XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System本中
通过激光照射从一滴样本中浓缩1,000万亿个目标核酸分子......
在本研究中，使用了能够选择性地与被荧光染色的单链目标DNA（荧光DNA）结合的单链DNA修饰的2种大小和材质不同的探针粒子（金纳米粒子，Probe1；聚苯乙烯微粒，Probe2），尝试通过用激光照射含有这些粒子的溶液，利用光的力量（光诱导力）以及由该力引起的光诱导对流，使目标DNA和探针粒子局部集中，从而加速DNA双链的形成。结果发现，经过5分钟的光照，探针1和2的凝集物形成约数十μm大小，荧光DNA被聚集并捕获在凝集物的间隙中。还发现，与探针颗粒表面的DNA牢固结合的互补碱基序列（匹配DNA）越强，发出的荧光信号就越强（图2左）。特别地，本研究中使用的微粒经历了“米氏散射”，即当微粒的尺寸与激光波长相当时，光会发生强烈散射的现象。这种增加的光功率可用于提高浓缩效率。此外，由于光力增加时组装体变得更加稳定，因此人们认为可以实现迄今为止难以实现的固液界面光诱导双链形成的加速。通过利用该机制，我们实现了 7.37 fg/μL 的检测限，成功以比传统数字 PCR 方法（检测限：约 200 fg/μL）高一到两个数量级的灵敏度检测 DNA（图 2，右）。通常情况下，由于互补 DNA 分子之间碰撞的概率较低，在如此稀释的 DNA 溶液中形成双链需要很长时间。异探针光学浓缩法对 DNA 的检测之所以具有高灵敏度和快速性，被认为是由于通过显著增加聚集体内的局部 DNA 浓度，加速了这些极少量 DNA 双链的形成。此外，我们证明了通过用光照射金纳米粒子并利用产生的光的热量（光热效应）来松散双链键并增加键断裂的概率，来自聚集体的荧光信号表现出极高的碱基序列特异性，从而能够清楚地检测和识别24个碱基长的目标DNA中仅含有单个碱基的突变，包括位置依赖性（图3）。仅使用聚苯乙烯（Probe2）的情况，在所用激光的波长（1064nm）下几乎没有光热效应，因为与探针是同一类型，所以称为“同源探针”，否则称为异源探针。
在西里兰卡西部省份的钩端螺旋体病患者样本中检测到的钩端螺旋体探究的新型FLAB基因变异
已描述了四种flab1，flab1，flab2，flab3和flab4）的同种型[35]。，大多数研究都将FLAB2基因作为其靶标[26，28]。钩端螺旋体的鞭毛细丝，显示一个复杂的结构，该结构由由鞘蛋白（281至285个氨基酸）制成的中心核心组成，周围环绕
在此版本中：
9审美态度在即兴创作和临床实践中11权力，冲突和领导力（皇家精神病学院谈话 - 2024年4月）13成为一名猫咪的精神病医生意味着什么？26 The Diamond Framework: A Holistic Approach to Treating Emotionally Unstable Personality Disorders 32 Climate and Social Justice 34 News from health climate activism 34 Trainee Voices 39 Introduction from the Editors of Trainee Voices 39 Something About Fear 40 A Trainee's musings of Psychotherapy 42 Exploring the Transformative Journey: Insights from my Psychotherapy Case 44 Psychotherapy supervision: A world behind words 45 Home for an Immigrant Doctor - an elusive concept 46 Human Givens Therapy: A Holistic Approach to Mental Health 48 The Importance of the Past and Attachment Theory for Our Patients on the General Psychiatry Wards 50 “The First” 51 Different doors, same mind 54 Chat between Hamed Nagy (ST4 Dual CAMHS and Medical Psychotherapy Trainee) and AI (ChatGPT) 55 Conference review 56 Psychodynamic Psychiatry Day: ‘Trouble in mind – yours or mine?患者临床医生关系中的干扰位置'56书籍和电影评论59电影：另一个男人59电影：曼彻斯特的海洋60书60本书要评论：“ Chez les Fous” 63呼吁未来的书籍审稿人65
探索在财务文本中回答的多语言和生成大语言模型的有效性
本文研究了Fincausal 2025共享任务中使用大型语言模型（LLMS）进行财务因果关系检测，这是对生成和多语言问题答案（QA）任务的努力。我们的研究采用了生成性和歧视方法，利用GPT-4O用于生成质量质量质量和基本基础式的，XLM-ROBERTA-LARGE和XLM-ROBERTA-BASE，用于跨英语和西班牙数据集的多语言质量检查。数据集由财务披露组成，问题反映了因果关系，并与直接从文本得出的提取答案配对。使用序列答案相似性（SAS）和精确匹配（EM）指标进行评估。虽然XLM-Roberta-large模型取得了最佳总体表现，但在English中排名第五（SAS：0.9598，EM：0.7615），西班牙语中排名第四（SAS：0.9756，EM：0.8084），在11个团队中，我们的结果也很高，在11个团队中，也可以强大的结果。值得注意的是，GPT-4O在几乎没有的设置中取得了令人鼓舞的结果，SAS得分接近了微调判别模型的分数，表明尽管缺乏特定于任务特定的微调，但生成性的AP可以提供竞争性能。此比较强调了一般LLM作为强大的多功能替代方案的潜力，用于复杂的质量质量质量质量因果关系检测。
在此版本中日期
2024年12月4日，星期三，从上午9.00开始，直到下午2.30。参加的人必须已经填写了入学表，并收到了学校的确认信。如果您的孩子打算注册并且尚未提交入学申请，请尽快与学校联系以表达您的注册学生的意图。学生将参加一项旨在使他们熟悉Trinity Bay及其例程的各种计划。将提供许多经验，包括各种主题的课堂活动。运输：父母/监护人负责让学生往返学校。穿什么：参加参加小学校服的学生将被要求。带有什么：笔，纸，午餐或金钱，因为Tuckshop设施将开放供学生购买午餐和校服。家长会议：父母/监护人的简短信息会议将于上午9:00至10：30上午在剧院举行，所以请来 - 我们想与您见面。如果您需要更多信息，请致电40375与入学官员联系250 Anthony Whybird校长
MASTER在生物信息学第一学期2024/2025版本中：
生物安全委员会（CBS）通过技术生物安全人员负责为主要研究人员提供建议，并确保活动和设施符合生物安全的实践和程序。 是每个主要研究人员的责任，以确保其研究小组的所有工作人员在开始工作之前熟悉本手册的内容，并旨在确定可能的相关危险和实施的安全措施。 您与CBS和预防服务的合作对于满足我们必须遵循的监管要求也至关重要，我们的大学希望所有教学和研究社区的所有成员都将在其教学和研究活动中整合安全性并超越最低符合性。是每个主要研究人员的责任，以确保其研究小组的所有工作人员在开始工作之前熟悉本手册的内容，并旨在确定可能的相关危险和实施的安全措施。 您与CBS和预防服务的合作对于满足我们必须遵循的监管要求也至关重要，我们的大学希望所有教学和研究社区的所有成员都将在其教学和研究活动中整合安全性并超越最低符合性。您与CBS和预防服务的合作对于满足我们必须遵循的监管要求也至关重要，我们的大学希望所有教学和研究社区的所有成员都将在其教学和研究活动中整合安全性并超越最低符合性。
使用 Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 检测 FFPE 肿瘤样本中的罕见体细胞变异
将组织活检基因组分析的结果与补充液体活检数据相结合，可以全面了解肿瘤生物学。Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 是一种多功能文库制备试剂盒，可用于从循环无细胞 DNA (cfDNA) 或从 FFPE 组织样本中提取的基因组 DNA (gDNA) 制备可用于测序的文库 (图 1)。该工作流程包括用于纠正错误和减少假阳性的唯一分子标识符 (UMI)，从而能够准确、灵敏地检测 FFPE 肿瘤样本中的低频突变。Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 与 Illumina 和第三方富集探针或面板兼容，以支持灵活的实验设计。本应用说明展示了 Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 在生成高质量 NGS 文库和从 FFPE 样本中鉴定低频体细胞变异方面的优异性能。
社交媒体文本中情感分类的机器学习算法的比较分析
在社交媒体时代，情感分析对于理解公众舆论至关重要。本研究对社交媒体文本中情感分类的五种机器学习算法进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，天真的贝叶斯和梯度增强。使用三个月内收集的100,000条推文的数据集，我们评估了这些算法在将情感分类为正，负或中性的表现。数据经过了广泛的预处理，包括使用SMOTE清洁，归一化和解决类不平衡。我们的结果表明，逻辑回归和SVM的总体准确性为86.22％，表明所有情感类别的表现都平衡。随机森林紧随其后的精度为82.59％，而幼稚的贝叶斯和梯度提升的表现较低，但仍然值得注意的性能分别为70.45％和69.96％。所有模型在分类负面情绪方面均表现出挑战，这表明了潜在的改进领域。该研究提供了对每种算法的优势和劣势的见解，为从业人员选择适当的情感分析任务的指导提供了指导。我们的发现有助于将机器学习应用于社交媒体交流的快速发展的景观中的复杂的情感分析任务。
帮助在文本中发现AI的提示
咖啡是全球备受喜爱的饮料，源自咖啡厂的烤种子，由于其高咖啡因含量而产生刺激性的震动。它丰富的香气和大胆的味道使其成为许多人的早晨仪式。无论是享受黑色还是牛奶和糖，咖啡都提供了舒适的温暖和一大堆能量来启动这一天。在热带地区种植，咖啡豆经过细致的加工和烘焙，以释放其全部潜力，从而产生多种混合物和啤酒。从浓缩咖啡到奶油拿铁，咖啡的多功能性和复杂性使感官愉悦。是在舒适的咖啡馆里悠闲地饮用，还是匆忙地吞下繁忙的早晨通勤，咖啡仍然是日常生活中珍贵的伴侣，助长了生产力并与每种令人振奋的sip养成联系。
llm-aix：基于保留大型语言模型的隐私从非结构化医学文本中提取信息的开源管道
在临床科学和实践中，文本数据（例如临床信件或程序报告）以非结构化的方式存储。这种类型的数据不是任何定量研究的可量化资源，任何手动审查或结构化信息检索都是耗时且昂贵的。大语言模型（LLMS）的功能标志着自然语言处理的范式转移，并为结构化信息提取（IE）提供了新的可能性。本协议描述了基于LLM的信息提取（LLM-AIX）的工作流程，从而可以使用隐私保留LLMS从非结构化文本中提取预定义的实体。通过将非结构化的临床文本转换为结构化数据，LLM-AIX解决了临床研究和实践中的关键障碍，在这种临床研究和实践中，有效提取信息对于证明临床决策，增强患者结果并促进大规模数据分析至关重要。该协议由四个主要处理步骤组成：1）问题定义和数据准备，2）数据预处理，3）基于LLM的IE和4）输出评估。LLM-AIX允许在本地医院硬件上集成，而无需将任何患者数据传输到外部服务器。作为示例任务，我们将LLM-AIX应用于肺栓塞患者的虚拟临床信件的匿名化。此外，我们提取了这些虚拟字母的肺栓塞的症状和横向性。我们通过在现实世界数据集上使用IE，癌症基因组图集计划（TCGA）（TCGA）的100个病理报道来证明管道中潜在问题的故障排除，以进行TNM阶段提取。LLM-AIX可以通过易于使用的界面执行任何程序知识，并且在不超过几分钟或几个小时的时间内执行，从而在所选的LLM模型上删除。