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World File Search System单轴
miRNA/CXCR4信号轴损害糖尿病关键肢体缺血中的单伏和血管生成
引言人类巨细胞病毒（HCMV）是全球最常见的垂直传播感染，与死产，神经发育障碍，感觉性听力损失和儿童白血病有关（1，2）。全世界有超过80％的生殖年龄妇女是HCMV血清阳性的，先天性传播可能会在原发性或非主要HCMV感染后发生，其中可能包括重新感染因病毒潜伏期的新菌株或重新激活（3）。尽管存在这些疾病风险和先天性HCMV（CCMV）感染的普遍性，但我们缺乏有效的治疗剂和疫苗来防止HCMV转移。中和针对HCMV进入包膜糖蛋白（例如，糖蛋白B [GB]和五聚糖复合物）的抗体和T细胞反应一直是迄今为止疫苗发育中的主要靶标，但是这些疫苗只能限制为适度的效率（4）。此外，一些研究发现，母体中和抗体滴度与CCMV感染的风险降低无关（5，6）。我们最近还报道说，针对多种HCMV菌株的中和抗体滴度在HCMV传输妊娠中较高，并且与保护无关（7）。Mater-NAL用HCMV高免疫球蛋白（HCMV-HIG），这是HCMV - 异位阳性供体的IgG的合并多克隆制备，怀孕期间初次感染后也无法防止2个随机临床试验中的结合（8，9）。因此，迫切需要对预防CCMV传播的母体抗体反应的改进理解，以指导疫苗和免疫疗法的发展（10，11）。
04 AEO2021 电力.pdf
注：新的联合循环（天然气）电厂预计于 2023 年投入使用。图中所示的新建电厂为多轴联合循环机组。现有联合循环机组包括多轴和单轴机组；现有机组包括 12 千兆瓦的新单轴联合循环机组。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
2022 年 9 月 - 轴
AXISCADES 是 ER&D 领域的一家全球技术公司，专注于利基市场，在以下方面拥有高端能力： 数字转型套件 嵌入式系统 数据分析 数据科学 人工智能和机器学习 AXISCADES 涵盖 ER&D 项目的整个生命周期，从需求规范和设计到工业化流程实施，满足高性能要求并确保复杂技术数字产品的可靠性。 真正的全球性业务，为多元化的忠实客户提供服务，这些客户都是其市场的领导者。 该公司拥有 17 个办事处，主要在印度、欧洲和北美运营
微生物-肠道-眼睛轴
摘要 人体的每个器官都有自己的微生物群，眼睛作为一个复杂的多组分器官也不例外。由于传统研究方法的局限性，对眼部微生物组 (OM) 的详细研究直到 2010 年才作为眼部微生物组项目的一部分开始，当时研究方法的进步使得获得详细数据成为可能，尽管之前一直存在争议，即微生物是否能够附着在眼部表面——具有抗菌特性的泪膜层上。眼球表面的结构由角膜、结膜、泪腺及泪膜、睑板腺以及睑板膜组成；它们共同对抗刺激物、过敏原和病原体。眼部微生物群的稳态对于维持视觉器官的健康至关重要。大多数微生物位于角膜和结膜上，包括16S rRNA测序在内的现代研究方法已经能够确定眼表微生物群的“核心”，并确定最常见的类型：葡萄球菌、棒状杆菌、丙酸杆菌和链球菌，尽管“核心”的具体组成仍然存在争议。 MB的组成受多种因素影响，包括年龄、佩戴隐形眼镜、服用眼科药物和抗生素。与许多其他器官一样，眼表面的微生物群受到肠道微生物群的影响：这种联系被称为“微生物-肠道-眼睛”轴。在肠眼轴内，健康的肠道微生物群会产生短链脂肪酸、吲哚、多胺和其他对免疫系统和视网膜健康有益的物质。菌群失调会导致体内平衡被破坏，而炎症反应的加剧会导致视神经受损和眼部疾病的进展。一些眼科疾病，如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、脉络膜新生血管、葡萄膜炎、原发性开角型青光眼、干燥综合征和干眼症，可能与肠道微生物组成的变化有关。使用各种方法纠正肠道菌群失调可以降低患眼疾的风险，尽管还需要进一步研究来发现沿“微生物-肠道-眼”轴治疗眼科疾病的新方法。
KSHV诱导的MEndT-EndMT轴
内皮-间质转化已被描述为肿瘤中间质基质的来源，而肿瘤血管生成和血管生成中则提出了相反的过程。人类致癌病毒卡波西肉瘤疱疹病毒 (KSHV) 可以调节这两个过程，以便在感染 KS 致癌祖细胞时通过这种转变“大道”。内皮或间质循环祖细胞可以充当由炎性细胞因子募集的 KS 致癌祖细胞，因为 KSHV 可以通过内皮-间质和间质-内皮转化将一种细胞重新编程为另一种细胞。通过这些新见解，我们揭示了 KS 潜在致癌祖细胞的身份，同时了解了间充质内皮分化轴的生物学，并指出该轴是 KS 的治疗目标。