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World File Search System测定法
优化体外RNA干扰测定法，以降低
2.8 Relative Transcript Abundance measured by Quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR): ................................................................................ 26
基于源的形态测定法揭示了22Q11.2缺失综合征
NIMH，授予/奖励号：U01MH101719，R01MH085953，U01MH119741-01，U01MH119758; NIH，赠款/奖励号：U54HD079125，R01MH107018，U01MH101724，U01MH119738，5U01MH119737-04，R01 MH064824，R01 MH064824，R01MH129636，R01MH129636，K01271MH1127744.11MH1174 HH1174 HH174H HH174 HER RESR R.R0144，R01MH1174 HH1194 HER RESR RES RIS。 R01AG058854-02，R01MH116147-04;创新药品计划2联合承诺，赠款/奖励号：777394，115300; Wellcome Trust临床研究培训奖学金，赠款/奖励编号：102003/Z/13/Z；汤米神经精神研究中心；惠康信托战略奖“定义”； MRC，赠款/奖励号：MR/L011166/1，MR/N022572/1，MR/T033045/1； Fondecyt，赠款/奖励号：192064，1211411，1171014； Sickkids精神病学助理发育心理病理学主席；欧洲委员会赠款，赠款/奖励号：QLGU-CT-2001 - 01081； NWO-VENI赠款，赠款/奖励号：2006-916.76.048；荷兰大脑基金会，赠款/奖励号：15F07（2）.55
基于源的形态测定法揭示了22Q11.2缺失综合征
本研究评估了哥斯达黎加农村和城市老年人的神经心理电池的测量不变性。评估了哥斯达黎加的阿尔茨海默氏病（EDAD）研究的流行病学和发展的农村和城市老年人（n = 295）。用九种神经心理学措施和三种认知构建体确定了EDAD神经心理学措施的基线因子模型：言语记忆，空间推理和认知灵活性。测量和结构不变性，然后进行了潜在认知因素的群体比较以探索区域差异。的发现表明，EDAD中的大多数神经心理学测试可以直接在各组中进行比较，从而可以进行认知构建体的比较。农村样本在空间推理和认知灵活性能力方面表现出不利的影响。当模型中包括年龄和教育时，区域之间的差异消失了。拥有更多年的教育与更高的认知能力有关，对农村群体的影响更大。哥斯达黎加老年人的规范应考虑年龄和教育调整。这项研究有助于神经心理评估中测量不变性的增长领域，因为它突出了研究不同文化群体评估措施的可比性的重要性。
AB211078 CYP2D6活动测定试剂盒（荧光测定法）
CYP2D6活性测定试剂盒（荧光测定法）（AB211078）允许快速测量生物样品（例如肝脏微体体）中天然或重组细胞色素P450 2D6（CYP2D6）活性。该测定法利用了非荧光CYP2D6选择性底物，该底物被转换为在可见范围内检测到的高度荧光代谢物（EX/EM = 390/468 nm），从而确保了高信号与背景比，而自动荧光的干扰很少。CYP2D6特异性活性。该套件包含足够的试剂来执行100组成对反应（在存在 /不存在抑制剂的情况下）。
两种微流体抗原测定法检测SARS-COV-2病毒
A.O.实验室“ Antonio and Big and C. Arrigo”，威尼斯16，15121，意大利亚历山大； valentina.pizzo@ospedale.al。）; castaldosal90@gmail.com（S.C。）; edit@ospre.al.it（E.S.）; cbara@ospedale。）;标记。）;2部门创新（Dairi），A.O。 “ SS。 Antonio和Biago和C. Arrigo”，Venezia 16，15121意大利亚历山大；牺牲。 ）; aroveta@ospedale。 ）; 3东部皮埃蒙特大学科学技术创新系（DISIT），意大利亚历山大市，迈克尔11号； mary.gerbino99@gmail.com2部门创新（Dairi），A.O。“ SS。Antonio和Biago和C. Arrigo”，Venezia 16，15121意大利亚历山大；牺牲。）; aroveta@ospedale。）; 3东部皮埃蒙特大学科学技术创新系（DISIT），意大利亚历山大市，迈克尔11号； mary.gerbino99@gmail.com
钻石中的氮 - 脱牙中心的光学磁力测定法
磁性ELD的精确度量是材料，地质，生物学，医学，安全，空间和物理科学中许多重要分析技术的核心。这些应用需要在广泛的规格范围内进行有关灵敏度，空间分辨率，带宽，可伸缩性和温度的操作。在这项工作中，我们开发了基于钻石中氮呈（NV）缺陷的磁力计的能力技术，该缺陷有望覆盖该参数空间的更大部分。我们研究了如何准备用于磁力测定法优化的钻石材料，并观察到了NV中心的基本光学和自旋特性。使用一种新的方案灵感来自于这些研究中收集的有关NV中心的新信息，我们构建了一个传感器，该传感器在许多领域的最先进方面进行了改进。最后，我们概述了改进这些传感器的计划，以研究目前使用现有技术无法访问的微观和纳米级磁现象。
从学生到大脑：通过瞳孔测定法研究皮质可塑性的新见解
瞳孔大小的变化与大脑活动模式的变化有关，与特定的认知因素有关，例如唤醒，注意力和精神努力。基因座（LC）是大脑去甲肾上腺素能系统中的关键枢纽，被认为是对学生大小的认知控制的关键调节剂，瞳孔直径的变化与去甲肾上腺素（NE）的释放相对应。目光跟踪技术和开源软件的进步已促进了各种实验环境中准确的学生大小测量，从而增加了对使用瞳孔计量法来跟踪神经系统激活状态的兴趣，并作为脑疾病的潜在生物标志物。本评论探讨了瞳孔测定法作为一种非侵入性和完全翻译的工具，用于研究皮质可塑性，从最近的文献开始，这表明羽毛状测定法可能是估计人类受试者残留可塑性程度的有希望的技术。鉴于NE被称为皮质可塑性和唤醒的关键介体，因此综述包括数据揭示了LC-NE系统在调节脑可塑性和瞳孔大小中的重要性。最后，我们将回顾一下数据，表明瞳孔测定法可以在临床前研究中提供对皮质可塑性的定量和互补度量。
基于CRISPR的测定法，用于研究真核DNA维修的国际空间站
在我们探索地球以外的探索时，宇航员可能会面临因电离辐射引起的有害DNA损害的风险。双链断裂是一种可以通过两种主要的细胞途径来修复的DNA损伤：非同源末端连接，在此期间可以在断裂部位添加插入或插入，并同源重组，其中DNA序列通常保持不变。先前的工作表明，空间条件可能会影响DNA修复途径的选择，从而有可能使太空旅行期间辐射增加的风险增加。但是，我们对这个问题的理解受到技术和安全问题的限制，这些问题阻止了对太空中DNA修复过程的整体研究。CRISPR/CAS9基因编辑系统为真核生物中的双链破裂提供了一个模型。在这里，我们描述了一种基于CRISPR的基于CRISPR的测定法，用于完全在空间中选择双链破裂修复途径的评估。在此过程中必要的步骤中，我们描述了空间中第一个成功的遗传转化和CRISPR/CAS9基因组编辑。这些里程碑代表了国际空间站的分子生物学工具包的显着扩展。
通过GFP-Reporter测定法恢复单切SGRNA的敏感且可靠的评估
大多数Duchenne肌肉营养不良（DMD）病例是由一个或多个外显子的删除或重复引起的，这些外显子破坏了DMD mRNA的阅读框架。恢复阅读框允许产生部分功能性肌营养不良蛋白，并导致症状不太严重。反义寡核苷酸介导的外显子跳过已被批准用于DMD，但是该策略需要重复治疗。crispr/cas9还可以恢复室内读取框架。尽管最近的体内研究表明单切换/外显子跳过策略的功效，但缺乏找到特定突变的最有效的单切SGRNA的方法。在这里，我们表明插入/删除（Indel）产生效率和Indel曲线都有助于读取框架恢复单切SGRNA的效率，因此只检查Indel频率的测定无法找到最佳的SGRNA。因此，我们开发了一种GFP重复蛋白测定法，以评估单切性效率，并报告了这两个方面的综合效应。我们表明，GFP-Reporter分析可以可靠地预测肌细胞中SGRNA的性能。此GFP-报告基因测定法可以有效，可靠地找到最有效的单切SGRNA来恢复肌营养不良蛋白的表达。
利用机器学习和加速度测定法以不确定性对动物行为进行分类
腐烂的传感器在加速我们对动物生态学的理解方面一直是关键的，提供了具有高级基本生态学理论和知情保护行动的多种数据（Snape等，2018; Nickel等，2021; Nickel等，2021; Vonbank et al。，2023; West et al。，2024）。起源于主要用于跟踪动物位置和运动的工具，动物损坏的传感器已经演变为涵盖能够监视动物环境，行为和内部状态的广泛设备（Wilmers等，2015）。动物磨损的加速度计 - 衡量运动平面加速变化的传感器 - 已用于估计各种研究系统和问题的能量支出，并推断动物行为（请参阅Halsey等人。(2011); Fehlmann et al.(2017)).通过在开阔海洋中发现大型上层鱼类产卵行为的检测到表征难以捉摸的陆地捕食者的狩猎和能量（Clarke等，2021; Wang等，2015），加速度计在生态学上已成为一个有价值的工具，并在生态学上已经大大扩展了跨越的生态范围，以前跨越了跨越的生态范围，并具有跨越的范围，并具有跨越的范围，并具有跨越的范围。 (Studd et al., 2021).加速度计捕获动物行为的实用性在于它们捕获与特定运动或与不同行为不同的特定运动或姿势相对应的不同波形模式的能力（Brown等，2013）。用于分类动物行为的机器学习模型包括来自古典机器学习分类器的多样性，例如支持向量机（Martiskainen然而，与其他传感器方式（例如GPS或温度传感器）提供的直接测量相反，加速度计数据的相对抽象的性质可以使波形的解释具有挑战性。因此，用加速度计数据识别行为通常需要将原始加速度计数据与已知行为配对，以创建标记的数据集，这些数据集可用于学习感兴趣的不同行为的特定波形模式（Brown等，2013）。由于可以收集的大量加速度计数据以及行为特征之间的微妙区别，手动检测到看不见的加速度计数据中的不同行为可能具有挑战性。为了克服这一问题，机器学习技术越来越被利用，以学习从标记的数据集中采取不同行为的加速度计模式（Chakravarty等，2019; Garde等，2021; Otsuka et al。，2024）。