储存和稳定性: qPCR 提取质控采用干冰运输。到货后储存于 -80°C 下,以获得最佳稳定性。应避免反复冻融循环。 运输过程中解冻不影响产品性能。每次解冻后应混合 / 平衡溶液以避免分相。 有效期: 在外包装盒标签上的有效期内,在推荐条件下储存并正确处理时,试剂盒可保持完整活性。 安全预防措施: 处理试剂前请阅读并理解 SDS (安全数据表)。首次发货时提供 SDS 的纸质版文件,此后可应要求提 供。 质控: Meridian 遵守 ISO 13485 质量管理体系运行。 qPCR 提取质控试剂及其组分在活性、持续合成能力、效 率、热激活、灵敏度、无核酸酶污染和无核酸污染等方面均经过广泛测试。 注: 仅供科研或进一步生产使用。
简介:糖尿病是公共卫生的重大挑战;高血糖危机是严重的并发症,可能导致发病率或死亡。 div>目的:在利马医院接受治疗的糖尿病成年人中与高血糖危机(CH)相关的因素。 div>方法:在2015年至2019年之间,在利马的一家综合医院进行了对病例和对照的观察,回顾性和分析研究。通过简单的随机抽样选择186个病历(62例和124例对照)。 div>结果是CH,Deönidas,例如糖尿病性酮症酸中毒,高血糖高渗透状态和混合状态。 div>变量包括年龄,性别,居住区,健康保险,疾病时间,合并症,急性感染和遵守药物。 div>使用Chi Square测试和Fisher的精确测试分析数据,计算赔率原始比率(ORC)和紧密(ORA)。 div>结果:在双变量分析中,与CH相关的因素为;性别(p = 0.029),年龄(p <0.001),疾病时间(p = 0.001)和对药物的粘附(p <0.001)。 div>与居住变量,健康保险,急性感染过程和合并症无关(p> 0.05)。 div>在多元分析中,与CH相关的因素是年龄的(祈祷:2.85; 95%CI:1.41-5,79; P = 0.004)和药物不遵守的因素(ORA:3.87; CI95%; CI95%:1.84-8,18; P <0.001)。 div>结论:与CH相关的因素是年龄和药物不遵守的因素。 div>
该试剂盒提供了引物/探针混合物,用于使用 qPCR 检测外源核酸模板(cDNA 合成后的 DNA 或 RNA 模板)。引物存在于 PCR 限制浓度,允许与目标序列引物进行多路复用。即使目标基因的拷贝数较低,对照模板的扩增也不会干扰目标基因的检测。有多种染料可供选择,允许使用不同的通道检测控制模板。必须选择与检测目标基因不同的荧光染料。
目的基因 sgRNA 数目: 64853 ;阴性对照 sgRNA 数目: 2000 ; sgRNA 大小: 20bp
购买本产品即表示买方获得不可转让的权利,可使用所购买的产品数量以及所有复制品和衍生物,仅用于买方在其实验室进行的研究目的(无论买方是学术实体还是营利实体)。买方不得向第三方出售或以其他方式转让(a)本产品(b)其组件或(c)使用本产品或其组件制成的材料,或以其他方式将本产品或其组件或使用本产品或其组件制成的材料用于商业目的。
现在通常会理解人类肠道菌群对健康和疾病的影响。因此,微生物组研究对体育社区产生了兴趣,希望改善健康并优化绩效也就不足为奇了。比较研究发现,与久坐的对照相比,新的物种或途径更富含精英。还确定了,特定于运动水平的微生物组特征。 但是,结果仍然没有定论,并表明需要进一步评估。 在这项病例对照研究中,我们测试了两个运动人群(即 strength athletes, endur- ance athletes) and a non-athletic, but physically active, control group across two acute exer- cise bouts, separated by a 2-week period, that measured explosive and high intensity fitness level (repeated 30-s all-out Wingate test (WT)) and cardiorespiratory fitness level (Bruce Treadmill Test). 尽管我们没有确定基线时α和β多样性的任何组差异或微生物组成分的显着差异丰度,但鉴定出的三分之一的物种是每组独有的。 纵向样本(运动前和运动后)分析显示,在WT期间,强度组的Alistipes Communis和88种在Bruce测试期间具有显着的组间差异。 SPARCC识别的双歧杆菌长杆菌和双歧杆菌青少年,具有益生菌特性的短链脂肪酸生产者,物种与vo 2 max密切相关。 我们的结果证实,个体的健康状况与关于微生物组健康的假设一致。,特定于运动水平的微生物组特征。但是,结果仍然没有定论,并表明需要进一步评估。在这项病例对照研究中,我们测试了两个运动人群(即strength athletes, endur- ance athletes) and a non-athletic, but physically active, control group across two acute exer- cise bouts, separated by a 2-week period, that measured explosive and high intensity fitness level (repeated 30-s all-out Wingate test (WT)) and cardiorespiratory fitness level (Bruce Treadmill Test).尽管我们没有确定基线时α和β多样性的任何组差异或微生物组成分的显着差异丰度,但鉴定出的三分之一的物种是每组独有的。纵向样本(运动前和运动后)分析显示,在WT期间,强度组的Alistipes Communis和88种在Bruce测试期间具有显着的组间差异。SPARCC识别的双歧杆菌长杆菌和双歧杆菌青少年,具有益生菌特性的短链脂肪酸生产者,物种与vo 2 max密切相关。我们的结果证实,个体的健康状况与关于微生物组健康的假设一致。最终,我们确定了几个基线丰度不同的分类单元和基于个人的最大值,平均功率和最大功率参数进行比较时,具有不同的基线丰度和持久的变化。此外,我们的发现表明,微生物组的特征与以前在精英运动员中确定的更好的表现相关。
描述:书目数据库,提供了高度集中的随机对照试验报告来源。记录包含作者列表,文章的标题,源,卷,问题,页码,在许多情况下,是文章的摘要(摘要)。它们不包含文章的全文。Cochrane小组维护和更新专业登记册,这些注册表是与该组相关的对照试验的集合。中央由这些专业登记册,从MEDLINE和EMBASE检索的相关记录以及通过手动搜索检索的记录(计划手动搜索期刊或会议记录,以确定所有随机对照试验和对照临床试验的报告)。Cochrane Collaboration合同合同,一家技术公司Metaxis合并了上面概述的来源的记录,并向出版商提供数据供稿。每月将新数据和更改的数据交付给发布者。
现在通常会理解人类肠道菌群对健康和疾病的影响。因此,微生物组研究对体育社区产生了兴趣,希望改善健康并优化绩效也就不足为奇了。比较研究发现,与久坐的对照相比,新的物种或途径更富含精英。还确定了,特定于运动水平的微生物组特征。 但是,结果仍然没有定论,并表明需要进一步评估。 在这项病例对照研究中,我们测试了两个运动人群(即 strength athletes, endur- ance athletes) and a non-athletic, but physically active, control group across two acute exer- cise bouts, separated by a 2-week period, that measured explosive and high intensity fitness level (repeated 30-s all-out Wingate test (WT)) and cardiorespiratory fitness level (Bruce Treadmill Test). 尽管我们没有确定基线时α和β多样性的任何组差异或微生物组成分的显着差异丰度,但鉴定出的三分之一的物种是每组独有的。 纵向样本(运动前和运动后)分析显示,在WT期间,强度组的Alistipes Communis和88种在Bruce测试期间具有显着的组间差异。 SPARCC识别的双歧杆菌长杆菌和双歧杆菌青少年,具有益生菌特性的短链脂肪酸生产者,物种与vo 2 max密切相关。 我们的结果证实,个体的健康状况与关于微生物组健康的假设一致。,特定于运动水平的微生物组特征。但是,结果仍然没有定论,并表明需要进一步评估。在这项病例对照研究中,我们测试了两个运动人群(即strength athletes, endur- ance athletes) and a non-athletic, but physically active, control group across two acute exer- cise bouts, separated by a 2-week period, that measured explosive and high intensity fitness level (repeated 30-s all-out Wingate test (WT)) and cardiorespiratory fitness level (Bruce Treadmill Test).尽管我们没有确定基线时α和β多样性的任何组差异或微生物组成分的显着差异丰度,但鉴定出的三分之一的物种是每组独有的。纵向样本(运动前和运动后)分析显示,在WT期间,强度组的Alistipes Communis和88种在Bruce测试期间具有显着的组间差异。SPARCC识别的双歧杆菌长杆菌和双歧杆菌青少年,具有益生菌特性的短链脂肪酸生产者,物种与vo 2 max密切相关。我们的结果证实,个体的健康状况与关于微生物组健康的假设一致。最终,我们确定了几个基线丰度不同的分类单元和基于个人的最大值,平均功率和最大功率参数进行比较时,具有不同的基线丰度和持久的变化。此外,我们的发现表明,微生物组的特征与以前在精英运动员中确定的更好的表现相关。
从软件存储库中提取的数据在软件工程研究中进行了强烈使用,以进行检查,以预测源代码中的缺陷。在我们在这一领域的研究中,通过开源项目以及工业合作伙伴的数据,我们注意到了分类问题的常规数据挖掘方法的几个缺点:(1)域专家的认可至关重要,领域专家可以提供有价值的输入,但是很难使用此反馈。(2)评估模型的质量不是计算AUC或准确性的问题。相反,有多种重要性的重要性,而难以量化权衡。此外,在我们的情况下,不能以每类级别的水平进行评估,因为它与设定盖问题共享方面。为了克服这些问题,我们采用了一种整体方法,并开发了一个规则挖掘系统,该系统简化了域专家的迭代反馈,并且可以纳入特定于领域的评估需求。系统的中心部分是一种新型的多目标,任何时间挖掘算法。该算法基于Grasp-pr meta-heuristic,但以其他几种方法的想法扩展了它。我们在工业背景下成功地应用了系统。在当前文章中,我们关注算法的描述和系统的概念。我们对可用的系统进行实现。