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有效合成了富含硫硫的化合物...
对形成碳键的新方法的探索，导致结构新颖的桥接化合物的合成对科学界而言至关重要。许多桥接化合物是众所周知的天然产物和生物活性支架的部分结构，并且也是许多反应中的剂量[1]（图1）。桥接分子的结构唯一性，例如它们的设计，异常对齐和诱人的化学反应，具有较小的桥梁群体鼓励我们检查其独特的有机，猜想和光谱研究[2]。设计一种连贯的策略来访问桥接化合物的综合策略的令人震惊的综合挑战，该化合物具有非保障的热力学稳定性，在合成化学家中产生了好奇心[3]。在桥位的杂原位的紧张的杂循环部分的合成是一项迷人的合成工作，由于兴高采烈以及许多有用的特性，与碳环糖化合物相比，由于兴高采烈以及许多有用的特性，它一直在获得大量的cur现利息[4]。在1928年，奥托·迪尔斯（Otto Diels）教授和他的学生库尔特·奥尔德（Kurt Alder）报告了关于合成的[4Þ2]环加成反应的开创性工作
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
ZnO纳米颗粒使用叶提取物生物合成...
由于执法的重要性，识别潜在指纹是一个吸引更多关注的公开主题。可以通过潜在的指纹确定犯罪现场（TKP）的存在。潜在的指纹可以提供警察的信息，以帮助他们捕获罪犯。到目前为止，许多不同的指纹粉末配方已被广泛使用，每个配方都由树脂物质和对比染料组成。过去最广泛使用的潜在指纹的方法是硝酸银染色，烟雾碘，忍者染色和粉尘粉。这种古老的方法在各种表面上都很好。科学家一直在努力开发更准确的技术来可视化潜在印刷，因为用于检测潜在打印输出的常规方法并不总是成功的。一些用于制作有毒指纹粉末的物质，可能对人类健康有害。这项研究提供了一种与生产过程结合使用ZnO的方法，并用Betadin Leaf提取物进行了修饰，以产生安全且非毒性的指纹粉末。这项研究的结果表明，在FTIR测试中，在Betadin叶提取物中发现了Zn-O键，OH组，C = O和N-O菌株。因此，这里提出的发现可能是对研究进行更复杂研究的起点。
ReCAR 的未来：利用合成生物学、工程学和经济学见解弥补 CAR-T 细胞疗法的空白
嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法彻底改变了血液系统恶性肿瘤的治疗，在原本难治的疾病中提供了显著的缓解率。然而，将其扩展到更广泛的肿瘤学应用面临着重大障碍，包括在实体瘤中的疗效有限、与毒性相关的安全问题以及制造和可扩展性方面的后勤挑战。本综述严格审查了旨在克服这些障碍的最新进展，重点介绍了 CAR T 细胞工程的创新、新的抗原靶向策略以及在肿瘤微环境中的递送和持久性的改进。我们还讨论了同种异体 CAR T 细胞作为现成疗法的开发、减轻副作用的策略以及 CAR T 细胞与其他治疗方式的整合。这项全面的分析强调了这些策略在提高 CAR T 细胞疗法的安全性、有效性和可及性方面的协同潜力，为其在癌症治疗中的进化轨迹提供了前瞻性的视角。
2024 年合成内容报告
虽然防止合成内容被有害使用的保障措施可以支持组织的隐私和安全工作，但它们也可能无意中造成隐私风险，以及与组织的数据保护承诺和其他法律义务的矛盾。某些技术（例如涉及透明度或身份验证的技术）可能会泄露个人数据，或要求无限期地保存数据，这可能会与数据最小化等隐私原则产生矛盾。某些形式的合成内容检测和身份验证可能还需要收集和分析更多的个人数据，包括私人对话。同时，许多其他因素可能会限制打击有害合成内容的技术的有效性，在制定解决这些危害的整体战略时应考虑到这些因素。
分离化合物和半合成衍生物的体外 α-葡萄糖苷酶抑制活性
摘要 本研究旨在从塞内加尔刺桐叶和茎皮中分离植物成分，并评估其对与糖尿病相关的消化酶α-葡萄糖苷酶的抑制活性。对叶子的植物化学研究结果分离出三种皂苷（3-5）、两种三萜类化合物（7和8）和两种甾体（10a和10b）作为不可分离的混合物，而从茎皮中分离出一种皂苷（6）、一种三萜类化合物（9）和两种肉桂酸酯的混合物（2a和2b）。除化合物2b、7、8、10a和10b外，所有分离的化合物均为首次从刺桐属植物中报道。两种肉桂酸酯（2a 和 2b）的混合物乙酰化后，生成一种新的二酯衍生物（1），俗称刺桐花苷。与标准药物阿卡波糖相比，提取物和纯化合物（3、4、6）表现出良好的 a -葡萄糖苷酶抑制活性。研究结果表明，E. senegalensis 的皂苷可用于开发潜在的抗高血糖药物。
Lee，B。H.，Shin，H.，Rasouli，A。S.，Choubisa，H.，Ou，P.，Dorakhan，R。，...＆Sargent，E。H.（2023）。支撑的金属邻thal的超分子调整 朝着bory的合成（氨基甲基... ROS如何诱导Netosis？氧化DNA损伤，DNA修复和染色质脱凝 使用斑马鱼研究多外观跳过作为的潜在疗法 啮齿动物的心肌病和心力衰竭的啮齿动物模型，用于翻译研究和治疗发现
1.3 T HIS W ORK ................................................................................................................................................ 21
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。