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Sensabac-DHC - 用于LCC地下水损害产品Sensabac-DHC的厌氧脱氯培养物是实验室富含的Microgan
sensabac-DHC - 厌氧脱氯培养物，用于LCC地下水损伤产品Sensabac-DHC的生物学培养物是实验室富集的微生物培养物，其中含有含有该物种的Dehalococcoides McCartyi，并具有高还原性的LCC降低潜力。实践经验表明，在自然条件下和生物刺激条件下，地下水中通常在地下水中积累了大量积累。生物提示可确保在厌氧条件下这些LCC成分也可以快速有效地处理。应用生物强调适用于在自然条件下无法检测到LCC降解的地点，或者尽管在地下水中有适当的环境条件和基板供应，但在自然条件下未检测到LCC降解。使用生物调节培养物是有效的，在它们已经有足够的环境和有利的辅助基板供应的情况下，地下水中的辅助基板供应有效。如果条件尚不适合生物提高，则通常可以通过添加适当的底物来提前调整这些条件。使用的脱氯培养物来自具有强烈的脱氯和降解相关酶TCEA，VCRA和BVCA的高基因拷贝数。一旦下达订单，准备了用于相应现场应用的尺寸的生物鼓声解决方案，并在实验室中孵育数周。培养物受环境条件和微生物生长反应的持续监测。通过QPCR分析进行质量控制，以评估TCEA，VCRA和BVCA的基因拷贝数，以确保生物学培养具有所需的降解潜力。一旦达到了相应的高基因拷贝数，就可以使用培养物，并在厌氧条件下渗入地下水中的地下水。
DNA 污染控制 - 实验室 FSR-GUI-0018 ...
2. 范围................................................................................................................................ 6
![arxiv：2302.04649v2 [Quant-ph] 7 Sep 2023](/simg/3/30393ea3f9baabef6e1b1e77de167da88444481a.webp)
arxiv：2302.04649v2 [Quant-ph] 7 Sep 2023
摘要 - 目标：通过疾病护理中的机器学习技术利用患者数据可提供许多实质性好处。尽管如此，患者数据的固有性质构成了一些挑战。普遍的病例由于患者的数量和一致的随访而积聚了大量的纵向数据，但是，纵向实验室数据以其不规则性，时间性，缺勤性和稀疏性而闻名。相比之下，由于患者的大小和情节观察结果有限，稀有或特定病例的招募通常受到限制。这项研究采用了自学学习（SSL）来预识广义实验室进度（GLP）模型，该模型捕获了普遍的心血管病例中六个常见实验室标记的总体进展，目的是转移这种知识以帮助检测特定心血管事件。方法和过程：GLP实施了两阶段训练方法，利用嵌入在插值数据中的信息并扩大了SSL的性能。GLP进行了预处理后，将其转移以进行目标血管血运重建（TVR）检测。结果：拟议的两阶段训练提高了纯SSL的性能，而GLP的可传递性表现出了独特性。GLP处理后，该分类表现出显着的增强，平均精度从0.63上升到0.90。与先前的GLP处理相比，所有评估的指标均表现出很大的优势（P <0.01）。扩大这种涵盖其他疾病的方法的潜力具有巨大的希望。结论：我们的研究通过将心血管实验室参数的患者进展从一个患者组转移到另一个患者，从而有效地从事转化工程，从而超越了数据可用性的局限性。疾病进展的转移性优化了检查和治疗的策略，并在使用常用的实验室参数的同时改善了患者的预后。临床影响：我们的研究有效地将患者从一个队列转移到另一个队列，超过了情节观察的约束。疾病进展的转移性有助于心血管事件评估。
使用内部血清组检查来自多个商业和 1 实验室平台的 SARS-CoV-2 血清学检测结果 2 3
摘要 严重急性呼吸综合征（SARS）冠状病毒 2（SARS-CoV-2）是一种 2019 年发现的新型人类冠状病毒。SARS-CoV-2 感染会导致一种急性、严重的呼吸道疾病，称为 2019 年冠状病毒病（COVID-19）。SARS-CoV-2 的出现和迅速传播已导致全球公共卫生危机，并持续影响全球人口。实时逆转录聚合酶链反应 (rRT-PCR) 是 COVID-19 诊断的参考标准测试。血清学检测是血清监测计划和建立疾病保护相关性的宝贵工具。本研究评估了一种内部酶联免疫吸附试验（ELISA）的性能，该试验利用了 SARS-CoV-2 刺突（S）的预融合稳定胞外结构域，两种市售化学发光试验 Ortho VITROS 免疫诊断产品抗 SARS- CoV-2 总试剂包和 Abbott SARS-CoV-2 IgG 试验以及一种市售替代病毒中和试验（sVNT）、GenScript USA Inc.、cPass SARS-CoV-2 中和抗体检测试剂盒，用于检测 SARS-CoV-2 特异性抗体。使用一组 rRT-PCR 确诊的 COVID-19 患者血清和阴性对照组作为参考标准，所有三种免疫测定法均显示出较高的可比阳性率和较低的不一致率。三种免疫测定法均具有高度敏感性，估计敏感性为 95.4%-96.6%。ROC 曲线分析表明，三种免疫测定法均具有较高的诊断准确度，曲线下面积 (AUC) 值范围为 0.9698-0.9807。常规 54 微量中和试验 (MNT) 滴度与 sVNT 抑制百分比值之间表现出高度正相关性。我们的研究 55 表明，需要进行独立评估以优化血清学检测的整体效用和 56 结果的解释。总体而言，我们证明本研究中评估的所有血清学检测都适用于检测 SARS-CoV-2 抗体。58 59 60 数据摘要 61 62 本研究中未生成新的外部数据、工具、软件或代码。63
基于剪切应变周期下的空心缸实验室测试的沙子依赖性膨胀
本研究专门研究基于空心缸检验的细砂的膨胀行为。培养基和致密样品以恒定的平均应力测试，通过将扭转角度施加剪切菌株= 1、2、3和4％。膨胀曲线以及剪切波速度测量值，以研究并讨论剪切模量降解曲线中剪切应变振幅的影响。测量的应力和应变路径被用来比较四个高级本构模型的性能，尤其是在描述沙子的膨胀行为时。从其本构方程的角度来看，检查了具有各种材料模型的模拟之间的差异。可以得出结论，只要确保对材料参数的适当校准，所有四个模型都可以正确预测扭转剪切测试。关键字：扭转剪切测试；构成模型；压力降低；剪切模量降解
情况说明书 - 阅读 pfas 实验室结果
截至 2022 年 10 月，美国环境保护署 (EPA) 仅发布了四种 PFAS 化合物的最终终生健康咨询水平——全氟辛烷磺酸 (PFOS)、全氟辛酸 (PFOA)、全氟丁烷磺酸及其钾盐 (PFBS) 以及六氟环氧丙烷 (HFPO) 二聚酸及其铵盐（“GenX 化学品”）。由于使用水成膜泡沫进行灭火，PFOS 和 PFOA 在陆军设施中最为常见。
情况说明书 - 阅读 pfas 实验室结果
截至 2022 年 10 月，美国环境保护署 (EPA) 仅发布了四种 PFAS 化合物的最终终生健康咨询水平——全氟辛烷磺酸 (PFOS)、全氟辛酸 (PFOA)、全氟丁烷磺酸及其钾盐 (PFBS) 以及六氟环氧丙烷 (HFPO) 二聚酸及其铵盐（“GenX 化学品”）。由于使用水成膜泡沫进行灭火，PFOS 和 PFOA 在陆军设施中最为常见。
»必须去实验室。
欧洲：·指令2000/54/EC，2000年9月18日在欧洲议会和委员会保护工人免受与生物学因素暴露有关的风险 · European Parliament of the Council Regulation (EU) 2016/2031 of 26 October 2016, on protective measures against pests of plants, amending Regulations (EU) No 228/2013, (EU) No 652/2014 and (EU) No 1143/2014 of the European Parliament and of the Council and repealing Council Directives 69/464/EEC, 74/647/EEC，93/85/EEC，98/57/EC，2000/29/EC，2006/91/91/91/EC和2007/33/EC·委员会实施法规（EU）2019/2072的2019/2072，2019年11月28日，2019年11月28日，Amendend实施法规（EU）2021/2285的实施（EU）的实施（EU）20221年12月20211年，关于欧洲议会和理事会的2016/2031，关于
在数字土壤测绘方法中结合实验室测量和近端土壤传感数据
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Babel的实验室：突出社区的综合材料数据管理需求
自动化实验方法正在迅速从研究对象本身过渡到作为材料研究中不可或缺的工具。货架硬件的可用性可用性，数据饥饿的机器学习方法传播到材料科学上的传播以及加速材料创新速度以满足气候变化的不断变化的需求，都有助于我们实验室中自动实验方法的采用。1 - 3令人眼花the乱的近期研究具有贡献工具，使该范式shi可以，包括新的开放硬件平台，4种优化和实验计划方法，5和5种以及在不同实验室共享过程的方法。6 - 8这种新发现的生成大量实验数据的能力随着新的机器学习和数据科学方法构建数据，9,10本身将其变成了一流的研究产品。11然而，在收集，组织，存储和共享此数据的系统上已经花费了很少的效果。作为一个研究社区，我们在很大程度上应用了现有的数据管理方法和文化，这些方法和文化围绕手动实验开发到自动化工作。这是针对初始演示项目并涉足ELD的工作，但是随着ELD的成熟并继续以自动化平台的形式生产有价值的数据，我们需要采用更好的数据管理实践。我们目前正在遵循的数据管理路径使我们想起了J. L. Borges在同名中想象的“ Babel库”