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RT-PCR 检测 SARS-CoV-2 的可靠性：风险分析
摘要。COVID-19（2019 冠状病毒病）病例数量的迅速增加迫使世界各国实施系统，以尽可能广泛地检测其人口。世界卫生组织 (WHO) 实际上已敦促所有国家尽可能多地进行检测。临床实验室必须紧急应对大量且不断增长的 SARS-CoV-2 诊断测试需求。大多数实验室不得不实施 RT-PCR（逆转录酶 - 聚合酶链反应）测试方法，而没有充分的实验反馈。希望本文能够通过基于鱼骨图和 FMECA（故障模式、影响和关键性分析）方法的组合，以 RT-PCR 测试 SARS-CoV-2 的风险分析方法和同时对诊断测试的结果可靠性进行分析的方式做出有益的贡献。风险分析基于从真实实验室的实际经验中吸取的教训，这使作者能够确定影响 RT-PCR 检测结果可靠性的主要风险。获得错误结果（假阳性或假阴性）的概率隐含在通过 FMECA 获得的关键性评估中。换句话说，关键性越高，获得错误结果的风险就越高。因此，必须优先控制这些风险。主要风险研究如下
合并的PDF工程细菌检测肿瘤DNA
Engineered bacteria detect tumor DNA Robert M. Cooper 1* , Josephine A. Wright 2* , Jia Q. Ng 3 , Jarrad M. Goyne 2 , Nobumi Suzuki 2,3 , Young K. Lee 3 , Mari Ichinose 2,3 , Georgette Radford 3 , Feargal J. Ryan 2,4 , Shalni Kumar 5 , Elaine M. Thomas 3 , Laura VRBANAC 3，Rob Knight 6,7,8,9，Susan L. Woods 2,3†，Daniel L. Worthley 2,10†和Jeff Hasty 1,5,6,9†。1。合成生物学研究所，加利福尼亚大学，圣地亚哥，拉霍亚，加利福尼亚州，美国，92093。 2。 精密癌症医学主题，南澳大利亚州健康与医学研究所，阿德莱德，澳大利亚，澳大利亚，5000。 3。 阿德莱德医学院，阿德莱德大学，阿德莱德大学，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，5000。 4。 Flinders Health and Medical Research Institute，Flinders University，澳大利亚SA Bedford Park，5042。 5。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校生物工程系，加利福尼亚州拉霍亚，92093 6。 分子生物学科，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，92093 7。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校儿科，加利福尼亚州拉霍亚，92093 8。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程系，加利福尼亚州拉霍亚，92093。 9。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校的微生物创新中心，加利福尼亚州拉霍亚，92093 10。 结肠镜检查诊所，澳大利亚昆士兰州布里斯班，4000 *贡献。 †相应的作者。 单词计数：摘要= 112个单词主文本（摘要加正文文本）= 2066单词合成生物学研究所，加利福尼亚大学，圣地亚哥，拉霍亚，加利福尼亚州，美国，92093。2。精密癌症医学主题，南澳大利亚州健康与医学研究所，阿德莱德，澳大利亚，澳大利亚，5000。3。阿德莱德医学院，阿德莱德大学，阿德莱德大学，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，5000。4。Flinders Health and Medical Research Institute，Flinders University，澳大利亚SA Bedford Park，5042。5。加利福尼亚大学圣地亚哥分校生物工程系，加利福尼亚州拉霍亚，92093 6。 分子生物学科，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，92093 7。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校儿科，加利福尼亚州拉霍亚，92093 8。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程系，加利福尼亚州拉霍亚，92093。 9。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校的微生物创新中心，加利福尼亚州拉霍亚，92093 10。 结肠镜检查诊所，澳大利亚昆士兰州布里斯班，4000 *贡献。 †相应的作者。 单词计数：摘要= 112个单词主文本（摘要加正文文本）= 2066单词加利福尼亚大学圣地亚哥分校生物工程系，加利福尼亚州拉霍亚，92093 6。分子生物学科，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，92093 7。加利福尼亚大学圣地亚哥分校儿科，加利福尼亚州拉霍亚，92093 8。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程系，加利福尼亚州拉霍亚，92093。 9。 加利福尼亚大学圣地亚哥分校的微生物创新中心，加利福尼亚州拉霍亚，92093 10。 结肠镜检查诊所，澳大利亚昆士兰州布里斯班，4000 *贡献。 †相应的作者。 单词计数：摘要= 112个单词主文本（摘要加正文文本）= 2066单词加利福尼亚大学圣地亚哥分校儿科，加利福尼亚州拉霍亚，92093 8。加利福尼亚大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程系，加利福尼亚州拉霍亚，92093。9。加利福尼亚大学圣地亚哥分校的微生物创新中心，加利福尼亚州拉霍亚，92093 10。结肠镜检查诊所，澳大利亚昆士兰州布里斯班，4000 *贡献。†相应的作者。单词计数：摘要= 112个单词主文本（摘要加正文文本）= 2066单词
游离DNA检测早期胰腺癌
ben-ami ，1 Qiao-li Wang，Ana Babic，2 Ehsan Irajizas，4个桌子David，6 Zick的6福音，6 Ayala Hubert，6 Daniel Neiman，Natalia，Natalia，Natalia Boos，2 Jajoo Society，2 Jajoo Society，2 Jajoo Society，8 Linda Lee，Stanganger，Stanganger，，，Stanger，，，Stanger，，，Stanger，，，Stanger，，，Stanger，，Stanger，，Stanger，，，Stanger，，Stanger，，Stanger，，，地，
人工智能通过眼底照片检测视乳头水肿
结果 6779 名患者的训练和验证数据集包括 14341 张照片：9156 张正常视盘、2148 张有视乳头水肿的视盘和 3037 张有其他异常的视盘。分类为正常的百分比在各个部位从 9.8% 到 100% 不等；分类为有视乳头水肿的百分比在各个部位从 0 到 59.5% 不等。在验证集中，系统以 AUC 为 0.99（95% 置信区间 [CI]，0.98 至 0.99）区分有视乳头水肿的视盘与正常视盘以及有非视乳头水肿异常的视盘，以 AUC 为 0.99（95% CI，0.99 至 0.99）区分正常视盘与异常视盘。在 1505 张照片的外部测试数据集中，该系统检测视乳头水肿的 AUC 为 0.96（95% CI，0.95 至 0.97），灵敏度为 96.4%（95% CI，93.9 至 98.3），特异性为 84.7%（95% CI，82.3 至 87.1）。
人类和人工智能如何合作检测深度伪造？
长期以来，视频证据一直是表明某人是否做过或说过某事的最佳方式。不幸的是，深度伪造的兴起意味着情况已不再如此。深度伪造是显示人们说或做的事情的视频，这些视频是由基于深度学习的人工智能 (AI) 系统创建的，因此得名深度伪造。过去几年，有少数深度伪造视频在网上疯传。其中包括巴拉克·奥巴马、唐纳德·特朗普和马克·扎克伯格等知名人物的视频
研究发现，可靠地检测人工智能生成的文本是不可能的
马里兰州学院公园市敲响了警钟。根据最近的一项研究，研究人员怀疑是否有可能可靠地检测出人工智能生成的文本。计算机科学教授 Soheil Feizi 与四名博士生一起研究了“人工智能生成的文本能被可靠地检测到吗？”不幸的是，他们的答案是否定的。鉴于大型语言模型 (LLM) 可用于抄袭、进行令人信服的社会工程攻击和大规模传播错误信息，这项研究绝对令人担忧。当前的人工智能生成文本检测工具还有很多不足之处 OpenAI 的人工智能生成文本检测器非常不准确。事实上，OpenAI 承认它并不可靠，因为该工具只能正确识别 26% 的人工智能书写文本（真阳性）。此外，有 9% 的时间，它会将人类编写的文本错误地标记为 AI 编写的文本（误报）。市场上另一种流行的工具 GPTZero 本质上是测量给定文本的随机性。根据 GPTZero 的 FAQ 页面，该工具能够在 99% 的时间内识别人类创建的文本，在 85% 的时间内识别 AI 生成的文本，尽管有些人可能对这种说法感到不满。可以可靠地检测 AI 生成的文本吗？通过实证分析，马里兰大学的学者研究了市场上几种流行的 AI 文本检测模型，发现它们并不可靠。通过研究水印方案、零样本分类器和基于神经网络的检测器，他们发现释义攻击可以帮助对手逃避人工智能检测。他们写道：“我们表明，释义攻击（将轻量级基于神经网络的释义器应用于人工智能生成模型的输出文本）可以逃避各种类型的检测器。”此外，他们声称基于水印的检测器很容易被欺骗，使其看起来像是人造文本被加了水印。这样的对抗性欺骗
用于检测癌细胞的矩形微带贴片天线的设计
甲状腺是位于颈部底部、喉结下方的蝴蝶形腺体。甲状腺会产生控制血压、体温、心率和体重的激素。甲状腺细胞开始增殖，最终发展为甲状腺癌。最初，甲状腺癌可能没有任何症状。但是，当它变大时，可能会产生颈部肿胀、声音变化和吞咽困难等症状和指标。当甲状腺细胞发生 DNA 变异时，就会导致甲状腺癌。细胞的 DNA 包含指示其做什么的指令。科学家称之为突变的变异指示细胞增殖和快速扩张。当健康细胞自然死亡时，这些细胞继续存在。肿瘤是由正在积累的细胞形成的肿块。肿瘤有可能发展、浸润周围组织并传播（转移）到颈部淋巴结。有时，癌细胞能够传播到身体的其他部位，包括肺、骨骼和颈部。通过将甲状腺模型放置在天线下方，使用所提出的 MPA 来检测肿瘤 [1]。
HIV DNA 测序可检测已存档的抗逆转录病毒药物耐药性
以及导致病毒学失败的其他决定因素，包括导致药物暴露不理想的因素。结论：对于接受过治疗且血浆 HIV RNA 受到抑制且需要改变治疗方案的患者，对细胞 HIV DNA 进行测序可以提供有用的补充信息。然而，在解释结果时应小心谨慎。RAM 的存在并不一定是治疗成功的障碍。相反，即使是最敏感的测序技术也无法提供 HIV DNA 档案的全面视图。为了适当地指导治疗决策，必须始终将患者的整体临床和治疗史与耐药性测试的结果一起考虑。需要进行前瞻性对照研究来验证使用细胞 HIV DNA 进行药物耐药性测试的效用。
不匹配的负性作为检测强度明显差异的工具
不匹配负性（MMN）基本上反映了听觉变化检测。尽管可以通过行为听觉测试方法来评估听觉变化的启示，但客观方法（例如MMN）的可靠性提高使其更有价值。这项研究的目的是使用MMN和行为方法检测和衡量强度明显的差异。频繁刺激与不经常刺激之间的强度差异的水平最低，并且引起的MMN波被接受为MMN阈值。包括20-30岁的60名受试者，30名女性（平均年龄21.70，SD = 1.91岁）和30名男性（平均年龄22.77，SD = 3.01），年龄在20-30岁之间。在整个样品中，在从右耳获得的MMN阈值和从左耳获得的MMN阈值之间发现了显着的差异（无论性别如何）05）。在使用行为方法和MMN获得的值进行比较时，在两个性别中的右侧或左侧都找不到显着差异（p>0。05）。结果表明，通过行为方法确定的值和左耳和左耳的MMN在两个性别中都是相似的。
DENOVA检测10年电池供电的天然气警报
人们可能不会识别天然气的气味，或者相信其他人已经报告了气味，或者在识别出气味时根本不迅速起作用。最近使用微力机械系统（MEMS）技术开发了电池供电的天然气警报，可以检测到较低爆炸性极限（LEL）（LEL）的1％的天然气，并在10％LEL处检测到，以85分贝的警报以及英语和西班牙语的语音警报促使行动，以撤离911的英语和西班牙语。天然气警报的部署，无论是通过公用事业监视建筑物内部的燃气表上游的管辖权还是在房屋中的消费者中进行的，都将防止事件并挽救生命。