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对用于首次排尿样本的 Allplex HPV28 基因分型检测进行优化和分析验证
摘要尽管首次尿液 (FVU) 越来越多地被认可为一种可靠的人乳头瘤病毒 (HPV) 检测样本，但缺乏经过充分验证的检测方法，无法对 FVU 样本进行疫苗影响监测所需的完整定量基因分型。Allplex HPV28 检测能够单独检测 28 种 HPV 基因型，是一种很有前途的方法。我们旨在评估其在 FVU 样本上的基因型特异性性能，并优化 FVU 预分析。我们选择了使用 Colli-Pee 装置 (20 mL，带 UCM) 采集的 701 个 FVU 样本，这些样本基于之前使用 GP5+/6+-PCR 反向线印迹 (GP5+/6+ RLB) 和 Amicon 过滤 (AF) 后的 E7-MPG 进行的测试，以富集 HPV 阳性 (n = 630)。我们首先评估了根据不同的预分析方法 Allplex HPV28 基因型特异性阳性的可比性和一致性。随后，我们对 Allplex HPV28 与 GP5+/6+ RLB AF 和 E7-MPG AF 进行了基因型特异性比较。在比较预离心和非离心 DNA 提取时，以及在比较手动和自动 DNA 提取时，Allplex HPV28 检测的 HPV 阳性率没有显著差异。在 Allplex HPV28 和 GP5+/6+ RLB AF 之间观察到了良好的基因型特异性一致性，Allplex HPV28 对所有 28 种 HPV 基因型的敏感性略高（平均 Allplex HPV28：GP5+/6+ RLB AF 比率为 1.729）。与 E7-MPG AF 相比，Allplex HPV28 对所有 21 种重叠 HPV 基因型的灵敏度较低（平均 Allplex HPV28:E7-MPG AF 比率为 0.588）。本研究结果结合实际实施考虑，支持在自动或手动 DNA 提取后使用 Allplex HPV28 检测，无需预离心，用于基于 FVU 样本的 HPV 研究，尤其是用于疫苗对 HPV 流行率影响监测的研究。
索马里 - 国家策略 - 策略录音...- eScwa
9：20-9：30穆罕默德·贾马（Mohamed Jama），主席国家残疾局（NDA） - 欢迎言论和介绍活动9:30 -9：40 Halima Oluso，索马里社会事务总统顾问9:40 - 9:45 Hon。 Mohamed Abdirahman Nadif（MP）9:50 - 10:00 Alaa Sebeh博士（残疾区域顾问） - UNESCWA备注和研讨会主题演讲者的概述10:00 - 10:15 Hon。 Amina Hassan Ali，妇女和人权国务大臣会议1 10：15-11：00教育，人道主义行动和健康咖啡的主题领域11：00-11：30 11：30-1：30-1：00关于就业，社会保护和可及性的主题领域9：20-9：30穆罕默德·贾马（Mohamed Jama），主席国家残疾局（NDA） - 欢迎言论和介绍活动9:30 -9：40 Halima Oluso，索马里社会事务总统顾问9:40 - 9:45 Hon。Mohamed Abdirahman Nadif（MP）9:50 - 10:00 Alaa Sebeh博士（残疾区域顾问） - UNESCWA备注和研讨会主题演讲者的概述10:00 - 10:15 Hon。Amina Hassan Ali，妇女和人权国务大臣会议1 10：15-11：00教育，人道主义行动和健康咖啡的主题领域11：00-11：30 11：30-1：30-1：00关于就业，社会保护和可及性的主题领域
精准医疗中人工智能的验证框架
摘要背景：人工智能 (AI) 有可能极大地改变我们的医疗保健系统。基于机器学习方法的新型 AI 技术应该在未来的临床决策中发挥关键作用。然而，它们在医疗保健环境中的实施仍然有限，主要是因为缺乏强有力的验证程序。有必要为 AI 的临床验证制定可靠的评估框架。我们在此介绍了一种评估 AI 预测三阴性乳腺癌 (TNBC) 治疗反应的方法，该方法使用来自临床数据仓库和生物库的真实数据和分子组学数据。方法：欧洲“ITFoC（面向癌症未来的信息技术）”联盟设计了一个框架，用于临床验证用于预测肿瘤学治疗反应的 AI 技术。结果：该框架基于七个关键步骤，具体规定：（1）AI 的预期用途，（2）目标人群，（3）AI 评估时间，（4）用于评估的数据集，（5）用于确保数据安全的程序（包括数据质量、隐私和安全），（6）用于衡量性能的指标，以及（7）用于确保 AI 可解释的程序。该框架构成了我们为“ITFoC 挑战赛”构建的验证平台的基础。这项全社区竞赛将使我们能够评估和比较用于预测 TNBC 治疗反应的 AI 算法与外部真实世界数据集。结论：在将 AI 技术应用于医疗保健环境之前，必须以稳健、公正和透明的方式评估其预测性能和安全性。我们相信，在精准肿瘤学和个性化护理的背景下，ITFoC 联盟的考虑将有助于在临床环境中安全地转移和实施 AI。
研究教授 - 放射化学，用于开发和验证所用的放射性示踪剂
蒙特利尔大学医院中心研究中心 (CRCHUM) 和蒙特利尔大学医学院放射学、放射肿瘤学和核医学系正在寻找放射化学领域的教授研究员职位，负责开发和验证医学成像（正电子发射断层扫描 - PET 和其他模式）中使用的放射性示踪剂。候选人将制定一项创新的研究计划，融入从事转化研究的各种多学科团队，促进基础研究成果向临床应用的转化，用于患者、健康个体或动物的诊断、监测和治疗。作为放射学、放射肿瘤学和核医学系的成员，研究人员将被要求在一个充满活力的团队内工作，在加拿大最大的研究中心之一 CRCHUM 和蒙特利尔大学网络内工作 CRCHUM 是少数包含专门用于成像和工程的研究轴的研究中心之一。
了解人工麻木的科学有效性……
近年来，对麻木和冬眠机制的研究势头强劲（Hitrec 等人，2019 年；Hrvatin 等人，2020 年；Takahashi 等人，2020 年）。麻木是一些哺乳动物用来在恶劣条件下生存和避免捕食的状态，其特征是代谢率和体温显著下降（Geiser，2013 年；Ruf 和 Bieber，2023 年）。一系列麻木发作之间间隔着短暂的觉醒，这表明它们是冬眠。在麻木/冬眠期间，所有生理系统都必须适应新的低代谢状态，其中许多适应性为医疗（Cerri，2017 年）和空间技术（Choukér 等人，2021 年；Cerri 等人，2021 年）提供了有趣的机会。在过去十年中，一些方法已被证明可以有效模拟非冬眠哺乳动物的麻木状态——这种状态称为人工麻木——引起了太空和医学研究领域的极大关注（Cerri 等人，2013 年；Takahashi 等人，2020 年；Tupone 等人，2013 年；Yang 等人，2023 年；Zakharova 等人，2019 年；Squire 等人，2020 年）。随着科学界对麻木的基本机制进行研究，关于人工麻木的潜在应用、其科学有效性和更广泛的适用性的问题变得越来越重要。我们的目标是仔细研究人工麻木的科学基础、实际意义和潜在挑战。通过评估其在各个领域的潜力，我们的目标是确定人工麻木在未来几年内的应用。
缩小差距 - 在监管上下文截止日期中验证和实施新方法方法：28/04/2025关键字：实施/Tech
缩小差距 - 在监管上下文截止日期中验证和实施新方法方法：28/04/2025关键字：实施/技术转移化学毒理学，临床前研究，临床前研究，社会科学，发表于：06.01.01.2025 Akronyment：valnam网站：wwwwww.valnam.eu 1。一旦对人类的可能有毒效果和危害进行了充分的评估，才可以批准新的化学产品和药物。此外，还需要以人类相关的方式建立新开发的药物的功效。国家和国际立法促进了此类评估。但是，科学和社会越来越意识到人道模型模仿人类生物学的必要性。因此，开发创新的人性化测试系统不仅将是替代动物测试的关键因素，而且由于使用类似于人类状况的模型而受益于社会和环境，最终导致更安全，更有效的产品。在物质测试中，动物测试长期以来一直是黄金标准。近年来，越来越明显的是，所谓的“翻译失败”，即将动物测试转移到人类的成功率低是一个紧迫的问题，必须解决。新方法方法（NAMS
勘误：PSMB6在肺腺癌中的免疫调控及预后预测模型的建立及验证
赵海洋、罗可欣、刘梅寒、赵永胜、张红攀。除了现有的附属机构外，他们还应该有中国四川省南充市川北医学院附属医院。更正后的单位如下： 赵海洋 1,2,3,4,† ，罗可欣 1,2,3,4,† ，刘梅涵 1,2,4,5,† ，蔡元泽 2 ，刘思曼 2 ，李诗娟 6 ，赵永胜 1,2,3,*，张红攀 1,2,5,7,* 1.川北医学院附属医院，四川省南充市 2.川北医学院附属医院胸外科，四川省南充市 5.川北医学院附属医院肿瘤科，四川省南充市 6.南充市中心医院，四川省南充市 7.四川省治疗性蛋白质重点实验室，四川省南充市原文已更新。
对大斋节的外部验证，并承诺对恶性胸腔积液的预后分数
该手稿最近被接受在ERJ公开研究中出版。它在我们的生产团队复制和排版之前以其公认的形式出版。完成这些生产过程并批准了由此产生的证据，该文章将转移到最新一期的Erjor Online。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
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