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在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。
功率器件热阻抗的现场实验提取技术
为了模拟原位 Z TH,ja 提取，对安装在 PM 上的其中一个设备采用了“模拟实验”策略。该过程如下：•首先，通过 COMSOL Multiphysics 环境中的详细纯热 3-D FEM 模拟获得设备的参考 Z TH,ja [24]，其中重现了 PM 的精确复制品（图 3）。边界条件通过施加于厚铜底板底面的传热系数 h =2×10 3 W/m 2 K 来解释，这描述了与高效散热器的接触 [25]。•获得的参考 Z TH,ja 用于构建具有 Foster 拓扑的 SPICE 兼容热反馈网络 (TFN) [26]；然后将 TFN 耦合到 VDMOS 晶体管的电气模型，该晶体管的温度敏感参数可以在模拟运行期间发生变化。电气模型根据实验数据 [27] 进行了校准，并在 [28] 中进行了详细描述。• 使用 OrCAD Capture 软件包 [29] 对 ET 模型进行了瞬态模拟，以模拟第 II.B 节中介绍的实验程序来提取 z ja 。• 通过在 COMSOL 中模拟 300 K 等温背面的裸片器件来确定 Z jc 。• 然后进行反归一化过程和时域转换以获得热阻抗 Z TH,ja 。• 最后比较了参考值和提取的 Z TH,ja 。
固态培养真菌的超临界二氧化碳萃取产生偶氮酮
用于微生物专门代谢物的超临界液提取（SFE）方法在文献中非常稀少，限于液体培养。我们在这里提出了一种新的样品制备方法，以实现固态培养的专门代谢物的SFE。sfe参数，包括CO 2压力，提取细胞的温度和共溶剂的百分比，在核核酸菌群SNB-CN111的固态培养物（一种产生Azaphilone copments的丝状真菌）的情况下进行了优化。然后通过逆期液相色谱法与电喷雾电离和串联质谱法分析提取物的代谢组成。由METGEM软件产生的产生的分子网络允许在不同条件下提取的代谢产物的注释，从而根据Azaphilone亚家族的极性证实了裂缝的富集。首先，100％CO 2的分数比己烷浸渍高十倍，SFE方法的优化导致提取的产量是将CO 2与乙醇混合在一起时的两倍高，是乙醇2的高度，并且表明CO 2 /乙醇SFE是比标准浸润方法更环保和高效的量，以使其对Azaphilo-neSes的萃取相比。
文库组织处理，病毒DNA提取和NGS样品制备
对于成年果mo虫，请确保没有可检测到的AAV9中和抗体。这可以由宾夕法尼亚大学的Penn Vector Core（https://gtp.med.upenn.edu/intranethome/core-facilities-internalle/immunology）
在高分子量DNA提取
数十亿美元致力于推进测序技术。这导致了通过数量级的顺序和基于测序的应用程序爆炸的降低。但是，样品制备过程仍然是一个重要的瓶颈。手动处理样品时，样本质量，费力的协议和高样本成本仍然是可伸缩性和一致性的重要障碍。自动化液体处理程序可实现更高的吞吐量，但实施的重大障碍持续存在：昂贵的方法开发，高资本支出，对多重
HV-CTAB-PCI DNA提取方案
非侵入性收集的粪便样品是组织样品的DNA的替代来源，当动物直接采样时，可以在野生动植物的遗传研究中使用。尽管存在几种粪便DNA提取方法，但它们的功效在物种之间有所不同。先前从野生粪粪（Dugong Dugon）粪便中扩增线粒体DNA（mtDNA）标志物的尝试有限，核标记（微片齿）未能成功。这项研究旨在通过修改其他大型草食动物的研究中使用的方法来建立一种从粪便粪便中对MTDNA和核DNA（NDNA）进行采样的工具。首先，开发了一种简化的，具有成本效益的DNA提取方法，该方法能够从大量的粪便中扩增线粒体和核标记。粪便DNA使用新的“高体积 - cetyltrimethyl溴化铵 - 苯酚 - 氯仿 -
血斑卡上动物粪便物质的 DNA 提取方案
159 图 2. 实验设置以确定适用于 DBS 的 DNA 提取和纯化方案 160。测试的不同方法是 DNA_P1) QIAsymphony® PowerFecal® Pro DNA 161 试剂盒（目录号 938036，Qiagen），包括在 FastPrep-24™ Classic 162 上以 6 m/s 的速度进行 6 轮均质化 162 60 秒，中间休息 5 分钟，然后用 163 蛋白酶 K 600 mAU/ml（Qiagen）消化，然后在 QIAsymphony® SP 164 机器人（Qiagen）上进行自动纯化。DNA_P2) 执行与 DNA_P1 相同，但不进行蛋白酶 K 处理。 DNA_P3) ZymoBIOMICS™ DNA Miniprep Kit (Zymo Research Corp., Irvine, CA, USA) 经 FastPrep-24™ Classic 匀浆化后，以 6m/s 的速度匀浆 60 秒，共 6 轮，中间间隔 5 分钟。DNA_P4) MagNA Pure 96 DNA 和 Viral NA 小容量试剂盒在 MagNA Pure 96 仪器 (Roche, Basel, Switzerland) 上进行，采用蛋白酶 K 预处理步骤和标准缓冲液，使用针对双链 DNA 和下一代测序优化的 DNA Blood ds SV 方案。其中，DNA_P1、DNA_P2、DNA_P3 和 DNA_P4 用于从模拟物、空白和猪粪便中提取 DNA，DNA_P1 在所有研究动物的粪便上进行性能测试，此外还对阳性和空白对照进行了三份重复测试。使用 DNA_P1 从牛、马、犬、羊和猪的粪便中提取 DNA，并在 Illumina NovaSeq 上进行测序，从每个样本中生成 >2000 万个 PE 读数。这些数据集用于告知所需的测序工作量。
纹理特征提取方法：调查
抽象的纹理分析用于非常广泛的场和应用，从纹理分类（例如，用于遥感）到分割（例如，在生物医学成像中），通过图像合成或模式识别（例如，用于图像inpainting）。对于这些图像处理过程中的每一个，首先，必须从原始图像中提取描述纹理属性的象征性特征。在过去的几十年中，已经提出了各种特征提取方法。每个人都有其优点和局限性：其中一些的性能不是通过翻译，旋转，affin和perspective变换来修改的；其他人的计算复杂性低；其他人再次容易实施；等等。本文对纹理特征提取方法进行了全面的调查。后者分为七个类：统计方法，结构方法，基于转换的方法，基于模型的方法，基于图形的方法，基于学习的方法和基于熵的方法。对于这七个类中的每种方法，我们介绍了概念，优势和缺点，并给出了应用程序的示例。这项调查使我们能够确定两类方法，特别是在将来值得关注的方法，因为它们的表现似乎很有趣，但是他们的详尽研究尚未进行。
在锂提取中精确离子筛分的聚酰胺膜互层的纳米形态发生
纳米过滤（NF）提供了一种可扩展且节能的方法，用于从盐湖中提取锂。然而，由于其水合离子半径的紧密相似性，锂与镁的选择性分离，尤其是在镁浓度高的盐水中，仍然是一个重大挑战。有限的LI + / mg 2 +当前NF膜的选择性主要归因于对孔径和表面电荷的控制不足。在这项研究中，我们报告了结合功能化的磺化carge胶以调节界面聚合过程的层间薄膜复合材料（ITFC）膜的发展。该集成的层间在控制胺基单体的扩散和空间分布中起着至关重要的作用，从而导致形成致密的纳米条纹聚酰胺网络。与常规的TFC膜相比，这些结构改进，包括精致的孔径和减少负电荷可显着提高LI + /Mg 2 +选择性（133.5）和渗透率增加2.5倍。此外，纳米条纹结构优化了膜过滤区域，同时最大程度地降低了离子传输抗性，从而有效克服了离子选择性和渗透性之间的传统权衡。这项研究强调了ITFC膜在达到高锂纯度和恢复的潜力，为大规模从盐水中提取大规模锂的途径有前途的途径。
提取紧凑型瞬态热模型，用于基于SIC MOSFET开关的全局优化功率系统
anaïsCassou *1，Quang Chuc Nguyen 2，Patrick Tounsi 1，Jean-Pierre Fradin 3，Marc Budinger 4，Ion Hazyuk 4 1 CNR，Laas，Laas，7 Avenue du du Colonel Roche Roche，Univ。De Toulouse, INSA, LAAS, F-31400 Toulouse, France 2 IRT Saint-Exupéry, 3 Rue Tarfaya - CS34436, 31400 Toulouse cedex 4, France 3 ICAM, site de Toulouse, 75 avenue de Grande Bretagne, 31076 Toulouse Cedex 3, France 4 Université de Toulouse, ICA (INSA, UPS，地雷Albi，Isae），135 Av。de rangueil，31077法国图卢兹 *电子邮件：anais.cassou@laas.fr本文在优化电源转换系统时涉及紧凑型瞬态热模型的兴趣。这些模型必须考虑基于SIC MOSFET的功率模块的不同芯片之间的热耦合效应。在模拟工具（例如ModelICA）中很容易实现开发的模型。我们将表明，对于在低占空比工作周期或快速变化的功率需求的应用程序，瞬态模型可以通过减轻系统来改善全球最佳设计。这种方法还确保连接温度不超过其极限值。