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查获物质和生物样本中抗凝剂掺杂物的鉴别
最近被确定为潜在威胁的另一类药剂是抗凝剂华法林和超级华法林类。这些化合物用于商业灭鼠剂，目前不受控制或监控，可以很容易地在网上大量购买纯药，并不受限制地进口到美国。此外，这些药物在商业灭鼠诱饵产品中稀释后仍然有毒。此类药物的主要化合物是华法林、杀鼠迷、溴敌隆、溴敌隆、地芬那康、氟鼠芬、敌鼠酮、匹多酮、氯敌鼠酮和地芬那康，如图 1（附录 A）所示。如果摄入有毒剂量，这些化学物质会产生严重而可怕的后果，包括血性腹泻（便血）、呼吸短促（呼吸困难）、腹胀和极度疲劳，这是晚期中毒的后期症状，但非常危险 (3)。溴敌隆中毒的其他临床表现包括阴道出血（4、5）、鼻出血（6、7）、尿液中带血（6-13）、牙龈出血（14、15）、胃肠道出血（7、8）、皮下出血（9、16）、自然流产（5）、咳血（15、17）、腹痛（14）和颅内出血。
使用 ICP-OES 测定回收的锂离子电池样品中的金属
目前，尚无用于测定黑块样品中元素的行业标准方法。然而，电感耦合等离子体发射光谱法 (ICP-OES) 在许多与制造 LIB 所用化学品污染元素控制相关的标准方法中都有规定。例如，在中国，使用 ICP-OES 的标准方法包括 YS/T 928.4、GB/T 24533-2019、GB/T 26300- 202 和 GB/T 26008-2020。因此，LIB 原材料供应商和电池制造商广泛使用坚固稳定的仪器，如 Agilent 5800 垂直双向观测 (VDV) ICP-OES，来测定 LIB 原材料和组件中的元素（5 到 9）。5800 ICP-OES 的性能特点同样适用于包括 LIB 黑块材料在内的复杂电子垃圾样品的分析。
用于处理囊性纤维化患者微生物样品的实验室标准
囊性纤维化信任和实验室标准工作组应祝贺这份第二版的实验室标准完成。基于大量已发表的证据，此版本提供了CF微生物学艺术品的全面状态。值得赞扬的是，工作组提供了建议，以确保实验室诊断和最佳治疗CF肺部感染的最高标准。该指南涵盖了广泛的主题。格式允许读者专注于感兴趣的领域；例如，特定的病原体或有争议的主题，例如抗菌敏感性测试。总的来说，这个第二版强调了CF微生物学的范围和复杂性。第7节的引入（扫描CF微生物学的地平线），包括CF基因调节剂对减少痰液产生的影响，既有信息又与未来对痰微生物学的依赖有关。
引文：Ko, Hoon 等人，“一种使用常规血液样本预测 COVID-19 患者入院时死亡率的人工智能模型：集成模型的开发和验证。”《医学互联网研究杂志》22, 12（2020 年 12 月）：e25442。© 2020 作者
1 韩国益山圆光大学生物医学工程系 2 韩国益山圆光大学医院创伤外科 3 韩国益山圆光大学医院内科 4 韩国光州全南大学医学院胸心血管外科 5 韩国光州全南大学医学院内科 6 韩国首尔成均馆大学医学院三星医疗中心重症监护医学系 7 韩国益山圆光大学医学院生物化学系 8 韩国益山圆光大学医学院病理学系 9 美国马萨诸塞州列克星敦麻省理工学院林肯实验室生物技术与人体系统 10 韩国首尔蔚山大学医学院峨山医学中心放射学与放射学研究所 * 这些作者的贡献相同
肿瘤样本中转录特征的生物学误解可能会在不知不觉中破坏机制理解和忠实对齐
摘要 ◥ 目的：在适当的体外和体内模型系统中，已经开发出基于精确机制的基因表达特征 (GES)，以识别重要的癌症相关信号传导过程。然而，一些最初开发用于代表特定疾病过程的 GES，主要针对上皮细胞，正在应用于异质性肿瘤样本，其中特征中基因的表达可能不再是上皮特异性的。因此，在不知不觉中，肿瘤基质百分比的微小变化也会直接影响 GES，从而破坏预期的机制信号传导。实验设计：以结直肠癌为例，我们部署了多种正交分析方法，包括激光捕获显微切割、流式细胞术、大量和多区域活检临床样本、单细胞 RNA 测序以及最终的空间转录组学，以全面评估最广泛使用的 GES 的潜力，以
用于 COVID-19 样本汇总测试的 AI
COVID-19 疫情给全世界数百万人带来了不利影响。通过逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 等方式对个人进行 COVID-19 的有效检测是抗击这一威胁的关键因素。鉴于检测资源（包括检测试剂盒、试剂、熟练人力和可用时间）普遍稀缺，汇集检测被提倡作为一种加速方法。汇集涉及将不同个体的“样本”的小部分混合在一起，然后测试汇集样本而不是单个样本。据观察，在只有少数样本被感染的常见合理假设下，与样本数量相比，汇集样本的数量要少得多，就足以准确预测组成样本的健康状况。人工智能 (AI) 已成为提高汇集测试预测准确性和效率的关键工具。此类算法工具通常在组测试和压缩感知的框架内进行研究。在本章中，我们介绍了用于汇集测试和恢复的算法工具，并广泛描述了在 COVID-19 背景下使用 AI 进行汇集测试的情况。
推荐引用 推荐引用 Helton, P., Luu, K., & Dowling, A. (2022)。用于自动成像、量化和识别落叶和陷阱样本中节肢动物的人工智能系统。Inquiry：阿肯色大学本科生研究期刊，21(1)。https://doi.org/10.54119/inquiry.2022.21101
众所周知，节肢动物是地球上最多样化、最丰富的真核生物。博物馆和研究收藏馆拥有大量昆虫标本，这些标本来自历史上进行的探险，包括数十万个物种，具有时间和空间价值。研究界无法获取这些生物多样性数据，导致了大量“暗数据”。本研究的主要目标是开发一种人工智能驱动的标本识别系统，大大减少在非典型环境中识别标本所需的时间和专业知识。成功的开发将对生态学和生物多样性科学产生深远影响，因为它将提高生态学研究的分辨率，并使我们能够处理积压的昆虫收藏，解锁大量生物多样性数据。该系统的开发将解决深度学习中的多项挑战，包括与有限的训练数据以及从已知领域转向未知领域相关的问题。尖端的人工智能解决方案将成为可扩展到多个平台和跨地理区域的智能标本识别系统的最终组成部分。
法医实验室的扣押大麻样品中的准确测定
Table of Contents Summary of Project ……………………………………………………………………………...3 Statement of the Problem & Project Overview……………………………………………………3 Major Goals and Objectives……………………………………………………………………….7 Research Questions ……………………………………………………………………………………10研究设计，方法，分析和数据分析技术…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………。 …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………”………………………………………………………………………………
使用微量热法和定量毫克级样品对放射性核素质量活度进行新的初步标准化
Ryan P. Fitzgerald 1、Bradley K. Alpert 2、Daniel T. Becker 3、Denis E. Bergeron 1、Richard M. Essex 1、Kelsey Morgan 2,3、Svetlana Nour 1、Galen O'Neil 2、Dan R. Schmidt 2、Gordon A. Shaw 1、Daniel Swetz 2、R. Michael Verkouteren 1 和 Daikang Yan 2,3 1 美国国家标准与技术研究所，马里兰州盖瑟斯堡 20899，美国 2 美国国家标准与技术研究所，科罗拉多州博尔德 80305，美国 3 科罗拉多大学博尔德分校，科罗拉多州博尔德 80309，美国 ryan.fitzgerald@nist.gov bradley.alpert@nist.gov dan.becker@nist.gov denis.bergeron@nist.gov richard.essex@nist.gov kelsey.morgan@nist.gov svetlana.nour@nist.gov galen.oneil@nist.gov dan.schmidt@nist.gov gordon.shaw@nist.gov daniel.swetz@nist.gov r.verkouteren@nist.gov daikang.yan@nist.gov 我们提出了一种新的范例，用于对每单位质量溶液中的放射性核素活度 (Bq/g) 进行初步标准化。两个关键的启用功能是使用芯片级亚开尔文微量热仪进行 4π 衰减能谱测定和使用静电力平衡通过重量法喷墨分配直接实现质量。传统的可追溯性通常依赖于单放射性核素样品的化学分离、4π积分计数和其他光谱法来验证纯度，而本文描述的系统具有 4π计数效率和光谱分辨率，足以一次识别同一样品中的多种放射性核素。这使得混合放射性核素样品的活度浓度能够得到初步标准化。除了计量学之外，这种能力的主要优势在于环境和法医样品的分析，目前多核素样品的定量受到干扰，而这种定量分析可以实现。这可以在不需要化学分离或效率示踪剂的情况下实现，从而大大减少时间、放射性废物和由此产生的测量不确定性。关键词：α；β；低温探测器；质量计量学；微量热计；放射性；放射性核素计量学；跃迁边缘传感器。接受日期：2021 年 12 月 5 日 出版日期：2022 年 2 月 24 日 https://doi.org/10.6028/jres.126.048