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特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
利用 AMDirT 促进古代宏基因组数据的可访问、快速和适当的处理
1 莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所汉斯·诺尔研究所“微观宇宙平衡”卓越集群，阿道夫·赖希魏因大街 23 号，耶拿，图林根州，07745，德国 2 马克斯·普朗克进化人类学研究所考古遗传学系，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 3 动物学系，乌普萨拉大学，Norbyvägen 18D，乌普萨拉，752 36，瑞典 4 考古遗传学相关研究组，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 5 古生物技术系，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 6 比较生物医学和食品科学系，帕多瓦大学，Viale dell'Università 16，Legnaro，帕多瓦，350250，意大利 7 分子生态学科和进化，全球研究所，健康与医学科学学院，哥本哈根大学，Øster Farimagsgade 5，哥本哈根 K，1353，丹麦 8 约克大学考古系 BioArCh，英国约克，YO10 5DD，英国 9 传播、感染、多样化和进化小组，马克斯普朗克地质人类学研究所，Kahlaische Str. 10，耶拿，图林根，07745，德国 10 哥本哈根大学健康与医学科学学院全球研究所全基因组学系，Oester Voldgade 44747，哥本哈根 K，1350，丹麦 11 莱顿大学考古科学系，Einsteinweg 2，莱顿，2333 CC，荷兰 12 耶拿弗里德里希席勒大学生态与进化研究所，耶拿，图林根，07743，德国 13 巴黎大学巴斯德研究所微生物古基因组学部门，CNRS UMR 2000，Rue du Docteur Roux 25-28，巴黎，法兰西岛，F-75015，法国 14 马克斯普朗克-哈佛研究中心古地中海考古学 (MHAAM)，马克斯普朗克进化人类学研究所，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 15
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
在人机交互中建立适当的信任
摘要。人工智能系统越来越多地应用于我们生活的各个方面，从平凡的日常工作到敏感的决策，甚至是创造性的任务。因此，需要适当的信任水平，以便用户知道何时依赖系统，何时推翻它。虽然研究已经广泛关注如何培养人机交互中的信任，但缺乏人机信任的标准化程序，使得解释结果和跨研究比较变得困难。因此，对人与人工智能之间信任的基本理解仍然支离破碎。本次研讨会邀请研究人员重新审视现有方法，并努力建立一个研究人工智能信任的标准化框架，以回答以下悬而未决的问题：（1）人与人之间的信任意味着什么
ESTANE®ECO 12T85 钻石分散™HSDC1 -PDS dowerAdd™9063 -PDS 5键式 - 当选 - - - 无硫酸盐的色彩护理洗发水I Telophi™生物技术成分还原面部血清 专业纸申请的分散剂 pelethane®5863-87A-R1 TPU CD-0123（EU）即时散开2相喷雾 局部药物输送 热收缩管 Pearlbond™702 Exp 为什么医疗设备成功始于适当的生物相容性评估 Solthix™A460 -PDS SH-0212（in）丰富的洗发水凝胶 产品规范 2021公司报告 iSoplast®300ETP Tecophilic™HP系列TPU Carbopol 974p NF聚合物 药物 - 聚合物 - 典型 - - - ... 产品规范 estane®3DTPU M95A Carbopol Aqua SF-1 OS聚合物毒理学研究 Lanco™stat电导率启动子 Carbopol聚合物作为非水的流变修饰符... ESTANE®2355-85ABRTPU estane®58206TPU ESTANE®ZHF 80AT7 - 技术数据表 Pawel Balcerzak1 | Liliana Miinea | Elena Draganoiu lubrizol赋形剂（OTC）药品
lubrizol Advanced Materials，Inc。（“ Lubrizol”）希望您找到了提供的信息，但是您警告您，该材料（包括任何原型公式）仅用于信息目的，并且独自负责自己对信息的适当使用进行评估。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol不做任何陈述，担保或保证（无论是明示，暗示，法定还是其他），包括对特定目的的适销性或适用性的任何暗示保证，或任何信息的完整性，准确性或及时性。lubrizol不能保证此处参考的材料将如何与其他物质一起执行，以任何方法，条件或过程，任何设备或非实验室环境中的任何方法，条件或过程。在包含这些材料的任何产品进行商业化之前，您应该彻底测试该产品，包括产品包装的方式，以确定其性能，功效和安全性。您对您生产的任何产品的性能，功效和安全性负责。lubrizol不承担任何责任，您应承担所有使用或处理任何材料的风险和责任。所有司法管辖区都不得批准任何索赔。任何与这些产品相关的索赔的实体均负责遵守当地法律和法规。您承认并同意您正在使用此处提供的信息自负。如果您对Lubrizol提供的信息不满意，则您的独家补救措施将不使用信息。未经专利所有人许可，本文中没有任何内容作为许可，建议或诱因，以实践任何专利发明，而您的唯一责任有责任确定是否存在与专利侵犯与所提供信息有关的任何组件的专利侵犯或组合组合有关的问题。
学位课程目前已获得皇家航空学会的批准，被认为具有重要的价值和适当的学习范围
学位课程目前已获得皇家航空学会的批准，对于那些寻求从事航空航天 /航空 /航空事业的人来说，被认为具有重要的价值和适当的学习。已经开发了对社会计划的批准，以应对对通常没有其他专业机构监控的计划进行独立的同行评估。该协会能够从所有相关学科的适当学术界以及航空航天行业各个部门的专业人士中获取专家投入。在质量保证局（QAA）运营的当前质量保证制度中，专业和法定认证被认为是一种重要方法，证明有关计划可能符合QAA标准。鉴于在工程和技术的情况下赋予认可的悠久经验，社会运营的过程的严格性得到了认可，并且对学者的调查已经证明了在英国和海外批准提供的营销优势。鉴于在工程和技术的情况下赋予认可的悠久经验，社会运营的过程的严格性得到了认可，并且对学者的调查已经证明了在英国和海外批准提供的营销优势。
IPSC衍生的造血细胞代表了一种适当的疾病模型，用于研究钻石 - 黑粉刺贫血综合征的贫血和治疗干预措施钻石 - 黑色贫血综合征的RPS26缺乏症...
结果：我们从DBAN注册表研究中收集了临床数据，以及文献中的国际注册表报告。在RPS26组中，更多的患者接受了慢性输血或同种异体造血干细胞移植的治疗，这表明RPS26缺陷的患者确实对糖皮质激素的反应较少。在带有C.95-98重复的RPS26-DBAS IPSC线中，与其他DBA或健康IPSC线相比，胚胎体经常在几天后分类，这表明RPS26在胚胎体形成中的特定作用。有趣的是，即使携带此突变的患者表现出非常轻微的DBA表型，IPSC系列也无法产生功能性造血器官。CRISPR CAS9介导的遗传校正恢复了胚胎体的形成，表明RPS26具体作用。我们还将RPS26单倍体供应引入健康的供体IPSC系列，以进一步研究其对胚胎体和造血器官形成的影响。
IPSC衍生的造血细胞代表了一种适当的疾病模型，用于研究钻石 - 黑粉刺贫血综合征的贫血和治疗干预措施 钻石 - 黑色贫血综合征的RPS26缺乏症...
止血-van creveldkliniek，乌得勒支。2。Sanquin Research，阿姆斯特丹造血部。 引言钻石 - 黑色贫血综合征（DBAS）是一种罕见的遗传性骨髓衰竭综合征，其特征是低肿瘤性贫血，先天性畸形和对癌症的倾向。 大多数DBA患者在20个核糖体蛋白基因之一中出现突变，并且在分子和临床上都是非常异质的疾病。 DBA中贫血的治疗选择受到限制，包括糖皮质激素（GCS），红细胞（RBC） - 转移 - 经常性和同种异体干细胞移植，用于少量年轻患者。 除了对新型治疗选择的明显需求外，驱动DBA的疾病机制尚未完全阐明，并且由于患者样本的稀缺性和适当的疾病模型的稀缺性而阻碍了研究。 我们研究的目的是开发代表不同基因型和临床严重程度的基于IPSC的DBA模型。 这些模型可以用作研究疾病生物学，对GC的反应和其他贫血候选药物的工具箱。 我们已经从具有差异分子缺陷和临床严重程度的DBA患者中产生了IPSC线。 IPSC线用于产生造血器官（HEO），从中获得RBC前体。 在功能上表征了DBA IPSC-雌雄同体和对GCS的体外反应，收集了IPSC衍生的红细胞，并在培养期间或急性刺激期间遵循了对GC模拟dexametheroson的反应。Sanquin Research，阿姆斯特丹造血部。引言钻石 - 黑色贫血综合征（DBAS）是一种罕见的遗传性骨髓衰竭综合征，其特征是低肿瘤性贫血，先天性畸形和对癌症的倾向。大多数DBA患者在20个核糖体蛋白基因之一中出现突变，并且在分子和临床上都是非常异质的疾病。DBA中贫血的治疗选择受到限制，包括糖皮质激素（GCS），红细胞（RBC） - 转移 - 经常性和同种异体干细胞移植，用于少量年轻患者。除了对新型治疗选择的明显需求外，驱动DBA的疾病机制尚未完全阐明，并且由于患者样本的稀缺性和适当的疾病模型的稀缺性而阻碍了研究。我们研究的目的是开发代表不同基因型和临床严重程度的基于IPSC的DBA模型。这些模型可以用作研究疾病生物学，对GC的反应和其他贫血候选药物的工具箱。我们已经从具有差异分子缺陷和临床严重程度的DBA患者中产生了IPSC线。IPSC线用于产生造血器官（HEO），从中获得RBC前体。在功能上表征了DBA IPSC-雌雄同体和对GCS的体外反应，收集了IPSC衍生的红细胞，并在培养期间或急性刺激期间遵循了对GC模拟dexametheroson的反应。分析包括FACS分析，用于GC目标基因的QPCR，总RNA测序，形态分析和增殖动力学。MACS分级的IPSC衍生的红细胞允许阶段特定分析，当被认为适当时。结果我们已经生成了具有不同分子背景的DBA患者衍生的IPSC线（2X RPS19，1X RPS26和1X未知突变）。使用这些线路，我们成功地从HEO中成功产生了代表DBA中红细胞缺陷的RBC - 前体，并与各自DBAS患者的临床表型及其对体内GC治疗的反应相匹配。我们还将吉尔兹识别为GC响应基因，并将其用于确定培养基细胞中的GC受体信号传导动力学。与增殖动力学和RNA测序实验一起，我们使用它来评估HEO衍生的培养基细胞中对GC的反应。目前，我们正在研究基因型表型相关性和IPSC模型中GC响应的分子机制。结论DBAS患者衍生的IPSC线可以用作新型疾病模型，以研究仍知之甚少的DBA中的疾病表型。此外，IPSC衍生的红细胞可用于研究“新旧”的治疗干预措施，包括广泛使用的糖皮质激素。我们的DBAS- IPSC系列代表了一个强大的工具箱，用于未来的DBA研究，该工具可以克服了对其他患者材料或动物模型的需求。
适当的咽炎（CWP）测试
loCINC 101300-2：链球菌为链球菌DNA DNA [存在] NAA与非探针检测11268-0：链球菌为链球菌（链球菌）：生物体特异性培养17656-0：在喉咙中的存在17656-0：Pyogenes在生机化培养物中的脉冲[BACIMEN]在生气素中的存在：178888-8： 18481-2：喉咙链球菌Ag [存在] 31971-5：pyogenes链球菌Ag [存在]在试样中49610-9：pyogenes pyogenes dna [识别剂]通过NAA在NAA中通过探针检测5036-9：链球菌pyogenses pyogense in Naa在NAA中[识别剂] [识别剂] [ Streptococcus pyogenes DNA [Presence] in Throat by NAA with probe detection 626-2: Bacteria identified in Throat by Culture 6557-3: Streptococcus pyogenes Ag [Presence] in Throat by Immunofluorescence 6558-1: Streptococcus pyogenes Ag [Presence] in Specimen by Immunoassay 6559-9: Streptococcus pyogenes Ag [存在]免疫荧光68954-7：探针78012-2在喉咙中的链球菌链球菌rRNA [存在]：生病的链球菌在喉咙中通过快速免疫分子在喉咙中的存在]