Elk boek over trainingsleer schrijft over trainingsprincipes, maar er zijn veel verschillen in deze principes tussen de bronnen. In dit artikel worden de volgende trainingsprincipes besproken: specificiteit, overload, supercompensatie, individualiteit, reversibiliteit, variatie, verminderde meeropbrengst, periodisering en continuïteit. Deze principes worden besproken aan de hand van een trainingsstudie waarin de haalbaarheid en de effecten van intensieve krachttraining voorafgaand aan het plaatsen van een totale knieprothese zijn onderzocht. Ook de resultaten van de studie worden in het kader van de trainingsprincipes besproken.
Artikel verschenen in NVVR/MemoRad: Het missen van fracturen kan leiden tot onnodige problemen voor patiënten. Verschillende complicaties en bijkomende kosten kunnen het gevolg zijn. Wat is de waarde van kunstmatige intelligentie (Al) bij röntgenbeelden voor het opsporen van fracturen? De toepassing van Al-systemen in het werkveld kan radiologen ondersteunen. Uit de literatuurstudie van Patricia Dinkgreve komt naar voren dat Al met hoge nauwkeurigheid fracturen kan opsporen.1 Al presteert zelfs beter dan medisch specialisten met/of zonder de hulp van Al
In het RAAK-project, genaamd Groningen MAPS, is er veel data en kennis vergaard van waaruit antwoorden zijn geformuleerd op verschillende vragen rondom belasting en belastbaarheid van (top)sporters. Het onderzoek naar de factoren die invloed hebben op de prestaties en het blessurerisico van sporters heeft opgeleverd dat we nu meer inzicht hebben in de informatie die nodig is om gericht te zoeken naar verbanden tussen belasting en belastbaarheid. We hebben echter nog niet gekeken naar de data vanuit een datamining perspectief. Datamining is het gericht zoeken naar verbanden in een database met als doel het opstellen van profielen. Deze profielen kunnen nieuwe inzichten geven waardoor sporters van nog betere feedback voorzien kunnen worden. Het doel van het Top-up project is om kennis te ontwikkelen over het automatiseren van de verwerking en analyse van datastromen. Dit zal leiden tot een datasysteem wat automatisch analyses uitvoert achter de schermen. Met dit datasysteem kan de Groningen MAPS-data verder geanalyseerd worden (door middel van datamining) om nieuw inzicht te verkrijgen op het gebied van patronen in belasting en belastbaarheid van (top)sporters.
CRISPR/Cas werd in 2012 ontdekt als een bacterieel afweersysteem dat specifieke sequenties van virussen die bacteriën infecteren herkent en vervolgens onschadelijk maakt. Vrijwel direct na deze ontdekking werd de inzetbaarheid van CRISPR/Cas in biologisch en medisch onderzoek gedemonstreerd. Voor dit baanbrekend onderzoek aan CRISPR/Cas kregen de Amerikaanse moleculair biologe Jennifer Doudna en haar Franse collega Emmanuelle Charpentier al in 2020 de Nobelprijs. CRISPR/Cas heeft inmiddels gezorgd voor een revolutie in het bewerken, repareren en reguleren van DNA-sequenties (oftewel gene-editing) in bacteriën, planten en zelfs mensen. Daarnaast is recent gebleken dat Cas-eiwitten (onderdeel van CRISPR/Cas) ook kunnen worden ingezet voor de detectie van specifieke DNA-sequenties in voedsel, patiënten en gewassen. Deze Cas-eiwitten kunnen bijvoorbeeld worden ingezet voor de detectie van plant-pathogenen. Detectiemethoden van b.v. pathogenen in voedsel moeten zeer gevoelig, specifiek, goedkoop en draagbaar zijn. Biosensoren kunnen deze eigenschappen combineren. Biosensoren zijn detectiesystemen die gebaseerd zijn op biologische componenten/processen zoals de hier beschreven Cas-eiwitten. Om bestaande en nog te ontwikkelen Cas-eiwitten te optimaliseren is een beter begrip van hun werking een vereiste. Momenteel worden nieuwe varianten van Cas-eiwitten via in silico modeleringen ontworpen. De potentie van deze varianten om door te ontwikkelen voor gebruik in biosensoren is echter afhankelijk van een gedegen en systematische analyse van hun in vitro activiteiten. In dit project wordt daarom samen met MKB-partner Spark Genetics (ontwikkelaar van biosensoren) onderzoek gedaan naar met welke nieuw te ontwikkelen analysemethode(n) de activiteit en specificiteit van Cas-eiwitten snel en kosteneffectief bepaald kan worden. Avans en Spark Genetics kunnen direct profiteren van de resultaten van dit onderzoek. Zo is er voor Spark Genetics een directe vertaling van de resultaten naar het inzetten van de meest optimale Cas-eiwitten in nieuwe biosensoren en zal Avans hogeschool de kennis van de analysetechnieken direct integreren in haar laboratoriumonderwijs.
Nauwkeurige en snelle detectie van verontreinigingen in voedselproducten is een noodzakelijk maar vaak lastig en technisch ingewikkeld proces. Huidige gouden standaard methoden zijn vooral gebaseerd op nauwkeurige maar dure lab technieken die verontreinigingen kunnen detecteren in verschillende samples. Snellere en goedkopere beschikbare alternatieve technieken bestaan veelal uit dipstick methoden die onvoldoende nauwkeurig zijn en slechts één stof kunnen detecteren. De recente fipronil-affaire laat nogmaals zien dat, ondanks de enorme technologische vooruitgang in detectie technologie, er nog steeds een grote behoefte is aan goedkope, snelle en betrouwbare tests voor het routinematige screenen van voedselproducten. De zuivelindustrie is zeer geïnteresseerd in een snelle, handzame en kosten-effectieve methode om verontreinigingen zoals antibiotica en bacteriën in melk, wei en babyvoeding te detecteren, omdat de huidige standaard detectie methoden, die zij gebruiken, duur en zeer tijds- en arbeids-intensief zijn. Het duurt meestal uren tot dagen voordat een betrouwbaar resultaat is verkregen. Een snellere analyse van de melk bespaart enorme kosten die nu gemaakt worden met het vernietigen van grote hoeveelheden melk (waar sporen van antibiotica worden gevonden) als gevolg van de late beschikbare uitslag. Daarnaast resulteert een snellere analyse in een snellere vrijgave voor de distributie van melkproducten en draagt zo bij tot directe besparingen in operationele kosten. In samenwerking met een aantal MKB-bedrijven en andere relevante partners zal Saxion in dit project een draagbare demonstrator realiseren voor snelle, handzame en multiplexe detectie van antibiotica zoals tetracyclines in melk, gebaseerd op een multikanaals fotonische sensor prototype.. Verschillende bestaande innovatieve technologieën zoals lab-on-a-chip, microfluidica, inkjet-printing en geïntegreerde fotonische sensoren zullen in een demonstrator geïntegreerd worden om het gestelde doel te bereiken. De draagbare demonstrator is een eerste stap richting een handheld device dat in staat is om ter plaatse, zoals bij melkveehouderijen en melkfabrieken, antibiotica in melk snel en nauwkeurig te kunnen detecteren.
