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机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
耶鲁大学/GRA ACC模型：可用于自然的新独特工具；解释器
科学家用来解释生态系统中捕获和存储的碳量的数学工具很少考虑动物的影响。这源于这样的假设：由于动物比生态系统中的植物和微生物要稀有得多，因此它们的潜在影响应该是最小的。然而，现场研究已经开始表明，这种假设可能不是准确的，如2023年3月下旬的《自然气候变化》杂志发表的《自然气候变化可以扩大自然气候解决方案》中所示。这导致了一个新的询问领域，称为碳循环（ACC）。
石墨烯电子纹身的制备、特性及应用
医疗保健、机器人和生物电子学等众多科学技术领域已经开始将其研究方向从开发“高端、高成本”工具转向“高端、低成本”解决方案。本文讨论了石墨烯电子纹身 (GET) 的制造协议，由于其出色的机电性能，它是未来可穿戴技术的理想基石。GET 由高质量、大规模石墨烯组成，将其转移到纹身纸上，从而形成一种像临时纹身一样贴在皮肤上的电子设备。在这里，我们提供了一个全面的 GET 制造协议，从石墨烯生长开始到集成到人体皮肤上结束。所提出的方法是独一无二的，因为它利用了高质量的电子级石墨烯，而加工则使用低成本和现成的方法完成，例如机械切割绘图仪。 GET 既可以与先进的科学设备结合使用，进行精密实验，也可以与低成本的电生理板结合使用，在家中进行类似的操作。在此方案中，我们展示了如何将 GET 应用于人体，以及如何使用它们来获取各种生物电位，包括脑电图（脑电波）、心电图（心脏活动）、肌电图（肌肉活动），以及体温和水分监测。由于石墨烯可从商业来源获得，整个方案仅需约 3 小时的劳动时间，并且不需要训练有素的人员。本文中描述的方案可以在简单的实验室（包括高中设施）中轻松复制。
改进了通过定量储层特征工具评估储层收集器属性的方法开发
已经确定，评估矿床的储层特性的标准方法是在矿床开发的技术文档开发中积累不确定性的来源。这项工作旨在开发一种改进的方法来评估矿床的收集者特性。提议将动作算法添加到确定样品的代表性体积，构建其三维模型并进行数字化的阶段。在最后阶段，使用Minkowski函数确定样品内部孔的连通性，以提高存款开发的项目文档质量。指南来改善评估存款的收集者特性的标准方法。使用改进的方法来评估矿床的储层特性会导致不确定性的较低程度，并有助于在其开发的设计阶段形成更可靠的储层作战情况。提出的研究将对外国承包商公司的工程人员有用，因为它证明需要收集其他核心材料并设置有关存款收藏家财产的信息的质量标准。
测试二氢嘧啶脱氢酶缺乏症时，分析过程对血浆尿嘧啶的定量影响
尽管国际卫生机构鼓励开发一种卫生（OH）监视，但许多系统仍在划分范围内，部门和学科之间的合作有限。在OH欧洲联合计划“矩阵”项目的框架中，已经开发了一种称为OH-EPICAP的通用评估工具，以使各个机构/政府能够表征，评估和监视其自己的OH流行病学监视能力和能力。该工具围绕三个维度组织：组织，操作活动和OH监视系统的影响；然后将每个维度分为四个目标，每个目标包括四个指标。半定量调查表可以使每个指标的评分得分，根据所研究的OH监视系统的满意程度，具有四个级别。评估是由一组监视代表（在半天的研讨会或来回达成共识的过程中）进行的。基于闪亮的Web应用程序有助于实现结果的评估和可视化，并包括一个基准测试选项。该工具是针对多种食源性危害（即沙门氏菌，弯曲杆菌，李斯特菌），新兴威胁（例如，抗菌抗性）和其他欧洲多个欧洲国家的其他人畜共患病危害（例如，抗菌素耐药性）和其他人的危害。这些案例研究表明，OH-EPICAP工具支持流行病学能力的优势和劣势以及在监视的所有步骤中改善协作活动的混凝土和直接行动的识别。似乎与现有的EU-LABCAP工具互补，旨在评估欧洲微生物实验室的能力和能力。此外，它为整个系统的监视利益相关者之间的信任提供了机会，并为专业网络建立良好的基础，以进行进一步的协作。
集成分析工具将空间RNA测序转变为成像师
新的计算工具，具有伪单细胞分辨率组织学（Spotiphy）的现场成像仪，采用机器学习算法来显着改善常规的空间转录组技术。这些技术着眼于捕获基因表达的网格上的预定义的“斑点”。这些本质上是在整个组织段中形成最终基因表达图像的像素。每个位置通常包含多个，通常是异质的细胞，使它们难以分类和分析单个细胞。
新的多模式AI工具支持生态应用
taxabind通过结合多种模型来执行物种分类来解决对生态问题的更强大和统一方法的需求（这是什么样的熊？），分配映射（在哪里？），以及与生态学有关的其他任务。该工具也可以用作与生态建模有关的大型研究的起点，科学家可能用来预测动植物种群的转变，气候变化的影响或人类活动对生态系统的影响。
计算工具映射开发和疾病中细胞的起源和旅程
“ Cell2Fate是一种创新的工具，因为它深入研究了细胞成熟的时间特异性阶段的复杂性，并且在之前尚未实现。较旧的模型倾向于过度简化细胞轨迹的过程，因此，我们很高兴能够共享一个尖端的工具，可以将其应用于新数据集并以更详细，更准确的方式发现发现，” Alexander Aivazidis博士说：“ Alexander Aivazidis博士说：“欧洲分子生物学实验室（EMBL）和以前的Systute sistute sistute sistute sistute sangercome。
医院的AI工具在审查中的准确性和偏见
使用AI辅助预测模型报告的美国医院中约有65％最常用于预测住院健康轨迹，识别高风险门诊患者并促进安排。虽然61％的医院评估了其准确性的预测模型，但只有44％的医院对偏见进行了类似的评估。与资源不足的医院或使用外部开发人员相比，拥有更多财务资源和技术专业知识的医院更有可能拥有和评估AI模型。