将氢(H 2)存储为能量载体,需要开发用于提高传统储存溶液的效率和安全性,例如压缩气体(350-700 bar)和低温液体(20-30 K)。[1]固态氢存储是开发的一种替代方法,可以通过金属 - 水流中的化学键或通过物理吸附(物理吸附)到达多孔材料表面的物理吸附(物理吸附),以达到涉及较低储存压力的技术储存密度。[2]在固态方法中,物理吸附显示了更快的动力学,用于充电和放电和完全可逆性。[3,4]使用吸附剂进行氢存储需要低温温度(冷冻吸附),通常在液氮的沸点周围,即77 K,以实现与高压或液态氢罐可比的实用重量和大量能力。[5–11]
目的:通过参考材料(RM)8366传递的值旨在将人类表皮生长因子基因(EGFR)和人类MET原始癌基因,受体酪氨酸激酶基因(MET)与未扩增的参考基因的比率进行协调。注意:有关可识别私人信息的“使用和隐私协议”,请参见第2页。eGFR基因扩增和相关的蛋白质表达增加并与许多人类恶性肿瘤的发病机理有关。在几种类型的癌症中,EGFR基因的扩增(增加)和蛋白质过表达被用作确定治疗治疗的生物标志物,并预测响应抗EGFR靶向治疗的临床结果[1]。MET基因扩增,导致蛋白质表达增加和MET受体的组成性激活。进行了各种临床试验,以评估癌症患者选择性MET抑制剂的安全性和功效。但是,对MET水平的准确评估仍然是一个挑战[2]。rm 8366由从六个人类癌细胞系中提取的基因组DNA组成,这些人类癌细胞系具有不同量的EGFR和MET基因。六个纯化的基因组DNA在缓冲液中,由10 mmol/L 2-Amino-2-(羟甲基)丙烷-1,3-二醇(TRIS)和0.1 mmol/L乙二胺二苯甲酸乙酸乙酸disodium disodium sal(EDTA)pH 8.0(TE -4)(TE -4)。描述:RM的一个单位由每个组件的一个小瓶组成,其中包含大约100μl的DNA溶液。六个成分是源自人类细胞系A-431,BT-20,C32,Daoy,HS 746T和SNU-5的基因组DNA材料,分别标记为A,B,C,C,D,E和F。在准备稀释液时,请考虑单个组件中的EGFR和MET放大的水平,以确保EGFR和MET拷贝数在您使用的测定的工作范围内。这些小瓶中的每一个都被标记,并用颜色编码的螺钉盖密封。未认证的值:未认证的值适合用于方法开发,方法协调和过程控制,但不为国际单位系统(SI)或其他高阶参考系统提供计量学可追溯性[3]。在表1和2中显示了95%可靠间隔和95%预测间隔的EGFR和MET副本比例的非认证值。附加信息:EGFR,MET和每个微层的基因副本的潜在兴趣值;附录A中提供了其他信息。有效期:未认证的值在指定的测量不确定性中有效,直到2027年12月31日。如果材料存储或使用不当,损坏,污染或其他修改,则值分配将无效。维护未认证的值:NIST将监视此材料的有效期结束。如果发生了实质性的技术变化,影响了此期间未认证的值,NIST将更新此参考材料信息表并通知注册用户。注册将有助于通知。RM用户可以从NIST SRM网站上可用的链接在线注册,也可以填写用RM提供的用户注册表格。在使用该材料交付的任何值之前,用户应验证其具有此文档的最新版本,可通过NIST SRM网站(https://www.nist.gov/srm)获得。
所有敏捷光谱CRM均使用美国国家标准技术研究所(NIST)开发的高性能光谱方案1认证。认证的浓度和不确定性值都可以追溯到NIST标准参考材料(SRM),以确保最高准确性和完整的可追溯性。NIST使用高性能ICP-OE来证明其SRM 3100系列光谱单元解决方案标准。nist建议所有标准制造商都使用此技术来证明具有高精度,低不确定性和直接可追溯性的单一元素标准,并对NIST SRM 3100系列进行了可追溯性。
目的:此参考材料(RM)旨在使用基于下一代测序的元基因组学来协调丰度和身份的测量。描述:RM 8376的单位由20个试管(组件)组成,其中包含细菌(19个试管)或人(1个管)基因组DNA(1×Tris-EDTA)中的人(1管)基因组DNA。每个组件包含大约100 µL溶液。细菌成分的名义浓度为50 ng/ µl,而人DNA名义上为100 ng/ µl。未认证的值:非认证值是基于当前可用信息的最佳估计值。但是,它们不符合NIST的认证标准。未认证的值不为国际单位系统(SI)或其他高阶参考系统提供计量学可追溯性[1]。染色体拷贝数浓度的未认证值如下提供。未经证实的值在学上可以追溯到其确定中使用的材料和程序。
目的:该标准参考材料 (SRM) 用于人类基因组脱氧核糖核酸 (DNA) 定量材料的值分配,主要用于定量聚合酶链式反应 (qPCR)。注意:有关可识别的私人信息,请参阅第 2 页的“使用和隐私协议”。描述:一个 SRM 2372a 单位包含三种特征明确的人类基因组 DNA 材料,溶于 pH 8.0 水性缓冲液中。这些成分来自人类白膜样本,标记为 A、B 和 C。成分 A 包含来自单个男性供体的基因组 DNA。成分 B 包含来自单个女性供体的基因组 DNA。成分 C 包含基因组 DNA 的重量混合物(1 份男性供体和 3 份女性供体)。一个 SRM 单位包含每个成分一个 0.5 mL 无菌小瓶,每瓶约含有 50 µL DNA 溶液。每个小瓶都贴有标签,并用彩色编码的螺帽密封。认证值:认证值列于下表。这些认证值是根据 8 条染色体上的 10 个独特靶标的液滴数字聚合酶链式反应 (ddPCR) 检测计数、稀释因子和液滴体积测量值确定的。NIST 认证值是 NIST 对其有最高信心的值,因为已考虑了所有已知或可疑的偏差来源 [1]。拷贝数值在计量学上可追溯到自然单位计数 1 和比率 1 以及国际单位制 (SI) 得出的体积单位。DNA 质量浓度值在计量学上可追溯到自然单位计数和比率 1 以及 SI 得出的质量和体积单位。
如果您需要的生物或水平不在我们的上述标准产品范围内,请发送咨询至 axiopt@lgcgroup.com,说明所需的生物、所需水平(以每瓶/片 cfu 表示)、第一批所需数量、所需供应的任何规律以及要交付的国家/地区列表,并确认每个地点都拥有进口和接收该生物所需的所有特殊当地许可证。请注意,一些国家/地区要求填写海关表格。我们将确定是否可以获得适当的培养物、定制生产的成本和预计时间。请注意,将有最低订购量(单一类型 40 包)。
•我们的RM中的平均值和初步接受限是基于ISO和NMKL方法的分析。其他方法不一定总是在相同的间隔内给出结果。•我们始终建议您使用特定于实验室的控制图表,并具有特定于实验室的控制间隔。这尤其是如果您通常获得偏离RM指令中的平均值和初始控制限制的结果。•我们的RM经常在瑞典食品局的同质性上进行分析。这些常规测试中的结果应表明小瓶之间的不均匀性 - 或浓度偏离超过±2s 0(如说明中提供) - 我们将向购买受影响RM的所有实验室发送一封包含信息的电子邮件。
(HG-002)此参考材料(RM)用于验证,优化和过程评估目的。它由一个来自个人基因组项目(ID HUAA53E0)的东欧Ashkenazi犹太血统的男性全人基因组样本组成,可以用来评估基因组测序的变体呼叫的性能。RM 8391的单位由一个含有人类基因组DNA的小瓶组成,该小瓶从单一的大生长人类淋巴母细胞系GM24385(标记为HG-002)中提取,从科里尔医学研究所(Camden,NJ)中提取。小瓶含有大约10 µg的基因组DNA,DNA在Te缓冲液中(10 mM Tris,1 mM EDTA,pH 8.0)。该材料旨在通过获得真实阳性,假阳性和假阴性的估计来评估人类基因组测序变体的性能。测序应用可以包括整个基因组测序,整个外显子组测序以及更多靶向测序,例如基因面板。该基因组DNA旨在以与实验室处理和分析提取的DNA相同的方式进行分析。由于RM是提取DNA的,因此它对于评估诸如DNA提取等分析前步骤没有用,但是它确实挑战了测序库制备,测序机以及映射,对齐和变体调用的生物信息学步骤。此RM并非旨在评估随后的生物信息学步骤,例如功能或临床解释。信息值:为单核苷酸变化(SNV),小插入和缺失(Indels)和纯合参考基因型提供信息值。v3.3.2基准集覆盖了GRCH37组件的88%,使用参考文献1中描述的方法。一个信息值被认为是对RM用户感兴趣和使用的值,但是信息不足以评估与该值相关的不确定性。我们使用当前可用的数据和方法来描述和传播对基因型的最佳,最自信的估计。随着新的数据积累,测量和信息学方法的可用,这些数据和基因组特征将随着时间的流逝而保持。HG-002的数据可以在国家生物技术信息中心(NCBI)序列读取存档中的BioSample SAMN03283347下找到。信息值作为一个变体调用文件(VCF),其中包含基准SNV和小indels,以及描述基准区域的TAB划分的“床”文件,其中任何其他变体在基准VCF中没有任何其他变体都应是错误。信息值不能用来建立计量学可追溯性。本报告中引用的文件可在国家生物技术信息中心(NCBI)托管的FTP站点的基因组中获得。基准VCF和基准区域的FTP站点中的基因组是:
• 病毒检测的敏感性未知 • 检测取决于动物物种对病毒感染的敏感性 • 基于复制病毒引起的可测量病理效应 • 样本相关干扰 • > 18 天的观察期,具体取决于物种 • 全球不鼓励使用动物(3R 倡议!)
人工智能(AI)有望创造和适当的业务价值的各种新机会。但是,许多组织,尤其是那些在传统行业中的组织 - 努力抓住这些机会。要解开根本原因,我们研究了更多传统行业如何实施预测性维护,这是AI在制造组织中的有希望的应用。为了进行分析,我们采用了多案例设计,并采用了关键的现实主义观点来确定AI实施的生成机制。总体而言,我们发现五种相互依存的机制:实验;知识建设和融合;数据;焦虑;和灵感。使用因果循环图表,我们充实了这些机制的社会技术动态,并探索实施AI的组织要求。生成机制的最终拓扑构成了对AI管理的研究,通过对塑造实施过程的因果关系的丰富见解。此外,它证明了因果环图如何改善生成机制的建模和分析。