目的:探索利用室内质控数据计算σ值进行不同生化分析仪间分析性能比对的可行性。方法:顺序收集2021年2月1日至7月31日中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院检验科生化分析仪上25个项目的室内质控检测结果。利用公式σ=［允许总误差（TEa）-偏倚］/不精密度（ CV）计算白蛋白、碱性磷酸酶、丙氨酸氨基转移酶、天门冬氨酸氨基转移酶、钙、胆固醇、肌酸激酶、氯、肌酐、γ-谷氨酰转肽酶、血糖、高密度脂蛋白胆固醇、免疫球蛋白A、免疫球蛋白G、免疫球蛋白M、钾、乳酸脱氢酶、低密度脂蛋白胆固醇、钠、无机磷、总胆红素、甘油三酯、总蛋白、尿素、尿酸2个不同水平的σ值。 CV利用室内质控的变异系数获得，偏倚为比对仪器室内质控均值与靶机室内质控均值之间的平均百分偏差，TEa采用中华人民共和国卫生行业标准（WS/T403-2012）和国家卫健委临床检验中心室间质量评价标准，从而得到比对仪器相对于靶机的σ值，将此σ值与传统比对方法得出的平均百分偏倚进行比较，并利用质量目标指数分析性能不佳的原因并进行比对结果的判断。 结果:比对仪器Beckman AU5800-1与靶机Beckman AU5800-3比对，2个水平的σ值均>6的共10个项目，占所有项目的40%，均>3的项目有23个，占所有项目的92%，只有白蛋白和血糖这2个项目的σ值<3。通过分析，比对均通过。比对仪器Beckman AU5800-2与靶机Beckman AU5800-3比对，2个水平的σ值均>6的共8个项目，占所有项目的32%，均>3的项目有20个，占所有项目的80%，碱性磷酸酶、钙、乳酸脱氢酶、总蛋白和尿素这5个项目的σ值<3。通过分析，γ-谷氨酰转肽酶和免疫球蛋白M比对不通过。而对于传统比对方法，比对仪器AU5800-1和AU5800-2与靶机AU5800-3比对的偏倚均在评价标准范围内，但σ值与传统仪器间比对方法的平均偏倚之间无相关性，而偏倚之间有相关性。结论:应用室内质控数据计算σ值进行不同检测系统间的比对是一种比较方便，操作性强的方法，可以随时监测实验室内不同检测系统间的可比性，对传统的比对方法进行补充。

电子传递速率光响应模型是研究植物光合生理和生态学的重要工具,可为量化原初反应光能的吸收和传递对光的响应提供理论依据.该文综述了目前常用的电子传递速率光响应模型的数学特征,分析了不同模型的优势及其在实际应用中的潜在问题,并在此基础上对这些模型可能的发展趋势进行了展望.原初反应包括光能的吸收、光合色素分子的激发和退激发(包括光化学反应、荧光发射和热耗散)、激子共振传递以及光系统Ⅱ(PSⅡ)反应中心发生电荷分离产生电子传递速率等一系列复杂的物理和生化反应过程.电子传递速率光响应经验模型和半机理模型因不涉及或只涉及部分原初反应过程而难以解释藻类和高等植物的PSⅡ动力学下调、光适应和光保护等现象.电子传递速率光响应机理模型综合考虑了光合色素分子的物理参数(如本征光能吸收截面(σik)、分子处于最低激发态的平均寿命(τmin)、分子的能级简并度和处于激发态的光合色素分子数(Nk))在整个原初反应过程中的重要作用,不仅可以获得藻类和高等植物叶片的最大电子传递速率以及对应的饱和光强等光合参数,还可以获得σik和τmin等重要的物理参数,以及有效光能吸收截面(σ'ik)和Nk对光的响应规律等.将环境因子(如温度、CO2浓度等)耦合到已有的电子传递速率光响应机理模型中,并明确其与植物的σ'ik和Nk等参数间的关系,可能是今后光合电子传递速率光响应机理模型的发展方向.

为研究混合植物油替代鱼油对不同品种异育银鲫(Carassius gibelio)生长和脂肪代谢的影响,以鱼油(FO)和混合植物油(BVO,菜籽油:大豆油:棕榈油=55％:25％:20％,以模拟鱼油的脂肪酸组成)为饲料脂肪源,配制等氮等脂饲料配方,分别饲喂异育银鲫"中科3号"(5.01±0.05)g和"中科5号"(5.02±0.05)g,养殖周期70d.在饲料脂肪源效应上,BVO组摄食率显著高于而饲料效率显著低于FO组(P＜0.05).BVO组不同品种异育银鲫肌肉srebp-1c和acc的基因表达量显著升高,并造成体脂肪的显著积累(P＜0.05).BVO组显著改变了鱼体肌肉脂肪酸组成,分别上调和下调了肌肉Σn-6 PUFA和Σn-3 PUFA的相对含量(P＜0.05).在品种方面,不论摄食何种脂肪源,异育银鲫"中科5号"摄食率显著低于而饲料效率显著高于"中科3号"(P＜0.05)."中科5号"肌肉脂肪分解和脂肪酸β氧化基因hsl和aco3及肝脏aco3、fabp1b和fatp1的表达量均显著高于"中科3号"(P＜0.05),且鱼体脂肪含量显著低于"中科3号",表明"中科5号"可以更好地利用饲料脂肪来为机体供能.脂肪源和品种对异育银鲫特定生长率的影响存在交互作用,但"中科5号"摄食BVO组特定生长率与"中科3号"摄食FO组无显著性差异(P＞0.05),表明了植物脂肪源在"中科5号"饲料应用中的巨大潜力.综上,研究阐述了不同品种异育银鲫对饲料脂肪源的利用差异及分子机制,为异育银鲫饲料脂肪源筛选和品种选育提供了理论和实践依据.

目的 应用六西格玛(6σ)管理分析评价多院区模式下全自动生化流水线检测临床化学定量项目的质量控制水平及院区间的差异.方法 收集本室临床化学定量检测项目的室内质量控制数据计算累计变异系数,收集 2021 年参加国家卫生健康委临床检验中心室间质量评价数据计算偏倚,根据允许总误差 TEa,利用六西格玛管理程序制作标准化西格玛性能验证图及自动选择质控程序,计算各个项目的σ值和质量目标指数 QGI,评价检测项目分析性能及院区间存在的差异.结果 全自动生化流水线 7600-110 检测系统有 5 个项目(ALT、AMY、CHE、CK、HBDH)达到 6σ以上,占总项目的 19.23%(5/26);7600-210 检测系统有 8 个项目(ALT、AST、AMY、CHE、CK、TBIL、HBDH、UA),占总项目的 30.77%(8/26).处于良好(＞4σ)以上的项目中 7600-110 检测系统有 15 项(57.69%,15/26);7600-210 检测系统有 19 项(73.08%,19/26);两个系统均无分析性能不可接受的项目(σ＜2).7600-110 检测系统有 18 个项目需要优先改进不精密度,占需改进项目的 85.71%(18/21);7600-210 检测系统中有 16 个项目需要优先改进不精密度,占需改进项目的 88.89%(16/18).结论 运用 6σ理论能更好地评价临床化学定量检测项目的分析性能,有利于设计个性化室内质量控制方案,并为多院区模式下开展相同检测项目加强质量控制提供依据,实现持续改进.

光合作用对光的响应模型是研究植物在不同环境条件下光合特性的有力数学工具,可为定量描述植物光合速率对光合有效辐射的响应提供理论依据.本文基于植物光合作用对光响应经验模型的常用数学表达式特征,综述了这些模型的优势及其在实际应用中可能遇到的问题.在此基础上探讨了光合作用对光响应机理模型在描述植物的原初光反应以及光合生理生态方面的优势,并对该模型的发展进行了展望.光合作用主要由原初反应、同化力形成和碳同化构成,任何一个过程的变化均可直接影响植物的光化学效率和碳同化能力.原初反应主要涉及光能吸收、激子共振传递、量子能级跃迁和退激发等与光能吸收传递相联系的、纯粹的物理过程.光合作用对光响应经验模型难以解释植物的非光化学淬灭(NPQ)随光强的增加一直非线性增加,也难以回答植物的捕光色素分子吸收过量的光能且不能及时地用于光化学反应时,单线态叶绿素分子的寿命将延长等现象.与此同时,光合作用对光响应机理模型拟合得到的参数不仅可以反映植物的原初光反应特征,还可以描述植物捕光色素分子的物理特性,如处于激发态的捕光色素分子数(Nk)、捕光色素分子的有效光能吸收截面(σik')对光的响应规律以及捕光色素分子处于激发态的最小平均寿命(τmin)等.如何将环境因子(如温度、CO2浓度等)耦合到光合作用对光响应机理模型中,并明确其与捕光色素分子物理参数Nk、σik'和τmin的依赖关系,可能是未来需要解决的问题.

混交造林能显著提高森林生产力和土壤碳储量.然而,不同树种丰富度和组成如何影响土壤中植物源碳保存和有机碳稳定性仍不清楚.以南亚热带不同树种组配的人工林生态系统为研究对象,采用角质-叶源和木栓质-根源生物标志物研究树种丰富度和组成变化对土壤中叶和根源碳保存和降解的影响,并量化了它们对土壤有机碳稳定性的贡献.结果表明,树种丰富度增加,木栓质含量显著增加,但对角质含量无显著影响.相比之下,不同树种组成显著影响角质含量,但对木栓质含量无显著影响.土壤pH和含水量主要影响角质含量,而土壤全氮和真菌/细菌丰度显著影响木栓质含量.角质和木栓质的降解参数ω-C16/ΣC16和ω-C18/∑C18与树种丰富度和树种组成均无关,主要受土壤pH、铵态氮、碳氮比的显著影响.结构方程模型结果表明角质组分对土壤有机碳稳定性指标易氧化有机碳与总有机碳比值(EOC/SOC)具有直接正效应,而木栓质组分对EOC/SOC具有直接负效应.树种丰富度可以通过增加细根生物量和真菌/细菌丰度促进土壤中根源碳组分的保存,从而提高土壤有机碳稳定性.本研究结果为亚热带人工林选择合适树种组配来提高土壤碳固持功能提供了理论依据.

为了实现符合临床需求的质量目标,临床实验室专家设计了质量控制方法,并以此为基础,建立了以质量目标为目的的质量控制方法.Westgard的西格玛(σ)多规则质量控制方法就是以临床需求为质量控制目标而设计并建立的.要建立一个质量控制方法,除了有明确的临床质量目标外,还必须强化检测系统概念,对检测系统的分析性能予以验证或确认.Westgard还提出,为确保实现临床质量目标,正在使用中的检测系统是否符合质量要求也需验证.由于临床实验室对每个需要检测的项目均只做1次检测就发出检验报告,因此可以完整叙述并形成质量控制理论,且用于实践的只能是误差理论和以总误差为质量目标的质量控制方法,不确定度不适用于临床实验室单次检测的做法.

目的 应用6σ理论评价干化学分析仪检测项目的分析性能,能有效地改进临床生化检验的质量控制管理并且降低临床实验室质量控制中误差和提高的合格率.方法 该实验根据实验室的质控数据与质量要求计算出天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、总蛋白(TP)、清蛋白(ALB)、碱性磷酸酶(ALP)、谷酰转肽酶(GGT)、钾(K)、钠(Na)、氯(Cl)、钙(CA)、总胆红素(TBil)、尿素(BUN)、肌酐(Cr)、尿酸(U A)、乳酸脱氢酶(LD H)、血糖(Glu)共16个项目的σ值.结果 75％ 的指标已经达到或接近6σ质量标准,但是仍有小部分指标没有达到6σ质量水平,还需按照6σ质量标准进一步的改进提高.计算质量目标指数(QGI)能够更好地找出实验室检验性能不佳的主要原因,该实验中σ值小于6的5个项目中,QGI值均<0.8,提示应优先改进精密度.为了能更简单直观地看到实验结果,制作了6σ方法性能决定图,且方法决定图的评价结果和公式计算法的评价结果是一致的.结论 6σ理论不仅能除去临床检验工作中存在的隐患,还能进一步提高检验质量.能在实验的过程中发现问题并提出解决方案,从而使临床实验室能够更准确客观地定位自身的检验质量水平.

目的 测定4种胱抑素C(CysC)试剂的精密度和准确度,并根据六西格玛(σ)参数为新开展项目初步选择合适的检测系统,再对选出的试剂进行全面评价.方法 用患者新鲜混合血清评价4种CysC试剂(A、B、C、D)的不精密度(CV％),通过测定2016年卫计委室间质评CysC项目的5个标本来评价各试剂盒的偏倚(Bias％),通过卫计委室间质评规定的总允许误差(TEa)计算西格玛值和质量目标指数(QGI),绘制西格玛验证图,对结果进行比较分析.再对西格玛值最高的试剂盒进行线性范围验证、干扰实验、临床可报告范围验证和生物参考区间的验证.结果 4种CysC试剂(A、B、C、D)的不精密度分别是6.11％、5.39％、3.13％、3.66％,偏倚分别是4.63％、4.42％、5.38％、1.09％,西格玛水平分别是4.15σ、4.75σ、7.87σ、7.90σ,A、B试剂盒的QGI分别是0.50、0.55.西格玛验证图得出A、B试剂性能为良好水平,C、D试剂性能为世界一流水平.4种试剂中,D试剂的总体性能最好.再对D试剂进行线性范围验证、干扰实验、临床可报告范围验证和生物参考区间的验证,结果均符合说明书的申明及临床的需求.结论 西格玛性能验证能直观地反映出不同试剂之间的性能差异,能用于试剂盒的初步筛选.

7.2.4配对设计的差异性检验方法:Donner&Klar(2000)[3]提出的配对群随机设计两个率差异性检验的样本量估计建立在大样本正态近似理论基础上,其检验效能公式为:1-β=Prob(((|π1-π2|√k)/(√Var(d)j))-z1-α/2)+Prod(-((|π1-π2|√k)/(√Var(d)j))-z1-α/2) (7-7)其中,Var(dj)=(π1(1-π)+π2(1-π2))/n+2σB2(7-8)式(7-7)为双侧检验,单侧检验时只需将α/2替换为α.式中,k为配对的群对子数,简称群对子数;n为每个群的样本量,简称群样本量;π1和π2分别为试验组和对照组的事件发生率;σB为群间标准差.