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論文統計分析實務：SPSS與AMOS的運用(4版)

為了解決ipa軟體的問題，作者王正華,陳寬裕 這樣論述：

　　鑒於SPSS與AMOS突出的優越性，作者本著讓更多的讀者熟悉和掌握該軟體的初衷，進而強化分析數據能力而編寫本書。 　　本書特別適用於教學單位，在進階統計學或應用統計學等課程授課時使用。另外，亦非常適合於需進行學術論文寫作或個案專題者。其內容涵蓋了一般論文或專題寫作時，所需用到的各種統計方法，諸如：次數分配、現況分析、項目分析、無反應偏差、資料合併檢驗、信度分析、共同方法變異、重要度—表現分析、卡方檢定、t檢定、變異數分析、二因子變異數分析、迴歸分析、階層迴歸分析、中介變數檢驗、Sobel中介效果檢定、干擾變數檢驗、相關分析、典型相關分析、探索性因素分析、驗證性因素分析

、收斂效度檢驗、區別效度檢驗與結構模型路徑分析等。書中幾乎所有範例都是實際碩士論文的原始資料與分析結果，期盼讓讀者能身歷其境，融入研究情境中。 　　書中每一範例的操作過程與報表解說或內文中需額外講解的部分，皆附影音檔；讀者可藉由範例旁的QRcode，直接上網觀看。藉由本書的引導，讀者便能順利完成論文或專題的統計分析部分。 　　本書的特質應該較屬於統計工具書，書中每一範例的操作過程與報表解說或內文中需額外講解的部份，皆附有影音檔。期能藉由本書的引導，讀者能自力完成論文或專題的統計分析部份。 本書特色 　　■ 可做為「進階統計學」、「應用統計學」、「統計分析」等課程之教材 　　■ 適用於專

題研究、學術論文寫作之指引 　　■ 每章節皆附範例、習題，方便授課教師驗收學生學習成果 　　■ 所有範例皆附教學影音檔，促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔 　　■ 此次改版全面更新教學影音檔

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探討丙烯醛在人類大腸癌之中的機制

為了解決ipa軟體的問題，作者陳芍岑 這樣論述：

根據統計，大腸癌（CRC）是全世界第三大常見的癌症，也是造成癌症相關死亡的主要原因之一，而在台灣十大癌症中，它長期位居男性中最常見的癌症，女性中第二常見的癌症。與大腸癌相關的風險因子有很多，包括年齡、性別、家族病史、飲酒、抽菸、不適當的生活型態以及飲食因素等。目前已經有許多報導指出，西方飲食型態（如：紅肉、加工肉類、油炸類食物和精製穀物攝入量多為特徵）與大腸癌風險增加有很大的相關性。丙烯醛（2‐propenal），是一種常見的環境和飲食污染物，也是一種內源性脂質衍生的代謝產物，國際癌症研究機構（IARC）將丙烯醛歸類為2A致癌物，即對人類致癌可能性極高的物質。根據先前實驗室研究發現，在食用油

炸食物後，丙烯醛的代謝產物包括3-HPMA和丙烯醛誘導的頰細胞DNA鍵結物（DNA adduct）有增加的現象，此結果表示，人類可通過食用富含脂肪類的食物，來增加接觸丙烯醛的危險，然而，丙烯醛在大腸癌中的角色仍是未知的。因此本篇研究希望能透過使用大腸癌病人臨床組織、細胞模型和異種移植小鼠模型來探討丙烯醛誘導大腸癌的潛在分子機制。從實驗結果可知，在臨床組織分析中，與正常人組織相比，大腸癌病人組織有比較高的丙烯醛DNA鍵結物（Acr-dG）表現量，此外，還發現到Acr-dG表現量較高的大腸癌病人預後較佳。而在細胞模型中，在丙烯醛長期處理的NIH/3T3和CCD-841CoN clones中Acr-

dG的表現量皆比較高，也都有比較高的細胞生長能力、爬行能力、soft agar colony formation能力、sphere formation能力等。此外，acrolein-transformed NIH/3T3 clones能在異種移植小鼠模型中長出腫瘤。使用IPA軟體分析cDNA微陣列的實驗（cDNA microarray）和西方墨點結果顯示，丙烯醛可能是透過EGFR下游相關的Ras-Raf-MAPK和PI3K-AKT信號途徑來促進大腸癌的腫瘤發生。本研究將有助於確定丙烯醛在大腸癌中的作用和機制，有助於早期診斷生物標誌物的開發與大腸癌之治療策略。

見築百講：1684-2020高雄經典建築

為了解決ipa軟體的問題，作者侯慶謀,陳玉霖,陳佑中,陳家宇,陳坤毅,黃于津,黃則維,劉呈祥,蔡侑樺,蔡寧,龍霈 這樣論述：

　　高雄，這座因高雄港而崛起的港市，在1863年開港，1908年開始築港工程，城市的核心區域陸續填築完成。1919年10月田健治郎任臺灣首任文官總督，在1920年實施地方制度改革，將全臺重劃為臺北、新竹、臺中、臺南和高雄五州，至此「高雄」地名首次出現，取代原來的地名「打狗」，在2020年屆滿一百週年。   　　一百年來，高雄的公共建築如雨後春筍般湧現，帶動了街景的改造。高雄逐步擴展成臺灣南部第一大城，座落在城市上的建築，記錄了這座城市的歲月流變。《見築百講》盤點高雄現存文化資產，以及現代化發展下的產業設施、交通建設、學校、宗教、住宅、商業大樓等建築，精選清代至今百件經典建築作品，透過專書出

版，讓大眾了解高雄現存的特色建築。

運用鑑別式增量與機器學習於皮膚癌細胞標靶基因篩選與藥物效用分析暨基因網路分析和基因序列比對之驗證

為了解決ipa軟體的問題，作者黃星雯 這樣論述：

在癌症治療中，藥物治療具有抗藥性的問題，因此需找出新的替代藥物，而抗癌藥物的開發，皆是先找出關鍵的標靶，再設計出適當結構式的治療藥物，因此本研究希望藉由找出Imiquimod和Resiquimod之標靶基因，來探討Resiquimod能否作為新的基底細胞癌治療藥物。以往標靶基因的篩選多使用特徵選取方法，但微陣列資料多有高維度的特性，導致上述方法在執行上效能不佳，因此本研究嘗試使用分類模型的特徵重要度作為標靶基因篩選的方法，改善基因篩選耗時的問題。此外，本研究提出了鑑別式增量，以求在標靶基因篩選和建立分類模型時得到較佳的分類效果。利用分類模型篩選出鑑別式增量擴增的資料集之標靶基因，並於IPA軟

體建構基因網路圖，探討基因之間以及基因與疾病的關聯，最後使用多重序列比對分析標靶基因之同源性。為了驗證鑑別式增量和分類模型特徵重要度之可行性，本研究先於皮膚癌整合資料集上進行標靶基因的篩選及驗證，接著利用鑑別式增量資料集中分類效果最佳模型之特徵重要度，作為藥物標靶基因篩選的權重，交叉篩選出施藥前後差異表現量大的基因，並對其加以探討。 實驗結果顯示，使用鑑別式增量方法不僅改善了類別資料不平衡的問題，也提升了標靶基因於分類模型中的分類效果。在標靶基因篩選上，本研究使用支援向量機、隨機森林、Adaboost、XGBoost、mRMR，其中Adaboost篩選出的標靶基因於分類模型上有最佳

的分類效果。從標靶基因篩選中得出KRT14、KRT1、PLCL2、ARPC2、MED8等基因，於IPA查詢後，證實這些基因皆與皮膚癌相關，表示本研究使用分類模型特徵重要度作為標靶基因的篩選方式具有一定的可信度。因此在藥物效用的分析上參考了鑑別式增量資料集上有最佳分類效果的Adaboost之特徵重要度，篩選出Imiquimod和Resiquimod之標靶基因，發現兩種藥物的標靶基因子集中皆有HIPK3、CDK4、PSMA7、MRPL4、SDHB、CYP1A2、PSMD8、SYN3、HDGF和SLC3A2，這些基因多與細胞生長、凋亡以及癌症的發生有關，表明Resiquimod有望作為治療基底細胞癌

的潛在藥物。