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World File Search System分析技术
Eftychia E. Martino
技术技能分析技术：气相色谱（GC），红外光谱法（IR），差异电化学质谱法（DEMS）沉积方法：溅射，湿浸入电化学特征的浸润方法XRD，拉曼，TGA，下注电化学电池设计：燃料电池和电池
通过酶促和HPLC方法比较HBA1C估计
引言和目标：有一些HBA1C估计方法取决于糖化血红蛋白的不同物理，化学，免疫学特征。已经开发了许多分析技术，用于评估糖尿病（DM）中的HBA1C，包括免疫尿路二仪，硼酸盐亲和力色谱，酶试验和高性能液相色谱（HPLC）免疫测定。值得注意的是，不同的估计方法可能会产生不同的结果。本研究旨在进行和比较两种分析技术（特别是酶法方法和HPLC方法），以观察和分析同一样品中结果的任何变化。材料和方法：这是一项涉及100个EDTA样品的观察横截面研究。这项研究重点是使用两种不同的方法进行HBA1C分析：Atellica CH 930酶促血红蛋白A1C（HBA1C_E）来自西门子卫生仪和来自Bio-Rad Laboratories的阳离子交换HPLC HPLC。结果：两种方法之间观察到了强大的鲁棒相关性，这是Pearson系数为0.983的。平淡的Altman图显示了两种技术之间的高度一致性，其中95％的值落在±SD（标准偏差）之内，表明一致性很强。结论：这项研究确定，Atellica CH 930酶促血红蛋白A1C（HBA1C_E）和阳离子交换HPLC均为HBA1C产生了可比的结果。因此，两种分析技术均被认为适用于有效治疗糖尿病。关键词：糖尿病，糖化血红蛋白，高性能液相色谱，血红蛋白A1c通过酶法方法。印度医学生物化学杂志（2023）：10.5005/jp-journals-10054-0223
城市政策与公共规划（UPPP）
UPPP 8. 环境分析与设计导论。4 个学分。概述研究环境系统的一般概念、理论原理和分析技术。整合自然科学和社会科学的工具来分析当代环境挑战，如污染、资源获取、设施和生态系统设计、影响评估、环境政策制定。
通过脑电图分析探索数学决策
在本研究中，数学决策任务用于提供有关多个大脑区域信息流的更多细节，目的是找出连接模式是否有助于预测决策结果。实验包括向每个参与者展示 50 个数学表达式，他们通过按下按钮来决定其正确性。通过配备 64 个电极的 g.tec Nautilus EEG 设备记录神经活动和按钮按下。对参与者的反应进行了详细的时期分析。采用了先进的信号分析技术，包括 Granger 因果关系、相位锁定值和复杂皮尔逊相关系数。本研究旨在确定以下工具如何区分事件和状态，意识到它们的局限性，并开发新的分析技术以更好地区分大脑过程。本研究特别关注使用数学推理作为模型来研究决策过程。我们的目标是测试现有方法并开发新方法，以更深入地了解离散认知活动中涉及的大脑动力学。
征集提案：疫苗可制造性重点关注……
• 重点领域 1：批量或连续制造模式下的平台工艺开发、工艺优化、标准化和加速（例如，考虑 mRNA、病毒载体、蛋白质或其他新型平台）。 • 重点领域 2：可加速药物物质/产品批次放行和主细胞库 (MCB)/主病毒库 (MVS) 可用性的分析技术。已有用于批次放行检测的快速技术，需要建立新的分析技术（例如，身份/效力测试或试剂）。这些技术需要作为产品许可的一部分实施。 • 重点领域 3：加速基于细胞的制造步骤的创新，包括合成方法（例如，使用合成 DNA 制造 mRNA）。实施无细胞制造创新（例如，用于蛋白质生产的细胞裂解物）可以提高疫苗产量。 • 重点领域 4：任何其他可以加速 CTM 可用性的制造相关创新。在开发和控制制造过程中使用人工智能 (AI) 可以帮助在批准后快速部署疫苗。
特刊-代谢物
肠道微生物组是位于人体胃肠道内的复杂微生物生态系统，在人体健康中起着至关重要的作用。本期特刊探讨了肠道微生物组代谢组学的最新发展，重点介绍了新方法、分析技术和生物信息学方法，这些方法、分析技术和生物信息学方法使我们能够更深入地了解微生物代谢及其对人体健康的影响。重点领域包括鉴定微生物衍生的代谢物、它们的生化途径及其与宿主系统的相互作用。多组学数据、先进的质谱和核磁共振 (NMR) 技术的整合促进了复杂代谢物谱的表征，揭示了肠道微生物组与各种疾病（如代谢紊乱、癌症和神经退行性疾病）之间以前未知的联系。此外，本期还解决了标准化代谢组学分析的挑战以及基于个体微生物组特征的个性化医疗方法的潜力。
使用紫外分光光度准曲测定法：swertiamarin定量分析：快速且成本效益
简介：紫外线可见度（UV-VIS）分光光度计是一种具有成本效益，可靠且较少的时间耗时的分析技术，用于定量分析，可检测杂质，化学变质，化学变质以及药品中稳定剂和包装材料的影响。吸收的频谱决定了样品中的微观环境。目标：根据ICH标准，研究并验证了Swertiamarin（SWMN）的一种简单，简单，精确，可靠的定量分析技术。结果：结果表明，在4至32μg/mL时，紫外透中swertiamarin的吸收光谱在λmax236 nm处的吸收光谱。和每个浓度的线性。在98.5至104.6的范围内，可以看到恢复％。在0.163µg/ml（LOD）和0.493µg/ml（LOQ）的浓度下观察到该方法的灵敏度。结论：精度，可重复性，准确性，坚固性和鲁棒性在限制范围内。定量紫外分光光度法可以确定样品（SWMN）浓度进行常规分析。关键字：Swertiamarin（SWMN），UV-VIS分光光度法，敏感，精度。
使用人工智能技术的效果和...
摘要 本研究采用关联定量方法，通过分发基于 Google Form 的问卷调查来确定人工智能技术和数字素养的使用对 11 年级 Office 专业学生学习兴趣的部分和同时的影响。 SMKN 1 棉兰。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术采用多元线性回归分析技术和描述性分析进行计算。推论分析结果显示，AI使用量变量计算t值=0.3460.05），意味着AI使用量没有部分影响关于学习兴趣。识字变量的 t-count 值为 4.892，t-table 值为 2.048（t-count > t-table）。则重要性水平 t 为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著影响。F 检验结果显示，计算得到的 F 值 = 27.876，F 表 = 3.37（计算得到的 F > F 表）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan 摘要 本研究采用关联定量方法和调查方法，通过分发基于 Google 表单的问卷来确定人工智能技术和数字素养的使用对学习者的影响。识字。在棉兰 SMKN 1 办公室 11 年级的学习兴趣中，部分和同时进行识字。本研究的对象为 127 名学生，共抽取 30 名学生作为样本，采用简单随机抽样和目的抽样相结合的方式选出。数据分析技术是使用多元线性回归分析技术和描述性分析通过计算进行的。推论分析结果显示，使用人工智能的变量的值为 t = 0.346 < t 表 = 2.048，则 t 的显著性水平为（0.732 > 0.05），即使用人工智能对变量没有部分影响人工智能对学习兴趣的影响。识字变量的 tcount 为 4,892，ttable 为 2,048（t count > t table）。则 t 的显著性水平为 (0.000 < 0.05)。假设表明，数字素养变量对学习兴趣有显著的部分影响。F 检验结果显示，F count = 27.876，F table = 3.37（F count > F table ）。关键词：人工智能技术的使用、数字素养、学习兴趣、SMKN 1 Medan PENDAHULUAN