通过纳米和微技术(量子点和微流体)的融合,我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证,我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病(即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV)血清生物标志物的能力,样本量少(<100 µ L),速度快(<1 小时),灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度,交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统,这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
摘要:寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中,为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中,而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战,酶已迅速进化以水解磷酸三酯,并趋向于相同的机制解决方案,即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下,先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91(乙酰胆碱酯酶的同源物)实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里,我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合,我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍(达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ),可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同,P91 不会遭受自杀抑制;相反,快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤,中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合,可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略,从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
Analyt(测量尺寸)考试材料(矩阵)调查技术教学/版本(测量)设备/设备CE程序在用于使用的房屋方法中,因为DIN EN ISO 15189 DIN EN EN ISO/IEC 17025
识别并最终消除吞吐量瓶颈是提高生产系统吞吐量和生产率的关键手段。然而,在现实世界中,消除吞吐量瓶颈是一项挑战。这是由于工厂动态环境复杂,数百台机器同时运行。学术研究人员试图开发工具来帮助识别和消除吞吐量瓶颈。从历史上看,研究工作一直集中在开发分析和离散事件模拟建模方法来识别生产系统中的吞吐量瓶颈。然而,随着工业数字化和人工智能 (AI) 的兴起,学术研究人员基于大量数字车间数据,探索了使用 AI 消除吞吐量瓶颈的不同方法。通过进行系统的文献综述,本文旨在介绍使用 AI 进行吞吐量瓶颈分析的最新研究成果。为了让学术界的 AI 解决方案更容易为实践者所接受,研究工作分为四类:(1)识别、(2)诊断、(3)预测和(4)开处方。这是受到现实世界吞吐量瓶颈管理实践的启发。识别和诊断类别侧重于分析历史吞吐量瓶颈,而预测和开处方侧重于分析未来的吞吐量瓶颈。本文还提供了未来的研究主题和实用建议,可能有助于进一步突破 AI 在吞吐量瓶颈分析中的理论和实际应用的界限。
引用Chang,Huibin,Jie Xu,Luke A. Macqueen,Zeynep Aytac,Michael M. Peters,John F. Zimmerman,Tao Xu,Philip Demokritou和Kevin Kit Parker。2022。“用可生物降解的抗菌pullulan纤维进行高通量涂层延长保质期并减少鳄梨模型中的体重减轻。”自然食品3(6):428–36。
3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。 *相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院,Max Born Crescent,Edinburgh,EH9 3BF,英国。*相应的作者:d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形(GBM)是一种侵略性的原发性脑肿瘤,由于其复杂的病理和异质性,引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍,在二十年中,没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里,我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习(ML)的预测指标的细胞存活率,这些细胞存活在高通量,基于图像的,基于图像的表型筛选数据中,用于3,561种化合物,以多个浓度,跨六个异质,患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证,导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是,我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一,靶向消除所有六个GBM干细胞系,其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动,为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差,治疗方案有限(通常是手术,然后进行化学放疗),导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字:胶质母细胞瘤,人工智能,药物发现,机器学习简介胶质母细胞瘤多形(GBM)是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤,其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中,新诊断的GBM患者的护理标准包括手术,替莫唑胺(TMZ)和电离辐射(IR),延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解,后者支持
十多年前,无人机 (UAV) 被视为农业的新纪元 (Zarco-Tejada,2008)。从今天的角度来看,无人机在农业中的应用最大的影响体现在高通量田间表型分析上。田间表型分析是指对植物在自然环境中的表型(即其解剖、个体发育、生理和生化特性)进行定量描述 (Walter et al.,2015)。在育种方面,需要筛选数百甚至数千种不同的基因型来研究它们对植物性状和性能的影响,高通量田间表型分析可以在育种的早期阶段及时快速地筛选多种性状。这有可能缩短育种周期,并避免因连锁拖累而丢失潜在的重要等位基因(Araus 和 Cairns,2014 年;Furbank 和 Tester,2011 年;Rebetzke 等人,2019 年)。由于无人机系统作为遥感平台已经成熟(Aasen 等人,2018 年),几乎所有田间表型分析领域的“大玩家”(研究团体、公司和其他组织)都已开始使用无人机进行
白血病 (ALL) 5 。长春花碱用于治疗乳腺癌、睾丸癌和神经母细胞瘤 6 。长春地辛是一种从长春花碱中提取的生物碱,已显示出对抗霍奇金淋巴瘤和非霍奇金淋巴瘤、肺癌和乳腺癌的活性 7 。长春瑞滨用于治疗已发展到周围组织或身体其他部位的非小细胞肺癌 (NSCLC) 8 。根据最近的一项研究,长春胺是少数对活细胞有积极作用的生物碱之一。通过增加血流量和区域葡萄糖的吸收,它可以作为脑代谢增强剂,对缺血和缺氧具有神经保护作用,并具有抗氧化和抗凋亡特性。长春胺被认为是治疗镰状细胞病的潜在成分,因为它似乎可以作为活细胞中的氧载体 9 。长春胺是一种单萜吲哚生物碱(图1),主要存在于长春花叶中10。在本研究中,根据国际协调会ICH Q2(R1)指南11的建议,建立了高效薄层色谱法(HPTLC)对长春花叶甲醇提取物中的长春胺进行定量分析。
2022 年 8 月 4 日 — 美国疾病控制与预防中心 (CDC) 已将该设施及周边地区列入 COVID 社区级别“低”。
引用黄,Tony P.,Zachary J. Heins,Shannon M. Miller,Brandon G. Wong,Pallavi A. Balivada,Tina Wang,Ahmad S. Khalil等。“针对单核苷酸 - 吡啶二酰胺PAM的紧凑型Cas9变体的高通量连续演变。”nat Biotechnol 41,no。1(2022):96-107。doi:10.1038/s41587-022-01410-2