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SLAMf 系列 - Serv'Instrumentation
六．六．六．六．六．机械连接 1A 1A 1A 1A 1A 不带适配器，9/16” - 18 UNF（仅限阀体尺寸 0 和 1） 1B 1B 1B 1B 1B 1/4” 管压缩 1C 1C 1C 1C 1C 1/ 8” 管压缩 1D 1D 1D 1D 1D 3/8” 管压缩 1E 1E 1E 1E 1E 1/4” VCR 1F 1F 1F 1F 1F 1/4” VCO 1G 1G 1G 1G 1G 1/4” NPT 1H 1H 1H 1H 1H 6mm 管压缩 1J 1J 1J 1J 1J 10mm 管压缩 1L 1L 1L 1L 1L 3/8”-1/2” VCR 1M 1M 1M 1M 1M 3/8”-1/2” VCO 1P 1P 1P 1P 1P 1P 1/2” 管压缩 1T 1T 1T 1T 1T 1/4” RC (BSP) 1Y 1Y 1Y 1Y 1Y 3mm 管压缩 B1 B1 B1 B1 B1 1/4” 管压缩，带过滤器 C1 C1 C1 C1 C1 1/8” 管压缩，带过滤器 D1 D1 D1 D1 D1 3/8” 管压缩，带过滤器 E1 E1 E1 E1 E1 1/4” VCR 带过滤器 F1 F1 F1 F1 F1 1/4” VCO 带过滤器 G1 G1 G1 G1 G1 1/4” NPT 带过滤器 H1 H1 H1 H1 H1 6mm 管压缩带过滤器J1 J1 J1 J1 J1 10mm 管压缩带过滤器 L1 L1 L1 L1 L1 3/8”-1/2” VCR 带过滤器 M1 M1 M1 M1 M1 3/8”-1/2” VCO 带过滤器 P1 P1 P1 P1 P1 1/2” 管压缩，带过滤器 T1 T1 T1 T1 T1 1/4” RC (BSP)，带过滤器 Y1 Y1 Y1 Y1 Y1 3mm 管压缩，带过滤器
使用EEG信号进行MDD检测和情感解码的机器学习方法
情绪解码和自动识别重度抑郁症（MDD）有助于及时诊断该疾病。脑电图（EEG）对人脑功能状态的变化敏感，显示出帮助医生诊断MDD的潜力。在本文中，提出了一种通过融合半球间的不对称性和与EEG信号的交叉相关来鉴定MDD的方法，并针对32名受试者进行了测试[16名MDD患者和16名健康对照（HCS）]。首先，在预处理和分割的EEG信号上提取θ-，α-和β-频条的结构特征和连通性特征。第二，将θ-，α-和β-频带的结构特征矩阵添加到连接性特征矩阵中，以获得混合特征。最后，将结构特征，连接性特征和混合功能馈送到三个分类器中，以选择适合分类的特征，并且发现我们的模式使用混合特征实现了最佳的分类结果。还将结果与某些最先进方法的结果进行了比较，我们的准确度为94.13％，敏感性为95.74％，特定的93.52％的特异性和F1得分（F1）和95.62％的F1评分（F1）为95.62％。该研究可以推广以开发一种可能有助于临床目的的系统。
使用 Cas12a 核酸酶的下一代 CRISPR 基因驱动系统
图 1. 基于 Cas12a 的基因驱动显示出受温度调节的超孟德尔遗传率。（a）CopyCat 基因驱动系统示意图。DsRed 标记的 Cas12a 是一种静态转基因，它通过等位基因转换提供复制 GFP 标记的 CopyCat 元素的核酸酶，而等位基因转换由周围的同源臂驱动。（b）表达 Cas12a 的雄性与携带黑檀木 CopyCat 构建体（e1 或 e4 基因驱动）的处女雌性杂交方案。收集的处女雌性（Cas12a-dsRed + 基因驱动-GFP）与黑檀木突变雄性杂交，通过筛选 F2 后代中的 GFP 标记来评估种系传递率。深灰色半箭头表示雄性 Y 染色体。F1 雌性中的绿色三角形表示潜在的基因驱动复制到野生型染色体上。 (c) 通过对 GFP 标记的乌木 CopyCat 构建体的 F2 后代进行表型评分，评估 F1 雌性生殖系中的基因驱动活性。遗传率测量值与平均遗传率 (%)（也以黑条表示）和进行的 F1 杂交次数 (n) 一起报告在图表顶部。
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
调查长期非...的潜在临床意义
为了确定 LINC00092 诊断 BC 的特异性和敏感性，我们接下来进行了 ROC 曲线分析，并使用 MedCalc 软件计算了 ROC 曲线下面积 (AUC)。为了进一步评估 LINC00092 在诊断 BC 方面的有效性，我们使用 TCGA 数据库通过逻辑回归模型进行了五重交叉验证。逻辑回归模型的性能是根据其精确度、召回率、准确度和 F1 分数来评估的。高精度反映了 LINC00092 预测 BC 的高精度；召回率是指真阳性数除以实际阳性数；准确度定义为所有病例中正确预测结果的比例。选择 F1 分数作为综合评价指标，因为精度和召回率相互影响，并且它们的值不可能同时达到最佳大值。F1 分数是通过对精度和召回率取调和平均值来计算的。
干眼症中的人工智能
Deng X 等人。( 2021 ) [ 29 ] 估计泪液弯月高度 217 Oculus Keratograph 泪液弯月图像 CNN (U-net) 准确度 = 82 。5 %，灵敏度 = 0 。899 ，精度 = 0 。911 ，F1 分数 = 0 。901 Elsawy A 等人。( 2021 ) [ 30 ] 诊断 DED 547 AS-OCT 眼表图像预训练 CNN (VGG19) AUCROC = 0 。99（模型 1）和 0 。98（模型 2），AUCPRC = 0。96（模型 1）和 0。94（模型 2），F1 得分 = 0。90（模型 1）和 0。86（模型 2）* Khan ZK 等人。（2021）[ 31 ] 检测 MGD 112 睑板腺 3D IR 图像、下眼睑和上眼睑睑板腺图像 GAN F1 得分 = 0。825，P-HD = 4。611，聚合 JI = 0。664 ，r = 0 。962 (clincian1) 和 0 。968 (clinician2)，p 值 < 0 。001 ，平均差异 = 0 。96 (clincian1) 和 0 。95 (clincian2) Xiao P 等人。( 2021 ) [ 32 ] 检测 MGD 15 (图像) Oculus Keratograph IR 眼底摄影图像 Prewitt 算子、Graham 扫描算法、碎片算法和 SA（按顺序使用）
使用深度学习的视网膜眼底图像早期检测青光眼的框架” 2279
摘要：青光眼是一种高度危险的眼部疾病，可显着影响人类视力。这是一种视网膜状况，会损害视神经头（ONH），如果在后期发现，可能会导致永久失明。预防永久性失明取决于青光眼在其初始阶段的及时识别和干预。本文介绍了卷积神经网络（CNN）模型，该模型利用特定的建筑设计来通过分析底面图像来识别早期青光眼。这项研究利用了公开访问的数据集，包括用于青光眼分析和研究的在线视网膜底面图像数据库（ORIGA），视网膜的结构化分析（凝视）和视网膜眼底青光眼挑战（避难所）。为了对青光眼进行分类，视网膜底面图像被送入Alexnet，VGG16，Resnet50和InceptionV3模型中。RESNET50和InceptionV3模型都证明了出色的性能，以创建混合模型。ORIGA数据集以97.4％的F1得分达到了高精度，而凝视数据集则获得了更高的精度，而F1分数为99.1％。避难数据集也表现出色，F1得分为99.2％。所提出的方法已经建立了可靠的青光眼诊断系统，帮助眼科医生和医生进行准确的质量筛查和诊断青光眼。
