突然死　急死　増えてないよね？

どちらかというと、異常気象で気温が上がるにつれて増えているように思われます。

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60代以下の人は添加物の入った食べ物食べ始めてるからそこまで長生き出来ないって言われてます。

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リチャードコシミズ動画及び
厚生労働省などの予防接種の死亡事故の統計
などを参考にすると良いかと
その前に生理許容値を上回ることに経済的歯止めが効かない数値になる恐ろしさはないのか？

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github.com/3254c/DeepKINET

この先の処理比較データを知りたいが？
要するに生理学的処理が少なくなると
薬剤爆死の可能性が否定できなくなるが
問題として情報が隠され過ぎのくせに
タカリ屋が間ででてくるよ

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github.com/3254c/DeepKINET

この先の処理比較データを知りたいが？
要するに生理学的処理が少なくなると
薬剤爆死の可能性が否定できなくなるが
問題として情報が隠され過ぎのくせに
タカリ屋が間出てくるの可能性を否定出来ない

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>> 5 上記はデータ表記言語不足やデータ表現依存性がある。
github.com/xuric/read-split-run
で正規化するべし
問題としてegovの肝心の処理法に
にネット掲示版などの法律時期をずらした
法文を載せたものがあった、問題として
生化学データ処理にまつわる法手順を
どさくさ時期のズレた法を書き込んで消して暗殺している。

• << 8 あ、失敬、読み取り不足になる体裁が 整ってないのに困るんだよな

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>> 6 https://github.com/xuric/read-split-run
スプリット用データを落として
www.ezyzip.com/jp-tar-gz.html
でなんとか拡張子選択で開くらしいが
TXTデータを解釈する知識がいる。
別の言語は量的な拾舎ソフトはあるようだが
外のサイトは環境変化適用に関しての
コメントは見受けられてない。

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>> 6 上記はデータ表記言語不足やデータ表現依存性がある。 github.com/xuric/read-split-run で正規化するべし … あ、失敬、読み取り不足になる体裁が
整ってないのに困るんだよな

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>> 8 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30089906/
んじゃ、学術解釈せにゃならんな。

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>> 9 なんかすごい人がいる。
何言ってるかは分からんけど。(・o・)

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大丈夫！コロナワクチンが原因でとかネットでは言ってるけど、そうだとしても免疫下がってるだけだし、ガンとか病気に日々気をつければ平気です。風邪も長引くからだになってるから、うがい手洗いして、発がん性の強いモノは食べないようにしたらいいし、無問題です。

ご質問の突然死は、あるかどうかで言うとよく知る人がひとり亡くなりました、元気だったのに突然死。
ただの知り合いが2名。詳細不明ですが直前まで働いてて、入院して死亡というので突然死だと思います。

あとは原因不明の微熱風邪長引く人2人、二人ともどの薬も効かずに漢方もらってる。

脚の手術後の傷がなかなか治らなかった人が1人。

皆さんコロナワクチン1～複数回摂取した人です。

皆さん体感的にそう思うと言ってるだけで、はっきりワクチンが原因と言ってるのは脚の人だけです。
だから死ぬことはなかなかないと思います。大丈夫　だと思います。

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なんか面白いなと思うのは、なぜか突然死が起きる人ってエリアが固まってるじゃないかなって。
掲示板やXでは「周りで突然死が増えた」と騒ぐ人がいるけど、私の周りには一切いません。

年寄りや基礎疾患を持ってる人が何人かいて、すでに…9回目って言ったかな？打ってる人も多いのに。
それ以外でも3回以上は、ワクチンの話をした知人たちは打っています。
（皆1回以上で2回でやめた人はいませんでした。私は健常者MAXの5回）

そんな環境だけど突然死って一件もないんですよね。
だからワクチンと結びつけるという考えはおきません。

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問題として
PythonそのものがJIS規格に直接的に組み込まれているという情報はありません。
ぶざけた言語書き込みやめましょう。
使えない。

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>> 13 https://github.com/3254c/DeepKINET/blob/main/tutorial/DeepKINET_tutorial.ipynb

Ranking genes by splicing rates
Ranking genes by degradation rates

の違いですな、では何をうわまってはいかんのでしょうか？

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DeepKINETには、スプライシングされていないmRNAカウントデータとスプライシングされていないmRNAカウントデータが必要です。前処理後、正規化されたカウントは生のカウントに変換されます。

Adata = scv.datasets.pancreas()

Scv.pp.filter_and_normalize(adata, min_shared_counts=20, n_top_genes=2000)

Raw_adata = scv.datasets.pancreas()

Adata.layers['spliced'] = raw_adata[:, adata.var_names].layers['spliced']

Adata.layers['unspliced'] = raw_adata[:, adata.var_names].layers['unspliced']

0%| | 0.00/50.0M [00:00<?, ?B/s]

20カウント（共有）が検出された20801の遺伝子をフィルタリングしました。

正規化されたカウントデータ：X、スプライス、非スプライス。

2000個の非常に変動性の高い遺伝子を抽出しました。

対数X。

//
つまり、20801中から2000個は変動性
がある物として認識されたと言うことだろう。これをどう解いたかだな

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>> 15 https://bio-sta.jp/beginner/proteinsynthesis/
とりあえず、われわれの身体構成のしくみを
載せる

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https://github.com/3254c/DeepKINET/blob/main/src/deepkinet/modules.py

これを追っていくと
“else: 行”の処理で　“batch”としているが
“元DNAデータ”と”ワクチンデータ”を
それぞれ
投入していると思われる。が
読めてないのでは？

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システム的にオフライン処理はできるのか？
と言う謎が残る

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