目的:通过参考材料(RM)8366传递的值旨在将人类表皮生长因子基因(EGFR)和人类MET原始癌基因,受体酪氨酸激酶基因(MET)与未扩增的参考基因的比率进行协调。注意:有关可识别私人信息的“使用和隐私协议”,请参见第2页。eGFR基因扩增和相关的蛋白质表达增加并与许多人类恶性肿瘤的发病机理有关。在几种类型的癌症中,EGFR基因的扩增(增加)和蛋白质过表达被用作确定治疗治疗的生物标志物,并预测响应抗EGFR靶向治疗的临床结果[1]。MET基因扩增,导致蛋白质表达增加和MET受体的组成性激活。进行了各种临床试验,以评估癌症患者选择性MET抑制剂的安全性和功效。但是,对MET水平的准确评估仍然是一个挑战[2]。rm 8366由从六个人类癌细胞系中提取的基因组DNA组成,这些人类癌细胞系具有不同量的EGFR和MET基因。六个纯化的基因组DNA在缓冲液中,由10 mmol/L 2-Amino-2-(羟甲基)丙烷-1,3-二醇(TRIS)和0.1 mmol/L乙二胺二苯甲酸乙酸乙酸disodium disodium sal(EDTA)pH 8.0(TE -4)(TE -4)。描述:RM的一个单位由每个组件的一个小瓶组成,其中包含大约100μl的DNA溶液。六个成分是源自人类细胞系A-431,BT-20,C32,Daoy,HS 746T和SNU-5的基因组DNA材料,分别标记为A,B,C,C,D,E和F。在准备稀释液时,请考虑单个组件中的EGFR和MET放大的水平,以确保EGFR和MET拷贝数在您使用的测定的工作范围内。这些小瓶中的每一个都被标记,并用颜色编码的螺钉盖密封。未认证的值:未认证的值适合用于方法开发,方法协调和过程控制,但不为国际单位系统(SI)或其他高阶参考系统提供计量学可追溯性[3]。在表1和2中显示了95%可靠间隔和95%预测间隔的EGFR和MET副本比例的非认证值。附加信息:EGFR,MET和每个微层的基因副本的潜在兴趣值;附录A中提供了其他信息。有效期:未认证的值在指定的测量不确定性中有效,直到2027年12月31日。如果材料存储或使用不当,损坏,污染或其他修改,则值分配将无效。维护未认证的值:NIST将监视此材料的有效期结束。如果发生了实质性的技术变化,影响了此期间未认证的值,NIST将更新此参考材料信息表并通知注册用户。注册将有助于通知。RM用户可以从NIST SRM网站上可用的链接在线注册,也可以填写用RM提供的用户注册表格。在使用该材料交付的任何值之前,用户应验证其具有此文档的最新版本,可通过NIST SRM网站(https://www.nist.gov/srm)获得。
经国家质量保证委员会 (NCQA) 许可,内容摘自《HEDIS 2025 第 2 卷:健康计划技术规范》。HEDIS® 是 NCQA 的注册商标。HEDIS 测量和规范不是临床指南,也不构成医疗保健标准。NCQA 不对使用或报告绩效测量的任何组织或医生的质量作出任何陈述、保证或认可,并且 NCQA 对依赖此类测量或规范的任何人不承担任何责任。为方便起见,测量规范中包含有限的专有编码。专有代码集的用户应从这些代码集的所有者处获得所有必要的许可。NCQA 对规范中包含的任何编码的使用或准确性不承担任何责任。
通常描述,土壤功能的特征是其能够维持微生物活性,营养元素供应,结构稳定性和作物生产的援助。由于土壤功能可以与80%的生态系统服务相关,因此对土地的保护不仅应努力恢复土壤的能力维持植物群的能力,而且还应恢复生态系统的能力。土壤的主要生态系统服务是碳的隔离,食物或生物量生产,提供微生物栖息地,营养回收利用。但是,从未量化由农业土地用途提供的实际土壤功能的实际幅度。营养供应能力(NSC)是恢复土地用途中营养动态的量度。碳积累水平(CAP)是生态系统碳固相的微不足道。生物活性指数(BAI)是通过控制/参考土地在经过处理的土地中所有酶活性的平均值。帽子议员研究了土地使用方式可能影响碳流,保留和封存。CAP为C周期,流量和系统相对操作至高无上的信号。
免责声明:报告中的观点和建议仅代表作者本人,不代表包括 ICRIER 在内的任何其他个人或机构。本报告是根据出版之日的可用信息真诚编写的。与行业赞助商及其代表的所有互动和交易都是透明的,并以 ICRIER 组织章程中规定的公开、诚实和独立的方式进行。ICRIER 不接受任何与 ICRIER 研究议程不符的强制性研究领域相关的企业资助。企业对 ICRIER 活动的资助并不意味着 ICRIER 认可赞助组织的观点或其产品或政策。ICRIER 不开展针对企业赞助商提供的任何特定产品或服务的研究。
Xianshenng Liu 1,Xun Zhang 2:Martya 1,Martha 4,Martha 1,Marie Gohy 7,Paul Petit 7,Arey骑士8,玛丽·皮埃尔·巴格诺(Marie-Pierre Bagnot)9,约翰·福特尔9,9 14,David Bloss 15,Siqi Hou 15,Zongbo Shi 15,Roy M. Harrison 15,William Bloss 15,James Dernie台琴Xianshenng Liu 1,Xun Zhang 2:Martya 1,Martha 4,Martha 1,Marie Gohy 7,Paul Petit 7,Arey骑士8,玛丽·皮埃尔·巴格诺(Marie-Pierre Bagnot)9,约翰·福特尔9,9 14,David Bloss 15,Siqi Hou 15,Zongbo Shi 15,Roy M. Harrison 15,William Bloss 15,James Dernie台琴
1。埃克塞特大学医学院大学,英国埃克塞特市2。 皇家德文郡医疗保健NHS基金会信托基金会,埃克塞特,英国3。 医学和人口遗传学计划,麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所,埃克塞特大学医学院大学,英国埃克塞特市2。皇家德文郡医疗保健NHS基金会信托基金会,埃克塞特,英国3。医学和人口遗传学计划,麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所,
第2章。光弹簧效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1。理想化的光弹簧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.2。完整的光弹簧常数和阻尼系数。。。。。。。。。。。。。。25 2.3。机械敏感性和光弹簧增益。。。。。。。。。。。27 2.4。光弹簧对激光功率波动的响应。。。。。。。。。。。31 2.5。。使用计算模型模拟量子光场的量子反作用噪声消除量子。。。。。。。。。。。。。。34
电路中间测量 (MCM) 是容错量子计算发展中的关键因素。虽然在实现 MCM 方面取得了快速的实验进展,但表征噪声 MCM 的系统方法仍在探索中。在这项工作中,我们开发了一种循环基准 (CB) 型算法来表征噪声 MCM。关键思想是对经典和量子寄存器进行联合傅里叶变换,然后估计傅里叶空间中的参数,类似于 CB 型算法中用于表征 Clifford 门的 Pauli 噪声通道的 Pauli 保真度。此外,我们开发了一种 MCM 噪声可学习性的理论,该理论确定了哪些信息可以学习噪声模型(在存在状态准备和终止测量噪声的情况下)以及哪些信息不能学习,这表明所有可学习的信息都可以使用我们的算法来学习。作为一种应用,我们展示了如何使用学习到的信息来测试 MCM 中测量噪声和状态准备噪声之间的独立性。最后,我们进行数值模拟来说明该算法的实际适用性。与其他 CB 型算法类似,我们希望该算法能够提供一个具有实验意义的有用工具包。