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Intranasal administration of extracellular vesicles from human induced pluripotent stem cell-derived neural stem cells (hiPSC-NSC-EVs) altered the expression of genes linked to disease-associated microglia (DAM) and NOD-, LRR-, and pyrin domain-containing protein 3 (NLRP3) inflammasome activation in 5xFAD mice microglia when observed 72 h后evs管理。信用:细胞外囊泡杂志(2024)。doi:10.1002/jev2.12519
Thi s p lan b y b y bo ffa miskell li mi ted o n sp eci fic i nStructi o ns o o y ur ur客户端。在客户与商定的Sco p e o f wo rk一起使用的客户是如此。第三个p arty i s than partys o wn ri s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s少。如果我的外部客户有限制的情况,那么un the un the un the us o n od s od s of the the the the the the the the the the us the the us the to n of the us the un unces so urces so un un b een b een假定这是准确的。no li ab i li li ty ty o nsi ty b y t b y b y bo ffa mi skell有限,以至于它们会出现,以至于它们会出现,因此它们会出现nfo m i nfo rmatio nfo rmatio n p rmatio n p rmatio n p rmate ved by cl y cl y cl y the Cl ient the Cl ient o not so n oce n oce y rece。
愿景,深度学习以及机器人和其他技术学,可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是,传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制,这是目前是一项劳动力的任务。因此,自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉,作物定位,决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测,定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中,现有的机器人除草机变得混乱,因为它们无法解释过去的几十年,研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 (1999)提出并开发了一个实时机器视觉系统,该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草,代表114毫米101毫米的种子线面积,允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8%的时间内正确识别,低于所需的准确性。 Lamm等。 (2002)开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。(1999)提出并开发了一个实时机器视觉系统,该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草,代表114毫米101毫米的种子线面积,允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8%的时间内正确识别,低于所需的准确性。Lamm等。(2002)开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的(1999)原型,并达到了88%的歧视精度。(2008)开发了一种多光谱的机器视觉识别系统,以对杂草的生菜作物分类,并获得90.3%的精度。Haff等。 (2011年)后来提出了一个基于X射线的作物检测系统,该系统达到了90.7%的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 (2012)提出了一种高光谱成像系统,以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8%的准确性。 有许多关于AI,机器学习,深度学习技术的研究工作,以对杂草进行分类(Bah等,2018; Osorio等,2020)。 Osorio等。 (2020)使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM(支撑矢量机),Yolov3(您只看一次V3)和掩盖r e cnn(基于区域的综合神经网络)中的图像,以在杂草和作物之间进行分类,并在79%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%的差异Haff等。(2011年)后来提出了一个基于X射线的作物检测系统,该系统达到了90.7%的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。(2012)提出了一种高光谱成像系统,以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8%的准确性。有许多关于AI,机器学习,深度学习技术的研究工作,以对杂草进行分类(Bah等,2018; Osorio等,2020)。Osorio等。(2020)使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM(支撑矢量机),Yolov3(您只看一次V3)和掩盖r e cnn(基于区域的综合神经网络)中的图像,以在杂草和作物之间进行分类,并在79%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%,89%的差异
摘要:在关键细胞过程(例如转录,复制和DNA修复)过程中,DNA三向连接(TWJ)结构瞬时形成。尽管具有重要意义,但TWJ的热力学(包括链长,碱基对组成和配体结合对TWJ稳定性和解离机制的影响)的了解很少。为了解决这些问题,我们将温度控制的纳米电喷雾离子化(TC-NESI)与循环离子迁移率质谱(CIM-MS)仪器连接起来,该仪器也配备了表面诱导的分离(SID)阶段。这种新型组合使我们能够研究三个TWJ复合物的结构中间体,并检查GC碱基对对其解离途径的影响。我们发现,两个TWJ特异性配体2,7-Trisnp和Trispob导致TWJ稳定,这分别揭示了熔化温度(T m)的升高13或26°C。为了洞悉气相中的构象变化,我们采用了IMS并进行了SID来分析TWJ及其配体的复合物。对IM到达分布的分析表明,TWJ的单步分离及其中间体对三个研究的TWJ复合物进行了分解。在配体结合后,需要3 V(2,7-Trisnp)和5 V(TrispoB)较高的SID能量才能诱导TWJ的50%解离,而在没有配体的情况下为38 V。我们的结果表明,利用TC-ESI与CIMS结合使用,SID和SID进行TWJ复合物的热力学表征和配体结合的研究。这些技术对于TWJ设计和开发作为药物靶标,适体和功能生物材料的结构单位至关重要。
I. 简介 本文件为行业提供化学、制造和控制 (CMC) 文档指南,这些文档应在用于局部和/或全身作用的鼻喷雾剂和吸入溶液、混悬剂和喷雾剂药品的新药申请 (NDA) 和简化新药申请 (ANDA) 中提交。本指南涵盖了建议在申请中包含的有关药品成分、制造工艺和每个领域的相关控制的 CMC 信息,但不涉及药物物质的制造。该指南还提供了标签建议。本指南不涉及基于推进剂的吸入和鼻喷雾剂(也称为口服和鼻腔定量吸入器,MDI)、吸入粉末(也称为干粉吸入器,DPI)和鼻粉。2 本指南列出了应提供的信息,以确保这些药品的持续质量和性能特征。该指南不施加强制性要求,但确实建议了适合提交 CMC 相关监管信息的方法。该指南为药物
技术进步彻底改变了自动农药喷雾剂,从而提高了效率,精度和可持续性。GPS指南和自动驱动系统可实现准确的导航和覆盖范围,最大程度地减少重叠并确保没有错过的区域。可变速率技术允许根据土壤类型和作物健康等因素应用不同的农药量,从而优化使用并减少环境影响。传感器集成,例如杂草检测和作物高度传感器,可实现特定地点应用,进一步最大程度地减少废物。无人机技术在具有挑战性的地形和高价值作物中提供了精确的应用,而人工智能和机器学习算法分析了数据,以优化喷雾模式,预测暴发并提高整体效率。这些进步通过减少农药使用,最大程度地降低环境影响并提高农业生产力来有助于更可持续和有效的害虫管理实践。
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