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crispr是一种有用的生物学工具，用于检测人类临床样品中SARS-COV-2的核酸
新型冠状病毒病（Covid-19）最近大流行已在全球范围内传播并感染了数百万人。对严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）的核酸的快速检测仍然是医疗保健提供者中的挑战。当前，定量逆转录 - 聚合酶链反应（RT-QPCR）是一种广泛使用的方法，可检测人类临床样品的SARS-COV-2。RT-QPCR是昂贵的设备，需要熟练的人员以及冗长的检测时间。RT-QPCR限制需要一种替代的医疗保健技术来克服快速，更便宜的检测方法。通过应用CRISPR技术原则，这是几种有前途的检测方法，为医疗保健社区提供了希望。基于CRISPR的检测方法包括Sherlock-Covid，stop-covid，aiod-crispr和检测平台。这些方法具有比较优势和缺点。在这些方法中，如果我们比较测试所花费的时间，与每个测试相关的成本以及它们在临床样本中检测SARS-COV-2的能力，则AIOD-CRISPR和检测是比其他方法更好的诊断方法。可能希望基于CRISPR的有前途的方法将促进CRISPR构建的下一代新型冠状病毒诊断中的护理点（POC）应用。
使用生成AI技术的预测性维护和剩余使用寿命（RUL）估计
重型机械的维护是任何制造过程的最关键因素之一，这仅仅是因为以最佳的操作效率保持运行时。维护工程师基于日常操作计划的工作订单严格参与各种计划的维护。预防性，纠正性，预定，基于条件和反应性是通常维护的维护工作单的不同类型。但是，随着物联网（物联网）传感器和算法的出现，以及最先进的技术，许多组织正在采用预测性维护来预先确定维护需求。此外，采用下一代AI（人工智能）技术，可以提前估算操作机器的寿命。
激活具有计量学用途的真正多体纠缠 - New J. Phys. 26 023034 (2024)
1 巴斯克大学理论物理学系 (UPV/EHU)，西班牙毕尔巴鄂 2 巴斯克大学 EHU 量子中心 (UPV/EHU)，西班牙比斯开省莱奥阿 Barrio Sarriena s/n, 48940 3 多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，西班牙圣塞瓦斯蒂安 4 HUN-REN 维格纳物理研究中心，匈牙利布达佩斯 5 杜伦大学数学科学系，英国杜伦 6 格但斯克大学国际量子技术理论中心，波兰格但斯克 7 格但斯克理工大学应用物理与数学学院，国家量子信息中心，波兰格但斯克 8 匈牙利科学院核研究所，匈牙利德布勒森 9 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂
通过机器学习的时间频率健康指标估计冷却装置的剩余使用寿命
摘要：预测性维护 (PM) 策略已引起航空业的关注，以降低维护成本和飞机停地 (AOG) 时间。利用飞机系统的状态监测数据，预测和健康维护 (PHM) 从业者一直通过应用剩余使用寿命 (RUL) 概念来预测飞机部件的使用寿命。此外，在预测中，当很难直接从数据中发现故障出现模式时，健康指标 (HI) 的构建起着重要作用。HI 通常由处理非平稳信号（例如飞机传感器时间序列）的数据驱动模型支持，其中需要从时间和频域进行数据转换。在本文中，我们基于希尔伯特谱的构造构建了时频 HI，并提出将基于物理的模型与数据驱动的模型相结合，以预测飞机冷却装置的 RUL。使用来自一家主要航空公司的数据，并考虑两个健康退化阶段，可以使用数据驱动的机器学习模型 (ML) 来估计飞机系统故障的发生。具体而言，我们的结果表明，所分析的冷却装置在使用寿命的最后飞行小时内出现异常退化之前会经历正常退化阶段。
使用随机森林预测具有有限退化历史的锂离子电池的剩余使用寿命
摘要 — 预测具有有限衰减历史的锂离子电池的剩余使用寿命 (RUL) 至关重要，因为它可以确保及时维护电动汽车并有效重复使用二次电池。考虑到现实的电池运行条件，本文研究了在目标电池衰减历史有限的情况下在部分充电和放电条件下的 RUL 预测。鉴于其能够告知特征重要性，采用随机森林来帮助对不同的电池测量进行优先排序，并确定准确预测 RUL 所需的最少运行数据量。通过使用一个完整的充电和放电循环检查预测性能，结果表明充电和放电的持续时间、使用容量和电压信号包含与电池 RUL 相关的重要特征。在荷电状态 (SOC) 不确定性下，还研究了部分充电和放电下的预测性能，结果表明，在 SOC 范围 [0.2,0.8] 内收集的数据可实现令人满意的性能。与现有的使用四个完整充电和放电循环的卷积神经网络方法相比，验证了所提方法增强的板载可行性。对 SOC 范围的敏感性分析表明，SOC 范围 [0 . 1 , 0 . 2] 内的数据包含磷酸铁锂电池最丰富的 RUL 相关信息。对具有不同化学性质、环境温度和 C 速率的电池进行广泛验证进一步证明了所提方法的稳健性。
用于识别核医学领域有影响力的基于人工智能的发现的 TRUE 清单：它是真实的吗？它是可重复的吗？它是有用的吗？它是可以解释的吗？
值得注意的是 - 人工智能 (AI) 算法目前被提出用于核医学的许多不同目的。（第 2 页）- 这些算法的报告带来了特殊的挑战，需要适当的透明度和高度的科学严谨性（第 2-3 页）。- 任何涉及基于 AI 的方法的报告都应仔细解决和讨论研究结果的科学有效性、可重复性、有用性和可解释性（第 3 至 7 页）。
用于扩增被子植物质体基因 matK DNA 片段的有用引物设计
参考文献 Chase MW，Soltis DE，Olmstead RG，Morgan D.，Les DH，Mishler BD，Duvall M. R. ， 价格 R. A. ， Hills HG ， Qiu Y.-L . ， Kron KA ， Rettig J. H.，Conti E.，Palmer J. D 円 Manhart J. R. ， Sytsma K. J. ，迈克尔斯 H. J. ， 克莱斯 W. J. ， Karol KG ， Clark WD ， Hedroen M. ， Gaut BS ， Jansen R. K. ， 金K.-J. ， 温皮 CF ， 史密斯 J 。 F.，Fumier GR，Strauss SH，Xiang Q.-Y. ， Plunkett GM ， Soltis PS ， Swensen S. ， Williams SE ， Gadek P. A . ， 奎因 C.J. ， Eguiarte LE， Golenberg E.， Leam GH Jr.， Graham SW， Barrett SC， Dayanandan S. 和 Albert VA 1993. 种子植物的系统发育：质体基因 rbc 的核苷酸序列分析 L. Ann.密苏里机器人。警卫。 80: 528-580。道尔 J. J。和 Doyle J. L. 1987.一种用于少量新鲜叶组织的快速 DNA 分离程序。植物化学。公牛 l。 19: 11-15。/平塚 J. ， Shimada H. ， Whittier R. ， lshibashi T. ， Sakamoto M. ， Mori M. ， Kondo C. ， Ho 吋 i Y. ， Hirai A. ， Shinozaki K. 和 Sugiura M. 1989. 水稻（Oryza sativa）叶绿体基因组的完整核苷酸序列：不同 tRNA 基因之间的分子间重组导致谷物进化过程中的 m 吋 2 或质体 DNA 倒位。莫尔。基因 t 将军。 217: 185-194。 Johnson LA 和 Soltis DE 1994. 虎耳草科植物的 matK DNA 序列和系统发育重建。字符串系 统。博特。 19：143-156。 Neuhaus H. 和 Link G. 1987.芥菜的叶绿体 tRNA Lys (UUU) 基因。当前。基因。 11：251-257。 Steele KP 和 Vilgalys R. 1994. 利用质体基因 mat K 的核苷酸序列对花荬科进行系统发育分析。博特。 19：126-142。 Sugita M. ， Shinozaki K. 和 Sugiura M. 1985. 烟草叶绿体 tRNA Lys（UUU）基因含有一个2.5千碱基对的内含子：一个开放阅读框和内含子内保守的边界序列。 Proc. Na. l.学院Sci.USA 82: 3557-3561.
基于随机滤波方法的储能元件剩余使用寿命预测综述
摘要：锂离子电池是一种绿色环保的储能元件，因其能量密度高、循环性能好而成为储能的首选。锂离子电池在充放电循环过程中会发生不可逆过程，造成电池容量的不断衰减，最终导致电池失效，准确的剩余使用寿命（RUL）预测技术对储能元件的安全使用和维护具有重要意义。本文综述了国内外储能元件RUL预测方法的研究进展。首先明确储能元件的失效机理，然后总结以锂离子电池为代表的储能元件RUL预测方法；其次，分析了基于卡尔曼滤波和粒子滤波的数据-模型融合方法在锂离子电池RUL预测中的应用，并讨论了储能元件RUL预测面临的问题及未来的研究展望。
用于分立功率器件状态监测和剩余使用寿命预测的复合故障前兆
摘要 — 为了防止电力电子系统中发生灾难性故障，已经确定了多种故障前兆来表征功率器件的退化。然而，在确定支持高精度剩余使用寿命 (RUL) 预测的合适故障前兆方面存在一些实际挑战。本文提出了一种充分利用潜在故障前兆来制定复合故障前兆 (CFP) 的方法，其中 CFP 直接根据退化模型进行优化以提高预测性能。明确推导了退化模型的 RUL 估计值，以方便前兆质量计算。对于 CFP 公式，采用遗传规划方法以非线性方式整合潜在故障前兆。结果，阐述了一个可以为给定的 RUL 预测模型制定出更好故障前兆的框架。通过 SiC MOSFET 的功率循环测试结果验证了所提出的方法。
S100B蛋白在非转移性皮肤黑色素瘤患者的随访中有用吗？真实的队列研究
2015年1月至2020年12月。数据是从前瞻性收集的黑色素瘤数据库和电子健康记录中得出的，包括基线人口统计学，疾病特征和血清S100B水平和随访时的血清S100B水平。所有副手都给了他们的