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用于测试惯性传感器的精确平移运动生成
图 2：平台调整前测量位移的示例图（a）和基本优化后测量位移的示例图（b）。前者和后者情况下测量信号与标称波形的偏差分别放大了 200 倍和 1000 倍。
VOR 和 ILS 信号分析 – 可靠且高度准确
R&S®FSMR 与新的 R&S®FS-K15 选件配合使用，可节省大量时间。它可对用于测试机载设备的导航/通信测试仪的传输信号进行完整且高度精确的校准。除了特殊的 VOR/ILS 信号外，它还可校准一般幅度、频率或相位调制信号，并以极高的精度测量发生器的输出电平。事实上，它的精度非常好，甚至可以测试诸如 R&S®SMA 之类的信号发生器，该信号发生器与 R&S®SMA-K25 选件配合使用，作为用于无线电导航接收机测试的高精度信号源。
利用深度学习对新生儿脑部 MRI 进行精确分割
提供准确的人脑连接组的一个重要步骤是对 3D 磁共振成像 (MRI) 扫描进行稳健分割，这在对围产期数据进行分割时尤其具有挑战性。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的自动化流程，用于从新生儿脑 MRI 中准确分割组织，并通过引入年龄预测途径对其进行了扩展。使用深度学习技术开发脑数据的一个主要限制是需要收集大量的地面真实标签。因此，我们还研究了两种实用方法，这些方法可以帮助缓解标签稀缺问题，而不会损失分割性能。首先，我们检查了在 3D 训练图像上分配有限预算的带注释 2D 切片的不同策略的效率。在第二种方法中，我们比较了预训练模型与一小部分早产儿的不同微调策略的分割性能。我们的结果表明，在大量脑部扫描上分配标签可以提高分割性能。我们还表明，即使是部分微调，其性能也可以优于从头开始训练的模型，这凸显了在标签稀缺条件下迁移学习策略的相关性。我们以大型、公开可用的 T1 和 T2 加权 MRI 扫描（n = 709，扫描时的年龄范围：26-45 周）为例，这些扫描是从发展中人类连接组计划 (dHCP) 队列中回顾性获得的。
tysserand-fast and from-div>的空间网络的准确重建
摘要：网络提供了一个强大的框架来分析空间OMICS实验。但是，我们缺少集成几种方法来轻松重建网络以与专用库进行进一步分析的工具。在附加过程中，选择适当的方法和参数可能具有挑战性。我们提出了python库Tysserand，以从空间解决的OMICS实验中重建空间网络。它是一种通用工具，生物信息学界可以添加新方法来重建网络，选择适当的参数，清洁结果网络和管道数据到其他库。可用性和实现：带有Jupyter笔记本的Tysserand软件和教程，可在https://github.com/verapancaldilab/tysserand上获得。联系人：Alexis.coullomb@inserm.fr或vera.pancaldi@inserm.fr补充信息：补充数据可在Bioinformatics Online上获得。
具有可控凹度的微碗，用于精确的微尺度质谱分析
标题 可控凹度微碗可用于精确微尺度质谱分析 Linfeng Xu、Xiangpeng Li、Wenzong Li、Kai-chun Chang、Hyunjun Yang、Nannan Tao、Pengfei Zhang、Emory Payne、Cyrus Modavi、Jacqueline Humphries、Chia-Wei Lu 和 Adam R. Abate* L. Xu 博士、X. Li 博士、K. Chang 博士、C. Modavi 博士、P. Zhang 博士、AR Abate 教授 加利福尼亚大学旧金山分校生物工程和治疗科学系，美国加利福尼亚州旧金山 94158 电子邮件：adam@abatelab.org N. Tao 博士 Bruker Nano Surfaces，美国加利福尼亚州圣何塞 95134 H. Yang 博士 神经退行性疾病研究所，加利福尼亚大学威尔神经科学研究所，美国加利福尼亚州旧金山 94158 W. Li 博士、J. Humphries 博士、C. Lu、 Amyris Inc. 5885 Hollis St #100, Emeryville, CA, 94608 USA E. Payne 密歇根大学化学系，美国密歇根州安娜堡 48104 AR Abate Chan 教授 Zuckerberg Biohub，美国加利福尼亚州旧金山 94158 关键词：微碗、微孔阵列、质谱成像 摘要：图案化表面可通过分离和浓缩分析物来提高激光解吸电离质谱的灵敏度，但其制造可能具有挑战性。在这里，我们描述了一种简单的方法来制造带有微米级孔图案的基底，与平面相比，它可以产生更准确、更灵敏的质谱测量结果。这些孔还可以浓缩和定位细胞和珠子以进行基于细胞的分析。 1. 引言基质辅助激光解吸电离（MALDI）是一种软电离质谱（MS）技术，常用于蛋白质组学和代谢组学的生物学研究[1–
无需仪器的蛋白质微阵列制造，实现准确的亲和力测量
摘要：蛋白质微阵列已成为药物和生物标志物开发以及诊断等各个领域的一种有吸引力的工具。因此，以微阵列形式进行多重结合亲和力测量变得至关重要。基于微阵列的蛋白质测定的制备依赖于探针溶液的精确分配，以有效固定在活性表面上。微阵列制造所需的设备成本过高，并且需要经过培训的人员来操作高复杂性的机器人点样器，这对研究人员来说是重大的不利因素，尤其是对于资源有限的小型实验室而言。在这里，我们提出了一种低成本、无需仪器的分配技术，通过该技术，熟悉微量移液的用户可以手动创建多重蛋白质测定，与机器人点样测定相比，该测定的捕获效率和噪音水平有所提高。在本研究中，我们使用干涉反射成像传感器平台，通过分析与抗 α -乳清蛋白抗体相互作用获得的结合动力学，比较了手动和机器人分配 α -乳清蛋白探针点的效率。我们表明，通过微量移液器手动点样制备的蛋白质阵列达到并超过了通过最先进的机器人点样器制备的蛋白质阵列的性能。与通过平均 75 个机器人点（对应于相同有效传感器表面积）获得的数据相比，这些无需仪器的蛋白质测定具有更高的结合信号（改善了约 4 倍）和结合曲线中的信噪比 (SNR) 提高了约 3 倍。我们展示了以 24 多路复用芯片格式确定抗原-抗体结合系数的潜力，测量误差小于 5%。
准确高效地检测 RNA 中的基因融合...
Fröhlich 1,2,3，Barbara Hutter 1,2,3，Umut H. Toprak 3,6，Olaf Neumann 7，Albrecht Stenzinger 3,7,8,4
具有受控凹度的微量流量，可精确微观质谱
矩阵辅助激光解吸电离（MALDI）是一种在蛋白质组学和代谢组学生物学研究中常用的软电离质谱（MS）的一种形式[1-3]。在没有自动进料器的情况下并行快速处理多个样本的能力使其适合于高通量和单细胞应用[4-6]。该方法的关键是使用激光器中的能量促进离子物种产生的矩阵或工程底物[7,8]。底物的特性，包括其化学，电导率和微图像冲击样品电离效率，从而使测量敏感性[8-11]。例如，微米级井可用于隔离不同组成样品，因此可以分别分析它们[12-14]。井阵列也与活动[15,16]或被动加载技术[12,17]兼容，以简化样品的准备。但是，MALDI-MS需要在分析之前将样品干燥。当液滴在平坦的表面上干燥时，由于咖啡环效应，它们倾向于分配有关周长的分析物[18,19]。类似的过程发生在圆柱井中，导致沿周围的降水[20,21]，在该井中，由于壁被激光闭塞而抑制信号。两种情况下的结果均降低了灵敏度和由于样本斑点不均匀性而引起的测量变异性增加[18,22]。
开发多功能、准确的人工智能预测技术
根据成分和加工参数（例如温度和压力）预测目标材料的性能。这种方法加速了材料的开发。当已知材料的物理性质受其加工后微观结构的强烈影响时，可以通过将微观结构相关数据（例如 x 射线衍射 (XRD) 和差示扫描量热法 (DSC) 数据）纳入模型中来有效提高模型的性能预测精度。然而，这些类型的数据只能通过实际分析加工后的材料来获得。除了这些分析之外，提高预测精度还需要预先确定的参数（例如材料成分）。3. 该研究小组开发了一种人工智能技术，能够首先选择潜在的有前途的