Charge density study with the Maximum Entropy Method on model data of silicon. A search for non-nuclear attractors

1990 Sakata and Sato applied the maximum entropy method (MEM) to a set of structure factors measured earlier by Saka and Kato with the Pendellösung method. They found the presence of non-nuclear attractors, i.e., maxima in the density between two bonded atoms. We applied the MEM to a limited set of Fourier data calculated from a known electron density distribution (EDD) of silicon. The EDD of silicon was calculated with the program ADF-BAND. This program performs electronic structure calculations, including periodicity, based on the density functional theory of Hohenberg and Kohn. No non-nuclear attractor between two bonded silicon atoms was observed in this density. Structure factors were calculated from this density and the same set of structure factors that was measured by Saka and Kato was used in the MEM analysis. The EDD obtained with the MEM shows the same non-nuclear attractors that were later obtained by Sakata and Sato. This means that the non-nuclear attractors in silicon are really an artefact of the MEM

Automatic Identification of Patients With Unexplained Left Ventricular Hypertrophy in Electronic Health Record Data to Improve Targeted Treatment and Family Screening

Background: Unexplained Left Ventricular Hypertrophy (ULVH) may be caused by genetic and non-genetic etiologies (e.g., sarcomere variants, cardiac amyloid, or Anderson-Fabry's disease). Identification of ULVH patients allows for early targeted treatment and family screening. Aim: To automatically identify patients with ULVH in electronic health record (EHR) data using two computer methods: text-mining and machine learning (ML). Methods: Adults with echocardiographic measurement of interventricular septum thickness (IVSt) were included. A text-mining algorithm was developed to identify patients with ULVH. An ML algorithm including a variety of clinical, ECG and echocardiographic data was trained and tested in an 80/20% split. Clinical diagnosis of ULVH was considered the gold standard. Misclassifications were reviewed by an experienced cardiologist. Sensitivity, specificity, positive, and negative likelihood ratios (LHR+ and LHR-) of both text-mining and ML were reported. Results: In total, 26,954 subjects (median age 61 years, 55% male) were included. ULVH was diagnosed in 204/26,954 (0.8%) patients, of which 56 had amyloidosis and two Anderson-Fabry Disease. Text-mining flagged 8,192 patients with possible ULVH, of whom 159 were true positives (sensitivity, specificity, LHR+, and LHR- of 0.78, 0.67, 2.36, and 0.33). Machine learning resulted in a sensitivity, specificity, LHR+, and LHR- of 0.32, 0.99, 32, and 0.68, respectively. Pivotal variables included IVSt, systolic blood pressure, and age. Conclusions: Automatic identification of patients with ULVH is possible with both Text-mining and ML. Text-mining may be a comprehensive scaffold but can be less specific than machine learning. Deployment of either method depends on existing infrastructures and clinical applications

Association testing by haplotype-sharing methods applicable to whole-genome analysis

We propose two new haplotype-sharing methods for identifying disease loci: the haplotype sharing statistic (HSS), which compares length of shared haplotypes between cases and controls, and the CROSS test, which tests whether a case and a control haplotype show less sharing than two random haplotypes. The significance of the HSS is determined using a variance estimate from the theory of U-statistics, whereas the significance of the CROSS test is estimated from a sequential randomization procedure. Both methods are fast and hence practical, even for whole-genome screens with high marker densities. We analyzed data sets of Problems 2 and 3 of Genetic Analysis Workshop 15 and compared HSS and CROSS to conventional association methods. Problem 2 provided a data set of 2300 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in a 10-Mb region of chromosome 18q, which had shown linkage evidence for rheumatoid arthritis. The CROSS test detected a significant association at approximately position 4407 kb. This was supported by single-marker association and HSS. The CROSS test outperformed them both with respect to significance level and signal-to-noise ratio. A 20-kb candidate region could be identified. Problem 3 provided a simulated 10 k SNP data set covering the whole genome. Three known candidate regions for rheumatoid arthritis were detected. Again, the CROSS test gave the most significant results. Furthermore, both the HSS and the CROSS showed better fine-mapping accuracy than straightforward haplotype association. In conclusion, haplotype sharing methods, particularly the CROSS test, show great promise for identifying disease gene loci

Effectief bewegingsonderwijs op de basisschool:een didactisch kader ten behoeve van landelijk peilingonderzoek Een literatuurstudie naar de effecten van bewegingsonderwijs in het primair onderwijs

Onder de naam Peil.onderwijs voert de Inspectie van het Onderwijs de regie over periodieke peilingsonderzoeken in het primair onderwijs. Peil.onderwijs is de opvolger van PPON, uitgevoerd door Cito. In deze peilingen wordt gerapporteerd over de inrichting van het onderwijs en de kennis, attitude en vaardigheden die leerlingen hebben op de gepeilde inhoudsgebieden. In de nieuwe opzet van de peilingen is een belangrijke doelstelling meer inzicht te verkrijgen in de relatie tussen kenmerken van het onderwijs, zoals aanbod, instructie en differentiatie en de competenties. In het voorjaar van 2024 is een nieuwe peiling gepland naar de kenmerken van bewegingsonderwijs en de bewegingscompetenties van leerlingen aan het einde van het basisonderwijs. Ter voorbereiding op deze peiling wordt een literatuurstudie uitgevoerd naar wat uit onderzoek bekend is over de relatie tussen de kenmerken van bewegingsonderwijs en de bewegingscompetenties. De centrale vraagstelling van dit literatuuronderzoek luidt als volgt: “Welke kenmerken van bewegingsonderwijs in het basisonderwijs dragen bij aan het behalen van de beoogde bewegingscompetenties?" Het doel van de literatuurstudie is inzicht geven in de factoren die bijdragen aan de bewegingscompetenties van leerlingen in de bovenbouw van het basisonderwijs. Het inzicht van de beïnvloedende factoren dient een kader te vormen voor de ontwikkeling van onderzoeksinstrumenten waarmee het bewegingsonderwijs in het geplande peilingsonderzoek in kaart gebracht kan worden. Als eerste stap is echter nodig om te kijken naar de inhoud van de bewegingscompetenties. Op dit moment bestaan de bewegingscompetenties uit grondvormen van bewegen (o.a. gooien en vangen) en reguleringsvaardigheden (o.a. hulpverlenen). Onder invloed van de verwachte verandering in het kader van curriculum.nu zullen de bewegingscompetenties waarschijnlijk verbreed worden. In deze studie gaan we uit van onderstaande bewegingscompetenties: •Leren bewegen •Gezond bewegen •Bewegen regelen •Bewegen betekenis geven •Samen bewegen •Beweegcontexten verbinden In de literatuurstudie wordt een schets gegeven van de doelen van het bewegingsonderwijs (bewegingscompetenties) en de kenmerken die hierop van invloed zijn. Op basis van een (internationale) literatuurstudie wordt per bewegingscompetentie aangegeven wat de werkzame elementen zijn. Op basis van deze informatie worden meer generieke werkzame elementen gedestilleerd. Hieruit volgen dan de aanbevelingen voor het bewegingsonderwijs en het peilingsonderzoek