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定量和可再现的生物缀合
生物结合是两种生物分子的化学连接，形成了一种单个杂种，该杂种保留了每个成分的生物学活性，但提供了每种单独的生物分子都无法实现的新功能。最复杂的生物分子（例如蛋白质）仅在水性环境中存在并起作用。因此，必须在水溶液中进行生物缀合物的制备，任何合适的生物偶联化学都必须保留此类环境中生物分子的生物学活性和功能。结合物通常是通过向两个生物分子中的每个分离的单独但互补的官能团添加而形成的。这些官能团通常是通过称为修饰的过程引入的，该过程包括将接头连接到感兴趣的生物分子上存在的胺或硫醇组。然后将两个修饰的生物分子混合在一起，通过在修饰过程中掺入的互补接头形成所需的生物缀合物。图1给出了此修改和共轭过程的典型工作流程。
定量和可再现的生物缀合
生物结合是两种生物分子的化学连接，形成了一种单个杂种，该杂种保留了每个成分的生物学活性，但提供了每种单独的生物分子都无法实现的新功能。最复杂的生物分子（例如蛋白质）仅在水性环境中存在并起作用。因此，必须在水溶液中进行生物缀合物的制备，任何合适的生物偶联化学都必须保留此类环境中生物分子的生物学活性和功能。结合物通常是通过向两个生物分子中的每个分离的单独但互补的官能团添加而形成的。这些官能团通常是通过称为修饰的过程引入的，该过程包括将接头连接到感兴趣的生物分子上存在的胺或硫醇组。然后将两个修饰的生物分子混合在一起，通过在修饰过程中掺入的互补接头形成所需的生物缀合物。图1给出了此修改和共轭过程的典型工作流程。
高效，可重现和高通量兼容...
慢性肾脏疾病（CKD）代表了一个重要的全球健康问题，与我们的医疗保健系统的高经济成本有关。ckd是肾脏对肾脏的不可逆转损害逐渐丧失肾脏功能的条件，肾脏影响了全球约10％的成年人口。分化人类胚胎（ES）和诱导多能茎（IPS）细胞成功能性肾脏组织的能力为开发新疗法的新工具提供了新的工具，以减缓肾脏疾病的进展。此外，发现肾脏器官的发现是自组织的3D结构，这些结构包含类似于体内对应物的某些方面的功能性肾细胞类型，克服了对常见单层培养系统中细胞相互作用的极限建模的限制。肾脏类器官为特定于患者的肾脏疾病，研究肾脏发育和进行肾毒性化合物筛查提供了新的机会。近年来，几个小组通过逐步引导人多能干细胞（HPSC）通过晚期原始条纹，中间中胚层和中胚层的阶段引起人类多能干细胞（HPSC）来建立直接分化方案，从而引起了胎儿聚集体，然后引起肾小球，然后导致最终形成的肾脏肾小管（图1）。但是，许多方案要求分化培养物分解为单细胞悬浮液，并在分化过程中重新聚集，这可能导致效率下降，肾脏器官较低的产量和较高的实验变异性。To standardize the generation of kidney organoids, we developed STEMdiff™ Kidney Organoid Kit, containing a specialized serum-free medium formulation that enables highly efficient and reproducible differentiation of hPSCs into kidney organoids that model the developing nephron—composed of podocytes, proximal and distal tubules, and its associated endothelium.此外，我们使用简单的两阶段分化系统最大程度地减少了细胞培养操作，这与96和384孔板中的表型高通量筛选兼容。
关于‘可重复的全脑联想’的评论......
认知神经科学的一个主要假设是，大脑结构与其功能相关，因此也与行为相关。事实上，评估基因与行为之间遗传关系的调查表明存在遗传联系，表明存在共同的生物学基础 (1, 2)。同时，有各种因素影响着大脑结构、功能和行为的个体间和个体内变异的测量。例如，局部大脑结构和功能并不是稳定的特征，而是会在整个生命周期内发生变化 (3, 4)，并根据环境因素以及协变量而变化，例如液体摄入量 (5)、一天中的时间 (6)、血压 (7) 和性别 (8, 9)。此外，行为也会在整个生命周期内发生变化 (10)，并受到各种因素的调节或混淆，例如情绪 (11)、社会因素 (12) 和/或一天中的时间 (13)。此外，基于任务和基于问卷的同一行为标记并不总是一致的 (14)。因此，我们剩下（i）可变的大脑指标，（ii）可变的行为指标，主要在许多个体的单个时间点进行测量，以及（iii）可能调节大脑行为关联的协变量。
面向 AI 从业者的可复现模型分享
无论是在工业界还是在学术界，人工智能和机器学习 (ML) 技术的快速发展都导致了对大规模、高效和安全的模型共享的需求。对于最近的模型，可重复性在执行和资源消耗层面都变得非常复杂。尽管共享源代码和数据访问正成为一种常见做法，但训练过程受到软件依赖性、（有时是大规模的）计算能力、专用硬件的限制，并且对时间敏感。除了这些限制之外，经过训练的模型正在获得经济价值，而组织不愿意发布模型供公众访问。所有这些都严重阻碍了及时传播和科学共享与审查过程，限制了可重复性。在这项工作中，我们主张透明、无缝的模型共享，以使 ML 从业者能够轻松审查和重现。我们设计并实施了一个平台，使从业者能够部署经过训练的模型并创建易于使用的推理环境，这些环境可以轻松地与同行、会议审阅者共享和/或公开。我们的解决方案遵循与提供商无关的实践，可以在机构基础设施或公共/私有云提供商内部使用。
实现可重复的肿瘤类器官培养
类器官通过在体外准确重现组织和肿瘤的异质性，为推动临床前研究和个性化医疗展现出巨大潜力。然而，缺乏标准化的癌症类器官培养方案阻碍了可重复性。本文全面回顾了当前与癌症类器官培养相关的挑战，并强调了该领域最近的多学科进展，特别关注肝癌类器官培养的标准化。我们讨论了导致技术差异的非标准化方面，包括组织来源、加工技术、培养基配方和基质材料。此外，我们强调需要建立可重复的平台，以准确保留母体肿瘤的遗传、蛋白质组学、形态学和药理学特征。在每个部分的末尾，我们的重点转移到原发性肝癌的类器官培养标准化。通过应对这些挑战，我们可以提高癌症类器官系统的可重复性和临床转化，从而使其在精准医疗、药物筛选和临床前研究中具有潜在应用。
可重现和有效的细胞疗法表型...
Accellix数据的手动门控通常从分析在整个数据采集范围内收集的事件的FSC开始，并使用FSC-A的双变量图到高峰时间，从而产生时间门（图1A）。然后，使用信号残差参数（图1B）将内部对照珠与事件库分开，并通过CD45阳性鉴定细胞（未显示）。在健康人血中发现的典型细胞子集的大小是众所周知的。根据这些信息，使用了与这些细胞集匹配的微球（流式细胞仪尺寸校准套件，CAT＃F13838，Thermofisher Scientific）。这些微球不会荧光，而是根据FSC特性易于识别（图1C）。
可再现的医疗保健生成AI评估
背景和意义生成AI（GAI）系统正在为广泛的医疗保健用例部署，包括临床决策支持，行政任务，医学教育和医学研究应用程序[1]。虽然GAI技术提供了有前途的能力，但它们在医疗保健中的利用带来了重大风险，对患者的安全产生了影响[2-3]。为了实际解决安全问题，同时保持GAI在医疗保健中的益处，技术方法已经发展到了使用独立的大语言模型（LLMS）以将控制和护栏纳入复杂，可验证的系统中。检索功能生成（RAG）代表一种这样的方法，通过将策划内容的响应扎根[4-5]，从而在医疗保健实施中提供了有希望的降低风险。通过这种体系结构，与独立的LLM相比，索引基于证据的来源时，抹布系统可以减少幻觉和不准确的产出，从而证明了事实，完整性和引文准确性的提高[4-5]。尽管如此，幻觉 - 模型输出内容缺乏事实基础或与已建立的证据相矛盾的发生的情况非常具有挑战性，可以完全挑战，而不会损害整体绩效[6-7]。即使有了这些建筑改进，可靠评估方法的实际应用对于量化临床使用中的潜在风险仍然至关重要。医疗保健GAI系统的评估方法在方法论和严格方面差异很大。尽管文本复杂度量（例如BLEU，Rouge和Helm）和传统的统计措施已被广泛用于评估LLM生成的文本的质量[8-13]，但这些指标主要衡量与参考的文本重叠程度，并不能完全捕获开放式，创造性的输出可以产生llms的创作能力。生成模型可以使用与参考有很大不同的措辞或结构正确传达信息，或者它们可以自信地提供合理的声音，但实际上是不正确的细节。因此，单独的文本比较指标无法充分评估LLM的自由形式反应在临床上是否准确，也无法可靠地评估医疗保健环境中的有用性[14]。这一限制促使人们广泛采用了人类评估方法，如Chow Tam对142项研究的荟萃分析所证明的那样，采用人类评估者评估临床适当性[11]。对研究医疗保健中的破布实施的37项研究的系统评价确定了人类和自动化方法的关键评估维度，包括准确性/正确性，完整性，忠诚/一致性，相关性和流利性[7]。随后对2018 - 2024年人类评估研究的综述确定了评估医疗保健LLM的安全性，可靠性和有效性的关键主题[11]。这些基本评估维度是通过在成对人类评估方法中检查了九个特定方面的前面工作，包括准确性，正确性，适当性和安全性[15]。WEI对评估GAI对临床问题的反应的医学专业人员的系统评价和荟萃分析[12]表明，尽管准确性和正确性是一致的主题，但测量方法在不同的Likert量表和评分系统中都有不同。尽管为医疗保健中GAI工具的人体评估维度而出现了共同的主题，但特定定义，实施方法和评分方法仍存在显着差异。这种方法学变化给寻求清晰的操作模型评估和监视GAI Systems
塑料监测中可重复的管道和准备程度
塑料污染是一个棘手的问题 1 ，它遍及所有环境领域，在空间和时间上的严重程度各不相同。一项全球塑料条约正在筹备中 2 ，其雄心勃勃的目标是制定一套具有法律约束力的工具，旨在阻止或减少塑料流入环境。政策制定者和科学家们期待着批准基于针对不同分析场景的现成方法的监测计划。然而，塑料监测正面临着可重复性危机 3 。尽管人们试图定义监测指南，但仍然没有被广泛接受的监测框架。人们已经开发出量化塑料污染的工具和协议，但这些方法通常会提供无法比拟的结果，即使应用于相同的环境基质 4 。
