摘要抗原呈递细胞 (APC) 是免疫反应的关键介质。它们的作用在癌症免疫学领域越来越受到关注,特别是随着我们对免疫疗法的理解不断发展和提高。越来越多的证据表明,这些细胞在癌症免疫中发挥着非同小可的作用,其作用依赖于表面标志物、生长因子、转录因子及其周围环境。癌症中发现的主要树突状细胞 (DC) 亚群是常规树突状细胞 (cDC1 和 cDC2)、单核细胞衍生树突状细胞 (moDC)、浆细胞样树突状细胞 (pDC) 以及成熟和调节性树突状细胞 (mregDC)。值得注意的单核细胞和巨噬细胞亚群包括经典和非经典单核细胞、巨噬细胞(表现出从促炎 (M1) 表型到抗炎 (M2) 表型的连续性)和肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)。尽管它们属于同一细胞类型,但每个亚群可能呈现免疫激活或免疫抑制表型,受肿瘤微环境 (TME) 因素的影响。在这篇综述中,我们介绍了树突状细胞、单核细胞和巨噬细胞的作用以及最近在癌症免疫背景下对它们进行研究的研究。此外,我们回顾了树突状细胞和巨噬细胞的某些特征(例如丰度、表面标志物以及间接或直接信号通路)如何影响肿瘤对免疫检查点阻断 (ICB) 疗法的反应。我们还强调了现有的知识空白,即不同髓系细胞亚群在影响 ICB 疗法反应方面的确切贡献。这些发现总结了我们目前对髓系细胞在介导癌症免疫和 ICB 方面的理解,并为可能提高 ICB 在癌症中成功率的替代疗法或联合疗法提供了见解。
按照 FQMT 会议的传统,FQMT'24 将再次汇聚各学科领域的年轻和经验丰富的科学家,共同探讨上述主题。会议的跨学科性质将通过主讲人的选择来体现,他们除了专业之外,还能够报告各自领域的具体成果,还能从与其他领域重叠的更广阔视角来讨论各自领域的最新进展。会议的目标是聚集来自不同物理学分支的重要科学家,他们可以通过交流不同的观点和想法、研究许多不同系统的经验以及研究当前物理学问题的各种理论和实验方法而相互受益。希望此次会议的科学议程安排能再次为提出具有挑战性的问题和难题及其答案做出重大贡献,这些问题和答案对于提高对量子物理学基础、多体物理学、远离平衡系统的量子统计物理学、纳米级和生物系统物理学的理解至关重要,并将进一步激发物理学、化学和生物学不同领域的专家之间的新合作和深入讨论。
是由Xrd确定的,标称组成BI 2 Cr 1 /6 Mn 1/6 Fe 1/6 CO 1/6 ni 1/6 ni 1/6 Cu 1/6 cu 1/6 ta 2 o 9+δ,不管合成条件如何,包含均量含量的均量含量的异位甲酸盐溶剂甲酸甲酸酯抗溶剂。在Bi 2-cr 1 /6 Mn 1/6 1/6 Fe 1/6 CO 1 /6 Ni 1/6 Cu 1/6 Cu 1/6 Ta 2 O 9+Δbismuth sublattice中获得了bimuth原子的缺乏。复杂的氧化物在pyrochlore结构类型中结晶(sp。gr。fd -3 m,。= 10.4811(2)Å)。陶瓷的特征是多孔,松散的微观结构,平均晶粒尺寸为0.5 –1μm。根据XPS数据,Pyrochlore中的过渡元件离子主要在Cr(III),Fe(III),MN(II),CO(II),CO(II),Ni(ii),Cu(ii),Cu(ii)状态中。在室温下,BI 2-1 / 3 Cr 1/6 Mn 1/6 Fe 1/6 CO 1/6 CO 1/6 Ni 1/6 Cu 1/6 Ta 2 O 9+δ的介电常数和介电损耗分别为1 MHz,分别为≈46和≈0.004。提出了一个等效电路,该电路模拟样品的电性能。
1 苏丹王子大学数学与科学系,邮政信箱 66833,利雅得 11586,沙特阿拉伯;muaffaqnofal69@gmail.com 2 哈米德·马吉德先进聚合物材料研究实验室,苏莱曼尼大学科学学院物理系,Qlyasan Street,Sulaimani 46001,库尔德斯坦地区政府,伊拉克 3 科马尔科技大学工程学院土木工程系,苏莱曼尼 46001,库尔德斯坦地区政府,伊拉克 4 苏莱曼尼大学科学学院化学系,Qlyasan Street,Sulaimani 46001,库尔德斯坦地区政府,伊拉克;hewa.ghareeb@univsul.edu.iq 5 人类发展大学健康科学学院科学医学实验室系,苏莱曼尼 46001,库尔德斯坦地区政府,伊拉克; jihad.chemist@gmail.com 6 数学与科学系,女子校区,苏丹王子大学,邮政信箱 66833,利雅得 11586,沙特阿拉伯;elhamdannoun1977@gmail.com 7 化学系,科学学院,诺拉公主大学,邮政信箱 84428,利雅得 11671,沙特阿拉伯;sialsaeedi@pnu.edu.sa * 通信地址:shujahadeenaziz@gmail.com
它将输出输入到第一个隐藏层,然后是第二个,最后到输出层(每层都由松散地由神经元建模的节点组成)。机器学习和深度学习都需要训练期,其中有两种不同类型:监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据,因此用于分类和回归,而无监督学习使用未标记数据,因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学,识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声(US)检测脂肪肝、通过计算机断层扫描(CT)表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而,充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而,考虑到相对较新的技术和数学进步,以及大数据的可用性,ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿,在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加,预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生,而不是指导或取代放射科医生,使他们在患者护理中发挥更核心的作用,因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景,强调人工智能在介入放射学中的应用方式,并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
摘要:采用固相合成、研磨、压制和烧结工艺制备了含有堇青石、莫来石、SiO 2 玻璃和 SiO 2 -B 2 O 3 -Al 2 O 3 - BaO-ZrO 2 玻璃的玻璃陶瓷复合材料。使用加热显微镜、差示热分析、热重法、扫描电子显微镜、能量色散光谱、X 射线衍射分析、阻抗谱、透射法和时域光谱 (TDS) 检查了 Hz-MHz、GHz 和 THz 范围内的热行为、微观结构、成分和介电性能。获得的基板表现出 4.0-4.8 的低介电常数。自发形成的封闭孔隙取决于烧结条件,被认为是降低有效介电常数的一个因素。
摘要:通过固态合成和烧结,基于两个铜硼酸盐和Cu 3 b 2 O 6的新陶瓷材料,并将其表征为低介电介电介电常数的有希望的候选者,用于很高的频率电路。使用加热显微镜,X射线衍射测量法,扫描电子显微镜,能量分散光谱镜检查和Terahertz时间域光谱研究了陶瓷的烧结行为,构成,显微结构和介电特性。研究表明,频率范围为0.14–0.7 THz的介电介电常数为5.1-6.7,介电损失低。由于低烧结温度为900–960℃,基于铜硼酸盐的材料适用于LTCC(低温涂层陶瓷)应用。
卡蒂纳拉医院的两个 CT 科室、胸骨和造影放射科、超声波科室、复杂结构肿瘤科 (UCO) 诊断和介入放射科均位于医院二楼的服务大楼内。磁共振中心位于一楼。急诊放射科胸骨科位于三楼。诊断和介入血管造影科室位于四楼。可通过医院正门进入该服务,然后按照橙色标志前往。每个部分都有编号。候诊室用字母标记。
Frank Arute 1,Kunal Arya 1,Ryan Babbush 1,Dave Bacon 1,Joseph C. Bardin 1,2,Rami Barends 1,Rupak Biswas 3,Sergio Boixo 1,Fernando GSL Brandao 1,4 EN 1.5,Austin Fowler 1,Craig Gidney 1,Marissa Giustina 1,Rob Graff 1,Keith Guerin 1,Steve Habegger 1,Harri Hart 1,Michael P. Alan,16 Antyn Kechedzhi 1,Julian Kelly 1,Paul V. Klimov 1,Sergey K. Kortsa 1,Alexander Kostrikov,18 1,David Landhuis 1,Mike Lindmark 1,Erik Lucero 1,Erik Lucero 1,Dmitry Lyakh 9,Dmitry Lyakh 9,SalvatoreMandrà3,10 Michiel 1 1,Josh Moush,1,1,1,Matthew Neeley 1,Charles Neill 1,Murphy Yuezhen Niu 1,Eric Ostby 1,Andre Petukhov 1,John C. Platt 1,Chris Quintana 1,Chris Quintana 1,Eleanor G. Rieffel 3,Pedram Rousans C. KIY 1,Kevin J. Sung 1,13,Matthew D. Trevithick 1,Amit Vainsencher 1,Benjamin Villalonga 1,14,Theodore White 1,Z. Jamie Yao 1,Ping Yeh 1,Adam Zalcman 1,Adam Zalcman 1,Hartmut 1和John M. M. Martinis 15 * * * *
