PNAS：改善大数据集分析的准确性
一项研究发现，整合了交叉验证的一种数据集分析技术可能有能力识别出从生物信息学到语言学等领域的多维数据集的模式。对大数据集的自动分析可能识别出数据的模式，但是无法评估发现的模式的显著性，这可能导致无意义的结果。Claudio Luchinat及其同事发展了一种数据分析方法，它包括了一个交叉验证步骤，从而识别出最显著的模式，这种方法称为通过准确性最大化的知识发现（KODAMA）。
2014-03-25
罗氏推出ProGRP试剂盒更准确诊断肺癌
2013年7月22日讯 /生物谷BIOON/ --罗氏19日宣布，在全球（除美国外）推出试剂盒Elecsys ProGRP，该试剂盒用于区分2种主要类型的肺癌：小细胞肺癌（SCLC）和非小细胞肺癌（NSCLC），同时可帮助诊断早期SCLC。 在肺癌的治疗中，正确的鉴别诊断非常重要，因为这2种类型的癌症具有不同的预后，必须区别对待：早期NSCLC可通过手术治愈，而SCLC则需要化疗和放疗。
2013-07-22
Nat Commun：新方法准确记录大脑活动
本期Nature Communications上介绍了用来在实验和自然条件下准确定性特定类群神经元的一种方法。该方法为在复杂社会环境中研究人脑活动和从脑信号来重建自然体验（这是以前在实验室外不可能做到的事情）提供了一个手段。 用来记录大脑活动的方法（如功能性磁共振成像）大多数用在实验条件下，在其中自然环境的影响被实质性地降低了。
2013-10-30
Lab on a Chip：准确自动化分析血清系统研制成功
加拿大多伦多大学（University of Toronto）生物材料及生物医学工程（Institute of Biomaterials and Biomedical Engineering，IBBME）教授Aaron Wheeler利用实验室晶片开发出能快速、准确并自动化分析血清的系统。
2012-11-18