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改善了组织均质化和基于SPE的样品...
有效提取药物分析物是药物代谢和药代动力学（DMPK）研究的关键方面。这长期用于小分子，仍然适用于寡核苷酸的生物分析。寡核苷酸药物及其代谢产物必须在生物流体和组织样品中进行定量。最新的寡核苷酸药物都经过广泛修饰和共轭。这些修改后的残基和共轭部分会使提取恢复和可重复性复杂化。在这项工作中，我们报告了有关如何实现改进提取的几个关键见解。使用弱阴离子交换（WAX）基于微板的固相萃取（SPE）设备来研究溶剂辅助蛋白酶K样品预处理的方案。直接注射LC-MS定量已证明了所有三种反义寡核苷酸（ASOS）的定量。
定量非线性均质化：振荡的控制
线性椭圆运算符的定量随机均质化已经被众所周知。在此贡献中，我们向前迈进了具有P-生长的单调操作员的非线性设置。这项工作致力于定量的两尺度扩展结果。通过处理2≤p<∞的指数范围d≤3，我们能够考虑真正的非线性椭圆方程和系统，例如 - a（x）（x）（1 + |∇| p-p-p-2）∇u = f（使用随机，非不必要的对称）。从p = 2到p> 2时，主要困难是分析相关的线性化操作员，其系数是退化的，无限的，并取决于通过非线性方程的解决方案的随机输入a。我们的主要成就之一是控制这种复杂的非线性依赖性，导致迈耶对线性化运算符的估计值，这是我们得出的最佳定量两尺度扩展结果的关键（这在周期性设置中也是新的）。
在体外和纳米构造的硅硅硅均出现 -
该项目旨在通过鉴定新型生物标志物和新型技术的部署来推进护理点诊断，以开发针对其中独特的表位的纳米体，以实现最高特异性。将通过分析可用的“ OMICS数据”来识别相关的生物标志物，并且已经编制了初步候选名单。纳米体将在学术实验室中使用硅和抗体发现和优化的体外方法的结合。该项目将在Sormanni Lab中开发，探索和采用人工智能（AI）策略，以获取针对预先确定的表位的纳米构造，这些表位在已识别的生物标志物表面是独一无二的[1,2]。然后，将通过体外定向进化方法（例如酵母或核糖体显示）组合来优化此类纳米体的亲和力，这些方法已经在实验室中启动和运行，以及用于预测与亲密关系增加的外生序列的机器学习方法。此外，通过已建立的管道[3]，将在计算上进一步优化稳定性和溶解度，因为这些分子特性对于能够开发合适的保质期的侧向流量设备至关重要。
无线连接解决方案
总部位于美国明尼阿波利斯的 Prevent Biometrics 公司生产 Prevent Impact 监测护齿套 (IMM)。Prevent 的头部撞击监测系统是市场领先的解决方案，可准确跟踪体育和军事中的头部撞击。运动员在橄榄球、曲棍球、长曲棍球和足球等接触性运动中佩戴，士兵在训练活动中佩戴，护齿套可测量头部撞击的强度、频率、位置和角度。通过选择瑞萨电子 NFC 产品，Prevent Biometrics 能够在线圈错位时保持最佳充电性能，即使它们相距 13 毫米，也能最大限度地减少充电系统的电路板占用空间。此外，消除滤波器可减少损耗，使设备能够提供更高的发射（输出）功率，并且收听者可以获得高达 1W 的功率。
