简介：欧盟改写关于控制仪器设备的RoHS指令2009年2月10日,欧盟委员会发布了关于在电气和电子设备中限制使用某些有害物质(RoHS)的欧洲议会和理事会指令提案(改写)(COM(2008)809最终版)。本指令提案改写了现行的指令2002/95/EC。

简介：位于美国加州的Geron生物公司已经与FDA磋商了4年多，Geron建议向患有脊髓损害的病人注射来自胚胎干细胞的少突神经胶质祖细胞。该公司的临床试验申请上周收到了搁置的答复，但是FDA尚未给出具体原因。

简介：中药指纹图谱技术解开千古难题权威更正世界中药中国所占份额;中国中药已占世界20％份额;中药指纹图谱解开千古难题;优化产品成分助推国际化

简介：1月26日，从中华医学会科技评审部了解到，在国家“十五”攻关重大专项和国家重大科技专项的支持下，由中国疾病预防控制中心营养与食品安全所完成的“二恶英、多氯联苯和氯丙醇的痕量与超痕量检测技术研究”，不仅使我国的二恶英、多氯联苯和氯丙醇的超痕量检测技术通过了国际质量分析考核，得到国际认可，而且使我国首次以起草国身份参与国际食品法典委员会（CAC）有关二恶英控制等国际标准的起草和制定工作。

简介：以固定化人工膜（immobilizedartificialmembrane，IAM）为基质动态固定胰蛋白酶，研究缓冲液种类、浓度、pH值对胰蛋白酶在IAM上的固载率和酶活性的影响。本课题选择硼酸盐、磷酸盐、Tris？HCl三种缓冲液体系，考察了缓冲液浓度及pH值对IAM固载胰蛋白酶的影响，并建立以酪蛋白为底物测定固定化胰蛋白酶的活性的方法，优化了动态固定化胰蛋白酶的条件，为进一步研究在线固定化酶解反应器奠定基础。

简介：毛细管电泳与传统分离方法相比，具有分析时间短、分辨率高、样品，缓冲液用量少、易于自动化、功能多样性等优点。尽管如此，毛细管电泳在分析领域仍未能展现出全部的潜力。这是由于在大多数要求比较苛刻的实际应用中，毛细管电泳难以获得较高的重现性。本文对该问题进行了阐述，并提出了一个很有前途的解决方法。

简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

简介：目的：通过HPLC法定量测定中药材暗紫贝母在不同组培时期的贝母甲素含量。方法：采用CosmosilODS2C18（5μm,250mm×4.6mm）,以水—乙腈—二乙胺（体积比：70：30：0.03）为流动相,流速为1.0ml·min-1。结果：贝母甲素在1～10μg与峰面积的对数值呈线性关系,各批次回收率较好,且其各RSD值稳定。结论：本实验能够较好测定暗紫贝母在不同组培时期贝母甲素的动态积累量,并能确定其最佳积累时期。

简介：近日从卫生部获悉，我国即将在北京、黑龙江、上海、江苏、浙江、湖南、广东等七省市建立饮用水水质与水性疾病监测点，试行监测数据网络直报，开展城市饮用水卫生监测网络试点工作，此举意味着我国将逐步建立健全饮用水卫生监测网络。

简介：动态闪烧法是分析土壤及植物中氮元素的理想技术。据实验数据显示，这种技术重复性好，且改变样品种类时无记忆效应，可达到氮这种重要营养元素的完全检测。采用这种检测技术可分析从低到高的宽浓度范围的含氮量，且准确度高，无基质效应。

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：生物系统具有鲁棒抵御外界干扰而维持自身性能稳定的特征。细胞中分子相互作用负反馈环是系统鲁捧控制的主要机理之一。本文对各种负反馈环之间的差异进行了对比并针对p53、Mdm2构成的负反馈环建立了数学模型，以模拟负反馈系统的衰减振荡。

简介：和传统的凝胶技术相比，毛细管等电聚焦（CIEF）是一种蛋白质的快速分离技术。它可以分离等电点相差0．004的蛋白质。但是其较差的重现性和分辨率限制了CIEF的广泛应用，尤其是在高pI值范同内的广泛应用。然而，采用动态涂层的CIEF可以明显改善这些现象。

简介：目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。