在这些书签中以及电影的结尾处,如此包中概述了一些问题要询问和讨论。您的角色是确保小组充分涵盖每个要点。每个问题都是粗体。这不是脚本 - 您可能希望讨论其他内容,或者可能会出现其他问题,但是,这些是要涵盖的关键点。
所有成分都不来自人类,动物或致病细菌。基于存在的浓度,危险通信标准所定义的任何成分都没有危险。这些产品不需要安全数据表(SD):没有任何制剂包含危险物质(根据法规(EC)No 1272/2008 [eu-ghs/clp]和修订),并以需要分配SDS的浓度(按照法规(根据法规)(EC)(EC)NO 1272/2008 [EU-GHS/CLP]和AMENT 1906和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMNT如果发生溢出,请用水清洁并遵循适当的现场程序。
这些成分均不来源于人类、动物或致病菌。根据存在的浓度,这些成分均不属于《危害通识标准》所定义的危险成分。这些产品不需要安全数据表 (SDS):这些制剂均不含有需要分发 SDS 的浓度的危险物质(根据 (EC) No 1272/2008 [EU-GHS/CLP] 法规及其修正案),根据 (EC) No 1272/2008 [EU-GHS/CLP] 法规及其修正案,根据 1907/2006 [REACH] 法规及其修正案)。如果发生泄漏,请用水清洗并遵循适当的现场程序。
所有成分都不来自人类,动物或致病细菌。基于存在的浓度,危险通信标准所定义的任何成分都没有危险。这些产品不需要安全数据表(SD):没有任何制剂包含危险物质(根据法规(EC)No 1272/2008 [eu-ghs/clp]和修订),并以需要分配SDS的浓度(按照法规(根据法规)(EC)(EC)NO 1272/2008 [EU-GHS/CLP]和AMENT 1906和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMENT和AMNT如果发生溢出,请用水清洁并遵循适当的现场程序。
与 SALSA MLPA Probemix P008-C1 PMS2、SALSA MLPA Probemix P021-B1 SMA、SALSA MLPA Probemix P60-B2 SMA 载体、SALSA MLPA 试剂盒和 Coffalyser.Net™ 分析软件一起使用,如 MLPA 通用协议和相应的参考选择 DNA 产品说明中所述。
一般信息SALSA BINNING DNA SD094仅是研究用途(RUO)试剂,可与莎莎(MS-)MLPA ME012-B1 ME012-B1 MGMT-IDH-TERT,SALSA MLPA MLPA试剂套件,SALSA HHAI和COFFALYSER.NET的链接相关性。探针长度。sd094包含上述探针中包含的所有探针的目标,包括突变特异性探针靶标:IDH1 P.R132H(C.395G> a)和P.R132C(C.394C> T),IDH2 P.R172K(C.515G> A)和P.R15G> A)和P.R172M(C.5G> r172m(C.515G)(c.515151) C228T和C250T。
实验设置的MLPA反应用于嵌入和阈值,应使用5μL的binning DNA进行。SD057的浓度为20 ng/µl,每个MLPA反应应使用100 ng。在初始MLPA实验中将一种反应与莎莎binning DNA SD057纳入至关重要的,因为它可以在使用coffalyser.net软件时有助于数据包裹。此外,每当将更改应用于毛细管电泳设备的设置时,都应将Binning DNA包括在实验中(例如使用不同的聚合物类型时)。出于阈值目的,强烈建议在每个MLPA实验中包括三个SD057的反应,因为这将有助于可靠的突变调用。
预期用途 SALSA Binning DNA SD079 是一种体外诊断 (IVD) 1 或仅供研究使用 (RUO) 的试剂,可与 SALSA MLPA Probemix P088-D1 少突胶质细胞瘤 1p-19q、SALSA MLPA 试剂盒和 Coffalyser.Net 分析软件结合使用,用于通过探针长度将所有探针信号与其身份联系起来。SD079 包含上述探针混合物中包含的所有探针的目标,包括 IDH1 p.R132H、IDH1 p.R132C、IDH2 p.R172K 和 IDH2 p.R172M 突变特异性探针的目标。
一般信息SALSA BINNING DNA SD29仅是研究用途(RUO)试剂,可与Salsa MLPA结合使用ME042-C2 CIMP,P175-B1肿瘤增益,P298-A2 BRAF-HRAS-KRAS-KRAS-KRAS-NRAS和P414-C1 MDSA SALS,A SALS,A SALS,A SALS,A SALS,sals and sals, CoffalySer.NET™分析软件,用于通过使用探针长度将所有探针信号与其身份联系起来的过程。SD029包含上述探针中包含的所有探针的目标,包括突变特异性探针靶标BRAF P.V600E和JAK2 P.V617F。
机器学习预测分析 (MLPA) 在医疗保健领域的应用越来越广泛,但可能会对患者、临床医生、卫生系统和公众造成危害。这项技术的动态性质为评估安全性和有效性以及将危害降至最低带来了独特的挑战。为此,监管机构提出了一种方法,将更多的责任转移给 MLPA 开发人员,以减轻潜在的危害。为了有效,这种方法要求 MLPA 开发人员承认、接受并承担减轻危害的责任。在对美国 40 名医疗保健应用程序的 MLPA 开发人员的采访中,我们发现一部分 ML 开发人员发表了反映道德脱离的言论,代表了几种不同的潜在理由,这些理由可能会在个人责任和危害之间造成距离。然而,我们还发现了另一部分 ML 开发人员,他们承认自己在制造潜在危害方面的作用、设计决策的道德分量以及减轻危害的责任感。我们还发现了道德冲突的证据,以及作为在公司工作的个人开发人员对避免危害的责任的不确定性。这些发现表明,道德机器学习的发展可能存在促进因素和阻碍因素,这些因素可能通过鼓励道德参与或阻止道德脱离而发挥作用。如果没有对机器学习开发人员就其责任范围及其履行方式进行教育和指导,那么依赖于机器学习开发人员认识、接受和履行减轻危害责任的能力的监管方法可能会取得有限的成功。