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用于高通量筛选的数字条形码
摘要：高通量筛选是药物研发、癌症治疗和疾病诊断中不可或缺的技术，可以大大减少时间成本、试剂消耗和人工费用。本文详细介绍了四种灵敏度高、可及性的高通量筛选方法。荧光、DNA、重金属和非金属同位素条形码通常标记抗体、蛋白质和糖类以识别细胞，分别通过流式细胞术、第二代 DNA 测序、质谱流式细胞术和第二离子质谱法进行检测。将二进制信息编码在条形码中、用条形码标记单个细胞、一起进行细胞表征以及通过条形码识别属于单个细胞的结果是高通量筛选的主要步骤。详细介绍了四种数字条形码在体外和体内高通量筛选中的应用，并总结了它们的优缺点。高通量筛选为多学科研究提供了强大的平台，极大地促进了药物研发、疾病诊断、癌症治疗等的进程。关键词：高通量筛选，荧光条形码，DNA条形码，重金属条形码，非金属同位素条形码■引言
厌氧生物反应器中四溴双酚A降解菌的蛋白质组学鉴定
四溴双酚 A (TBBPA) 是全球使用最广泛的阻燃剂，已成为水生生态系统的威胁。先前对这种微污染物在厌氧生物反应器中的降解的研究已提出了几种假定的 TBBPA 降解剂的身份。但迄今为止尚未鉴定出在原位条件下主动降解 TBBPA 的生物。蛋白质稳定同位素探测 (蛋白质-SIP) 已成为微生物生态学中的一种尖端技术，用于在原位条件下将身份与功能联系起来。因此，我们假设将基于蛋白质的稳定同位素探测与宏基因组学相结合可用于鉴定和提供对 TBBPA 降解生物的基因组洞察。已鉴定的 13 C 标记肽被发现属于植物杆菌属、梭菌属、芽孢乳酸杆菌属和克雷伯菌属的生物。对已识别标记肽的功能分类表明，TBBPA 不仅通过共代谢反应转化，而且还被同化到生物质中。通过应用标记微污染物 (蛋白质-SIP) 的蛋白质组学和宏基因组组装的基因组，可以扩展目前对废水中 TBBPA 降解剂多样性的视角，并预测假定的 TBBPA 降解途径。该研究为活性 TBBPA 降解剂和哪些生物有利于优化生物降解提供了联系。
Eli Lilly Reports Record Q4 2024收入为$ 13.53B，由Mounjaro，Zepbough和Oncology Growth
ilumira代表了核医学的重大突破。作为放射性疗法的关键创新，这种同位素为患者提供了更精确和有效的治疗选择，尤其是对于难以治疗的肿瘤。通过满足对晚期癌症疗法的需求不断增长，Primo的目的是提供从早期诊断到晚期治疗的全面解决方案，从而进一步增强了整个亚太地区的医疗保健结果。
地震
地下水和土壤空气的变化可能是地震和其他事件的前兆，这些事件受岩体应变的积累和变化影响。分析了水文地球化学系统中氡信号的主要特征，并讨论了氡地震前兆的可能机制。假设任何氡从应变状态的岩石基质矿物转移到孔隙流体的初始阶段都具有遵循一般动力学定律的热分子活化特性。在此基础上，开发了一种新的氡异常模型，其中涉及所谓的转换系数、动力学复合物、放射性衰变动力学、一级转移过程（例如吸附）和水力输送（周转）。所有这些动力学参数都与给定系统中给定前体的某些特征停留时间有关。这两组参数都控制着氡前体输出曲线的幅度和形式。水文地球化学系统中前兆的主要特征是水的停留时间分布函数 (RTDFw) 和前兆成分 (RTDFc)。这些函数可以通过成熟的同位素水文学示踪技术进行评估。本文给出了一些方法论结论和建议，说明如何使用同位素水文学数据来分析和解释地震的氡（和其他水化学）前兆信号。
饮食碳掺入鱼碳酸盐对全球碳循环的影响
海洋骨鱼是通过对生物泵和海洋无机碳循环的贡献，是地球碳循环中的重要参与者。然而，鱼类贡献的组成和幅度的不确定性排除了它们整合到完全耦合的碳气候模型中。在这里，我们考虑了对全球鱼类生物量估计值的最新修订（2.7 - 9.5×），并提供了新的稳定的碳同位素MEA SUREMENTS，显示海洋鱼是具有独特成分的碳酸盐生产者。假设鱼类生物量估计值的中值增加（4.17倍）在碳酸鱼酸盐（鱼苯二甲酸盐）的生产率中进行线性反射，则估计海洋鱼的产量在1.43和3.99 pg Caco 3年3年之间，但潜在的可能高达9.03 pg caco 3 yr -1。因此，海洋鱼类碳酸盐的产生等效于或可能高于甲状腺菌或上层有孔虫的贡献。新的稳定碳同位素分析表明，大部分的鱼甲酸酯是饮食中的碳而不是海水溶解的无机碳。使用统计混合模型来得出来源的贡献，我们估计乙富碳酸盐含有多达81％的饮食碳，平均成分为28 - 56％，与内容<10
实现可持续 DT 聚变能燃料循环的技术开发和材料研究
第一代商用聚变能工厂的设计采用氘-氚 (DT) 燃料循环。燃料成分氚是一种半衰期为 12.3 年的放射性氢同位素，而氘是一种稳定的天然水成分，两者在 DT 等离子体中“燃烧”。为了实现持续、高效的商用聚变能工厂设计，需要在氚生产（整体增殖和提取）工艺和工程系统以及氚作为气体的处理（包括同位素分离和杂质去除处理）方面取得技术进步。工艺建模和核算方法的改进将有助于降低在制品氚库存，从而提高工厂效率并满足任何将要制定的安全、环境损害和不扩散法规。作为美国氚和轻同位素科学与技术以及国防任务工程处理系统的领先实验室，萨凡纳河国家实验室正在利用其在氢气处理、同位素分离和净化技术方面的能力，设计/建造托卡马克排气处理 (TEP) 系统，这是 ITER 中使用的 DT 燃料循环的主要处理系统。这些任务中使用的能力和经验被应用于与美国能源部合作的公私合作伙伴关系中，以开发可持续的 DT 燃料循环设计，以促进美国聚变能的商业化
19 基因技术 - A-Level 笔记
探针 探针是单链 DNA 的短序列，其碱基序列与特定 VNTR 区域互补。它们还包含一种识别方法 - 1) 放射性标记（例如磷同位素），可使探针发出辐射，使 X 射线胶片变暗，形成暗带图案 2) 荧光染色剂/染料，在紫外线下会发出荧光，形成彩色带图案
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04
2025年2月10日 - Advancell，临床
“与礼来的合作是Advancell的重要里程碑，承认我们的公司是PB-212目标α治疗领域的领导者之一，” Advancell首席执行官Andrew Adamovich说。“通过结合我们的开创性同位素生产能力，我们的团队的专业知识和基础设施与礼来的药物和肿瘤学专业知识以及全球规模相结合，我们旨在为患有难以治疗的癌症患者带来变革性治疗。继续并扩大我们现有的关系特别令人高兴。”
综合临床前药物发现与开发服务（A4大小）
结构活性关系（SAR）计算机辅助药物设计（CADD）小分子化合物或图书馆的合成化学合成，发现和命中化合物的结构优化导致化合物的自定义合成，参考化合物和分子概念的特殊情况和分子构成，米中的构成，构成片段的构成，构成的构成，构成构成构成，构成片段，构成片段，构成片段构成，构成片段，构成片段构成的构成。同位素内部标准属性化合物的合成和手性化合物的分辨率缩放合成长达千克定量