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FastPrep -96™Pro -MP BioMedicals
图2。均化时间和速度对DNA产量和纯度的影响。比较了三个均质化设置：1300 rpm持续3分钟，1500 rpm，持续2分钟，1500 rpm持续1分钟。样品均质2或3分钟显示出可比的产率。纯度w在所有设置上都差异很高。
Labcare孵化器水消毒溶液
本说明手册中提供的产品仅用于研究或制造使用。它们不应用作药物或医疗设备，以诊断，治愈，减轻，治疗或预防人类或动物的疾病，无论是作为接受治疗过程的一部分还是在实验性临床研究中。这些产品不应用作食品，食品添加剂或一般家居用品。购买MP BioMedicals产品不授予对第三方复制，修改或重新包装产品或任何衍生产品的权利。MP生物医学对任何特定目的的适销性或适合性，包括适合或适合任何特定目的的任何形式的保证，但出售的产品将在交付时符合我们的规格。买方的独家补救措施以及本协议中国会议员生物医学的唯一责任应限于我们自行决定的，无需替代或补偿，产品信用，退还购买价格或更换不符合我们规格的材料。通过接受产品，买方赔偿并持有MP生物医学对购买者，其雇员或其他人的使用或滥用的后果，并承担所有责任，并承担所有责任，包括但不限于处理费用。表示退款或替换的条件是在收到产品后三十（30）天内通知的买方条件。买方未在三十（30）天内未在三十（30）天内发出上述通知，构成了买方对上述材料的所有索赔。
Labcare孵化器水消毒溶液
本说明手册中提供的产品仅用于研究或制造使用。它们不应用作药物或医疗设备，以诊断，治愈，减轻，治疗或预防人类或动物的疾病，无论是作为接受治疗过程的一部分还是在实验性临床研究中。这些产品不应用作食品，食品添加剂或一般家居用品。购买MP BioMedicals产品不授予对第三方复制，修改或重新包装产品或任何衍生产品的权利。MP生物医学对任何特定目的的适销性或适合性，包括适合或适合任何特定目的的任何形式的保证，但出售的产品将在交付时符合我们的规格。买方的独家补救措施以及本协议中国会议员生物医学的唯一责任应限于我们自行决定的，无需替代或补偿，产品信用，退还购买价格或更换不符合我们规格的材料。通过接受产品，买方赔偿并持有MP生物医学对购买者，其雇员或其他人的使用或滥用的后果，并承担所有责任，并承担所有责任，包括但不限于处理费用。表示退款或替换的条件是在收到产品后三十（30）天内通知的买方条件。买方未在三十（30）天内未在三十（30）天内发出上述通知，构成了买方对上述材料的所有索赔。
mpure细菌DNA提取试剂盒Spineasy®DNA套件用于微生物组
使用特殊配方的缓冲液MB1和裂解矩阵E与MP BioMedicals的FastPrep®仪器结合使用，可以在几秒钟内实现各种样品的有效裂解。在套件中提供的列MB和套件缓冲液旨在提供高产量和纯度的GDNA，并与QPCR，限制消化和测序等下游应用兼容。
Nuage Therapeutics 任命生物技术企业家兼高管 Judit Anido 为首席执行官
Judit Anido 是一位医疗保健企业家和高管，在领导生物技术公司活动直至临床阶段方面拥有丰富的国际经验。她创立了 Mosaic Biomedicals 公司，并担任首席执行官领导该公司的发展，该公司专注于为癌症患者开发创新的个性化治疗方法。2016 年，在 Mosaic 与加拿大公司 Northern Biologics 合并后，Judit 担任 Northern 的运营和企业事务副总裁。Mosaic 开发的临床阶段药物 MSC-1 于 2020 年与该企业集团的临床前项目一起被收购。Judit 还是 CataloniaBio & HealthTech 的总裁兼首席执行官，该协会是加泰罗尼亚生物医药和健康领域领先公司的协会。
nuc-off核酸酶和DNA去除喷雾
图1。在去除RNase和dNase中，MP生物医学Nuc-Off核酸酶和DNA去除喷雾剂和竞争者T溶液的性能比较。A. RNase消除。在室温下孵育5分钟，将4μl的去除试剂和不同量的RNase（以1μl为单位）的混合物孵育；之后，加入1μlRNA，并在室温下进一步孵育15分钟，然后在含有甲醛的琼脂糖凝胶中变性和最终混合物的电泳。B. DNase消除。在室温下孵育4μl的去除试剂和不同量的DNase（以1μl）的混合物5分钟；之后，将1μl10X反应缓冲液和1μgDNA和无核酸酶的水加入总体积10μl，并在室温下进一步孵育15分钟，然后是最终混合物的琼脂糖凝胶电泳。C.去除试剂对DNA稳定性的影响。在室温下孵育15分钟，将4μl的去除试剂和1μl基因组DNA的混合物进行孵育，然后通过琼脂糖凝胶电泳进行分析。D.去除试剂对RNA稳定性的影响。在室温下孵育4μl的去除试剂和1μlRNA的混合物，然后变性添加含有甲醛的琼脂糖凝胶电泳。此处显示的图仅供参考，它可能会根据不同的实验条件而有所不同。
电池 - ENEA -IRIS OPEN ARCHIVE
摘要：由于它们在我们的日常生活中的应用，对印刷电池的兴趣正在增长，例如，用于便携式和可穿戴电子产品，生物医学和物联网（IoT）。印刷技术提供的主要优点是灵活性，可定制性，易于生产，大面积和高可扩展性。在印刷技术中，由于其高质量和高速的特征，Grafure是功能层工业生产最具吸引力的。迄今为止，尽管有优势，但这种技术的研究很少，尤其是在能量领域，因为很难使用稀释的墨水获得功能和足够的质量载荷。在这篇综述中，报告并讨论了印刷锂离子电池的最新结果。提出了一种基于毛细管数的方法来控制墨水公式和过程，以获得高打印质量和层功能。特定问题被发现在用作每种特定材料及其性能时都起着基本作用。考虑到所有此类问题，Gravure可以提供高性能层。多层方法使所需的层质量负载可以在批量同质性方面实现。这样的结果可以提高印刷电池场中的增压印刷的未来工业就业。
nuc-off核酸酶和DNA去除喷雾
图1。在去除RNase和dNase中，MP生物医学Nuc-Off核酸酶和DNA去除喷雾剂和竞争者T溶液的性能比较。A. RNase消除。在室温下孵育5分钟，将4μl的去除试剂和不同量的RNase（以1μl为单位）的混合物孵育；之后，加入1μlRNA，并在室温下进一步孵育15分钟，然后在含有甲醛的琼脂糖凝胶中变性和最终混合物的电泳。B. DNase消除。在室温下孵育4μl的去除试剂和不同量的DNase（以1μl）的混合物5分钟；之后，将1μl10X反应缓冲液和1μgDNA和无核酸酶的水加入总体积10μl，并在室温下进一步孵育15分钟，然后是最终混合物的琼脂糖凝胶电泳。C.去除试剂对DNA稳定性的影响。在室温下孵育15分钟，将4μl的去除试剂和1μl基因组DNA的混合物进行孵育，然后通过琼脂糖凝胶电泳进行分析。D.去除试剂对RNA稳定性的影响。在室温下孵育4μl的去除试剂和1μlRNA的混合物，然后变性添加含有甲醛的琼脂糖凝胶电泳。此处显示的图仅供参考，它可能会根据不同的实验条件而有所不同。
比较DNA萃取方法用于检测罐头金枪鱼种类的DNA迷你 - 巴尔编码
金枪鱼因其高需求，快速生产率和广泛的价格点而容易受到物种错误标签的影响。DNA条形码是一种基于测序的技术，可以通过靶向标准的DNA区域来检测物种错误标签。线粒体控制区域（CR）DNA条形码已被发现能够对金枪鱼进行物种歧视，但是从罐头金枪鱼中回收整个DNA碎片是一项挑战。虽然CR的短片段（称为“迷你 - 巴士”）显示出在罐装金枪鱼物种识别方面的成功，但需要更多的研究以提高识别率。这项研究的目标是确定使用CR Mini-Barcoding鉴定罐头金枪鱼的最佳DNA提取方法。使用标记为Albacore，Light Tuina，Skipjack或Yellowfn的24个不同的金枪鱼的样品组比较了四个商业DNA提取试剂盒。所有样品均以重复测试。使用Qiagen Dneasy血液和组织试剂盒和Qiagen Dneasy Mericon食品试剂盒发现了最大的成功，这导致了42％的样品鉴定物种。相比，MP生物医学fastPREP-24 + MACHERY-NAGEL NUCLOSPIN组织试剂盒导致了30％样品的物种识别，以及Qiagen Dneasy血液和组织 + PowerClean Pro Clearup Kit在物种鉴定中导致了21％的样品。总体而言，与CR小型金枪鱼产品一起使用的最佳表现DNA提取方法被确定为Dneasy血液和组织试剂盒和Dneasy Mericon食品套件。
增材制造中打印质量预测的光谱特征分析：基于声学的方法
摘要：增材制造 (AM) 工艺中的质量预测至关重要，特别是在航空航天、生物医学和汽车等高风险制造业。声学传感器已成为一种有价值的工具，可通过分析特征和提取独特特征来检测打印图案的变化。本研究重点关注熔融沉积成型 (FDM) 3D 打印样品立方体 (10 mm × 10 mm × 5 mm) 的声学数据流的收集、预处理和分析。以 10 秒为间隔提取不同层厚度的时域和频域特征。使用谐波-打击源分离 (HPSS) 方法对音频样本进行预处理，并使用 Librosa 模块对时间和频率特征进行分析。进行了特征重要性分析，并使用八种不同的分类器算法（K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、决策树（DT）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、极端梯度提升（XGB）和轻梯度提升机（LightGBM））实施机器学习（ML）预测，以基于标记数据集对打印质量进行分类。使用具有不同层厚度的三维打印样品（代表两种打印质量水平）生成音频样本。从这些音频样本中提取的频谱特征作为监督ML算法的输入变量，以预测打印质量。调查显示，频谱平坦度、频谱质心、功率谱密度和RMS能量的平均值是最关键的声学特征。使用包括准确度分数、F-1分数、召回率、精确度和ROC / AUC在内的预测指标来评估模型。极端梯度提升算法脱颖而出，成为最佳模型，预测准确率为 91.3%，准确率为 88.8%，召回率为 92.9%，F-1 得分为 90.8%，AUC 为 96.3%。这项研究为使用熔融沉积模型进行基于声学的 3D 打印部件质量预测和控制奠定了基础，并可扩展到其他增材制造技术。