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新技术在CRISPR筛选上放置了空间镜头
传统的放大方法与指南RNA的分子不适应，因此第一作者和前博士后研究员LoϊcBinan制定了一种创新的策略，以在其原始站点生成每个指南RNA的许多本地副本。通过将其与称为Merfish的基于荧光的空间转录组方法结合起来，在空间环境中，witturb-fish可以揭示每个扰动的身份和细胞的转录组。
Poly Voyager免费60+ UC M白色沙耳 +BT700 USB-A适配器 +触摸屏费用案例（7Y8G7AA）
[1] Soundguard Digital Plantronics拥有复杂的算法，包括：通过将声音限制为118 DBA来防止声学冲击； G616反启动保护将噪声水平限制在102 dB以下的SPL以下，因此符合澳大利亚通信行业论坛（ACIF）G616建议；每日平均噪声暴露措施和控制声音，以防止平均每日声音暴露超过80 dBA或85 dBA时间加权平均值（TWA）。
健康筛查结肠镜检查后的自由生活食物摄入量和肠道菌群的再现
1目标：微生物组的作用已与各种医学2条件有关。结肠镜检查后，已知发生结肠微生物负荷的重生，3然而，肠4制剂后尚未研究自然重生的质量和时机。此外，尚无研究记录详细的自由生活饮食摄入量，并在骨镜后同时使用肠道微生物组重生。在这里，我们试图确定相对于饮食摄入的6个早期重生模式。方法：健康的成年人（n = 15 [4雌性/11雄性]，BMI = 27.2±3.9 kg/m 2，年龄51.4±7.2 y）计划在密苏里州大学的胃肠病学诊所招募筛查8结肠镜检查。9在结肠镜检查（基线）的两周内，受试者完成了3天的详细食物记录10。后骨镜检查，受试者吃的自由饮食和详细的食物记录在第0、1、2、4、7、10和13天收集了11个。粪便样品是在骨内镜检查前的，并在第12天的第3、5、8、11和14天获得。肠道微生物组组成。结果：在手术后的5天内，受试者报告了14个相对于基线消耗的总能量更多的总能量，大概是为了弥补肠prep期间发生的低15能量摄入量。在基线时，纤维摄入量（21.0±9.1 g/d）比结肠镜检查当天高16，第0天（16.1±11.2，p = 0.0159）。此后，每日纤维17摄入量与基线相同。使用加权和未加权差异的主坐标分析观察到了18个标志性的微生物组β多样性（p = 0.0001，19 f = 15.23，单向Permanova）。精选的分类单群被枯竭后骨内镜检查（例如，杆菌中的20个）。具体而言，在21天和第3天的粪便样品之间观察到时间的显着影响（成对P = 0.0013，F = 2.9）。这些变化趋向于第5天返回22返回基线，随后的样本，使用加权差异分析（Bray-Curtis）测试23时，分类单元与基线相似。结论：这些结果定量24证明了微生物相对丰度和25种多样性的显着变化的幅度。手术后的26纤维摄入量的变化对齐的时间安排。这些数据突出了27次筛查结肠镜检查后在重建健康微生物组后的营养重要性。28 29关键字：结肠镜检查；结肠准备；微生物变异性；食物摄入；微生物30组成；微生物重生。
与美国青春期的双极性和躁狂症状相关的屏幕时间
“这项研究强调了尽早培养健康的屏幕使用习惯的重要性，”多伦多大学社会工作因子助理教授助理教授凯尔·甘森（Kyle Ganson）博士说。“未来的研究可以帮助我们更好地了解将屏幕使用与躁狂症状联系起来的行为和大脑机制，以帮助预防和干预工作。”
脑转移筛查策略与第四阶段肺腺癌中的神经系统症状有关
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
对粪便样品的代谢组筛查是对婴儿过敏的牛奶蛋白过敏的临床试验的替代方法
牛奶蛋白过敏（CMPA）是食物过敏的最复发性儿科疾病之一，这是幼儿时期发生的。诊断并不容易，需要口服食物挑战测试（OFC）。在寻找可以用作CMPA的生物标志物的可能的肠道代谢产物时，评估了来自怀疑CMPA的婴儿的粪便样品的24个代谢组谱。儿童先前被诊断出患有OFC。粪便样品，并使用FT-Orbitrap质谱仪直接通过超高分辨率质谱（HRMS）直接分析。代谢组谱，该分析在区分样品以提出诊断方面并不有效。然后，在负面分析模式下获得的特定M/Z范围的代谢组谱成功地经受了正交部分最小二乘判别分析（OPLS-DA），该分析在没有CMPA的情况下将两组分开。模型拟合为R²= 0.88，在测试中具有Q²= 0.52的预测能力，其置换为2000排列，显着性p值<0.05。在这项初步研究中，使用代谢组谱获得的模型显示出显着的验证值，这表明有可能区分两组感兴趣的验证值，这表明其用作CMPA患者的可能诊断工具。
将基于风险的前列腺癌筛查的植物和生活方式数据与鞘脂水平相结合
熟悉，癌症（％），n = 837 53.4 52.6 54.9 0.5662熟悉度，pca（％），n = 823 12.6 11.6 11.3 15.2 0.1367心血管疾病（％），n = 875 13.6 9.1 21.1 21.5 <0.00001糖尿病（0.00001糖尿病），n = 882. 882. 0. 05.05.05.05.052.052.055 2. 055.052。 （％），n = 881 44.6 37.97 56.3 <0.00001药物（％），n = 880 67.3 60.4 79.4 <0.00001 BMI（中位数，范围），n = 832 25.6（14.9-48.2）
使用
电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。 依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。 本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。 在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。 使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。 ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。 通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。 模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖
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