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光学映射：bionano DNA 标记
为了构建全基因组电子图谱，需要从所选细胞或组织中分离出高分子量基因组 DNA。Nabsys 单分子读取的高分子信息量允许进行溶液相 DNA 分离程序，产生 35-500 kb 范围内的 DNA，从而避免了耗时的凝胶塞分离方案。纯化后，DNA 通过酶切反应以序列特异性方式进行标记。当单个分子通过检测器时，DNA 主链和附着标签的存在会被检测为检测器电阻的变化。结果数据指示每个单分子 DNA 主链上标签位点之间的时间。然后将时间事件转换为基于距离的事件，其中标签之间的距离（称为“间隔”）以碱基对为单位报告。
SOPP 8412：产品标签审查
2013 年 2 月，美国食品和药物管理局（FDA）颁布了一项新的标签法规（PLR），要求从 2006 年 6 月 30 日起，BLA 和 NDA 的标签须符合 21 CFR 201.56 和 201.57。对于 2001 年 6 月之前批准的 BLA、NDA 和功效补充剂，PLR 的实施是自愿的。PLR 修订了现有的标签法规，要求新的和最近批准的人用药品和生物制品的处方信息除了完整的处方信息外，还要包括交叉引用的重点部分和目录。它还建立了某些必需内容、标签的重新排序和最低格式要求。PLR 的目的是使处方信息更易于理解和参考，以便从业者改善风险和收益沟通以及风险管理。有关更多信息，请参阅行业指南：人用处方药和生物制品标签 — 实施 PLR 内容和格式要求（2013 年 2 月）。
白皮书 - 可靠的 AI 数据标记流程
i 研究人员已经证明深度神经网络 (DNN) 可能会被各种（“对抗性”）攻击 1 所欺骗，包括对单个图像像素的更改 2 和物理世界中的攻击 3,4。因此，人们研究了针对对抗性攻击的对策 5,6。ii 常见的 DNN 类型，例如卷积神经网络 (CNN)，并没有提供可靠的置信度指标。不确定性度量对于设计可靠的系统至关重要，这些系统可在置信度较低时做出反应，例如通过系统性能下降。人们研究了能够克服这一根本缺陷的 CNN 扩展，并取得了有希望的结果 7,8。iii DNN 通常由数百万个参数组成，这些参数人类无法直观理解。因此，DNN 的故障通常无法追溯到原因，这大大降低了可调试性和安全性分析的可能性。探索这一领域（“可解释的人工智能”）的研究已经产生了有用的方法 9,10，这些方法通常通过视觉表示显着提高可解释性。
消费者软件标签的挑战和实用方法
ioXt 是一个由领先的技术制造商、服务和平台提供商、硅片制造商和零售商组成的联盟，旨在共同提高消费者对联网产品和服务安全性的信心。该联盟拥有 500 多家成员公司，支持智能家居、智能建筑、蜂窝和移动应用市场。我们的目标是推广一套可测试、可扩展且对最终消费者有影响的统一安全标准。我们已经认证了 120 多种设备，从联网狗项圈到智能手机、建筑控制器到 VPN 等移动应用程序。我们通过认证标志和实时标签为最终消费者提供安全透明度，让消费者在购买前了解任何认证产品的最新安全状况。
μMap-Red：通过红光光催化进行邻近标记
摘要：现代邻近标记技术在理解生物分子相互作用方面取得了重大进展。然而，当前的工具主要使用与复杂生物环境不兼容的激活模式，限制了我们在动物模型中研究细胞和组织水平微环境的能力。在这里，我们报告了 μ Map-Red，这是一个邻近标记平台，它使用红光激发的 Sn IV 二氢卟酚 e6 催化剂来激活苯基叠氮化物生物素探针。我们通过展示体外通过多层组织的光子控制蛋白质标记来验证 μ Map-Red，然后我们将我们的平台应用于纤维素以标记 EGFR 微环境，并通过 STED 显微镜和定量蛋白质组学验证性能。最后，为了展示复杂生物样本中的标记，我们在小鼠全血中部署了 μ Map-Red 来分析红细胞表面蛋白。这项工作代表了在复杂组织环境和动物模型中基于光的邻近标记方法的重大进步。
新食品标签标准 生物工程食品
《国家生物工程食品披露法》修订了美国农业部 1946 年的《农业营销法》，旨在为经过或可能经过一定程度生物工程处理的食品制定“国家强制性标准”。该法律使用了“生物工程”一词，而不是转基因生物 (GMO)。[改进的科学方法现在允许仅对 DNA 片段进行“精确”基因编辑，而转基因技术则使用“不精确”的方法来对生物体进行基因改造。] 在法律中，“生物工程”(BE) 被定义为以无法通过常规育种获得或在自然界中找到的方式进行基因改造的食品。2018 年，美国农业部农业营销服务局 (USDA-AMS) 宣布了新的食品标签标准，旨在采用统一的方法来显示食品是否经过生物工程或含有生物工程成分
基于化学蛋白质组学的靶标识别电亲和标记平台
摘要：靶标识别涉及对具有药理活性的小分子配体的蛋白质靶标进行反卷积，这对于早期药物发现至关重要，但在技术上具有挑战性。光亲和标记策略已成为小分子靶标反卷积的基准，但共价蛋白质捕获需要使用高能紫外线，这会使下游靶标识别变得复杂。因此，迫切需要替代技术，以控制化学探针的激活，从而共价标记其蛋白质靶标。在这里，我们介绍了一种电亲和标记平台，该平台利用小型的氧化还原活性二氮杂环丁酮功能组来实现基于化学蛋白质组学的活细胞环境中的药效团靶标识别。实现该平台的基础发现是二氮杂环丁酮可以通过电化学氧化以显示可用于共价修饰蛋白质的反应中间体。这项工作首次证明了电化学平台是药物靶标识别的功能性工具。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
PKH67绿细胞膜标签套件
PKH67绿细胞膜标记试剂盒使用专有的膜标记技术稳定地融入了带有长脂肪型尾巴（PKH67）的绿色荧光染料中，并将其纳入细胞膜的脂质区域。套件（稀释剂C）中提供的标记缓冲液是一种水溶液，旨在保持细胞活力，同时在标记步骤中最大化染料溶解度和染色效率。稀释剂C对哺乳动物细胞是同性渗透性的，不含洗涤剂或有机溶剂，但也缺乏生理盐和缓冲液。根据标记的细胞类型，标记的细胞的出现可能从明亮，均匀到点状或斑点变化。
FAQ用于OCLC WorldCat重复数据标签FAQ用于OCLC WorldCat重复数据标签
清理WorldCat中的重复记录是我们可以采取的最有影响力的措施之一，以提高WorldCat的质量并改善图书馆及其用户的体验，这是我们合作努力保持准确和有用数据的关键组成部分。虽然OCLC专家和图书馆社区的成员最适合从事这项工作，但我们知道，使用人类将其扩展到整个世界猫，这根本不是一个可行或可持续的解决方案。因此，我们已经开发了一个AI机器学习模型，以识别WorldCat中的重复记录。那是您进来的地方。我们需要您验证和增强模型对重复记录的理解以扩展工作，从而最终提高了整个合作社和图书馆社区的WorldCat质量。