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在人工智能学会和日本痴呆症护理学会上展示了使用“Majigami AI”的有效性
（ https://www.benesse-style-care.co.jp/uploads/dc60715a92baae3df42fac4b900e6811.pdf ）
目的：本文提出了使用线性编程共享成本在橡胶零件供应链中的新原材料成本管理概念（LPS
目的：本文使用线性编程共享成本（LPSC）在橡胶零件供应链中提出了新的原材料成本管理概念。橡胶零件广泛用于汽车零件行业。有多种产品模型和材料类型，以及由2层公司中的几个分包商生产的。但是，整个连锁店将整体成本管理作为1号公司。成本效益的模型在竞争时代更为重要。设计/方法论/方法：研究方法结合线性编程（LP）与共享成本（SC），并应用于库存管理。开发了LPSC模型，以与与分包商的第2级公司相关的第1层公司。LPSC与EOQ库存管理模型结合使用。调查结果：已开发了一种新方法来降低橡胶部件供应链中原材料管理的成本。研究局限性/含义：模型开发的局限性是它尚未对供应链管理系统具有实时控制。实际含义：将概念思想引入泰国的汽车橡胶部件供应链，并通过实际订单的试点测试接受测试。独创性/价值：本文在汽车橡胶零件供应链中介绍了新的概念原材料成本管理模型。与EOQ结合的LPSC是有效的，增加了供应链的价值，并同时减少了废物和生产过多。doi：https：//doi.org/10.5604/01.3001.0054.6085关键字：原材料成本管理，LPSC模型，橡胶部件制造，供应链管理对本文的参考，应通过以下方式提供：C。C. Klaidaeng，S。Butdee，K-O。Boonmee，使用LPSC模型的橡胶零件制造供应链的原材料管理，材料与制造工程成就杂志123/1（2024）25-32。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
新发表的研究显示了使用非侵入性产前筛查
1 Johansen Taber K，Hammer C，Pierson S等。 高阳性预测值22q11.2通过无细胞的DNA测试进行微骨骼筛选，该测试结合了胎儿分数扩增。 产前诊断。 于2024年4月16日发布。https：//doi.org/10.1002/pd.6562。 2。 Welker，N.C.，Lee，A.K.，Kjolby，R.A.S。 等。 高通量胎儿扩增增加了非侵入性产前筛查的分析性能。 Genet Med（2020）。 https://doi.org/10.1038/s41436-020-01009-5。 3。 Devriendt K，Fryns J-P，Mortier G，Van Thienen M-N，Keymolen K。 Digeorge/Velocardiofacial综合征的年发病率。 J Med Genet 1998; 35：789–790。 4。 Dugoff L，Mennuti MT，McDonald-McGinn DM。 22Q11.2缺失综合征的无细胞DNA筛选的益处和局限性。 prenat诊断。 2017年1月； 37（1）：53-60。 5。 Dungan JS，Klugman S，Darilek S等。 通用人群中胎儿染色体异常的无创产前筛查（NIP）：美国医学遗传学与基因组学学院（ACMG）的基于证据的临床指南。 Genet Med。 2023年2月; 25（2）：100336。 6。 Hancock S，Ben-Shachar R，Adusei C等。 在胎儿分数光谱中的临床经验，具有低测试率的非浸润性产前筛查方法。 超声产科妇科。 2020; 56（3）：422-430。 doi：10.1002/uog.219041 Johansen Taber K，Hammer C，Pierson S等。高阳性预测值22q11.2通过无细胞的DNA测试进行微骨骼筛选，该测试结合了胎儿分数扩增。产前诊断。于2024年4月16日发布。https：//doi.org/10.1002/pd.6562。2。Welker，N.C.，Lee，A.K.，Kjolby，R.A.S。 等。 高通量胎儿扩增增加了非侵入性产前筛查的分析性能。 Genet Med（2020）。 https://doi.org/10.1038/s41436-020-01009-5。 3。 Devriendt K，Fryns J-P，Mortier G，Van Thienen M-N，Keymolen K。 Digeorge/Velocardiofacial综合征的年发病率。 J Med Genet 1998; 35：789–790。 4。 Dugoff L，Mennuti MT，McDonald-McGinn DM。 22Q11.2缺失综合征的无细胞DNA筛选的益处和局限性。 prenat诊断。 2017年1月； 37（1）：53-60。 5。 Dungan JS，Klugman S，Darilek S等。 通用人群中胎儿染色体异常的无创产前筛查（NIP）：美国医学遗传学与基因组学学院（ACMG）的基于证据的临床指南。 Genet Med。 2023年2月; 25（2）：100336。 6。 Hancock S，Ben-Shachar R，Adusei C等。 在胎儿分数光谱中的临床经验，具有低测试率的非浸润性产前筛查方法。 超声产科妇科。 2020; 56（3）：422-430。 doi：10.1002/uog.21904Welker，N.C.，Lee，A.K.，Kjolby，R.A.S。等。高通量胎儿扩增增加了非侵入性产前筛查的分析性能。Genet Med（2020）。 https://doi.org/10.1038/s41436-020-01009-5。 3。 Devriendt K，Fryns J-P，Mortier G，Van Thienen M-N，Keymolen K。 Digeorge/Velocardiofacial综合征的年发病率。 J Med Genet 1998; 35：789–790。 4。 Dugoff L，Mennuti MT，McDonald-McGinn DM。 22Q11.2缺失综合征的无细胞DNA筛选的益处和局限性。 prenat诊断。 2017年1月； 37（1）：53-60。 5。 Dungan JS，Klugman S，Darilek S等。 通用人群中胎儿染色体异常的无创产前筛查（NIP）：美国医学遗传学与基因组学学院（ACMG）的基于证据的临床指南。 Genet Med。 2023年2月; 25（2）：100336。 6。 Hancock S，Ben-Shachar R，Adusei C等。 在胎儿分数光谱中的临床经验，具有低测试率的非浸润性产前筛查方法。 超声产科妇科。 2020; 56（3）：422-430。 doi：10.1002/uog.21904Genet Med（2020）。https://doi.org/10.1038/s41436-020-01009-5。 3。 Devriendt K，Fryns J-P，Mortier G，Van Thienen M-N，Keymolen K。 Digeorge/Velocardiofacial综合征的年发病率。 J Med Genet 1998; 35：789–790。 4。 Dugoff L，Mennuti MT，McDonald-McGinn DM。 22Q11.2缺失综合征的无细胞DNA筛选的益处和局限性。 prenat诊断。 2017年1月； 37（1）：53-60。 5。 Dungan JS，Klugman S，Darilek S等。 通用人群中胎儿染色体异常的无创产前筛查（NIP）：美国医学遗传学与基因组学学院（ACMG）的基于证据的临床指南。 Genet Med。 2023年2月; 25（2）：100336。 6。 Hancock S，Ben-Shachar R，Adusei C等。 在胎儿分数光谱中的临床经验，具有低测试率的非浸润性产前筛查方法。 超声产科妇科。 2020; 56（3）：422-430。 doi：10.1002/uog.21904https://doi.org/10.1038/s41436-020-01009-5。3。Devriendt K，Fryns J-P，Mortier G，Van Thienen M-N，Keymolen K。Digeorge/Velocardiofacial综合征的年发病率。J Med Genet 1998; 35：789–790。4。Dugoff L，Mennuti MT，McDonald-McGinn DM。22Q11.2缺失综合征的无细胞DNA筛选的益处和局限性。prenat诊断。2017年1月； 37（1）：53-60。5。Dungan JS，Klugman S，Darilek S等。通用人群中胎儿染色体异常的无创产前筛查（NIP）：美国医学遗传学与基因组学学院（ACMG）的基于证据的临床指南。Genet Med。 2023年2月; 25（2）：100336。 6。 Hancock S，Ben-Shachar R，Adusei C等。 在胎儿分数光谱中的临床经验，具有低测试率的非浸润性产前筛查方法。 超声产科妇科。 2020; 56（3）：422-430。 doi：10.1002/uog.21904Genet Med。2023年2月; 25（2）：100336。6。Hancock S，Ben-Shachar R，Adusei C等。在胎儿分数光谱中的临床经验，具有低测试率的非浸润性产前筛查方法。超声产科妇科。2020; 56（3）：422-430。 doi：10.1002/uog.21904
研究文章估计了使用多对比度CEST成像
神经代谢物的体内无创成像对于提高我们对神经退行性疾病中潜在的病理生理机制的理解至关重要。突触组织的异常变化导致突触降解和神经元丧失是推动阿尔茨海默氏病病理学的主要因素之一。基于磁共振成分的分子成像技术，例如化学交换饱和转移（CEST）和磁共振光谱（MRS）可以提供可能与潜在的病理和补偿机制有关的神经代谢物特异性信息。在这项研究中，进行了CEST和短回波时间单素MRS，以评估脑代谢物对β-淀粉样蛋白（Aβ）诱导的突触不足在阿尔茨海默氏病小鼠模型的河马中诱导的突触不足。在9.4 Tesla小动物MR成像系统上获取了基于CEST的光谱（Z-Spectra），该系统具有两个辐射式（RF）静止幅度（1.47μt和5.9μt），以分别获得肌酸和谷氨酸 - 与谷氨酸的cest对比。多池Lorentzian拟合和定量T1纵向松弛图用于获得代谢特定的明显交换依赖性弛豫（AREX）图。获得短回声时间（TE = 12 ms）单素MRS，以量化右海马区域的多个神经代谢物。AREX对比和基于MRS的代谢产物浓度水平，其野生型（WT）同窝型同伴（年龄= 10个月）。在相同的ROI中，GLU-AREX和CR-AREX表现出与GLU/TCR比的正相关。使用MRS Voxel作为感兴趣的区域，与WT动物相比，ARTE10中GLU-AREX和CR-AREX的群体分析显着降低。与WT动物相比，ARTE10小鼠中基于MRS的结果显示谷氨酸（GLU）和谷氨酸 - total-total cretine（GLU/TCR）的比例显着降低。与WT动物相比，ARTE10中ARTE10中的总肌酸（TCR），磷酸甲酸（PCR）和谷胱甘肽（GSH）浓度水平的总数也显着增加。这些结果表明神经递质代谢物的参与和β介导的突触中的能量代谢
改善了使用生理胰岛素脱敏的HOMA-IR胰岛素敏感性和血糖控制
2型糖尿病（T2DM）是一种慢性代谢疾病，导致由于胰岛素抵抗，缺乏胰岛素分泌或两者而无法调节葡萄糖代谢。不幸的是，全球糖尿病的新病例主要是由于肥胖症的增加。未经治疗的慢性高血糖可能导致毁灭性的微血管并发症，例如心脏病，中风，肾衰竭，失明和糖尿病神经病。T2DM的标志是进行性胰岛素抵抗和代谢功能障碍，在这种情况下发现的无数并发症中起着核心作用。通过胰岛素抵抗（HOMA-IR）的体内稳态模型评估来计算一种简单的胰岛素抵抗。是根据公式计算的：空腹葡萄糖（NMOL/L）X空腹胰岛素（microu/l）/22.5。大于1.9表示早期的胰岛素抵抗，而大于2.9表示明显的胰岛素抵抗。在T2DM的情况下，逆转胰岛素抵抗可能在改善这种慢性疾病的并发症方面起关键作用。 因此，生理胰岛素复敏（PIR）已被用作一种治疗患有进行性胰岛素耐药性和后期T2DM并发症患者的新方法。 在此案例研究中，我们提出了一个T2DM患者的病例系列，该患者改善了使用PIR的HOMA-IR和A1C血糖控制。在T2DM的情况下，逆转胰岛素抵抗可能在改善这种慢性疾病的并发症方面起关键作用。因此，生理胰岛素复敏（PIR）已被用作一种治疗患有进行性胰岛素耐药性和后期T2DM并发症患者的新方法。在此案例研究中，我们提出了一个T2DM患者的病例系列，该患者改善了使用PIR的HOMA-IR和A1C血糖控制。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
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b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了使用灯笼掺杂的上转换纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物检测前偏球症的抗体相结合的新型基于带状的侧向流量测定（LFA）的开发。我们首先使用ELISA测量了早期发作前启示剂（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们证实，CD44/FKBPL比在EOPE中降低了，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们实现了检测的下限：FKBPL的10 pGML 1，CD44的15 pgml 1，这比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的阳性预测值和91％的负预测值。我们的LFA表现出对子痫前期快速敏感的护理测试的希望。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了一种基于灯笼的侧面转换纳米颗粒的新型基于带状的横向流量测定法（LFA）的开发，该纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物的抗体相结合，以检测前启示性的前子症。使用ELISA，我们首先测量了早期发作前启发剂（EOPE）的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们确认CD44/FKBPL比在EOPE中降低，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们获得了提高的检测下限：FKBPL的10 pgml 1，CD44的15 pgml 1，比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的正预测值，而负预测值为91％。我们的LFA表现为子痫前期快速且高度敏感的护理测试。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了使用灯笼掺杂的上转换纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物检测前偏球症的抗体相结合的新型基于带状的侧向流量测定（LFA）的开发。我们首先使用ELISA测量了早期发作前启示剂（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们证实，CD44/FKBPL比在EOPE中降低了，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们实现了检测的下限：FKBPL的10 pGML 1，CD44的15 pgml 1，这比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的阳性预测值和91％的负预测值。我们的LFA表现出对子痫前期快速敏感的护理测试的希望。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了一种基于灯笼的侧面转换纳米颗粒的新型基于带状的横向流量测定法（LFA）的开发，该纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物的抗体相结合，以检测前启示性的前子症。使用ELISA，我们首先测量了早期发作前脱位（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们确认CD44/FKBPL比在EOPE中降低，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们获得了提高的检测下限：FKBPL的10 pgml 1，CD44的15 pgml 1，比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的正预测值，而负预测值为91％。我们的LFA表现为子痫前期快速且高度敏感的护理测试。