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利用色谱法分析药物杂质：靶向和非靶向方法
3.4 液相色谱-高分辨率质谱法对富马酸比索洛尔杂质进行分析：使用合成反应矩阵和一般未知物比较筛选的靶向和非靶向方法的组合................................................................................................................................ 61
高纯度生产和DNA碱基编辑核糖核蛋白的精确编辑
核糖核蛋白（RNP）复合物介导的碱基编辑预计将非常有益，因为与质粒或病毒载体介导的基因编辑相比，其具有脱靶效应，尤其是在治疗应用中。但是，在细菌系统中产生丰富的产量和高纯度的重组胞嘧啶基础编辑器（CBE）或腺嘌呤碱基编辑器（ABES）的生产具有挑战性。在这里，我们从人类细胞表达系统中获得了高度纯化的CBE/ABE蛋白，并且表明CBE/ABE RNP表现出不同的编辑模式（即，与质粒编码的CBE/ABE相比，CBE/ABE的转化率较小（即，多个碱基与单个碱基的转化率较小），主要是导致细胞中RNP的寿命有限的原因。此外，我们发现与质粒编码的ABE相比，ABE RNP的DNA和RNA的脱靶效应大大降低。我们最终将NG PAM – tarbetable -abe RNP应用于视网膜变性12（RD12）模型小鼠中的体内基因校正。
确定药品中的元素杂质
•草药产品•过敏提取物•放射性药物•疫苗•细胞代谢物•DNA产品•全血，细胞血成分和血细胞衍生物；等离子体/等离子体衍生物•透析解决方案•故意包括用于治疗益处的要素 div>
DNA碱基的高纯度生产和精确编辑……
核糖核蛋白 (RNP) 复合物介导的碱基编辑与质粒或病毒载体介导的基因编辑相比，由于其脱靶效应减少，预计会带来极大益处，尤其是在治疗应用中。然而，在细菌系统中生产产量充足、纯度高的重组胞嘧啶碱基编辑器 (CBE) 或腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 具有挑战性。在这里，我们从人类细胞表达系统中获得了高度纯化的 CBE/ABE 蛋白，并表明与质粒编码的 CBE/ABE 相比，CBE/ABE RNP 表现出不同的编辑模式（即多个碱基到单个碱基的转化率更低），这主要是因为 RNP 在细胞中的寿命有限。此外，我们发现与质粒编码的 ABE 相比，ABE RNP 在 DNA 和 RNA 中的脱靶效应都大大降低。我们最终将 NG PAM 靶向 ABE RNPs 应用于视网膜变性 12 (rd12) 模型小鼠的体内基因校正。
药物物质中的亚硝胺杂质 / LCMSTM-9030
引言自2018年起，美国FDA和其他国家的监管机构已警告某些原料药和产品中存在N-亚硝胺杂质。亚硝胺（NSA，见表1）是有毒化学物质，其中一些例如NDMA和NDEA被归类为可能的人类致癌物。NDMA和NDEA首次发现存在于血管紧张素II受体阻滞剂（ARB），如氯沙坦等原料药和产品中。在雷尼替丁和二甲双胍药品中发现了NDMA，由于NDMA含量超过可接受摄入量限值（AI，96 ng/天），因此产品被召回。利用高灵敏度和选择性的GC-MS、LC-MS/MS [1]和LC-HRMS [2-4]质谱方法，可以对药品中痕量NDMA和其他有关亚硝胺进行检测和定量。
金属杂质的溶解行为以及通过添加螯合剂的恢复半导体晶圆清洁的改善
作为晶圆清洁过程，RCA（美国无线电公司）清洁主要使用。但是，RCA清洁存在诸如洗澡生活不稳定，重新吸附杂质和高温清洁等问题。在此，我们试图通过使用螯合剂（草酸）解决这些问题来提高硅晶片的纯度。通过参考Pourbaix图，可以鉴定出由清洁液和每个金属粉之间反应产生的化合物。所有金属在反应前均表现出10μm或更高的粒径分布，但反应后的粒径分布为500 nm。在适当的情况下，可以证实反应前后的金属显示出不同的吸光度。由于通过这种清洁溶液清洗了回收硅晶片表面的元素分析，因此证实除了SI以外，未检测到其他次级。关键字：回收硅晶片，晶圆清洁，金属杂质，金属复合物，螯合剂
长期评估药物纯化的成本...
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2021年6月22日。 https://doi.org/10.1101/2021.06.21.449300 doi：Biorxiv Preprint
防范基于人工智能的虚假预测
越来越多的精神病学研究采用了机器学习和自然语言处理方法，但研究成果尚未转化为实际的临床决策支持系统。这些研究中的许多都是基于同质人群中相对较小的数据集，这会导致模型在实际临床实践中无法充分处理新数据。严重精神疾病的本质是难以定义、难以捕捉，并且需要频繁监测，这会导致数据不完善，其中属性和类噪声很常见。为了实现有效的人工智能介导的临床决策支持系统，必须在所使用的模型上设置计算保护措施，以避免出现虚假预测，从而允许人类在模型不稳定或无法推广的环境中审查数据。本文介绍了两种实施安全措施的方法：（1）通过基于属性和类别的异常值检测确定模型不稳定的情况；（2）找出模型表现出归纳偏差的程度。这些安全措施在通过自然语言处理方法对故事回忆任务进行自动评分时得到了说明。随着人机交互机器学习融入临床实施过程，将这些安全措施纳入模型将为患者提供更多保护，防止其受到虚假预测的影响。
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