箱体为手提式一体工程塑料制作完成，外观尺寸（cm）：55*45*15主要配置及用材：显微镜、动物细胞切片、植物细胞切片、典型动物细胞图片、典型植物细胞图片。大型真菌（香菇、平蘑、木耳、银耳、灵芝、冬虫夏草）图片、霉菌（面包霉、污斑）图片、酵母菌图片、细菌图片、病毒模型、霉菌结构示意图、细菌结构示意图、病毒结构示意图 等,各种器材有序嵌放于珍珠棉发泡成型的空间内。

物理化学生物数字化探究实验台 备注：以上是化学探究性实验室设备|生物探究性实验室的详细信息，如果您对化学探究性实验室设备|生物探究性实验室的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取化学探究性实验室设备|生物探究性实验室的最新信息。 咨询电话：0577-67473999

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产品功能：                                      该机采用美国ATMEL微处 理器控制技术和新型发热材料，功能齐全可最大程度地满足用户不同的需求，采用LED低压直流照明系统，透明加热锅加以黑色特氟龙涂层表面处理，操作方便且防划伤,集摊片、烤片于一体，整机造型新颖、结构紧凑、操作简便、性能稳定、体积小、重量轻，该产品处于国内领先水平。广泛适用于各医院、医学院校、卫生防疫、动植物科研单位等部门使用，是开展病理研究和教学的理想设备。 主要技术参数 采用新型加热体，加热块，寿命长。节能。 ★采用LED低压直流照明系统，透明加热锅，取片时看的更清晰。 ★采用红外线传感器控温更准确。 ★烤片时间定时及报警功能 特殊材料制造，耐腐抗磨等特点。 具有记忆功能 定时开关机时间 运行后自动保留设置温度。 分别显示实际温度和设置温度。 摊片温度预置：0～99℃任意设置，自动恒温 烤片温度预置：0～99℃任意设置，自动恒温 控温精度：±1℃ 额定功率：300W 外形尺寸：640*390*130mm      

微卫星不稳定性（Microsatellite Instability, 简称MSI）是目前肿瘤临床检测中一种非常重要的分子表型，多发生于结直肠癌、胃癌、和子宫内膜癌。微卫星不稳定性与肿瘤的发生、发展，治疗方案制定及治疗效果预测相关，更是肿瘤免疫治疗疗效预测的重要分子标记物。当前，临床上使用的两种微卫星不稳定性检测的金标准方法：MSI-PCR和MSI-IHC，都需要专业技术人员通过实验操作来完成，均费时费力且成本较高。近年来，随着高通量测序（Next Generation Sequencing）的发展，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方法开始显露头角，在检测结果与两种临床金标准保持高度一致的情况下，极大的缩减了检测时间并减少了检测成本，大幅提高了推广微卫星不稳定性检测的可行性。2014年，西安交大叶凯教授团队率先开发了基于高通量测序的微卫星不稳定性检测方案——MSIsensor。2017年该检测方案作为全世界首个泛肿瘤检测方案MSK-IMPACT中的微卫星不稳定性计算方法，通过了美国食品药品监督管理局的严格测试并获得批准。美国纪念斯隆凯特琳癌症中心测试表明，基于高通量测序的微卫星不稳定性检测与金标准的一致性可达99.4%。然而，微卫星不稳定性检测方案大都要求提供病人的癌症组织样本及一份取自血液或者癌症组织附近的正常样本。一方面，这一份正常对照样本限制了微卫星不稳定性的应用场景，尤其难以应用于血癌样本、福尔马林包埋样本、PDX/PDO等不易获得正常对照样本的情况；另一方面，额外的对照样本增加了微卫星不稳定性的检测成本。基于上述原因，在叶凯指导下，叶凯青年科学家工作室科研人员经过两年的探索，从微卫星不稳定性发生机理出发，通过数学模型抽象，从单个肿瘤样本中提取特征，开发了MSIsensor-pro。MSIsensor-pro实现不依赖正常对照样本的微卫星不稳定性检测，只需50个微卫星位点的测序数据即可实现微卫星不稳定性的精准检测。MSIsensor-pro的开发扩大了微卫星不稳定性的应用范围，减低了微卫星不稳定性检测的成本。同时MSIsensor-pro在低肿瘤纯度和低测序深度这类低信噪比数据中也显示出来很大的潜力。 该研究成果近期发表在国际组学和生物信息学领域权威期刊《基因组蛋白质组与生物信息学报》（影响因子6.597）上。叶凯的博士生贾鹏为该论文的第一作者，叶凯为通讯作者，西安交通大学为本文唯一通讯作者单位。这是叶凯教授课题组在基因组暗物质解析方面的又一重要突破。论文链接为：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1672022920300218

Ti3C2Tx-MXene是一种新型的二维纳米材料，该材料具有良好的金属导电性、亲水性、大比表面积及丰富的表面修饰基团等优点被广泛应用在催化、电化学传感领域。

我校毛昌杰教授团队以二维过渡金属碳化物（Ti3C2Tx-MXene）为金属源合成金属有机框架纳米材料（Ti3C2Tx-PMOF），并成功将其应用于电致化学发光生物传感领域。

北京大学医学部多模态睡眠系统招标采购项目 招标项目的潜在投标人应在登录东方在线www.o-science.com注册并购买获取招标文件，并于2022年06月29日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。

技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。