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法医国际法医学：遗传学
对DNA混合物的解释（一种包含两个或更多人的DNA的样品）取决于实验室/分析师对样品对比较/分析的适用性的评估，以及对样本中存在的贡献者数量（NOC）的评估。在这项研究中，来自67个法医labo ratories的134名参与者总共评估了29种DNA混合物（作为电遗迹提供）。根据适用性评估的可变性以及NOC评估的准确性和变异性，对Labo Ratories的响应进行了评估。与适用性和NOC相关的策略和程序在实验室之间差异很大。我们观察到实验室是否会评估给定的混合物为合适的明显差异，主要是由于实验室策略的差异：如果给出了两个遵循其标准操作程序（SOP）的实验室的混合物，则他们同意该混合物是否适合比较66％的时间。适用性评估的差异对实验室的解释变异性有直接影响，因为评估为不合适的混合物不会导致报告的解释。对于SOP遵循的实验室，NOC评估的79％是正确的。当两个不同的实验室提供了NOC响应时，两个实验室的时间占63％，而两个实验室的时间却不正确。不正确的NOC评估会影响统计分析，但不一定意味着不准确的解释或结论。最不正确的NOC估算值是高估的，这是先前的研究表明，对似然比的影响较小，而不是低估。
遗传学和分子生物学 - emory gdbbs
临床和公共卫生教师，诊断性Labo Ratories和基本科学家之间的人类和医学遗传学相互作用提供了研究患者人群，识别和理解遗传疾病的基础，并为此类疾病开发新颖的治疗方法的独特机会。GMB实验室进行众多研究计划，包括对近代质子疾病，染色体疾病的研究研究（例如，唐氏综合症，智力疾病），单个基因疾病（例如，脆弱的X综合征，亨廷顿疾病），亨廷顿疾病）和多样性疾病（例如 疾病）。学生也有机会参加每周的遗传诊所和遗传咨询会议。
EFLM欧洲尿液分析指南
背景：EFLM任务和尿液尿液分析已更新了ECLM欧洲尿液分析指南（2000）关于尿液分析和尿液细菌培养的指南，以提高欧洲临床实验室中这些检查的准确性，并支持诊断行业开发新技术。建议：在以下领域中构建了分级建议：医疗需求和测试申请：尿液测试的策略是针对复杂或不复杂的尿路感染（UTI）的患者，以及对肾脏疾病的高风险。标本收集：患者制备和尿液收集有两个质量指标：污染率（培养物）和尿液密度（化学，颗粒）。化学：建议对尿白蛋白和α1-微球蛋白进行测量，以敏感地检测高危患者的肾脏疾病。性能
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。 （7）。 使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。 随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。 随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。 2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。 新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。 建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。 以及军事和全球健康重要性疾病（3，4）。ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。（7）。使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。以及在GEIS NGSBC（下一代测序和生物信息学联盟）战略计划的第一次迭代中，财团的领导层制造了用于在DOD内建立和维持病原体基因组监测能力的程序推荐。
副实验室的地图集-2022（...
葡萄牙在过去的几十年中看到了其研究和创新系统的持续发展和一致的发展，研究人员和博士学位奖项以及国际裁判的出版物的数量增加。从2001年到2020年，研发支出从0.76％增加到1.62％，公司行业的研发支出从31.8％上升到GDP总数的56.9％。自1997年25年前的基础以来，国家科学公共资助的国家机构（FCT）的基金会Para aciênciaa tecnologia（FCT）支持各种研发计划，并且一直是葡萄牙科学领域的主要驱动力。在2021年，FCT资金总计569 m€，包括研发结构（占总数的20％），科学就业合同（21％），奖学金（19％），项目（23％），国际合作（19％）和其他转移活动（5％）。研究表演组织是国家科学和知识创造的骨干。它们包括研发单位，副实验室，州实验室，集体实验室，科学基础设施以及界面实体。助理实验室是国家科学系统的机构构建块之一，通过FCT领导的选择过程获得了认可。它们是研究单位的研究单位或财团，致力于为科学和技术领域的公共政策设计和实施，并获得FCT的副实验室法规。该概念始于2000年，有4个副实验室，在2011年增加到26个副实验室。在2020年，FCT推出了对申请外部评估的副实验室的首个公开竞争呼吁。从2021年开始颁发了总共40份副实验室法规，整合了100个研究单位，大约9700个研究人员
回顾过去，展望未来：人类、伦理与 AI
对人工智能伦理的担忧比人工智能本身更古老。“人工智能”一词最早由麦卡锡及其同事于 1955 年使用（McCarthy et al.1955 ）。然而，1920 年，恰佩克已经发表了他的科幻剧，其中遭受虐待的机器人反抗人类的暴政（Capek 2004 ），到 1942 年，阿西莫夫提出了他著名的三条“机器人定律”，即机器人不伤害人类、不伤害其他机器人、不伤害自己（Asimov 1950 ）。在上个世纪的大部分时间里，当人工智能主要局限于研究实验室时，对人工智能伦理的担忧大多局限于未来主义小说和幻想作家。在本世纪，随着人工智能开始渗透到生活的几乎所有方面，对人工智能伦理的担忧也开始渗透到主流媒体。在本专栏中，我简要分析了关于人工智能的三大类伦理问题，然后强调了另一个尚未引起足够重视的问题。关于人工智能伦理的第一类担忧——我们称之为超级智能类——涉及对机器有朝一日可能变得比人类更聪明并损害人类利益的担忧。在这种担忧的极端情况下，人们担心人工智能代理可能会接管世界，然后奴役或消灭人类。仅举一个例子，Bostrom ( 2014 ) 想象了一个未来世界，其中超级智能机器人被要求制作回形针，机器人追求这一目标，直到它消耗掉地球上的所有资源，从而危及人类的生存。一些对超级智能机器的恐惧似乎源于对智能的机械“算法观点”，其中智能存在于代理的大脑中，而让机器超级智能则等待着主算法的发明。然而，智能一般是
大型强子对撞机 / 唐·林肯
大型强子对撞机（LHC）是一种新的科学工具。工具（用于辅助观察和测量的仪器）的发明对科学的进步至关重要。尽管关于纯研究和应用研究的相对优点存在激烈的争论，但仪器对这两个分支都至关重要，是一座和谐的桥梁。在十九世纪末和二十世纪初，基础研究和应用研究的进步被用于创造更强大的工具。其中许多是为了舒适和娱乐而设计的，但它们用于增进对自然的理解引领了潮流。这真的很舒服：研究创造了新知识，这使得创造新仪器成为可能，这使得发现新知识成为可能。举个例子：伽利略在荷兰听说了他们的发明后，建造了许多望远镜。在一个令人震惊的周末，他将望远镜转向天空，发现了木星的四颗卫星！这让他确信地球确实在运动，正如哥白尼所推测的那样。望远镜的进化最终让人类能够测量出我们宇宙的浩瀚，宇宙中有数十亿个星系，每个星系都有数十亿个太阳。在更复杂的科学中，开发出了更强大的望远镜。与我们关于 LHC 的书相关的另一个例子是：电子的结构和特性是人们在了解世界如何运作的伟大探索中所能获得的最基本的东西。但其中许多特性使电子成为无数仪器中的重要组件。电子发出 X 射线用于医疗用途和确定生物分子的结构。电子束制造了示波器、电视机以及实验室、医院和家庭中数以百计的设备。一项令人印象深刻的技术使粒子加速器中的高能电子束得以控制。这些是在 20 世纪 30 年代发明的，可提供有关原子大小、形状和结构的精确数据。为了探测原子核，需要更高的能量，质子加速被添加到物理学家的工具箱中。
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
模拟 - Teratec
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