摘要:微型运动(MM)技术在临床环境中提供了一种有价值且智能的自动生物传感微观方法,在阿尔茨海默氏病(AD)的情况下,样本可用性稀缺。可溶性淀粉样蛋白β蛋白低聚物(AβO)(AβO)(主要是AβO42),在生物流体中循环的循环已被认为是AD的分子生物标志物和AD的分子生物标志物和治疗靶标,因为它们的高毒性,并且与AD相比,它们与AD的相关性更强。基于电化学标记的氧化纳米颗粒(AUNP)/镍(Ni)/铂(Ni)/铂纳米颗粒(PTNPS)微型颗粒(MM GO - go-aunps) - 基于电化学标记的无电化学aptassay被提出,以进行敏感,准确的,临床的临床范围,例如,βO 42的临床范围较快,以下(CSF)和AD患者的血浆。 一种表示在MM电气合成期间仅在一个步骤中仅在一个步骤中的a unp的原位形成的方法(mm go -aunps)。 AβO42特异性硫醇化调子剂(APTAβOD 42)通过Au-s的相互作用固定在MM GO-AUNP中,从而可以选择性地识别AβO42(mm aunps-aunps-aunps-aunps-aunps-apt-apt app-app-apt aβoβoβob d 42-aβo d 42-aβoβo 42)。 aunps不仅被智能地用于共价结合特定的硫醇化运动剂,以设计无标签的电化学插图,而且还可以改善由于其催化活性(大约2.0×速度)而提高最终的MM推进性能。 值得注意的是,我们基于MM的Bioplatform证明了针对DOT印迹分析在目标样品中确定AβO42的竞争力,该分析需要超过14小时才能提供定性结果。基于电化学标记的氧化纳米颗粒(AUNP)/镍(Ni)/铂(Ni)/铂纳米颗粒(PTNPS)微型颗粒(MM GO - go-aunps) - 基于电化学标记的无电化学aptassay被提出,以进行敏感,准确的,临床的临床范围,例如,βO 42的临床范围较快,以下(CSF)和AD患者的血浆。一种表示在MM电气合成期间仅在一个步骤中仅在一个步骤中的a unp的原位形成的方法(mm go -aunps)。AβO42特异性硫醇化调子剂(APTAβOD 42)通过Au-s的相互作用固定在MM GO-AUNP中,从而可以选择性地识别AβO42(mm aunps-aunps-aunps-aunps-aunps-apt-apt app-app-apt aβoβoβob d 42-aβo d 42-aβoβo 42)。aunps不仅被智能地用于共价结合特定的硫醇化运动剂,以设计无标签的电化学插图,而且还可以改善由于其催化活性(大约2.0×速度)而提高最终的MM推进性能。值得注意的是,我们基于MM的Bioplatform证明了针对DOT印迹分析在目标样品中确定AβO42的竞争力,该分析需要超过14小时才能提供定性结果。这种移动的生物术提供了快速(5分钟),选择性,精确(RSD <8%),并准确地定量βO42(回收率94 - 102%)具有出色的敏感性(LOD = 0.10 Pg ml - 1)和宽线性(0.5-500 pg ml-ml-inflof flastial flastial flastial flastial flastice) l),没有任何稀释。也重要的是要强调其对液体活检的潜在分析(作为等离子体和CSF样品的潜在分析),从而提高了诊断的可靠性,因为神经退行性疾病的异质性和时间复杂性。获得的出色结果证明了我们的方法作为临床/POCT(护理点测试)常规场景的未来工具的分析效力。■简介
人工智能有望像所有领域一样在教育部门中产生根本性的变化。在这项研究中,它的目的是揭示教师对人工智能的看法以及人工智能在教育中作为演员的影响,他们将在教育中使用人工智能。在此框架内,该研究的模式被确定为在安纳托利亚中部一所大学教育学院的不同部门学习的九名教师。用描述性技术分析了半结构化访谈表中收集的数据。的发现表明,教师候选人通过归因于人类的特征来定义人工智能,对人工智能有虚假的概念,并不时将人工智能视为威胁。人工智能将对教育经济产生积极影响,但是教学专业和教育机构的意见面临着灭绝的危险,并且有人建议它将对学习产生负面影响。建议在教育,国家政策,人工智能教育,人工智能课程/课程中的模块和控制中准确有效地使用人工智能。在研究的局限性和发现的框架内,研究人员通过与不同利益相关者对教育的定性和定量研究来增加教育中人工智能的积累;另一方面,向从业人员提出了诸如建立国家政策文件和立法之类的建议。
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