметь более широкую базу данных и создать более совершенные модели на основе алгоритма, предложенного в данной статье.The authors thank the staff and the managers of Jinfeng underground gold mine for their helps and cooperation during field and laboratory studies. The company is also acknowledged for the permission to use and publish the data

Anti-Müllerian Hormone Levels and Urinary Cortisol in Women With Chronic Abdominal Pain

AbstractObjectiveTo explore the association of hypothalamic–pituitary–adrenal activity with ovarian functioning in women with and without chronic abdominal pain (CAP).Design and SettingA secondary data analysis was performed with data from female participants in a natural history protocol at the National Institutes of Health.ParticipantsA total of 36 women (age range = 19–39 years, mean = 27.11 years) were included in the study.MethodsThis pilot study was conducted with a subset of participants enrolled in a natural history protocol conducted in the Hatfield Clinical Research Center at the National Institutes of Health. The parent study included participants with and without CAP who provided a 5-hour urine sample for determination of cortisol levels and serum samples for determination of circulating levels of cortisol, luteinizing hormone, and follicle-stimulating hormone. CAP was defined as presence or absence of chronic pain for at least 6 months and was determined via self-report.ResultsAnti-Müllerian hormone (AMH) concentrations declined significantly with age as expected. When AMH levels were dichotomized as normal or abnormal (defined as higher or lower than age-specific normative ranges, respectively), there were significant associations between abnormal AMH levels and CAP and urine cortisol levels. Participants with CAP or low urine cortisol levels were significantly more likely to have abnormal AMH levels.ConclusionResults suggest that chronic abdominal pain and hypothalamic–pituitary–adrenal dysregulation may be associated with abnormal AMH levels

Oxygen consumption rate of Caenorhabditis elegans as a high-throughput endpoint of toxicity testing using the Seahorse XF(e)96 Extracellular Flux Analyzer

Du Preez G, Fourie H, Daneel M, et al. Oxygen consumption rate of Caenorhabditis elegans as a high-throughput endpoint of toxicity testing using the Seahorse XF(e)96 Extracellular Flux Analyzer. Scientific Reports. 2020;10(1): 4239.Caenorhabditis elegans presents functioning, biologically relevant phenotypes and is frequently used as a bioindicator of toxicity. However, most C. elegans in vivo effect-assessment methods are laborious and time consuming. Therefore, we developed a novel method to measure the oxygen consumption rate of C. elegans as a sublethal endpoint of toxicity. This protocol was tested by exposing 50 larval stage one C. elegans individuals for 48h (at 20 degrees C) to different concentrations of two toxicants i.e. benzylcetyldimethylammonium chloride (BAC-C16) and cadmium (Cd). Following exposures, the oxygen consumption rate of the C. elegans individuals were measured using the high-throughput functionality of the Seahorse XF(e)96 Extracellular Flux Analyzer. Dose-response curves for BAC-C16 (R-2=0.93; P=0.001) and Cd (R-2=0.98; P=0.001) were created. Furthermore, a strong, positive correlation was evidenced between C. elegans oxygen consumption rate and a commonly used, ecologically relevant endpoint of toxicity (growth inhibition) for BAC-C16 (R-2=0.93; P=0.0001) and Cd (R-2=0.91; P=0.0001). The data presented in this study show that C. elegans oxygen consumption rate can be used as a promising functional measurement of toxicity

Evaluation of waist-to-height ratio to predict 5 year cardiometabolic risk in sub-Saharan African adults

Simple, low-cost central obesity measures may help identify individuals with increased cardiometabolic disease risk, although it is unclear which measures perform best in African adults. We aimed to: 1) cross-sectionally compare the accuracy of existing waist-to-height ratio (WHtR) and waist circumference (WC) thresholds to identify individuals with hypertension, pre-diabetes, or dyslipidaemia; 2) identify optimal WC and WHtR thresholds to detect CVD risk in this African population; and 3) assess which measure best predicts 5-year CVD riskPeer reviewedFinal Accepted Versio

Cover crops with biofumigation properties for the suppression of plant-parasitic nematodes : a review

The original publication is available at http://www.sawislibrary.co.za/dbtw-wpd/textbase/sajev.htmPlant-parasitic nematodes are a problem in vineyards worldwide, with some species acting as vectors of grapevine soil-transmitted viruses. Global pressure on the use of soil-applied chemical nematicides has led to a search for new control options, or for alternative methods to suppress plant-parasitic nematodes as part of integrated pest management. This paper gives valuable background information on the use of cover crops with biofumigation properties for the suppression of plant-parasitic nematodes in vineyards.Winetech, Dried Fruit Technical Services and the National Research Foundation of South AfricaPublishers' Versio

Morphological and molecular characterisation of Aporcelaimellus nigeriensis sp. n. (Dorylaimida: Aporcelaimidae), a remarkable dorylaim from Nigeria

Published online: 08 Sep 2020A new species of Aporcelaimellus, collected in a watermelon field in Nigeria, is described, including its morphological and molecular (D2-D3 28S-rDNA, 18r-DNA) characterisation. Aporcelaimellus nigeriensis sp. n. is distinguishable by its 2.76-3.55 mm length, very coarse ventral body pores, lip region offset by deep constriction and 24-27 μm broad odontostyle 30-36 μm long at its dorsal and 28-31 μm at its ventral side, neck 648-779 μm long, pharyngeal expansion occupying 54-60% of total neck length, uterus 300-473 μm or 2.1-3.2 body diam. long and tripartite, V = 49-54, tail short and convex conoid (27-41 μm, c = 72-115, c′ = 0.5-0.7), spicules 108-137 μm long, and 9-10 spaced ventromedian supplements with hiatus. LSU analysis revealed a close relationship of A. nigeriensis sp. n. with other Aporcelaimellus species and questioned, once more, the monophyly of Aporcelaimidae. SSU phylogenetic tree was not able to resolve the relationship between the new species and other closely related species

The association between vaginal bacterial composition and miscarriage: a nested case-control study

OBJECTIVE: To characterise vaginal bacterial composition in early pregnancy and investigate its relationship with first and second trimester miscarriages. DESIGN: Nested case-control study. SETTING: Queen Charlotte's and Chelsea Hospital, Imperial College Healthcare NHS Trust, London. POPULATION: 161 pregnancies; 64 resulting in first trimester miscarriage, 14 in second trimester miscarriage and 83 term pregnancies. METHODS: Prospective profiling and comparison of vaginal bacteria composition using 16S rRNA gene-based metataxonomics from 5 weeks gestation in pregnancies ending in miscarriage or uncomplicated term deliveries matched for age, gestation and body-mass index. MAIN OUTCOME MEASURES: Relative vaginal bacteria abundance, diversity and richness. Pregnancy outcomes defined as first or second trimester miscarriage, or uncomplicated term delivery. RESULTS: First trimester miscarriage associated with reduced prevalence of Lactobacillus spp.-dominated vaginal microbiota classified using hierarchical clustering analysis (65.6% vs. 87·7%; P=0·005), higher alpha diversity (mean Inverse Simpson Index 2.5 (95% confidence interval 1.8-3.0) vs. 1.5 (1.3-1.7), P=0·003) and higher richness 25.1 (18.5-31.7) vs. 16.7 (13.4-20), P=0·017), compared to viable pregnancies. This was independent of vaginal bleeding and observable before first trimester miscarriage diagnosis (P=0·015). Incomplete/complete miscarriage associated with higher proportions of Lactobacillus spp.-deplete communities compared to missed miscarriage. Early pregnancy vaginal bacterial stability was similar between miscarriage and term pregnancies. CONCLUSIONS: These findings associate the bacterial component of vaginal microbiota with first trimester miscarriage and indicate suboptimal community composition is established in early pregnancy. While further studies are required to elucidate the mechanism, vaginal bacterial composition may represent a modifiable risk factor for first trimester miscarriage