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发现可以加速培养诊断的抗菌肽，包括结核分枝杆菌的生长缓慢的分枝杆菌
摘要：抗菌肽（AMP）可以直接杀死革兰氏阳性细菌，革兰氏阴性菌，分枝杆菌，真菌，包膜病毒和寄生虫。在浓度下，一些放大器和常规抗生素可以刺激细菌反应，从而提高其弹性，也称为刺激性反应。这包括刺激生长，流动性和生物膜产量。在这里，我们描述了刺激某些分枝杆菌生长的AMP的发现。肽14显示对结核分枝杆菌（MTB）的生长刺激作用，M。Bovis，M。Aviumsubsp。副结核病（MAP），M。Marinum，M。Avium-Intracellulare，M。Celatum和M. Abscessus。在低细菌接种物中，这种作用更为明显。与未处理的对照相比，肽从滞后相诱导更快的过渡到对数相，并在进入固定相之前将细菌保持更长的时间。在某些情况下，观察到分裂率的提高。使用MAP和75个肽的集合的初始屏幕显示13个具有激气作用的肽。对于MTB，筛选了25种人工肽的集合，发现13种可将阳性时间（TTP）的时间降低至少5％，从而改善了生长。一个天然存在的肽，11个天然发生的肽的片段和5种设计的肽，全部取自数据库APD3，并鉴定出另外44个肽，这些肽也将TTP降低至少5％。目前，在这项研究中鉴定出的肽正在商业用途，以改善人类和动物分枝杆菌诊断的恢复和培养。lasioglossin ll-iii（Bee）和ranacyclin e（青蛙）是最活跃的天然肽，人cathelicidin ll37 ll37碎片GF-17和猪cater依氏蛋白酶cathelicidin Protegrin-1片段是自然出现的肽的最活跃的片段。肽14显示10 ng/ml和10 µg/ml之间的生长活性，而稳定性优化的肽14D的活性范围为0.1-1 µg/ml。
组学技术改善乳腺癌研究和诊断
摘要：乳腺癌（BC）在过去两年中在全球范围内新发病例约 226 万，导致近 68.5 万人死亡，是全球最常见的癌症类型。BC 是由肿瘤微环境和恶性细胞组成的复杂生态系统，其异质性影响治疗反应。由于高通量测序革命、快速发展和广泛应用，生物医学研究已进入海量组学数据时代。这些技术——液体活检、转录组学、表观基因组学、蛋白质组学、代谢组学、药物组学和人工智能成像——可以帮助研究人员和临床医生更好地了解 BC 的形成和演变。本综述重点介绍了最近应用于乳腺癌研究的多组学研究成果，介绍了每种组学技术及其在不同乳腺癌表型、生物标志物、靶向疗法、诊断、治疗和预后中的应用，全面概述了乳腺癌研究的可能性。
等离子体荧光增强在临床诊断中的应用：最新技术回顾
和组织、蛋白质组学、药物开发和疾病诊断。在临床诊断中，基于荧光的传感被广泛用于荧光标记的形式，其能够快速、灵敏地定量检测目标分析物。此外，与其他检测方案相比，具有不同光谱特征的各种有机荧光染料的可用性使得能够对来自同一样本的几种分析物进行多路复用测量。荧光检测已经在许多临床诊断工具中实现，例如荧光免疫测定（例如，荧光链接免疫吸附测定（FLISA）、直接荧光抗体（DFA）测试和间接荧光抗体（IFA）测试）、荧光原位杂交（FISH）、蛋白质印迹（WB）、聚合酶链反应（PCR）和流式细胞术。然而，实验室测试程序可能很耗时，需要训练有素的人员和专门的设备，因此通常与较高的成本相关。即时诊断 (POCT) 领域发展迅速，它能够在需要立即做出临床决策或资源有限的环境下提供经济实惠且易于操作的诊断，从而有可能彻底改变临床护理。[1] 即时诊断设备的标准由世界卫生组织的 ASSURED 指南设定，其中理想的即时诊断系统应经济实惠（对于有感染风险的人）、灵敏（假阴性最少）、特异（假阳性最少）、用户友好（测试步骤最少）、快速而强大（周转时间短且无需冷藏）、无需设备（不需要复杂的设备）并可即时交付（交付给最终用户）。[2] 目前，大量研究工作致力于探索最适合即时诊断的可能检测方案。现有的例子包括但不限于电化学、磁性、表面等离子体共振 (SPR)、质谱、拉曼散射、比色和荧光生物传感器。为了缩小本综述的范围，本文我们将仅关注基于荧光的测试，因为其他技术已在其他地方进行了综述。[3–13]
2023 年 7 月 20 日 091-91C-3019 完成诊断...
条件：在需要完成暖通空调和制冷 (HVACR) 设备电气系统诊断的运行环境 (OE) 中，提供维修零件；通用机械工具包；附加工具、测试、测量和诊断设备 (TMDE) 以及技术手册 (TM) 中指示的设备；描述设备故障的维护请求或设备检查工作表；列出的支持参考；以及监督/协助。此任务的一些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：使用 GO 和 NO-GO 标准、IAW TM 10-8145-222-23 和列出的支持参考，完成暖通空调和制冷 (HVACR) 设备电气系统的诊断，无错误。完成此任务后，设备将完全具备任务能力，或确保完成维护表格以在需要时执行其他维护操作。
模块化中的控制、诊断和错误更正...
确保 CS 容错性的一个有希望的领域是广泛使用可以检测和纠正数据处理过程动态中发生的错误的校正码。此类代码的一个典型特征是校正码的构造结构中存在相互依赖的部分：信息和控制。对已知位置代码的分析表明，这些代码部分在算术运算方面并不平等。获取校正码校验位的过程的非算术性质不允许控制执行算术运算的结果 [1-4]。因此，很明显，在以位置数字系统 (PSN) 运行的 CS 中实现算术运算时，使用位置校正码是不可能的。
对医疗保健、治疗和诊断领域人工智能的认知和知识：一项具有代表性的调查
人工智能 (AI) 被理解为系统正确解释和从数据中学习的能力，以及通过灵活适应这些学习来实现特定目标和任务的能力。尽管人工智能在医学领域有广泛的应用，但医疗保健专业人员不愿意实施人工智能设备。目前，关于德国公众对医疗人工智能的看法的数据很少。因此，2021 年在德国进行了两项在线调查，以评估对一般和医学领域人工智能的知识和看法，包括医学数据处理。共有 1,001 名和 1,000 名成年人分别参加了调查。调查结果强调需要通过提高认识、突出潜力以及确保遵守处理数据保护的准则和法规来改善对医疗人工智能应用的教育和看法。这项调查首次深入了解了德国民众中这一相关话题。
半导体结构中焊接和粘合接头热阻的激光热波诊断
摘要：本文回顾了激光光热幻影技术在传感和测量现代电子设备中接头层热阻方面的最新应用。本文介绍了一种基于在连接固体之间形成薄中间层的界面热阻的简单理论模型。实验表明，焊料层的热性能不能简单地基于焊料成分热性能的平均值来评估。本文介绍了一种用于测量焊接和胶接接头热参数的激光热波方法。所开发的理论模型通过将理论结果与激光束偏转法获得的实验数据进行拟合，可以定量估计接头的局部热导率及其热阻。研究了含铅和无铅焊料制成的接头。焊料层热性能的异常分布可以用能量色散 X 射线光谱检测到的各种原子的扩散来解释。激光束偏转法可以揭示表面预处理质量对界面热阻的强烈影响。
人类肠道微生物组治疗和诊断
工程微生物/基因工程微生物药物一些公司正在研究工程微生物，以将治疗有效载荷运送到目标组织，包括美国的 Synlogic 和英国的 Prokarium 和 CHAIN Biotechnology。美国的 Novome Biotechnologies 报告了一项首次人体研究，测试了一种专有微生物菌株的安全性、耐受性和植入性，该菌株经过基因改造可降解草酸，目的是治疗肠道高草酸尿症患者 [20]。其他公司则利用 CRISPR-Cas 技术针对肠道或其他器官中的特定微生物，选择性杀死目标病原体或让目标共生体在原位产生治疗药物，例如丹麦的 SNIPR Biome 和法国的 Eligo Bioscience；这两家公司都在使用工程噬菌体来靶向运送 CRISPR-Cas 有效载荷。
了解前卫脑肿瘤诊断的表参数
摘要：RNA修饰是由于其新定义的RNA调节作用在细胞途径和致病机制中的新定义的RNA调节作用而迅速引起注意的多样，动态和可逆的转录本改变。“表演组学”的令人兴奋的新兴领域主要集中于研究最丰富的mRNA修饰，N6-甲基丹宁（M 6 A）。M 6 A标记，类似于许多其他RNA修饰，严格受到所谓的“作家”，“读取器”和“橡皮擦”蛋白质的调节。编码这些调节蛋白表达和M 6 A水平的基因丰富性在几个癌症领域具有诊断和预测工具的巨大潜力。本综述探讨了我们当前对神经胶质瘤生物学中RNA改良的理解，以及上次转录组学开发新的诊断和预测性分类工具的潜力，这些工具可以对这些高度复杂且异构性脑肿瘤进行分层。
用于医疗诊断的人工智能——现有和未来的人工智能技术！
我们要向所有为“人工智能在医学计算机辅助诊断中的进展”特刊做出贡献的作者表示感谢，他们提供了基于人工智能的医学诊断的优秀最新研究成果。此外，还要特别感谢所有帮助我们处理本期特刊文章的审稿人。最后，我们要向日夜工作于本期特刊的编辑成员表示深切而热烈的感谢和敬意，他们提供了最新的基于人工智能的研究成果，丰富了第四次工业革命的人工智能医学知识。医学诊断是通过分析症状、病史和检查结果来评估医疗状况或疾病的过程。医学诊断的目标是确定医疗问题的原因并做出准确的诊断以提供有效的治疗。这可能涉及各种诊断测试，例如影像学检查（例如，X 光、MRI、CT 扫描）、血液检查和活检程序。这些测试的结果可帮助医疗保健提供者确定患者的最佳治疗方案。除了帮助诊断疾病外，医疗诊断还可用于监测疾病进展、评估治疗效果并在潜在健康问题变得严重之前发现它们。随着最近的人工智能革命，医疗诊断可以得到改进，通过提高诊断过程的预测准确性、速度和效率来彻底改变医疗诊断领域。人工智能算法可以分析医学图像（例如，X 光、MRI、超声波、CT 扫描和 DXA），并帮助医疗保健提供者更准确、更快地识别和诊断疾病。AI 可以分析大量患者数据，包括医学 2D/3D 成像、生物信号（例如 ECG、EEG、EMG 和 EHR）、生命体征（例如体温、脉搏率、呼吸频率和血压）、人口统计信息、病史和实验室测试结果。这可以支持决策并提供准确的预测结果。这可以帮助医疗保健提供者就患者护理做出更明智的决定。多模态数据方面患者数据的多样性是一种最佳智能解决方案，可以根据图像、信号、文本表示等方面的多种发现提供更好的诊断决策。此外，人工智能驱动的临床决策支持系统 (CDSS) 可以提供实时帮助和支持，以就患者护理做出更明智的决策。通过整合多种数据源，医疗服务提供者可以更全面地了解患者的健康状况及其症状的根本原因。多种数据源的组合可以更全面地反映患者的健康状况，减少误诊的机会并提高诊断的准确性。多模态数据可以帮助医疗服务提供者监测病情随时间的发展，从而更有效地治疗和管理慢性病。同时，使用多模态医疗数据，基于可解释 XAI 的医疗服务提供者可以更早地发现潜在的健康问题，在它们变得严重并可能危及生命之前 [ 1 ]。XAI 工具可以自动执行常规任务，让医疗服务提供者可以专注于更复杂的患者护理。