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制造准备水平 (MRL) 手册
TDS 应确定并解决在 TD 阶段如何考虑和完善工业能力（包括制造技术和能力）。工业能力包括设计、开发、制造、维护和管理国防部产品的公共和私人能力。关于这些的讨论 12 DoDI 5000.02 附件 (2) 第 6.c.(6).(d) 段。13 同上。14 DoDI 5000.02 附件 (2) 第 7.b 段。15 DoDI 5000.02 附件 (2) 第 7.c.(1).(a) 段。16 DoDI 5000.02 附件 (2) 第 7.c.(2) 段。17 国防采办指南，国防采办大学，2009 年 12 月 17 日；
2017/18 年度报告 - MRL UCSB
1A. 愿景和概述 材料研究本质上是跨学科的，重大进展需要来自多个领域的专家投入。材料研究也是资源密集型的，要揭示结构和功能的细节以实现材料设计，需要开发和使用多种表征和测量工具，并结合高性能计算。鉴于这些要求，UCSB MRSEC 寻求创建必要的协作研究和培训基础设施，以推动一系列变革性材料研究。UCSB MRSEC 的目标是高度包容，并让广泛的参与者参与进来，来自许多不同部门的高级研究人员共同努力实现变革性研究成果，同时培养一批多元化的未来材料研究领袖。利益相关者包括 K-12 学生和教师、本科生实习生、研究生和博士后研究员、教职员工、MRSEC 以外的设施用户、初创和成熟的行业合作伙伴以及美国和国外的合作者。为了实现这一愿景，领导层和参与的高级研究人员密切关注对成功的 MRSEC 至关重要的三个关键组成部分，特别是 IRG 和种子研究、教育和推广以及共享实验设施 (SEF)，确保它们以协同和综合的方式开展工作。
行业价值链创新1Q25 MRL ...
- 材料基因组倡议；高级材料的制造；安全可持续的高级材料，3月12日，星期三，IV期10-12n Futur-IC：在制造业和运营中建立一个资源有效的微芯片行业价值链 - 主席，Anu Agarwal国家安全和经济繁荣博士合作为我们国家的经济增长提供了保护和创造性的刺激。但是，增长的道路不断面临成本，材料可用性和业务生存能力的界限。解决这些边界的解决方案对于维持微芯片行业的40年指数收入增长至关重要。高性能微芯片系统的要求是整个美国经济的沟通，计算和学习资源的基础。紧迫的微芯片系统性能缩放与商业上可行的制造价值链占主导地位的业务和技术决策。
NCS 613，一种PDE4抑制剂，增加营地水平抑制了MRL/LPR狼疮小鼠肾脏中的系统性炎症和免疫复合物沉积
Issaka Yougbare，Therese Keravis，Claire Lugnier。NCS 613，一种PDE4抑制剂，增加营地水平抑制了MRL/LPR狼疮小鼠肾脏中的系统性炎症和免疫复合物沉积。Biochimica et Biophysica Acta-疾病的分子基础，2021，1867（3），10.1016/j.bbadis.2020.166019。hal-03780973
EURL筛选方法验证的指导文件
1-对于授权分析物，STC应低于或等于感兴趣的水平（LOI）（在CIR（EU）2018/470 [2]中定义[2]）（例如，MRL，ML）（优选设置在可能的一半兴趣水平上，尽可能或尽可能低）。2-对于禁止和未经授权的分析物，STC应尽可能低，并且在任何情况下都应低于或等于RPA或MMPR（如果有）。3-对于在特定矩阵/物种中未设置MRL的授权物质，MMPR是CASCADE MRL的1/4（根据CIR（EU）2018/470 [2]建立）是相关水平。STC应低于或等于关注水平（目标是0,1倍级联MRL，在合理可行的情况下）[3]。4-对于根据理事会法规（EC）第470/2009号法规[4]，尚未建立MRL的分析物，STC应尽可能低。STC越远低于兴趣级别，获得符合误差的概率越低（即假阴性）导致在调节限制下包含该药物的样品。可以计算最大STC（STCMAX），该STC（STCMAX）仍然满足筛选方法的要求（CCβ≤MRL/RPA/MMPR）。2.2筛选的检测能力（CCβ）“筛选的检测能力（CCβ）”是指在样品中可能被检测或量化的分析物的最小含量，其错误概率为β[1]：
新鲜农产品变更：2025 年 2 月 1 日
• 有历史结果可用，并表明 MRL 超标风险极低 • 作物管理实践和 PPP 使用存在极低的 MRL 超标风险，并且自上次可用测试完成以来未发生重大变化 • 考虑了意外污染途径的风险（例如遗留污染、喷雾漂移） • 定义了替代测试频率，确保每三年至少完成一次测试
N-亚硝基二甲胺 (NDMA) 的毒理学概况
BMDL 1SD : 0.0014 UF: 100 Moniuszko-Jakoniuk 等人 1999 年；Roszczenko 等人 1996a、1996b 中等 数据不足以得出 MRL 慢性 数据不足以得出 MRL a 有关更多信息，请参阅附录 A。BMDL 1SD = 与对照平均值 1 SD 变化相关的 BMD 的 95% 置信下限；SD = 标准偏差；UF = 不确定因素
GlyConmr：碳水化合物特异性的数据集和基准...
分子表示学习（MRL）是机器学习对化学的有力贡献，因为它将分子转换为数值表示，这对于多样化的下游应用（例如财产预测和药物设计）至关重要。MRL在蛋白质和一般生物分子方面取得了巨大的成功，但尚未探索它在糖离和糖材料的生长领域（碳水化合物的研究和设计）中的碳水化合物。这种不足的探索主要归因于全面且策划良好的碳水化合物特异性数据集的可用性有限，并且缺乏机器学习（ML）技术，以解决碳水化合物数据带来的独特问题。解释和注释碳水化合物数据通常比蛋白质数据更复杂，需要大量的领域知识。此外，现有的MRL方法主要针对蛋白质和小生物分子进行了优化，并且对于没有特殊修饰的碳水化合物应用可能不有效。为了应对这一挑战，加速了糖基础和糖原的进展，并丰富了ML社区的数据资源，我们介绍了GlyConmr。GlyConMR包含两个富有费用的数据集，这些数据集具有2,609个碳水化合物结构和211,543个注释的核磁共振（NMR）原子级化学移位，可用于训练ML模型以进行精确原子级预测。我们量身定制了一组碳水化合物特异性的功能，并适应了现有的基于3D的图形神经网络，以解决有效预测NMR变化的问题。为了进行插图，我们在甘康MR上基准了这些经过修改的MRL模型。NMR数据是开发ML技术以促进糖性和糖材料研究的最具吸引力的起点之一，因为NMR是碳水化合物结构研究中的杰出技术，而生物分子结构是功能和特性的预测因素。