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间充质干细胞与骨折愈合
间充质干细胞（MSC）起源于胚胎的中胚层，并具有分化成各种组织的能力，例如体外和体内。这些干细胞具有在恢复和再生医学中应用的重要潜力，尤其是在修复心脏，肝脏和皮肤损伤方面。在骨科中，MSC可以促进断裂愈合，但仍未完全理解该机制。最近的研究表明，MSC对
脐带间充质干细胞在肺移植大鼠原发性 ...
Perch M，Hayes D JR，Cherikh W S等。国际心脏和肺部移植学会国际胸腔器官移植注册中心：第三十九成人肺移植报告-2022；专注于患有慢性阻塞性肺部疾病的肺移植受者[J]。j心脏肺移植，2022，41（10）：1335-1347。doi：10.1016/j。Healun.2022.08.007。
小分子物质促进间充质干细胞神经向分化的研究进展
间充质干细胞（MSC）具有自我更新能力，表现出多种分化的能力，并展示了关键特征，例如分泌作用，病变位点迁移和免疫调节潜力，使它们具有强大的神经退行性疾病疗法的候选者。许多研究表明，可以有效刺激MSC以区别于神经元。在直接将原始，未分化的MSC移植到神经退行性疾病的动物模型中的研究中已经观察到了积极的结果，但证据表明，通过组织工程技术诱导神经元差异的预处理可以显着增强其治疗作用。各种策略，例如化学物质，生长因子，与神经细胞共培养，基因转染和miRNA，可以诱导MSC的神经分化。其中，源自化学物质的小分子特别有效，因为它们有效，迅速诱导了MSC的神经分化，单独或组合。本综述旨在分析使用小痣来促进MSC分化为神经细胞的进步，从而对基于MSC的临床神经退行性疾病的疗法提供了对其潜在应用的见解。
间充质干细胞防治移植物抗宿主病临床试验技术指导原则
一、概述 ............................................................................................................... 1
评估乳腺癌患者的脂质过氧化和总抗氧化能力
AIM：乳腺癌（BC）是一种异常乳腺细胞从控制并形成肿瘤的疾病，是全世界普遍威胁生命的疾病。氧化应激与包括卑诗省在内的各种癌症的发展和发展有关。评估卑诗省的脂质过氧化和总体抗氧化状态提供了有关疾病进展，患者预后和治疗选择有效性的宝贵信息。方法：总共150名妇女分为三组：正常，良性质量和BC。在癌症诊所选择并评估参与者；收集空腹血样，并测量测量总抗氧化能力（TAC），氧化的低密度脂蛋白（OX-LDL），癌症抗原（CA）15-3和Carcinoembryonic抗原（CEA）。随后，进行了统计分析以比较不同组中这些参数的水平，并检查了BC中TAC和OX-LDL的分析性能。结果：在恶性肿瘤患者中，与良性组相比，TAC的血清水平显着降低（分别为8.3 U/mL和16.04 U/mL）（P <0.001）。健康对照表现出更高水平的TAC（43.4 U/mL）。与正常对照组（682 pg/ml）相比，恶性和良性组的OX-LDL水平分别显着升高（分别为3,831 pg/ml和1,234 pg/ml）（P <0.001）。与对照组相比，BC组的 CEA和CA15-3大幅增加。 在TAC（0.975，p <0.001）和OX-LDL（0.986，p <0.001）的接收器工作特性（ROC）曲线分析中观察到曲线下的重要面积。CEA和CA15-3大幅增加。在TAC（0.975，p <0.001）和OX-LDL（0.986，p <0.001）的接收器工作特性（ROC）曲线分析中观察到曲线下的重要面积。结论：这项研究表明，BC患者的TAC患者的TAC较低和OX-LDL血清水平较高，表明氧化应激升高。这些水平可以用作卑诗省的有希望的监视参数。
开发和纤毛功能需要剪接因子SRSF1的核总质班
抽象的穿梭RNA结合蛋白协调基因表达的核和细胞质步骤。SR家族蛋白调节细胞核中的RNA剪接，其中包括SRSF1（包括SRSF1）的子集，核和细胞质之间的穿梭，影响后切割过程。然而，这一点的生理意义尚不清楚。在这里，我们使用基因组编辑来敲入SRSF1中的核保留信号（NRS），以创建具有仅保留在细胞核中的SRSF1蛋白的小鼠模型。srsf1 NRS/NRS突变体显示出小体型，脑积水和免疫力精子，这些特征与纤毛缺陷有关。我们观察到了一部分mRNA的子集的翻译减少，并降低了参与多重生成的蛋白质的丰富度，并且在该小鼠模型中得出的细胞和组织中纤毛超微结构和运动性的破坏。这些结果表明，如此处观察到的，在高细胞需求的背景下，在高细胞需求的背景下，SRSF1穿梭用于重新编程基因表达网络。
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。