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人工智能革命：优点与缺点
### 人工智能革命：优点和缺点 人工智能 (AI) 正在以多种方式改变世界。它带来了令人兴奋的可能性，但也带来了一些问题。人工智能革命正在影响我们的生活、工作和互动方式。让我们看看人工智能的优点和缺点，以更好地理解它的影响。人工智能可以比人类更快、更准确地完成重复性任务。这有助于企业节省时间并减少错误。例如，人工智能可以帮助管理商店中的库存、安排预约，甚至帮助医生更快地诊断疾病。人工智能还用于应用程序和网站，使我们的体验更加个性化。例如，当您在 YouTube 上观看视频或在亚马逊上购物时，人工智能会根据您之前的喜好推荐视频或产品。这让我们使用这些平台变得更加有趣。AI 还通过帮助医生做出更好的决策，在医疗保健领域做出了巨大的改变。它可以研究医疗记录，建议最佳治疗方法，甚至在病情恶化之前预测病情。这意味着医生可以更早地帮助患者，从而挽救生命。在教育领域，AI 可以通过创建个性化学习计划、提供辅导支持和对家庭作业提供反馈来提供帮助。这可以使学习变得更容易，特别是对于需要额外帮助的学生。AI 还通过快速分析大量数据来帮助我们解决难题。它允许新类型的创造力，例如制作音乐、写故事和创作数字艺术。这为许多领域开辟了新的机会。然而，AI 也有一些缺点。一个很大的担忧是它可能会导致人们失业。由于机器和机器人可以完成人类过去所做的任务，许多人可能会失业，尤其是在工厂和交通运输等领域。另一个问题是人工智能收集和分析大量数据，这可能会引发对隐私的担忧。公司和政府可能会滥用这些数据来追踪人们的行为，导致隐私泄露。人工智能也可能做出不公平或有偏见的决定。当用于训练人工智能的数据包含有偏见的信息时，就会发生这种情况。例如，如果一家公司使用人工智能来帮助招聘，它可能会意外歧视某些群体，造成不公平的待遇。此外，随着我们越来越依赖人工智能，人们可能会过度依赖技术。人工智能革命有好的一面，也有坏的一面。这可能会使人们更难批判性地思考或自己解决问题。一些过去很重要的技能可能会变得不那么有价值。人们还对人工智能存在道德方面的担忧，比如它在监视、军事行动和决策中的应用。如果人工智能没有得到适当的控制，它可能会被用来伤害人们或创造一个只有一些人受益的不公平社会。虽然它可以在很多方面让我们的生活变得更好，但它也带来了我们需要解决的挑战。了解这些问题很重要，以确保人工智能的使用方式让所有人受益，而不仅仅是少数人。
无细胞的胎儿DNA测试 - 牛津临床政策
在胎儿筛查或产前诊断之前，强烈建议遗传咨询遗传咨询，以告知对应用于独特人的测试的优势和局限性的人。医疗记录文件用于审查卫生服务的福利覆盖范围由成员特定的福利计划文件和可能需要特定服务覆盖的适用法律确定。可能需要医疗记录文件来评估成员是否符合承保范围的临床标准，但不能保证对所请求的服务的承保范围；请参阅标题为“医疗记录”文档的协议。定义非整倍性：正常的人类细胞具有23对染色体。人类细胞中异常数量的染色体称为非整倍性。这包括三体，其中存在额外的染色体或单色，其中缺少染色体。肾上腺素可以影响任何染色体，包括性染色体。唐氏综合症（三体疾病）是一种常见的非整倍性。patau综合征（三体疾病）和爱德华兹综合征（三体症）是其他显着的非整倍性。[美国产科医生和妇科医生学院（ACOG）词典，2024年]无细胞的胎儿DNA（CFFDNA或CFDNA）：从胎盘中自由移动的胎盘DNA的小片段，这些胎儿DNA在怀孕的人的血液中自由移动。可以通过非侵入性产前筛查测试来分析这些片段。（ACOG词典，2024）比较基因组杂交（CGH）：CGH是一种可用于检测基因组拷贝数变化（CNV）的技术。测试可以使用各种探针或单核苷酸多态性（SNP）提供拷贝数和基因区分信息。所有平台共有共同的共同点，即单个和参考DNA用染料或荧光探针标记并在阵列上杂交。然后，扫描仪测量探针之间强度的差异，并且数据表示的强度比参考DNA更大或更少。（South等，2013）大规模平行测序（MPS）：也称为下一代测序（NGS）以及大量平行的shot弹枪测序（MPSS），该技术允许同时在固体表面上同时对固体表面进行同时测序，例如玻璃滑板或珠宝。（Alekseyev等，2018）镶嵌：细胞分裂的误差可能导致一个人具有两个或更多不同的具有不同染色体的细胞种群。一个例子是马赛克特纳综合征，其中某些细胞为46，XX，而其他细胞则是45，X，X，X，X，X。（MedlinePlus，2022a）下一代测序（NGS）：可以同时快速分析多个DNA的新测序技术。旧形式的测序只能一次分析一个DNA的一部分。（Alekseyev等，2018）非侵入性产前测试/筛选（NIPT/NIP）：用于描述CFFDNA不同类型分析的常见术语。（Allyse和Wick，2018）共享决策（SDM）：SDM是一个过程，医生和个人共同努力选择最能反映临床证据以及个人的价值观和偏好的治疗方案。（MedlinePlus，2021a）（Armstrong and Metlay，2020）单核苷酸多态性（SNP）：个体DNA的小变化每1,000个核苷酸发生一次。这些小差异，SNP通常对健康或发育没有影响，但有助于确定DNA中特定的染色体位置。（Medlineplus，2022b）三体术13（PATAU综合征）：一种具有额外染色体的染色体条件。它与多个先天性异常和显着发育延迟有关。大多数婴儿在出生后的第一个月中死亡，第一年后只有5-10％的生存。生孩子13岁的孩子的风险随着母亲的年龄而增加。
无细胞胎儿 DNA 检测（仅限肯塔基州）
Vanadis ® 遗传咨询 强烈建议在胎儿筛查或产前诊断之前进行遗传咨询，以便让接受检测的人了解该检测对特定个体的优势和局限性。 定义 非整倍体：正常的人体细胞有 23 对染色体。人体细胞中染色体数目异常称为非整倍体。这包括三体性（存在额外的染色体）或单体性（缺少一条染色体）。非整倍体会影响任何染色体，包括性染色体。唐氏综合症（21 三体）是一种常见的非整倍体。帕陶综合症（13 三体）和爱德华综合症（18 三体）是其他值得注意的非整倍体 [美国妇产科医师学会 (ACOG) 词典，2024]。无细胞胎儿 DNA (cffDNA 或 cfDNA)：来自胎盘的胎儿 DNA 小片段，可在孕妇血液中自由移动。这些片段可通过非侵入性产前筛查测试进行分析。（ACOG 词典，2024 年）。比较基因组杂交 (CGH)：CGH 是一种可用于检测基因组拷贝数变异 (CNV) 的技术。测试可以使用各种探针或单核苷酸多态性 (SNP) 来提供拷贝数和基因区分信息。所有平台的共同点是，个体和参考 DNA 都用染料或荧光探针标记并在阵列上杂交。然后，扫描仪测量探针之间的强度差异，并将数据表示为比参考 DNA 具有更大或更小的强度（South 等人，2013 年）。大规模并行测序 (MPS)：也称为下一代测序 (NGS) 以及大规模并行散弹枪测序 (MPSS)，该技术允许在玻璃载玻片或珠子等固体表面上同时对多个基因进行测序 (Alekseyev et al., 2018)。镶嵌现象：细胞分裂错误可能导致个体拥有两个或多个具有不同染色体的不同细胞群。一个例子是镶嵌特纳综合征，由于染色体丢失，一些细胞是 46,XX，而另一些细胞是 45,X (MedlinePlus, 2022a)。下一代测序 (NGS)：可以同时快速分析多个 DNA 片段的新型测序技术。旧形式的测序只能一次分析一个 DNA 片段 (Alekseyev et al., 2018)。无创产前检测/筛查 (NIPT/NIPS)：用于描述不同类型 cffDNA 分析的常用术语 (Allyse and Wick, 2018)。共享决策 (SDM)：SDM 是医生和个人共同选择最能反映临床证据和个人价值观和偏好的治疗方案的过程 (Armstrong and Metlay, 2020)。单核苷酸多态性 (SNP)：个体 DNA 中的微小变异大约每 1,000 个核苷酸就会发生一次。这些微小的差异，即 SNP，通常不会对健康或发育产生影响，但有助于识别 DNA 中的特定染色体位置（MedlinePlus，2022b）。13 三体综合征（帕陶综合征）：一种具有额外 13 号染色体的染色体疾病。它与多种先天性异常和严重的发育迟缓有关。大多数婴儿在出生后的第一个月内死亡，只有 5-10% 的婴儿能活过第一年。母亲年龄越大，生下患有 13 三体综合征的孩子的风险就越大（MedlinePlus，2021a）。18 三体综合征（爱德华氏综合征）：一种具有额外 18 号染色体的染色体疾病。它与多种先天性异常和发育迟缓有关。大多数婴儿在出生后的第一年内死亡，只有 5-10% 的婴儿能活过第一年。生下患有 18 三体综合征的孩子的风险会随着母亲年龄的增长而增加（MedlinePlus，2021b）。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
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神经科学第三版熊PDF
BioMérieux的专有高级光谱分类器可帮助实验室提供准确的结果，以支持明智的治疗决策。Vitek MS系统将每个频谱读取为一系列峰，这些峰被质量和强度检测到并分类，提供了稳健而准确的性能，而无需修改得分。该数据库的构建考虑了多样性，包括用于不同样品起源的光谱（例如，血液，组织），在各种培养基上培养的分离物以及具有不同孵化时间的光谱。这导致了同一物种内物种和菌株之间更好的区分。vitek MS知识库v3.2包括综合性数据库更新，诺卡氏菌和模具，包括布鲁氏菌，念珠菌和伊丽莎白·埃里兹本·阿纳希利斯。在质谱系统上快速识别这些困难的生物的能力使微生物学家能够为临床医生提供可行的结果，从而有助于对诸如结核病等疾病的更快治疗。vitek MS在识别分枝杆菌，诺卡氏菌和模具方面的出色表现，可以快速向医生释放结果以获得更好的患者护理。这有助于医院节省金钱（分子探针；测序；发送）和时间（内部测试；更快地识别这些困难的生物）。Vitek MS v3.2数据库现在包括对实验室人员危害的布鲁氏菌种，但可以与系统迅速识别。念珠菌和伊丽莎白·埃里萨伯氏菌动脉藻是具有临床意义的新的新兴病原体。vitek MS旨在优化微生物实验室的工作流程。其4型滑动容量可以通过四位不同的技术人员平行制备样品，从而可以同时测试每次运行多达192个分离株。使用Vitek MS Prep Station，系统提供引导幻灯片准备和与AST的无缝集成。重点是最小化动手时间，Vitek MS启用了当天ID和AST（带有Vitek 2）结果，从而使实验室可以专注于更多增值任务。BioMérieux的Myla解决方案为各种尺寸的实验室（1-192个样本/运行）提供了高级中间件功能。它提供了Vitek MS和Vitek 2的ID和AST结果的实时报告和无缝集成。这会提高实验室效率和信心。Vitek MS系统通过提供完全的可追溯性和灵活性来对这些改进产生重大贡献。试剂和一次性设备上的条形码可通过AST结果自动链接，从而提高了整体准确性。一次性幻灯片进一步降低了由于污染而导致错误结果的风险，并最大程度地减少了化学安全危害。BioMérieux的专有晚期光谱分类器（ASC）使用加权bin矩阵来构建其知识基础参考菌株数据库。这包括来自1,316个分类单元，207个霉菌和酵母，16个Nocardia和39个分枝杆菌的数据，每个物种平均有40个参考光谱，涵盖应变变化，培养基类型和生长条件。ASC中的binning算法可以实现置信度大于99％的生物体的明确识别。这是通过分析每个光谱中的1,300个数据点而不是比较光谱模式来实现的。该过程会导致快速分析时间，并提高了现有方法的准确性。Vitek MS通过在几分钟内提供微生物识别来支持抗菌管理计划。它为实验室人员和临床医生提供了好处，包括启动最佳治疗的快速和可行的结果。在广泛覆盖临床上重要的生物和高度准确的结果的情况下，Vitek MS有助于降低住院时间，总医院成本和死亡率。该系统在临床上具有重要意义的生物的全面数据库提供了快速的结果，可改善阳性患者的结局并减少最佳抗生素疗法的时间。它的好处也扩展到实验室人员，使他们能够识别以前难以使用传统方法ID的生物。具有1,316种生物的综合数据库生长，包括分枝杆菌，诺卡氏菌，布鲁氏菌，念珠菌和伊丽莎白·埃里扎贝林亚山脉。使用Vitek 2易感性测试的用户友好的软件集成流线工作流程。该系统通过快速识别生物体并开始适当的治疗来有助于减少住院时间。研究表明，对生物的结果具有很高的信心，减少了治疗时间并最大程度地减少成本。参考文献：[研究列表]质谱学通过在分析前和分析后阶段之间提供自动联系来彻底改变微生物实验室的自动化。这项创新使自动化电路完成了测试和报告，从而导致微生物学实验室。Vitek MS系统是飞行质谱仪的基质辅助激光解吸时间，可快速鉴定出来自临床培养的微生物。该仪器及其伴随预备站和采集站简化了识别微生物并提供准确结果的过程。Vitek MS系统是一种分子诊断工具，已集成到实验室中，以提供单个患者样本及其测试结果的完整跟踪和验证。这种集成允许与其他实验室仪器和实验室信息系统（LIS）无缝连接，从而使所有数据都可以在一个地方访问和查看。几个出版物强调了使用Vitek MS来识别各种媒体类型的阳性患者样本的可靠性，安全性和效率。这些研究表明，MALDI-TOF质谱法在鉴定诺卡氏症，分枝杆菌和其他微生物方面的准确性。新的BioMérieuxVitek MS v3.0数据库已通过许多研究验证，包括ECCMID 2017和ASM 2017会议。这些研究表明，数据库可有效地以高精度识别霉菌，分枝杆菌和Nocardia菌株。除了其临床应用外，还将MALDI-TOF质谱法与其他识别方法（包括Vitek MS和商业数据库）进行了比较。这些比较强调了在实验室环境中使用MALDI-TOF的优势。此外，一项研究还评估了Vitek MS系统的性能，以识别医学上重要的酵母菌。该技术还用于鉴定固体培养物上的皮肤植物，在鉴定之前迅速使分枝杆菌和诺卡氏菌种类灭活，并区分肺炎链球菌和pseudopococcus pseudopoccus pseudopoccus。此外，它已与16S rRNA和回旋基因测序结合在一起，实际上鉴定了临床重要的Viridans组链球菌。总体而言，Vitek MS系统和MALDI-TOF质谱法证明了它们在实验室环境中的可靠性，安全性和效率，以识别广泛的微生物。几项研究已经比较并评估了不同基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）系统的性能，以识别各种类型的微生物。这些研究包括对两个MALDI-TOF MS系统的比较评估，即Vitek MS和Microflex LT，以鉴定革兰氏阳性球形； Bruker Microflex LT和Vitek MS MALDI-TOF质谱系统的性能和可靠性，用于鉴定临床微生物；比较和优化两个MALDI-TOF MS平台，用于鉴定医学相关的酵母菌； Vitek MS v2.0 Maldi-TOF质谱系统的多中心验证，用于鉴定刺眼的革兰氏阴性细菌； Vitek MS系统的多中心评估，用于非肠杆菌科革兰氏革兰氏阴性杆菌的质谱鉴定；使用Vitek MS系统对厌氧菌细菌质谱鉴定的多中心评估；以及对飞行质谱系统的Vitek MS矩阵辅助激光解吸时间的多中心评估，用于鉴定革兰氏阳性有氧细菌。
数字身份模型
AI医疗保健应用程序利用算法，机器学习和数据分析来复制人类智能。通过快速分析大量数据并识别模式，AI可帮助医生做出更明智的决定。在美国，AI被应用于医学成像，预测分析，个性化医学和行政任务。这项技术正在改变医疗保健，但也带来了重大的挑战和风险。例如，AI可以分析医学图像，实验室结果和健康数据，以早日诊断疾病，并具有很高的放射学和肿瘤学精度。2023年，AI驱动的癌症筛查工具提高了近20％的乳腺癌检测率。AI迅速处理数据，使医生能够快速制定治疗计划，这在紧急情况下尤为重要。此外，AI通过考虑患者的遗传概况，生活方式和历史来实现个性化医学，从而实现更有效的治疗计划。通过自动执行管理任务，AI可以大大降低医疗保健成本。在美国，医疗保健费用是一个主要问题的美国，AI可以帮助医院更有效地运作并降低费用。较小的医院和诊所可能由于高前期成本和培训要求而难以采用AI技术，从而创造了不平等的医疗保健景观，只有资金充足的机构才能负担得起高级解决方案。一项2024年的调查发现，有60％的中小型美国诊所报告说，成本是AI采用的重大障碍。此限制突出了需要更经济实惠且可访问的AI基础架构。2。AI驱动的医疗保健对数据隐私和安全性提出了担忧，诸如HIPAA之类的法律要求严格的法规来保护患者信息。2023数据泄露突出了确保患者数据安全的挑战，尤其是在依靠大型数据集的复杂AI系统中。虽然AI非常准确，但它可能会犯错误，尤其是如果训练数据不完整或有偏见，导致误诊和治疗不当。在AI驱动的医疗保健中对人类监督的需求变得越来越明显。尽管AI的进步进步，但患者仍然重视人类的互动，尤其是在处理敏感健康问题时。一项2023年的调查发现，有70％的美国患者更喜欢与人为医疗保健提供者相比，而不是AI。在医疗保健中使用AI提出了道德问题，包括对错误的责任，公平访问治疗以及算法中的潜在偏见。为了提高对AI的信任，开发人员正在创建“可解释的AI”系统，这些系统可为决策过程提供明确的见解，从而使医生能够验证AI建议。科技公司和医院之间的合作旨在创建具有详细说明的透明AI系统，使医疗保健提供者更容易信任基于AI的诊断。保护患者数据对于当今的医疗保健领域至关重要。通过遵守严格的数据保护法和HIPAA指南，医疗保健提供者可以最大程度地降低隐私风险。例如，几个美国医疗保健组织已投资于可用的网络安全工具来保护患者信息。3。AI应被用作支持工具，而不是代替人类医疗保健专业人员。人类的监督至关重要，尤其是对于高风险诊断和治疗计划。许多美国医院雇用AI来协助医生，但在做出任何治疗决定之前，仍需要对人类医生进行最终审查。这种方法将AI的效率与人类医疗保健提供者的专业知识相结合，以进行更安全的患者护理。随着AI技术的发展，其在美国医疗保健系统中的作用将继续扩展。研究人员正在努力提高AI的准确性，可访问性和安全性。医疗保健提供者，科技公司和决策者之间的合作对于应对AI的挑战并最大程度地利用其收益至关重要。AI具有增强患者护理，提高效率和降低成本的巨大潜力。但是，它还引入了与成本，隐私和道德问题有关的挑战。通过仔细权衡这些利弊，美国医疗保健提供者可以负责任地实施AI，从而确保其益处达到尽可能多的患者，同时最大程度地减少风险。AI在医疗保健中的采用正在彻底改变医疗和患者经验。从更快的诊断到机器人辅助手术，AI通过执行通常由人类完成的任务来简化患者，医生和医院管理人员的生活，但在较少的时间和成本的一小部分。使用及时和定制的医疗治疗是AI对医疗保健部门产生重大影响的关键领域。Grail使用AI驱动的测试在早期阶段检测癌症。在各种应用中可以看到AI在医疗保健方面的潜力的例子。这样的应用是AI辅助诊断，它可以通过比人类专业人员更准确地预测和诊断疾病来帮助改善诊断过程。新药的开发是AI发挥关键作用的另一个领域。传统的药物开发方法涉及长期昂贵且耗时的研究过程。但是，凭借AI可以快速分析大量数据的能力，它可以帮助设计药物，预测潜在的副作用以及确定适合临床试验的候选者。AI还通过通过数字通信工具提供个性化的护理和支持来增强患者体验。这包括发送提醒，提供健康技巧以及为患者建议下一步。此外，AI有助于诊断的能力可以使患者访问更快，更准确，从而有助于更好的整体护理。除了这些应用程序外，AI还用于管理大量医疗保健数据，这可能是涉及大量信息的挑战。但是，AI处理大量数据集的能力使其成为连接可能不会引起注意的重要数据点的宝贵工具，从而加快了新药和治疗的发展。此外，医院越来越多地使用AI驱动的机器人，例如微创手术和心脏手术。几家公司通过将AI技术整合到他们的服务中，处于医疗创新的最前沿。这些机器人系统使外科医生能够以更高的精度和准确性进行复杂的手术，从而减少并发症和更快的恢复时间。Eliseai总部位于纽约，提供对话性AI解决方案，可以通过各种通信渠道（例如SMS，语音，电子邮件和Web聊天）来自动化管理任务，例如约会计划和发送付款提醒。在加利福尼亚州圣马特奥的Evidation的移动应用程序通过奖励和教育内容来帮助用户管理健康。用户还可以在AI的支持下参与生命科学公司，政府机构或学术机构的研究。该技术支持诸如向报告潜在临床试验报告流感系统的用户提醒的项目。总部位于波士顿的Cohere Health使用AI来简化患者的先前授权流程，以确保及时获得护理。他们的共同统一平台允许健康计划创建数据驱动的护理路径，减少压力和成本。纽约的Flatiron Health提供基于云的肿瘤软件，该软件在全国范围内连接癌症中心，以改善治疗方法，并使用先进技术（如人工智能）加速研究。该技术提供了数十亿癌症患者数据点的见解，从而增强了患者护理。伊利诺伊州埃文斯顿市的全球咨询公司ZS通过AI，销售，市场营销，分析和数字化转型专业知识来帮助企业挑战医疗保健挑战。他们利用医学技术和生命科学等行业的复杂AI工具。几家公司正在利用AI技术来改善医疗保健结果。Healthee的员工福利应用程序在纽约依靠AI来指导员工通过可用的覆盖范围和治疗选择。其虚拟助手Zoe为与福利相关的问题提供了个性化答案。Pfizer在纽约使用AI来研究各种疾病的新药候选者，包括COVID-19治疗（如Paxlovid）。使用模拟和建模具有高潜在有效性的科学家模型化合物。takeda开发治疗和疫苗，以解决腹腔疾病等疾病。武田采用AI用于罕见的自身免疫性疾病和登革热，使用它来开发新药物并优化现有治疗方法。Enlitic开发了深度学习的医学工具来简化放射学诊断，分析非结构化的医疗数据，以使医生更好地了解患者需求。巴比伦旨在通过专注于预防，为AI引擎提供交互式症状检查器，提供知情和最新的医疗信息，以重新设计医疗保健。蝴蝶网络设计AI驱动的探针，用于在各种情况下进行超声检查，为麻醉，初级保健，急诊医学和其他领域创建3D可视化。CloudMedx使用机器学习来通过预测分析来改善患者旅行，管理患者数据，临床病史和付款信息，从而生成洞察力。BioFourmis将患者和卫生专业人员与基于云的平台联系起来，集成移动设备和可穿戴设备，以收集AI驱动的见解并进行虚拟访问。公司的平台通过从过去的记录中找到重要的患者详细信息来节省时间。标题Health结合了AI和超声技术，用于早期疾病识别，并实时指导提供者进行超声波处理。Corti的平台利用AI来改善紧急医疗服务操作，总结紧急电话，加快文件并跟踪员工绩效。基于旧金山的Atomwise正在使用AI通过以前所未有的量表分析遗传化合物来对抗埃博拉病毒和多发性硬化症。南旧金山的Freenome通过筛查，测试和血液检查利用AI进行癌症检测。 犹他州的递归通过其OS加速了药物发现，从而生成和分析了大型生物学和化学数据集。 Intitro在旧金山将生成的AI应用于人类疾病生物学，生成细胞数据和临床见解，以刺激新的医学开发。 Owkin在纽约采用AI来通过识别靶标，建议组合和建议重新分配治疗来增强癌症治疗。 多伦多的深基因组学利用其AI平台来寻找神经肌肉和神经退行性疾病药物的候选者。 IBM的Armonk的Watson帮助医疗保健专业人员通过个性化的健康计划和基因测试解释来优化医院效率，与患者互动并改善治疗。 在休斯敦提供的Informai提供了AI产品，包括用于放射治疗计划的Radoncai和用于供体 - 接收数据评估的移植。 Komodo Health已开发了一个称为“医疗保健图”的现实世界患者数据的全面数据库，该数据利用AI来提取相关信息。南旧金山的Freenome通过筛查，测试和血液检查利用AI进行癌症检测。犹他州的递归通过其OS加速了药物发现，从而生成和分析了大型生物学和化学数据集。Intitro在旧金山将生成的AI应用于人类疾病生物学，生成细胞数据和临床见解，以刺激新的医学开发。Owkin在纽约采用AI来通过识别靶标，建议组合和建议重新分配治疗来增强癌症治疗。多伦多的深基因组学利用其AI平台来寻找神经肌肉和神经退行性疾病药物的候选者。IBM的Armonk的Watson帮助医疗保健专业人员通过个性化的健康计划和基因测试解释来优化医院效率，与患者互动并改善治疗。 在休斯敦提供的Informai提供了AI产品，包括用于放射治疗计划的Radoncai和用于供体 - 接收数据评估的移植。 Komodo Health已开发了一个称为“医疗保健图”的现实世界患者数据的全面数据库，该数据利用AI来提取相关信息。IBM的Armonk的Watson帮助医疗保健专业人员通过个性化的健康计划和基因测试解释来优化医院效率，与患者互动并改善治疗。在休斯敦提供的Informai提供了AI产品，包括用于放射治疗计划的Radoncai和用于供体 - 接收数据评估的移植。Komodo Health已开发了一个称为“医疗保健图”的现实世界患者数据的全面数据库，该数据利用AI来提取相关信息。这使医疗保健专业人员能够创建更详细的患者资料，同时还要考虑社会不平等。Oncora医学通过其平台协助肿瘤学家参与癌症研究和预防，该平台可自动化记录并确定高危人群进行临床试验。AICURE可以帮助医疗团队在使用AI和计算机视觉的临床试验期间跟踪患者对药物治疗方案的遵守。公司的移动应用程序提供了对患者行为的实时见解，使临床团队在必要时可以进行干预。Pathai利用机器学习技术来帮助病理学家进行准确的诊断，目的是减少癌症诊断和开发个性化治疗方法的错误。在100,000个DNA区域内的癌症信号的Galleri测试筛选，可以预测与癌症相关的组织或器官。Linus Health通过其专有评估技术DCTClock致力于对大脑健康进行现代化，该技术将传统的笔和纸时钟绘图测试数字化，以分析100个指标的认知功能。viz.ai帮助护理团队使用AI驱动的解决方案对医疗紧急情况的反应更快。RITH RETION位于洛杉矶，已开发出一种自动化系统，该系统综合了电子病历数据以诊断患者并提供个性化的护理建议。同时，由哈佛医学院团队创立的浮标健康提供了AI驱动的症状检查器，可指导患者进行正确的治疗。在波士顿，贝丝以色列女执事医疗中心正在使用AI-Hehanced显微镜快速扫描血液样本中的致命细菌。迭代健康适用于胃肠病学，使患者招募进行临床试验自动化，并帮助医生识别癌性息肉。virtusense使用AI传感器来跟踪患者运动并预测潜在的下降，而克莱利的数字护理平台分析了心血管健康，并建议个性化的治疗计划。Novo Nordisk还与Valo Health合作，使用AI驱动的计算平台和人体组织建模技术开发新的心脏代谢疾病治疗。这些创新的解决方案旨在通过更快的诊断，治疗和护理决定来挽救生命。Bioxcel Therapeutics利用AI发现和开发免疫肿瘤和神经科学中的创新药物。该公司的药物重新创新计划利用AI来发现现有药物的新应用或确定合适的患者。与2型糖尿病（例如2型糖尿病）抗击的创新方法涉及将物联网技术，AI，数据科学，医学，医学和医疗保健专业知识相结合。这种融合可以创建人类代谢功能的数字表示，称为全身数字双胞胎，该功能结合了成千上万的健康数据点，日常活动和个人喜好。在加利福尼亚州的山景中，Qventus利用AI来应对医院的运营挑战，包括急诊室和患者安全。他们的自动化平台优先考虑患者疾病和伤害，同时跟踪医院的等待时间以优化护理服务。微妙的医疗利用AI来提高放射学部门的图像质量。同时，克利夫兰诊所与IBM合作开发了Discovery Accelerator，该计划将AI与医学研究合并。这种伙伴关系旨在通过开发针对基因组学，化学和药物发现以及人群健康分析的基础设施来加快医疗保健突破。在马里兰州巴尔的摩，约翰·霍普金斯医院（Johns Hopkins Hospital）与GE Healthcare合作，使用预测性AI技术来增强患者护理。他们的工作队有效地增加了医院活动的优先级，导致患者在急诊室的分配速度快38％。一滴提供了一种谨慎的解决方案，用于通过其一个Drop Premium应用程序来管理糖尿病和高血压以及体重管理等慢性病。这个交互式平台提供了现实世界中专业人士的教练，由AI提供动力的预测性葡萄糖读数，学习资源以及对从各种设备的读取的日常跟踪。他们的Sirtlepet和微微妙产品可以增强MRI和PET扫描，同时减少图像噪声，从而每天扫描更多患者，从而缩小等待时间。twill被描述为“智能治疗公司”，为企业，制药公司和健康计划提供了数字医疗保健产品以及合作伙伴，以开发用于管理多发性硬化症和牛皮癣等医疗状况的个性化护理轨道。这些个性化计划可以包括数字治疗，护理社区和教练选择。Augmedix为医院，卫生系统，个人医生和小组实践提供了一套支持AI的医疗文档工具。他们的产品利用自然语言处理和自动语音识别来节省用户时间并提高效率。医疗保健中的云计算：利用AI来提高患者满意度云计算正在通过利用人工智能（AI）来改善医疗保健，以提高患者满意度，简化临床工作流程和推动创新。####基于云的AI应用程序的示例：1。** Greenlight Guru **：使用机器学习来检测网络设备中的安全风险，提供自动计算的风险评估和行业数据聚合。** tempus **：将AI应用于大量的临床和分子数据集，以个性化医疗保健治疗，为医生提供有关放射学，心脏病学和神经病学的见解。**封闭环境**：使用AI端到端的平台，使用AI来发现高危患者，建议治疗方案并收集循环反馈以进行外展和参与策略。####新兴技术： - ** Beacon Biosignals **：开发EEG分析平台利用机器学习算法来提高药物开发成功率。- ** Proscia **：利用具有AI驱动图像分析的数字病理软件来检测癌细胞中的模式，简化数据管理并支持癌症发现和治疗。- ** H2O.AI **：分析医疗保健数据以挖掘，自动化和预测过程，包括ICU转移，临床工作流程和医院获得的感染。- ** akasa **：自动为医疗保健提供者进行管理任务，使员工能够专注于高优先级领域，同时保持索赔管理的准确性。- **替代性外科手术**：将虚拟现实与AI -Sable Abled机器人结合起来，用于微创手术，使外科医生能够详细探索患者的身体。####关键好处： - 通过个性化护理提高患者满意度 - 增强的临床工作流程和效率 - 提高了医疗保健提供者的生产力 - 增强的决策能力 - 简化的行政任务这些云计算和AI的最先进应用程序为医疗保健领域彻底改变了健康，有效，有效，患者和患者，并彻底改变了医疗保健领域。医疗保健中的区块链：17个示例了解精确的网络刀系统利用AI和机器人技术来精确治疗癌性肿瘤。该技术使提供者能够为每个患者的立体定向放射外科手术和立体定向的身体放射治疗。机器人的实时肿瘤跟踪功能使医生和外科医生可以针对受影响的地区而不是整个身体。在加利福尼亚州的桑尼维尔（Sunnyvale），直觉的DA Vinci平台具有相机，机器人臂和手术工具，可帮助您进行最小的侵入性程序。这些平台不断获取信息，并向外科医生提供分析以改善未来的程序。da vinci已协助超过1000万个运营。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的机器人学院开发了Heartlander，这是一种旨在促进心脏治疗的微型移动机器人。在医师的控制下，这个微小的机器人通过一个小切口进入胸部，单独导航到心脏的特定位置，遵守心脏表面，并进行治疗。在荷兰的埃因霍温（Eindhoven）中，Microsure的机器人帮助外科医生克服了人类的身体局限性。公司的运动稳定器系统旨在提高手术过程中的性能和精度。可以通过操纵杆来控制其Musa手术机器人的手术机器人。Laudio旨在帮助一线经理建立高性能的团队。该公司的技术利用AI驱动的建议来推动有针对性的管理措施，以帮助简化前线医疗工作者的工作流程。Laudio的目标是提高效率，员工参与度和患者经验。最终的医疗保健提供医疗保健情报软件，将第三方数据，二级和专有研究转换为可行的见解。它旨在提供有组织，可搜索和用户友好的平台。该公司帮助医疗保健空间中的企业将其产品推向目标受众。形成生物是一家使用AI开发新药物的制药公司。公司在整个开发，制造和营销中都利用AI。其目标是加速药物开发管道并更有效地为患者获取新产品。努力健康旨在通过服务和技术来改造肾脏疾病护理，从而优先考虑早期识别和有助于降低总体成本的反应。它为客户提供了使用预测性和比较数据来设计家庭优先透析选项和综合护理计划的本地提供商。IMO健康利用AI来通过保持准确的手术词典并将文档与监管要求保持一致来提高临床数据质量。其解决方案适合各种组织，包括健康计划，提供者和研究计划。Artera的患者沟通平台利用AI模型和基础设施来促进患者访问，减少员工的响应时间并提高员工与患者比率。公司的生成AI和分类模型通过将高优先级消息移至顶部来确定收件箱管理。Arcadia的数据平台使医疗保健提供者能够通过统一来自各种来源的数据的见解来简化操作并积极护理。其生成的AI助理提供了跨财务风险，合规性和护理管理等领域的背景和建议。AI在医疗保健中结合了机器学习，自然语言处理，深度学习和其他技术，以增强卫生专业人员的能力，患者经验和疾病检测。像Eliseai，Cohere Health，Pfizer，Butterfly Network和Novo Nordisk这样的公司都利用AI用于自动化，数据分析和治疗计划。AI的好处包括运营效率，个性化治疗计划和快速数据处理，可以加速医疗诊断。但是，AI系统并不可靠，可能会产生错误或有偏见的结果，从而引起人们对可信度和数据隐私的担忧。
微生物学中的属是什么
nlm提供了对科学文献的访问，而无需暗示与内容的认可或一致。分类法涉及根据特征对微生物进行分类，细菌通过革兰氏染色反应分为两个主要组，并表现出各种形状和大小。在临床实践中，细菌是通过形态学，氧的需求和生化测试对细菌进行分类的。基因探针和基于PCR的技术等诊断测试系统检测特定细菌。细菌物种通常根据基因重组频率表现出不同的种群结构。键入分离株对于流行病学研究和监视至关重要。微生物可以分为七个大型生物群：藻类，原生动物，粘液霉菌，真菌，细菌，古细菌和病毒。藻类，原生动物，粘液霉菌和真菌是真核微生物，具有类似于动植物的细胞结构。细菌，包括支原体，立克群和衣原体组，具有原核组织。古细菌是一群独特的原核生物，与其他生物没有密切的祖先关系。只有细菌和病毒在医学或兽医上被认为是重要的。病毒是具有简单结构和不同繁殖模式的最小传染剂。病毒，无蛋白质的RNA片段，引起植物的疾病，而prion是动物和人类致命神经退行性疾病的病因。传染性同工型中发生构成变化（第60章）。系统学也称为系统发育学。分类法包括三个组成部分：分类，命名和识别。分类以有序的方式群体群体，而命名法则涉及命名这些生物，要求国际协议以持续使用。命名法的更改可能会引起混乱，并受到国际商定的规则。在临床实践中，微生物学家主要专注于根据商定的分类系统识别分离株。这些组成部分以及分类法构成了与进化，遗传学和物种有关的系统学的总体学科。原生动物，真菌和蠕虫是根据卡尔·冯·林纳（Carl vonLinné）开创性工作后的标准规则分类和命名的。大类（阶级，秩序，家庭）进一步分为由拉丁二项式指定的单个物种。细菌表现出比所有其他细胞寿命的多样性更大，这使刚性分类具有挑战性。识别主要是通过基于密钥的系统来实现的，该系统基于生化性能测试系统的生长或活动来组织细菌性状。有些测试明确鉴定了属或物种，例如葡萄球菌属的过氧化氢酶产生。和细胞色素c由铜绿假单胞菌C。其他特征可能是单个物种独有的，将它们与具有相似生化谱的人区分开来。某些细菌在实验室中不生长（麻风细菌，treponemes），需要遗传学方法鉴定。如图它们可能构成一个属。随着遗传分析技术变得越来越容易获得，它们和其他快速分析方法正在取代传统的生化方法以识别。细菌分类中使用的分类等级包括王国（原核），分区（Gracilicutes），阶级（Betaproteobacteria），订单（Burkholderiales），家庭（Burkholderiaceae），属（Burkholderia）（Burkholderia）和物种（Burkholderia cepacacia）。通过DNA同源性分析将一些属（例如动杆菌）细分为基因组物种。细菌和病毒的分类构成了挑战，这是由于表型测试在区分某些基因组物种时的局限性。当前方法识别物种复合物，这些物种复合物使用多重分类学方法分为基因组群。例如，头囊菌络合物包括从植物病原体到人类病原体的各种生物。尽管没有普遍接受的分类系统，但Bergey的手册被广泛用作权威来源。国际系统细菌学委员会控制细菌命名法，并在《国际系统和进化微生物学杂志》中发布批准的细菌名称清单。病毒由国际病毒分类学委员会（ICTV）归类，并在病毒学档案中发表。在细菌分类中，主要组以基本特征（例如细胞形状，革兰氏染色反应和孢子形成）区分。属和物种通常通过发酵反应，营养需求和致病性等性质进行区分。不同字符的相对重要性通常是任意的，而Adansonian系统则使用考虑广泛字符的统计系数来确定菌株之间的关系程度。此方法可用于分类共享主要字符的较大分组中的菌株。通过评分多个表型特征，可以估计相似性或匹配系数，这些系数可以在计算机上计算以确定生物体之间相似性的程度。3.1，可以使用相似性矩阵或树状图来构建层次分类树。这种方法允许根据相似性水平（用虚线x和y表示）将生物体分离为属和物种。DNA中鸟嘌呤 - 胞嘧啶（G-C）碱基对之间的氢键强度大于腺嘌呤 - 胸腺胺（A-T）碱基对之间的强度，从而影响DNA熔化的温度。DNA序列以确定G+C含量，该含量在细菌属之间差异很大，但在物种中仍然相对一致。另一种分类方法涉及基于其DNA碱基序列的同源性进行分组。此方法利用了在受控冷却过程中的重新形态，并在互补区域之间产生混合配对。可以通过信使RNA（mRNA）结合研究获得有关相关性的遗传证据。尽管具有不同G+C比的生物不太可能显示出明显的DNA同源性，但具有相似或相同的G+C比的生物可能不一定具有同源性。系统发育相关性。已经开发了一种实时PCR方法来估计G+C含量。核糖体RNA（rRNA）的结构似乎在进化过程中是保守的，反映了系统发育关系。核苷酸测序相对简单，并导致了许多在线医学上重要的细菌物种的DNA序列的可用性。注意：我应用了“添加拼写错误（SE）”方法，其中有10％的概率引入错误。如果您要我以不同的方式重塑它，请让我知道！在此处给定文章的分枝杆菌物种鉴定对于理解其系统发育关系至关重要。尽管rDNA序列中的高相似性（> 97％），但可以使用Microseq（Applied Biosystems）等商业系统来区分不同的物种。但是，核糖体基因可能无法提供足够的变化来区分紧密相关的物种。替代候选基因（例如RECA）已被探索，并且似乎有望用于系统发育分析。在系统发育研究中也使用了其他家政基因，包括RPOB，GROEL和GYRB。这些基因定义了与RRNA基因观察到的基因一致的进化树。分类法的主要目标是促进在临床和公共卫生环境中的个人和团体的有效管理。然而，由于基因组序列数据揭示了微生物之间的相互关系，因此对与基本理解保持一致性是必要的。表3.1根据共享特征概述了简化的分类方案。门A（属）是正确的。这些群体已与最近确定的系统发育命名法对服。可以通过补充测试，有时在物种水平上进一步识别生物。形态标准足以鉴定原生动物，蠕虫和真菌。The classification of cellular micro-organisms is as follows: Eukaryotes: Protozoa - Sporozoa Plasmodium, Isospora, Toxoplasma, Cryptosporidium Flagellates Giardia, Trichomonas, Trypanosoma, Leishmania Amoebae Entamoeba, Naegleria, Acanthamoeba Other: Babesia, Balantidium Fungi: Mould-like Epidermophyton, Trichophyton, Microsporum, Aspergillus Yeast-like Candida Dimorphic Histoplasma, Blastomyces, Coccidioides True yeast: Cryptococcus Prokaryotes: Bacteria: Actinobacteria (High G+C Gram positives) - Actinomyces, Streptomyces, Corynebacterium, Nocardia,分枝杆菌，微球菌（低g-c gram阳性） - 李斯特菌，芽孢杆菌，梭状芽孢杆菌*，乳酸杆菌*，Eubacterium*革兰氏阳性杆菌，杆菌，芽孢杆菌，芽孢杆菌* Enterococcus Gram-negative cocci: Veillonella*, Mycoplasma Proteobacteria (a very large group with 5 sub-divisions) - Neisseria, Moraxella Gram-negative bacilli: Enterobacteria – Escherichia, Klebsiella, Proteus, Salmonella, Shigella, Yersinia Pseudomonads – Pseudomonas, Burkholderia, Stenotrophomonas Haemophilus, Bordetella, Brucella, Pasteurella Rickettsia, Coxiella Gram-negative curved and spiral bacilli: Vibrio, Spirillum, Campylobacter, Helicobacter Bacteroidetes - Bacteroides*, Prevotella* Borrelia, Treponema, Brachyspira, Leptospira衣原体衣原体这些单细胞生物是非斑型生物的，具有独特的核和细胞质。它们的大小从直径2-100 µm变化，其表面膜的复杂性和刚度有所不同。有些物种在内部捕获食物颗粒，而另一些物种则以细菌为食。原生动物被认为是最低的动物生命形式，它通过二元裂变或多重裂变无性繁殖。某些鞭毛原生动物与光合藻类密切相关。最重要的医学原生动物组包括Sporozoa，Amoebae和鞭毛。这些生物具有相对刚性的细胞壁，可能是腐生的或寄生的。霉菌随着分支丝的生长而生长，称为菌丝，形成了称为菌丝体的网状作品。通过形成从营养或空中菌丝体发展的性和无性孢子来繁殖。酵母是卵形细胞，通过萌芽并形成性孢子无性繁殖。二态真菌在人造培养中产生营养菌丝体，但在感染病变中类似酵母。主要的细菌组通过微观观察到其形态和染色反应来区分。革兰氏阴性程序将细菌分为两个伟大的分区：革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌。然而，较旧的分类系统与较新的基于DNA序列的系统发育分类之间的关系是复杂的且仍在发展的。随着细菌组之间的系统发育关系开始解体，出现异常。文本描述了根据其形态学特征和染色反应对细菌和病毒进行分类的各种组。尽管如此，在临床实验室中采用的实际鉴定方案很大程度上取决于细菌的形状革兰氏阳性还是阴性，杆菌或球菌的形状，以及它们在有氧或厌氧上生长的能力。医学上有意义的细菌的主要系统发育组包括静脉细菌，其革兰氏阳性具有较高的G+C含量，具有丝状生长和菌丝体的产生； Firmicutes，一组低的G+C革兰氏阳性细菌，其中包括细菌，球菌和孢子形成器；蛋白质细菌，一大群革兰氏阴性细菌；细菌植物，革兰氏阴性厌食症；螺旋体，其特征是带有内部鞭毛的螺旋形细胞；衣原体，严格的细胞内寄生虫产生抗生素并具有非常重要的病原体。其他值得注意的组包括放线菌，链霉菌，分枝杆菌，诺卡氏菌，corynebacterium，链球菌，葡萄球菌，分枝杆菌，尿不质质，叶绿体，veillonella，veillonella，veillonella，gram阳性孢子形成的孢子形成杆菌和近亲，可能会变成gram- cortridium-new cortridiul cortridur cortriver cortridge cortridge cortridg corlam-infram-negam-inform-Gram-ne Gram-ne Gramne。例如，梭状芽胞杆菌的末端孢子具有独特的球形形状。革兰氏阳性的非孢子芽孢杆菌，包括甲ip骨和乳杆菌，倾向于在链或细丝中生长。相反，一些细菌具有使运动能力的鞭毛，例如李斯特菌。细菌可以根据其细胞壁组成，包括α-肾上腺细菌（包括人力赛组和布鲁氏菌），以及贝贝氏菌，包括静脉和伯克霍尔德里亚。尽管具有优势，但核酸测定并非没有局限性。此外，gamaproteobacteria包括大肠杆菌等肠杆菌，以及假单胞菌和军团菌。一些细菌的独特特性（例如弯曲的颤音，包括弧形霍乱）是值得注意的。divaproteobacteria群体在医学上并不显着，而Epsilonproteobacteria包括螺旋杆菌和弯曲杆菌，它们表现出螺旋形状。革兰氏阴性的非腐蚀性厌氧菌（如杆菌和prevotella）以其细长的柔性螺旋而区别。病毒，重点是它们对宿主细胞复制的依赖。某些病毒可能会包裹在脂蛋白中，而另一些病毒缺乏该外层。提出了一个分类系统，根据其遗传物质和衣壳结构对病毒进行分组。引起人类疾病的主要病毒类型包括RNA病毒，例如流感，paramyxoviruse和Flaviviviruses，以及picornaviruses和paciviruses。许多类型的病毒，包括艾滋病毒，HTLV和疱疹病毒会导致人类疾病。DNA病毒，例如痘病毒，轮状病毒和腺病毒，也感染了人。微生物学家在识别细菌时由于精确识别所需的耗时过程而面临挑战。通常，它们依赖于显微镜和培养物等简单方法，可以通过其他测试进行推定识别来支持。但是，这些方法通常至少需要24小时，因此在开始识别之前必须获得单个分离株的纯培养。与文化方法不同，非文化检测技术（例如抗原或基于核酸的检测）没有需要纯培养的缺点，但可能具有特异性的局限性。形态和染色反应可以作为将未知物种置于其适当的生物群中的初步标准。诸如革兰氏阴性，深色地面照明和阴性染色之类的技术可用于观察细菌形态，运动性和胶囊形成。在某些情况下，病理标本中某些生物体的微观特征可能足以进行假定的鉴定，例如痰液中的结节芽孢杆菌或渗出液中的T. pallidum T. pallidum。但是，许多细菌具有相似的形态特征，需要进一步测试以区分它们。固体培养基上殖民增长的出现还可以提供特征信息，包括菌落大小，形状，高程和透明度。微生物生长和特征的变化，包括透明度，不透明和颜色，可能会显着影响结果。生长所需的条件范围特定于某些生物，有些需要氧气，其他厌氧环境，而另一些则对二氧化碳水平或pH值敏感。为了区分相似的物种，可以采用评估代谢差异的测试，例如产生特定碳水化合物的酸性和气态终产物的能力。但是，现在许多实验室都使用了结合简单性和准确性的市售微磨合。此过程导致可见细菌生长的抑制作用。Some common tests used in identification include: - Production of indole or hydrogen sulphide - Presence of oxidase, catalase, urease, gelatinase, or lecithinase enzyme activities - Utilization of various carbon sources Traditionally, these tests have been performed individually according to standard guidelines.套件也可用于特定的生物组，例如肠杆菌和厌氧菌。在某些情况下，可以使用更先进的程序来分析代谢产物或全细胞脂肪酸。A fully automated system using high-resolution gas chromatography and pattern recognition software is widely used, allowing for the rapid identification of various bacterial species.Mass spectrometry also holds promise for rapid identification through matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometry.由于细菌的多样性和复杂性，对细菌的检测和鉴定可能具有挑战性。Many organisms may not grow in culture, or they may require specialized nutrients, making traditional methods time-consuming and labor-intensive.然而，核酸技术的进步彻底改变了该领域，提供了更灵敏和快速的检测方法。Commercially available systems, including PCR, transcription-mediated amplification, and hybridization with specific probes, can identify a wide range of bacterial species with high accuracy.These technologies enable the detection of multiple species simultaneously, making them ideal for epidemiological investigations and antimicrobial susceptibility testing.此方法允许进行定量和形态评估。污染，操作员技能，底漆设计以及标本中抑制性化合物的存在都会影响结果。对这些结果的解释需要仔细考虑生物体的自然栖息地和共生主义的潜力。The development of new technologies, such as peptide nucleic acid (PNA) assays, holds promise for even more rapid and sensitive detection methods.These techniques use PNA molecules with DNA binding capacity to detect and identify bacterial species on microscope slides, and can be amplified using PCR to accelerate testing times.也已经开发出高密度寡核苷酸阵列，从而可以同时分析数千种不同的探针。This enables researchers to quickly identify specific genetic markers associated with antimicrobial resistance, paving the way for more targeted treatment strategies.Recent advancements include DNA sequencing, strain genotyping, and identifying gene functions, as well as locating resistance genes and changes in mRNA expression.一种创新的方法涉及在Eppendorf管中开发的选定基因靶标的阵列。The chip embedded in the tube contains optimized sets of oligonucleotide probes specific to certain organisms or antimicrobial resistance genes.这允许自定义单个细菌或组的芯片。从样品制备到检测的测定过程在单个管中在6-8小时内完成。实时PCR已广泛开发，使用荧光在单个反应管中结合了扩增和检测。该系统比常规PCR具有显着优势，包括速度，简单性和减少手动程序。基于荧光的方法可以检测DNA产物或通过与荧光标记的探针杂交提高特异性。对靶DNA的定量也是可能的，可以估计样品中的病毒或细菌数。 此外，针对16S核糖体RNA的荧光原位杂交（FISH）已用于直接在临床标本中检测细菌，而无需培养。 可以通过血清学反应来鉴定微生物的种类和类型，这些反应依赖于特有的特定物种或类型的抗体或类型的抗体，这些抗体以特征性的方式与微生物反应。 抗体在检测细菌产生的毒素和抗原以及鉴定特定病毒方面起着至关重要的作用。 基于乳胶的试剂盒广泛用于血清学组和毒素检测。 在ELISA中，特异性抗体附着在塑料孔上，并添加了测试抗原。 通过添加更特异性的抗体检测到抗原的存在，并用启动颜色反应的酶标记。 ELISA方法可以反向使用以定量检测抗体。 在Mac-Elisa中，纯化的抗原被吸附到井中，并添加了测试血清。 任何IgM与捕获试剂结合，并添加纯化的抗原以用标记的抗体检测。 某些病毒，例如流感，在红细胞上充当桥梁的受体，形成可见的团块。 但是，这种方法缺乏可重复性。对靶DNA的定量也是可能的，可以估计样品中的病毒或细菌数。此外，针对16S核糖体RNA的荧光原位杂交（FISH）已用于直接在临床标本中检测细菌，而无需培养。可以通过血清学反应来鉴定微生物的种类和类型，这些反应依赖于特有的特定物种或类型的抗体或类型的抗体，这些抗体以特征性的方式与微生物反应。抗体在检测细菌产生的毒素和抗原以及鉴定特定病毒方面起着至关重要的作用。基于乳胶的试剂盒广泛用于血清学组和毒素检测。在ELISA中，特异性抗体附着在塑料孔上，并添加了测试抗原。通过添加更特异性的抗体检测到抗原的存在，并用启动颜色反应的酶标记。ELISA方法可以反向使用以定量检测抗体。在Mac-Elisa中，纯化的抗原被吸附到井中，并添加了测试血清。任何IgM与捕获试剂结合，并添加纯化的抗原以用标记的抗体检测。某些病毒，例如流感，在红细胞上充当桥梁的受体，形成可见的团块。但是，这种方法缺乏可重复性。Haemagglutinins can be detected in tissue culture, and red cells can be coated with specific antibodies to agglutinate in the presence of homologous virus particles.荧光染料可用于染色组织或生物体，从而在紫外线下可视化。Antibody molecules can be labeled with fluorochrome dyes, enabling direct immunofluorescence procedures for highly sensitive antigen identification.该技术将抗体技术与PCR方法相结合，以增强抗原检测能力。分子生物学中的一种新方法涉及将DNA分子与抗原抗体复合物联系起来，从而产生特定的结合物。此附件允许通过PCR扩增，验证抗原的存在。免疫-PCR的增强灵敏度超过ELISA的105倍，因此检测到只有580个抗原分子。细菌种群表现出不同的结构，从高度多样化到非常相似。Recombination frequency is the primary determinant of population structure, with some species experiencing high recombination rates and others exhibiting rare recombination events.Species such as Neisseria gonorrhoeae are naturally transformable, displaying high recombination frequencies, while Salmonella enterica populations exhibit low recombination rates.细菌克隆可能显示出瞬态或持久特征。Panmictic与克隆人群的概念突出了这两种类型之间的繁殖，重组，等位基因排列和选择性压力的差异。In each family lie many genera of each type.键入分离株可以与参考标记，识别细菌物种中的菌株和分离株进行比较。区分类似菌株的能力在追踪社区或医院环境中感染的来源或传播方面具有重要意义。已经开发了各种键入方法来帮助这一过程，这可能涉及从相同起源菌株之间识别较小的差异。尽管单个打字方法可以证明相同的响应，但这不是两种菌株相同的结论性证据。但是，使用多种打字方法大大提高了相似性的置信度。键入技术可以在不同的流行病学水平上应用，包括微流行病学，宏观流行病学和种群结构分析。从键入中得出的数据可以通过识别共同或点源，区分混合应变感染以及识别再感染与复发与复发来帮助控制感染。一些方法还有助于识别与疾病相关的特定类型，例如大肠杆菌O157和溶血性尿毒症综合征。为了使方法被认为是可靠的，必须在实验室环境和临床上可以重现。在流行病学研究的背景下，首选多种键入方法，因为它们可以针对不同的特征。这些包括生物化学测试，这些测试定义了物种内的生物型，抗性分型检测对化学物质敏感性的变化以及基于营养需求的生长需求的辅助分型。可以使用此方法分析质粒和染色体DNA。此外，许多细菌的表面结构都是抗原性的，可以使用针对它们提出的抗体将分离株分为定义的血清型。物种可以根据其独特特征分为几种抗原类型。对于某些物种，血清分型是一种识别和区分不同菌株的高效方法。在其他情况下，抗原表位的保存使血清型对流行病学目的的有用程度降低。例如，沙门氏菌的物种可以通过其体细胞和鞭毛血清型来定义。研究表明，囊抗原可能在某些生物的致病性中起作用，许多疫苗通过刺激对这些抗原的抗体来起作用。噬菌体键入是一种用于识别和区分细菌菌株的方法。这涉及使用特定噬菌体的凝集或降水反应，如果适当地适应，这可能具有很高的歧视性。但是，某些噬菌体集缺乏稳定性会导致广泛的噬菌体组，而不是定义的类型。此外，控制噬菌体分型结果解释的关键因素是歧视和可重复性。噬菌体与细菌之间的相互作用是一个复杂的过程，涉及吸附，DNA注射以及裂解或复制。裂解或有毒的噬菌体可以在复制循环结束时裂解宿主细胞，从而释放可能感染相邻细胞的新噬菌体颗粒。但是，其有效性取决于噬菌体的适应和系统的稳定性。噬菌体键入已用于包括微生物学和流行病学在内的各个领域，以识别和跟踪细菌菌株。尽管存在这些局限性，但噬菌体打字仍然是理解不同细菌菌株及其特性之间关系的重要工具。只有在两个强烈的裂解反应表现出两种不同的菌株时，才能识别出两种不同的菌株。细菌素是大多数细菌物种产生的自然存在的抗菌物质，主要靶向与生产菌株同一属内的菌株。通过分析产生的细菌素的光谱或对标准面板细菌素的敏感性，细菌素键入可以定义不同类型的细菌。蛋白质组学分析，涉及具有强洗涤剂的丙烯酰胺凝胶中的凝胶电泳，也可以通过可视化数千种蛋白质并比较分离物之间的带模式来鉴定细菌物种。另外，研究人员已使用凝胶电泳来分析代谢酶，可以使用特定底物检测到该酶，用于物种内的克隆分析。限制性核酸内切酶是在特定序列识别位点切下DNA的酶。这些切割的频率取决于寡核苷酸序列，限制位点的频率以及所检查的物种的G+C含量的百分比。频繁切割的核酸内切酶产生许多小片段，可以通过琼脂糖凝胶中的常规电泳解决，并通过用染料染色检测。通过引入脉冲或在电场方向上变化，可以分开碎片至10 MB。相比之下，不经常的切割酶产生的大型DNA片段需要脉冲场凝胶电泳（PFGE）进行分离。该技术涉及将细菌包裹在琼脂糖塞中，用蛋白酶K酶消化细胞，然后用酶消化DNA。CORTOUR夹具均匀的电场（Chef）设备通常用于PFGE，并具有在六角形阵列中排列的24个电极。运行时间通常在30到40小时范围内，尽管已经描述了较短的协议。几个因素影响了这些分析的结果，包括正在检查的DNA类型，酶和反应条件的选择以及所使用的设备质量。DNA样品的质量和浓度，琼脂糖凝胶电压和脉冲时间，缓冲液强度和温度会影响脉冲场凝胶电泳（PFGE）的结果。虽然解释PFGE曲线可能是由于不同物种之间的带状模式的变化而具有挑战性的，但已通过Tenover确定了特定的标准以确定差异的重要性。通常，与显示剖面无差异的单个事件中的分离物被认为是无法区分的。一到三个频段差异的人密切相关。四到六个乐队可能表明可能的关系；七个或更多的差异表明不同的菌株。但是，该规则应谨慎应用，因为即使在同一克隆的成员之间，某些物种也会表现出显着差异。Pearson系数是另一种常用的方法，具有不需要定义特定带位置的优势。可以使用计算机辅助分析软件包来计算菌株之间相似性的系数，例如jaccard和骰子系数，这些系数使用配置文件中的一致频段来确定百分比相似性。经常使用85％相似性的截止点，但应通过实验相关且无关的应变集设置。DNA探针可以根据克隆的特异性，随机序列或通用序列检测靶DNA中的限制位点异质性。rubotyping检测rDNA基因基因座的变化，并已普遍应用于各种物种。其他常用的探针是可能定义种群克隆结构的插入序列。PCR（聚合酶链反应）是一种允许在受控条件下放大特定DNA序列的技术。可以通过使用PCR的重复放大循环来制作由特定寡核苷酸引物定义的基因组区域的多个副本。该方法已广泛用于DNA指纹和键入，利用DNA分子中的可变区域，例如串联重复区域的可变数量或具有限制性核酸内切酶识别序列的区域。两种方法都有局限性，这是由于错误启动，不同的带强度以及电泳迁移差异引起的可重复性问题。基于重复序列的PCR（REP-PCR）索引在整个基因组中多个重复序列中的变化，而自动化的REP-PCR系统对应变键入显示了有望，并且可以提供与PFGE相似的歧视。狼在can属中，而狐狸则处于喧嚣中。放大的片段长度多态性结合了限制性核酸内切酶消化与PCR，以优化基因组之间单碱基对差异的可重复性和分辨率。该技术使用核苷酸测序来分析管家基因，该基因慢慢多样化，不受选择性的作用。多焦点序列分型（MLST）可以视为确定的基因分型。但是，MLST可能对诸如结核分枝杆菌等高度均匀的物种没有效。为了增加歧视，由于环境变化，毒力相关的基因提供了较高的序列变化，因此已经针对了毒力相关的基因。通过PCR扩增基因间区域，并测序了500 bp的内部片段以识别等位基因多态性。多焦点限制输入引入了放大管家基因的限制消化，从而消除了对测序的需求。可变数字串联重复序（VNTR）是拷贝数变化的短核苷酸序列，可用于快速且可再现的键入。识别其他遗传基因座可以提供进一步的见解，但随着时间的流逝，它们的稳定性仍然存在争议。DNA测序技术的最新进展使得分析整个基因组序列成为可能，从而可以更精确的比较和细菌的键入。这种方法涉及生成可以组装并与先前分离株进行比较的短核苷酸序列读取。与这些高级分析相关的成本与传统方法变得越来越具竞争力。这样的分析可以在同期和历史分离株之间建立进化关系，从而对细菌进化有更明确的理解。此外，这项技术通过提供明确的流行病学信息并确定有助于抗生素耐药性和抗原选择压力来转化医学细菌学的重要潜力。资料来源：Barrow Gi，Feltham RKA，编辑；加里斯总经理，编辑； Kaufmann我； Murray PR，Baron EJ，Jorgensen JH，编辑；欧文·RJ； Schleifer KH; Spratt BG，Feil EJ，Smith NH； Tenover FC，Arbeit Rd，Goering RV； Van Regenmortel MHV，Fauquet CM，Bishop DHL，编辑； Woese Cr。分类类别是称为分类单元的层次组，其中包含一小部分物种，该物种来自一个相对较新的共同祖先。可以在下面可视化整体层次结构以供参考：尽管研究不同生物体的科学家在分类方案中有所不同，但属背后的一般概念是它代表物种祖先相关的物种，并且与其他属不同，不包括不必要的物种。确定这在于每个研究者，但是这些一般指南在属属方面保持分类相当狭窄。属属的分类单元通常包括群体之间可识别的身体形式。例如，Felidae和Canidae分别代表类似猫的生物和类似狗的生物。最后一步，物种定义了在连续单位中共同繁殖的人群和群体。在一起，这些名字告诉您有关生物体的很多信息。在大多数情况下，由于遗传，行为或形态学差异，不同的属将不会繁殖。Carl Linnaeus通过他的生物生物命名计划（二项式命名法）普及了“属”一词，尽管他对属的定义与我们的现代观点有所不同，但在二项式命名法中使用通用epithets在二项式术语中的使用仍在继续。通用称呼是二项式命名法中描述有机体所属属的动物名称的两个单词。第二个单词或特定的称呼描述了有机体所属的生物或物种更紧密相关的群体。通过了解一个人也知道家庭，秩序和所有其他分类分类。由于分层群体是由生物之间的相似性安排的，所以这些关系告诉了我们很多有关单个动物的信息。知道该物种可以告知我们动物与该属中其他动物的独特性。例如，Honey Badger具有科学名称Mellivora Capensis。有时，属可能包含数百种物种，尤其是在鱼类和无脊椎动物中。这种品种具有误导性，因为它应该反映进化。进化多样性决定了属内生物的数量。如果许多物种随着属的传播而出现，将会有许多物种。相反，如果只有一个物种幸存，则只有一个物种。分类分类是一个持续的过程，每天都描述了新的属。一些新发现的生物从未被命名，而另一些有机体则根据DNA分析重新分类。通过分析DNA，比较性状并提出系统发育，科学家假设最可能的进化进展。这将为命名惯例提供信息，并确定哪些物种可以成为独特的属。物种代表属内生殖分离并与其他群体独特的群体。家庭是分层分类中属的分类单元。分类单元是指具有相似特征的群体。两条鱼一起游泳可能不会繁殖，而是具有类似的特征，与其他任何海洋鱼不同。如果它们可以杂交，则将被视为物种。北极熊和棕熊在同一属中是不同的物种，但仍可以成功繁殖。这是因为它们占据了独特的生态位，很少彼此遇到繁殖。生态障碍可以阻止它们自然繁殖，即使它们的后代是可行的。随着气候变化耗尽冰盖，可以将北极熊推向较低的纬度，并可能与棕熊杂交。科学家辩论是否应基于进化连接和物理特征将新物种添加到属中。如果两组共有共同的血统，则它们应属于同一属，即使它们在细胞外基质产生等特征上有所不同。在Fakus细菌的情况下是一种具有相似DNA但缺乏定义该属的独特基质的新物种，分类学家必须权衡多个领域的证据。通过分析解剖学，行为和遗传数据，科学家可以重建生物体之间的关系，并就分类做出明智的决定。