XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System诊断
基因表达式 - 诊断和...
基因表达分析已彻底改变了癌症诊断和治疗领域，从而更深入地了解驱动肿瘤发生的分子机制。这些测定法同时测量了数千个基因的活性，从而提供了对单个肿瘤分子特征的见解。在个性化医学中，基因表达测定对于根据其癌症的独特遗传特征来调整治疗疗法至关重要。本文探讨了基因表达测定在癌症诊断，其在个性化医学中的应用以及这些技术的挑战和未来前景[1]。
基于DNA的诊断方法
分子诊断的样品收集，传输和存储从各种临床样品中提取和纯化基因组DNA/RNA的试剂和解决方案特定引物和分子诊断的设计基因组DNA/RNA核酸及其变体型核酸型 cloning, transformation and selection of recombinant clones Plasmid isolation and profiling DNA sequencing platforms- Sanger's sequencing and Next-Gen sequencing Data mining from NCBI and sequence processing Offline and Online Bioinformatics tools and sequence analysis for disease diagnosis Diagnosis and therapeutic applications of peptides Cell culture technique for virus cultivation
使用基于群体的元疗法诊断心律不齐的诊断：比较分析
大麦（Hordeum vulgare）是最广泛的谷物作物之一，具有5.1GBP的大基因组。通过各种国际合作，该基因组最近通过利用可用的遗传资源和基因组资源进行了对染色体规模进行审查和组装。在世界范围内收集并保存了许多野生和耕种的大麦配件。这些加入对于获得多种自然和诱发的大麦变种至关重要。Barley Bioresource项目旨在根据纯化的种子和大量收集的加入的DNA样品研究该作物的多样性。该项目的长期目标是为全球主要的大麦加入的基因组序列提供基因组序列。鉴于技术局限性，已经采用了一种策略来建立选定数量的加入的外显结构，并对几个主要代表物的基因组进行高质量的染色体规模组装。对于未来项目，有效的注释管道对于确定基因组和基因的功能以及将此信息用于基于序列的数字大麦育种至关重要。在本文中，作者审查了现有的大麦资源及其应用程序，并讨论了大麦基因组学研究的未来方向。
遗传和分子诊断 - 癌症诊断，预后和治疗选择的测试
（恒河猴）RH系统包括RBC上发现的100多个抗原品种。RHD是最常见和最免疫原性的。当人们在RBC上具有RHD抗原时，它们被认为是RHD阳性的；如果他们的RBC缺乏抗原，则将其视为RHD-负。RHD抗原是以常染色体主导的方式遗传的，一个人可能是杂合（DD）（占Rh阳性的人的60％）或纯合（DD）（大约40％的RH阳性人）。纯合子总是将RHD抗原传递到其后代，而杂合子有50％的机会将抗原传递到其后代。RHD阴性的人没有RH抗原。尽管命名法是指rhd阴性为DD，但没有小的D抗原（即，它们缺乏RHD基因和相应的RHD抗原）。
诊断/预测算法的验证和确认
本文介绍了在先进新型武器平台中开发预测和健康管理 (PHM) 功能所面临的程序和技术挑战。在最高级别，它提出了将 PHM 优势和目标与后勤支持概念以可衡量的方式联系起来的具体策略。作者还提供了使用此方法的示例，以确保 PHM 元素已购买到飞机上所需的东西。在下一个级别，作者评估了 PHM 算法和传感器套件中使用的验证和确认 (V&V) 方法。在正向拟合应用中，现场和最终系统数据通常较少可用，这给诊断覆盖率、检测率和误报率的验证带来了额外的障碍。作者将演示特定工具，以使用测试台开发数据、类似组件故障数据以及最终的现场数据的组合来提供 V&V 用例。将介绍故障检测、诊断和预测功能元素的指标。此外，作者讨论了模拟和真实故障数据的使用，以及为预测系统现场性能而制定的策略。讨论了信号噪声、测量不确定性和阈值设置的影响。还讨论了具有现场数据可用性的“性能指标增长”概念，并提供了这些技术和工具在应对新飞机部署挑战中的具体应用。
用于诊断和预后的人工智能
图 2 纳入研究中使用的数据集。大多数研究（n = 181，71.0%）单独使用 ADNI 数据集或与其他数据集结合使用。69 项（27.1%）研究使用了本地数据。多项研究使用了两个或多个数据集的组合，导致此处列出的类别重叠。ADNI = 阿尔茨海默病神经影像学倡议，OASIS = 开放获取影像学研究系列，AIBL = 澳大利亚老龄化影像、生物标志物和生活方式研究，Bdx-3C = 波尔多 3 个城市研究，BLSA = 巴尔的摩老龄化纵向研究，CADDementia = 计算机辅助痴呆症诊断挑战，NACC = 国家阿尔茨海默病协调中心。
当前耳鼻喉科的诊断和治疗
本作品“按原样”提供。麦格劳-希尔及其许可人对本作品的准确性、充分性或完整性，或使用本作品所获得的结果不作任何保证或担保，包括任何可通过超链接或其他方式从本作品访问的信息，并明确否认任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性或特定用途适用性的暗示担保。麦格劳-希尔及其许可人不保证或担保本作品所含功能将满足您的要求，也不保证其运行不会中断或无错误。麦格劳-希尔及其许可人均不对您或任何其他人因作品中的任何不准确、错误或遗漏（无论原因如何）或由此造成的任何损害承担责任。麦格劳-希尔对通过作品访问的任何信息的内容不承担任何责任。在任何情况下，麦格劳-希尔和/或其许可人均不对因使用或无法使用作品而导致的任何间接、偶然、特殊、惩罚性、后果性或类似损害承担责任，即使他们中的任何人已被告知此类损害的可能性。此责任限制适用于任何索赔或原因，无论此类索赔或原因因合同、侵权或其他原因引起。
诊断/预测算法的验证和确认
本文介绍了在先进新型武器平台中开发预测和健康管理 (PHM) 功能所面临的程序和技术挑战。在最高级别，它提出了将 PHM 优势和目标与后勤支持概念以可衡量的方式联系起来的具体策略。作者还提供了使用此方法的示例，以确保 PHM 元素已购买到飞机上所需的东西。在下一个级别，作者评估了 PHM 算法和传感器套件中使用的验证和确认 (V&V) 方法。在正向拟合应用中，现场和最终系统数据通常较少可用，这给诊断覆盖率、检测率和误报率的验证带来了额外的障碍。作者将演示特定工具，以使用测试台开发数据、类似组件故障数据以及最终的现场数据的组合来提供 V&V 用例。将介绍故障检测、诊断和预测功能元素的指标。此外，作者讨论了模拟和真实故障数据的使用，以及为预测系统现场性能而制定的策略。讨论了信号噪声、测量不确定性和阈值设置的影响。还讨论了具有现场数据可用性的“性能指标增长”概念，并提供了这些技术和工具在应对新飞机部署挑战中的具体应用。
低速风洞流动诊断和基准...
摘要 德克萨斯 A&M 大学的低速闭环风洞用于研究各种流动类型产生的湍流混合。预期的实验范围从典型的“单位流”到更复杂的流动和几何组合。该设施最初位于匹兹堡大学，后来搬迁至德克萨斯 A&M 大学的热工水力学验证和确认 (THVV) 实验室。该风洞经过了大量改造和更新的诊断，重新引发了人们对流动质量评估的兴趣。这包括通过粒子图像测速 (PIV) 测量提供的风洞入口速度分布的全面映射。额外的温度和表压测量完成了系统能力的评估。这些初步诊断产生了计算流体动力学 (CFD) 模型验证所需的经验确定的边界条件和流体特性相关性。本文最后介绍了两种单元流类型，包括流过圆柱体的流动（具有三个不同的横截面）和在三个速度比下以横流方式流动的单个圆形射流。单元流可作为 THVV 模拟工作的初始基准。每个基准都列出了关键验证指标，包括集合平均速度、雷诺应力和本征正交分解 (POD) 特征向量。