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一种新型的Leifsonia Xyli subsp。基于Xyli定量灯的诊断与甘蔗Ratoon发育疾病等级相关
上下文。ratoon发育疾病（RSD），由xyli xyli subsp引起。Xyli（LXX），对甘蔗（Saccharum Hybrid）构成了重要的经济威胁。RSD由于其难以捉摸的可见症状，品种的疾病等级是主观的。目标。我们旨在开发一种敏感，快速和定量的LXX诊断方法，能够将甘蔗品种的LXX滴度和抗病性等级相关联。方法。使用基于热裂解的无试剂DNA从木质部SAP中分离出来的LXX诊断方法，然后是在单个微型中心管内的Loop介导的等热放大（LAMP）的比色和荧光定量。细菌滴度与关键甘蔗品种的行业抗病性等级相关。关键结果。诊断高度敏感（1个细胞/μL）和可重现（％S.D。 div>= <5％，对于n = 3），并显示出极好的线性动态范围（即10 pm - 1 am或10 7 - 10 0拷贝/μL，r = 0.99）用于定量LXX检测。灯泡定量与来自相同样品的定量聚合酶链反应定量完全一致。此外，在检测到的定量细菌滴度和已知的疾病耐药性等级（r = 0.82，n = 10，p <0.001）之间确定了强相关性。结论。基于灯的新型LXX诊断已被验证为一种快速，简单且相对成本效益的RSD抗性等级方法，使其对RSD管理做出了可靠的贡献。含义。这种诊断工具的开发提供了一种实用的解决方案，可以准确测量LXX滴度并评估甘蔗植物中的疾病耐药性，有助于有效地对RSD扩散进行风险管理，并减轻其对全球甘蔗作物的经济影响。
Pelago-CETSA-观点-文章。......
在药物研发中，为了使药物既有效又安全，化合物与正确靶标的选择性结合非常重要。为实现这一点，药物必须出现在作用部位并以高特异性占据预期靶标。药物开发中的高流失率通常归因于概念验证研究缺乏效率或非靶标引起的毒性。1 效率低下的主要原因是预期作用部位的靶标参与不足以及对化合物作用方式的理解不完全。专利的细胞热位移分析 (CETSA) 被开发用于在生理相关环境中确定化合物与其蛋白质靶标的靶标参与。2 CETSA 是一种无标记方法，它根据加热导致的变性和聚集来评估活细胞和组织中蛋白质的热稳定性。可以对加热后上清液中剩余的可溶性蛋白质进行量化，并生成蛋白质的热熔化曲线。化合物结合通常会影响蛋白质的热稳定性，熔化曲线的变化表明细胞靶标参与（图1）。该方法适用于所有不同类型的模态，例如激动剂、拮抗剂、变构结合剂、活性位点结合剂和蛋白质 - 蛋白质相互作用干扰剂。到目前为止，CETSA 技术平台有三种主要格式。它们都共享相同的原理检测方案，但在热休克后用于蛋白质定量的方法不同（图2）。其中两种格式，CETSA Classics 和 CETSA High Throughput (HT) 都是有针对性的 CETSA 方法，用于使用抗体进行量化以确认单个已知蛋白质靶标的靶标参与。第三种格式，CETSA MS，是蛋白质组范围的细胞靶标参与测量
使用玻色子采样设备的私钥量子密码学
▶ Aaronson 和 Arkhipov 的技术成果对于计算密钥消耗至关重要，但不需要玻色子采样的经典计算复杂性。 ▶ 我们超越了无碰撞机制 ▶ 使用可访问信息作为安全量化器——量子数据锁定 [8,9]。 ▶ 有界量子存储器：Eve 存储量子信息的时间不会超过有限（已知）的时间。
基于改进的人类飞行安全评估...
人为失误是影响航空安全的最重要风险因素之一。原有为核工业开发的认知可靠性与误差分析方法 (CREAM) 对于人为可靠性量化是可靠的，但它并不完全适用于航空中的人为可靠性分析，因为它忽略了长时间飞行的特点。本文，我们提出了一种改进的 CREAM 方法来预测飞行中的人为失误概率，并为关键操作提供一些改进措施。建立了一组性能影响因素 (PIF)，例如飞行程序和地面支持，以反映飞行中的操作场景。然后，我们开发了 PIF 的预期影响指数和场景影响指数，以构建人为可靠性的定量模型。利用改进的 CREAM 方法计算了进近和着陆阶段每个操作的人为失误概率，结果表明影响人为可靠性最重要的认知功能是误操作。考虑到长时间飞行，该方法可能是一种适用于航空人为可靠性量化的工具。该方法对提高飞行安全性也具有重大的实际意义。
电解石墨烯场现场效应晶体管，用于检测水性培养基中的gadolinium（iii）
摘要：在这项工作中，开发了用于水中的GD 3+离子检测的电解石墨烯场效应晶体管。通过在聚酰亚胺的光载体上制造了晶体管的源和排水电极，而石墨烯通道则是通过用喷墨打印氧化石墨烯墨水墨水来获得的，随后将氧化石墨烯墨水还原以减少氧化石墨烯。GD 3+选择性配体DOTA由炔烃连接器功能化，以通过在金电极上的Chemistry将其移植而不会失去其对GD 3+的影响。全面描述了合成途径，配体，接头和功能化表面的特征是电化学分析和光谱。AS官能化电极用作石墨烯晶体管中的栅极，因此可以调节源量电流作为其电势的函数，该电源本身是由在门表面上捕获的GD 3+浓度调节的。即使在包含其他潜在干扰离子的样品中，获得的传感器也能够量化GD 3+，例如Ni 2+，Ca 2+，Na+和3+。量化范围从1 pm到10 mm，对于三价离子，灵敏度为20 mV dec -1。这为医院或工业废水中的GD 3+定量铺平了道路。
评估基于铂的离子聚合物金属复合材料作为超纯水系统中溶解臭氧的电位传感器
监测纯净水中溶解的臭氧的含量通常是必须的，以确保适当的消毒和消毒水平。然而，由于比色测定需要费力的分析，因此量化构成挑战，而用于电化学过程分析的市售仪器却很昂贵，并且通常缺乏小型化和酌情安装的可能性。在这项研究中，提出了电位离子聚合物金属复合材料（IPMC）传感器，用于确定超纯水（UPW）系统中溶解的臭氧。通过浸渍还原方法处理市售的聚合物电解质膜以获得纳米结构的铂层。通过应用25种不同的合成条件，可获得2.2至12.6μm的层厚度。支持射线照相分析表明，浸渍溶液的铂浓度对获得的金属载荷具有最高的影响。传感器响应行为是通过langmuir pseudo-ishotherM模型来解释的，并允许溶解的臭氧定量以痕量痕迹小于10μgl-l-1。其他统计评估表明，可以高精度和显着性预测预期的PT加载和放射线降低水平（R 2
使用早期电池退化数据进行可解释的电池循环寿命范围预测
摘要 — 使用早期退化数据进行电池循环寿命预测在整个电池产品生命周期中具有许多潜在应用。因此，已经提出了各种数据驱动方法来对电池循环寿命进行点预测，而无需对电池退化机制有最少的了解。然而，以较低的经济和技术风险管理迅速增加的报废电池数量需要对循环寿命进行量化的不确定性预测，而这仍然缺乏。这些先进的数据驱动方法的可解释性（即高预测精度的原因）也值得研究。这里引入了一个分位数回归森林 (QRF) 模型，该模型的优点是不假设任何特定的循环寿命分布，除了高精度的点预测之外，还可以进行循环寿命范围预测，其中不确定性量化为预测区间的宽度。使用提出的 alpha-logistic 加权标准优化 QRF 模型的超参数，从而校准与预测区间相关的覆盖概率。通过两种全局模型不可知方法，即排列重要性和部分依赖图，探索最终 QRF 模型的可解释性。
混沌的结构：使用 NeuroKit2 对分形生理复杂性指标进行实证比较
摘要：随着计算和数学进步带来具有良好前景的新指标，通过熵、信息论和分形维数指标进行的复杂性量化正在心理生理学领域重新获得关注。遗憾的是，很少有研究比较大量现有指标之间的关系和客观表现，从而阻碍了该领域的可重复性、可复制性、一致性和清晰度。使用 NeuroKit2 Python 软件，我们计算了 112 个（主要使用的）复杂度指标列表，这些指标针对特征（噪声、长度和频谱）各异的信号。然后，我们系统地比较了这些指标的计算权重、它们对潜在维度多维空间的代表性以及与其他指标的经验接近性。基于这些考虑，我们建议选择 12 个指数，它们合计占所有指数总方差的 85.97%，在量化时间序列的复杂性方面，它们可能是一种简约且互补的选择。我们的选择包括 CWPEn、线长 (LL)、BubbEn、MSWPEn、MFDFA (最大值)、Hjorth 复杂度、SVDEn、MFDFA (宽度)、MFDFA (平均值)、MFDFA (峰值)、MFDFA (波动)、AttEn。讨论了替代子集的考虑因素，并且图表的数据、分析脚本和代码都是开源的。
通过可穿戴设备进行疲劳监测：最先进的...
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要，因为疲劳会损害认知和运动能力，从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案，因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号，并具有所需的舒适性和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。但是，通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术，并发现当前知识中的潜在差距和缺陷，进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章，标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”，并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中，有 60 篇符合纳入标准。纳入的研究主要是短期的，并且在实验室环境中进行的。总体而言，研究人员根据市场上可穿戴设备获取的运动 (MOT)、脑电图 (EEG)、光电容积图 (PPG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (GSR)、肌电图 (EMG)、皮肤温度 (T sk )、眼球运动 (EYE) 和呼吸 (RES) 数据开发疲劳模型。在提出的疲劳量化方法中，监督机器学习模型，更具体地说是二元分类模型占主导地位。这些模型在检测疲劳方面表现非常出色，然而，在模型开发过程中，几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之，本综述的结果表明，方法论的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。需要做更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力，以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
通过可穿戴设备监测疲劳：最新进展综述
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要，因为疲劳会损害认知和运动能力，从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案，因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号，同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而，通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术，并发现当前知识中的潜在差距和缺陷，进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章，标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”，并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中，60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究，且在实验室环境中进行。总体而言，研究人员根据运动（MOT）、脑电图（EEG）、光电容积图（PPG）、心电图（ECG）、皮肤电反应（GSR）、肌电图（EMG）、皮肤温度（T sk ）、眼球运动（EYE）和呼吸（RES）数据开发疲劳模型，这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中，监督机器学习模型（更具体地说是二元分类模型）占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色，然而，在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之，本综述的结果表明，方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力，以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。