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通过唾液提取 DNA
PAULO DIAS BARBOSA，Daniel 1 AUGUSTO DE ALMEIDA NASCIMENTO，José 2 摘要：从唾液中提取 DNA 是法医化学专业的高中生的一项有趣的活动。在这个实验中，学生们将了解如何从唾液中提取 DNA 以及如何将其用于刑事调查。他们收集唾液样本，经过几个步骤分离 DNA，然后观察得到结果。这次练习让学生们了解到 DNA 在识别人员和破案方面的重要性。此外，他们还学习实用技能，例如使用实验室设备和理解结果，如果他们想从事法医科学、生物学或化学方面的职业，这些技能将会很有用。简而言之，从唾液中提取 DNA 对于法医化学专业的高中生来说是一项有趣且有教育意义的活动。主要目标是为学生提供超越课堂限制的实用且有意义的体验，促进更具吸引力和深入的学习。关键词：法医、DNA、实验室、化学。
水蛭唾液软膏可加速金黄色葡萄球菌感染伤口的愈合
本研究旨在探索纯水蛭唾液及其与优色林的组合对感染金黄色葡萄球菌的伤口的影响。实验包括在动物胸部背部区域诱导伤口。为了感染伤口，将 100 µl 密度为 0.5 McFarland 的金黄色葡萄球菌细菌引入伤口部位。使用 75 只雄性 Wistar 大鼠，分成 5 组，每组 15 只，每组进一步细分为 3 个亚组：用呋喃西林（阳性对照）、水蛭唾液、水蛭唾液软膏、优色林软膏和阴性对照（未治疗）治疗。随后，在第 7、14 和 21 天从伤口部位采集样本，以量化细菌存在并评估伤口组织恢复情况。宏观观察显示，在 14 天内，水蛭唾液软膏和纯水蛭唾液均具有良好的伤口愈合能力。微生物分析证实了水蛭唾液及其软膏配方的抗菌功效。根据研究结果，可以合理地推断，水蛭唾液软膏和纯水蛭唾液在促进伤口愈合和促进皮肤上皮组织再生方面均表现出令人称赞的功效。
影响血液和唾液染色中DNA浓度的环境因素：评论
DNA证据现已成为法医调查的重要组成部分，因为它为人识别和犯罪解决方案提供了重要信息。但是，生物材料受某些可能影响生物样品中DNA的环境因素的影响。这可能会影响法医DNA分析的正确性和可靠性。本综述与各种环境条件对生物污渍中DNA的稳定性和降解有关，包括血液和唾液污渍。影响DNA的常见因素是温度，湿度，暴露于阳光和底物的类型。信息对于改善法医DNA分析和法医协议优化至关重要。生物材料中的DNA稳定性和完整性，例如血液和唾液染色，对于法医DNA分析是必不可少的。环境因素显着影响DNA浓度，并可能危害法医分析。本评论探讨了各种环境因素对血液和唾液污渍中DNA稳定性的影响。虽然DNA降解速度减慢，但不能完全被低温阻止，但高温加速了。污染的风险是由于微生物生长的促进和湿度的DNA破坏而引起的。DNA受到阳光暴露带来的光损伤导致链断裂和交联。DNA稳定性也被所使用的底物类型所构成。与非孔子相比，多孔的表面（例如布料表面）更擅长保持luids。保持DNA证据的完整性需要了解这些变量。目前的研究将有助于创建用于法医DNA检查的复杂的DNA保存方法。这项研究强调了改善法医DNA分析技能的要求，与保存DNA证据和环境因素的可能影响有关。
印度尼西亚缺血性心脏病干细胞治疗的系统评价：我们现在在哪里？
简介：烟雾烟枪超过7,000种化学剂，从而使吸烟者受到多种毒素的影响。吸烟会诱导生物标志物对蛋白质，DNA和脂质的氧化损伤的增加所指示的氧化应激。全景X射线照相是X射线束穿过Sali不同的腺体的一种类型，这使其与其他器官相比获得最高吸收剂量，因此可能会影响腺泡细胞。材料和方法：未刺激的整个唾液样本被三次：暴露之前（E1），暴露后（E2）和暴露后十天（E3）。用Laquatwin pH-11 Horiba pH计测量唾液pH值。缓冲液的容量，而总蛋白，钠和钾水平是用Kyltec自动分析仪计算的。统计分析。结果：这项研究中测试的唾液成分的结果显示，与非吸烟者相比，吸烟者中所有成分的价值较低。两组唾液pH，p <0.05与吸烟者组的总蛋白水平存在显着差异（p <0.05）（表I）。相反，两组中的其他组件在暴露于全景X光片后没有显着差异。结论：这项研究发现，两组暴露之前和之后的全景X光显着影响唾液pH，以及吸烟者组的总蛋白质水平。但是，其他经过测试的唾液成分在所有时间间隔内没有显着差异。
基于纳米酶的新型传感器的质量设计抗氧化能力评估
1电子，信息和生物工程部（DEIB），米兰理工学院，20133年意大利米兰2 CNR电子和信息工程和电信，56122 PISA，意大利PISA； lucanos.strambini@ieiit.cnr.it 3国家纳米科学和纳米技术企业（NEST），纳米斯科尼斯-CNR和学校师范学校，Piazza San Silvestro 12，56127 Pisa，意大利PISA； douglas.vieirathomaz@sns.it 4生物医学系，外科和牙科科学系，米兰大学牙科学院，20100年意大利米兰； margherita.tmedei@unimi.it 5 UOC上颌面外科手术和牙科基金会IRCCSCàGranda，医院Maggiore Polyclinic，20122年米兰，意大利6药物和代谢疾病基金会IRCCSCàGranda，Maggiore Policlinico Hospital，20122 Milan，20122 Milan，Italy，Italy，Italy; paola.dongiovanni@policlinico.mi.it 7通用外科和外科医学专业系，卡塔尼亚大学牙科学院，意大利95124，意大利卡塔尼亚95124； gaetano.isola@unict.it * corpsondence：riccardo.goldoni@polimi.it（R.G. ））; gianluca.tartaglia@unimi.it（g.t。）
DNA在用两种不同的擦拭溶液中收集的唾液证据中的稳定性 利用AI工具在大学写作指导中
在唾液证据中，DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据，并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据在唾液证据中，DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据，并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据
Norgen 唾液 DNA 保存剂中保存的 DNA 的长期稳定性
图 4. 进行实时 PCR 反应，检测室温下储存长达 32 个月的唾液 DNA 中的 GAPDH 基因。在不同时间点（1 周、1 个月、4 个月、20 个月、32 个月）分离 DNA 并将其用作反应中的模板，绘制每个时间点的平均 Ct 值。唾液 DNA 的质量在 32 个月内没有变化。
一种基于子宫内膜异位症患者的人类唾液样本
1索邦大学医院托管医院的妇产科和生殖医学系，法国75020，巴黎75020； yohann.dabi@gmail.com（y.d。）; cyril.touboul@gmail.com（c.t.）; Anne.puchar@aphp.fr（A.P。）; emile.darai@aphp.fr（E.D。）2临床研究小组（RCM）巴黎6：子宫内膜异位专家中心（C3E），索邦大学（RCM6 C3E SU），75020巴黎，法国，法国3癌症生物学和治疗学，Saint-Antoine Research Center（CRSA），Sorbonne University，Sorbonne University，Sorbonne Universiti 69003法国里昂； stephane@ziwig.com 5巴黎脑部ICM脑部ICM，索邦大学，Inserm U1127，CNRS UMR 7225，AP-HP-HP-HPITAL PITII piti piti piti-salpê-Salpê分类，75013 Paris，法国，法国； ludmila.jornea@icm-institte.org 6 Gentoyping和测序核心设施，Igenseq，大脑研究所和Marrowépinipini，ICM，iCm，h。piti piti piti-salpê-sallp sort，47-83 Boulevard de l'h h华pital pital，75013 Paris，75013 Paris，75013 Paris，france，France; delphine.boutiller@icm-institut.org *通信：sofifane.bendifallah@aphp.fr;这样的。： +33-1-56-01-73-18
使用机器学习工具的COPD患者唾液样本和健康对照组的体外分类 用于可见和红外光电检测的石墨烯 - 锡烯设备 纳米级 基于脉冲拉伸逆变器链的粒子检测器 带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术 使用物联网技术用于具有智能设备功能的设备的弹性能量管理算法，用于智能网格 朝向连贯的O波段数据中心互连 超快速的锗光电二极管具有3-DB带宽265 GHz
抽象的慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种威胁生命的肺部疾病，是全球发病率和死亡率的主要原因。尽管尚未找到治疗疗法，但对反映疾病进展的生物标志物的永久监测对于有效管理COPD起着关键作用。对唾液等呼吸道流体的准确检查是一种有前途的疾病方法，可以预测其即将到来的疾病（POC）环境中的加剧。但是，对患者人口统计和医疗参数的同时考虑对于实现准确的结果是必要的。因此，机器学习（ML）工具可以在分析患者数据并为识别POC环境中识别COPD的全面结果中发挥重要作用。因此，这项研究工作的目的是实施ML工具，从表征COPD患者和健康对照的唾液样本及其人口统计信息中获取的数据以及POC识别该疾病的人口信息。为此，使用了介电常数生物传感器来表征唾液样品的介电特性，随后将ML工具应用于获得的数据进行分类。XGBoost梯度增强算法的高分类准确性和敏感性分别为91.25％和100％，使其成为COPD评估的有前途的模型。将来将该模型整合到神经形态芯片上，将来可以在POC中对COPD进行实时评估，低成本，低能消耗和高患者隐私。此外，在接近患者设置中对COPD的持续监测将使疾病加剧更好地治疗。