OBSAH č. 3-2022 / CONTENTS 3-2022

KBM_3_2022_editorial-67
Springer D.
Klin. Biochem. Metab., 30 (51), 2022, No. 3, p.67

KBM_3_2022_Franekova-68
Franeková J., Jabor A.: Galektin-3: přehled, patofyziologie, analytika, interpretační meze a biologická variabilita
Franeková J., Jabor A.: Galectin-3: an overview, pathophysiology, analytics, limits of interpretation and biological variation
Klin. Biochem. Metab., 30 (51), 2022, No. 3, p. 68-72.

KBM_3_2022_Sramkova-73
Šrámková M., Lehnert P., Průša R.: Protein MxA a jeho význam pro včasnou diagnostiku virových infekcí včetně SARS-CoV-2
Šrámková M., Lehnert P., Průša R.: MxA protein and its application in early diagnosis of viral infections including SARS-CoV-2
Klin. Biochem. Metab., 30 (51), 2022, No. 3, p. 73-78.

KBM_3_2022_Hyspler-79
Hyšpler R., Tichá A., Zadák Z.: Antioxidační účinky sulfanové síry
Hyšpler R., Tichá A., Zadák Z.: Antioxidant effects of sulfane sulfur
Klin. Biochem. Metab., 30 (51), 2022, No. 3, p. 79-82.

KBM_3_2022_Zamecnik-83
Jabor A., Stávek P., Zámečník M.: Jak společně dokážeme ohrozit životy pacientů
Jabor A., Stávek P., Zámečník M.: How we can put patients´ lives at risk together
Klin. Biochem. Metab., 30 (51), 2022, No. 3, p. 83-88.

KBM_3_2022_Friedecky-variability-89
Friedecký B.: Biologické variability. Pojmy a literatura doporučená k edukaci
Friedecký B.: Biological variability. Concepts and literature recommended to education
Klin. Biochem. Metab., 30 (51), 2022, No. 3, p. 89-91.

KBM_3_2022_Friedecky-bigdata-92
Friedecký B.: Big data, strojové učení a umělá inteligence v klinické laboratoři. Pojmy a literatura k edukaci.
Friedecký B.: Big data, machine learning and artificial intelligence in clinical laboratory. Concepts and literature for education.
Klin. Biochem. Metab., 30 (51), 2022, No. 3, p. 92-95.