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转化生长因子-β1的外源对...
脱颖而出的背景：免疫学因素是复发妊娠丧失（RPL）的主要原因（RPL）和诱导母亲耐受性的耐受性是对这种RPL原因的主要治疗方法，但是这种方法的效果是不确定的，需要多种剂量和/或干预措施。这项研究的目的是研究转化生长因子-β1（TGF-β1）的单一施用是否可以改善RPL小鼠的妊娠结局，以及通过TGF-β1驱动免疫耐受性分子吲哚氨基氨基氨基氨基氨酸2,3-二氧氧化物（IDO）的TGF-β1是否导致改善。材料和方法：在这项实验研究中，将40个RPL模型小鼠平均分为一个对照组，该对照组接受了0.01 m磷酸盐缓冲盐水（PBS）和一个治疗组，该治疗组通过尾静脉注射接收了含有2、20和200 ng/ml TGF-β1的PBS。在怀孕的13.5天后处死小鼠，并确定胚胎的探索率。使用蛋白质印迹和免疫组织化学技术在胎盘中检测到IDO，TGF-β1和TGF-β3的表达。结果：在RPL小鼠的胎盘组织中，IDO的表达与TGF-β1正相关（r = 0.591，p <0.001）。在所有治疗组中，胚胎吸收率显着低于对照组，并且在所有治疗组的胎盘组织中IDO的表达显着高于对照组。TGF-β1的表达从治疗组的2、20至200 ng/ml逐渐增加，外源性TGF-β1的浓度与治疗组中胎盘组织中TGF-β1的表达呈正相关（r = 0.372，p = 0.018）。结论：外源性TGF-β1改善了RPL小鼠的妊娠结局，并且可能的治疗性机械性是外源性TGF-β1诱导内源性TGF-β1和IDO的持续表达，这是由于相互诱导的另一个人的表达。该实验可以为RPL患者的未来治疗提供一个新的方向和想法。
源主列表由SRN
A2660 DISPLAY PACK INC 1340 MONROE NW GRAND RAPIDS 49505 KENT Other A2677 AMERIKAM 1337 JUDD AVE SW GRAND RAPIDS 49509 KENT Other A2722 EXPERT COATING CO INC. 2855 MARLIN COURT NW GRAND RAPIDS 49534 KENT Other PTI A2725 GEAR RESEARCH INC 4329 EASTERN AVE GRAND RAPIDS 49508 KENT Other A2809 Mold Masters Company 1455 Imlay City Road Lapeer 48446 Lapeer其他PTI A2849 Wacker Chemical Corp 3301 Sutton Rd Adrian 49221 Lenawee Lenawee其他PTI A2851 Anderson Development Company
ISIS 中子和μ子源
STFC（ISIS）获得了英国国际科学伙伴基金 2 的资助，以支持马来西亚使用 ISIS 直至 2026 年 3 月。该奖项将支付 ISIS 的光束时间费用，并将支持马来西亚研究人员前往 ISIS 进行实验的旅行、食宿费用。
治疗肠漏症的成分对培养细菌属性的影响
摘要：消费者比以往任何时候都更加了解药草、多酚、蘑菇、氨基酸、蛋白质和益生菌等功能性成分。与酸奶及其益生菌一样，L-谷氨酰胺、槲皮素、榆树皮、蜀葵根、N-乙酰-D-葡萄糖胺、甘草根、舞茸和乳清酸锌已通过肠道微生物群显示出对健康有益。这些成分对酸奶发酵剂细菌特性的影响尚不清楚。本研究的目的是确定这些成分对益生菌特性、对胃液和溶菌酶的耐受性、蛋白酶活性以及嗜热链球菌 STI-06 和保加利亚乳杆菌 LB-12 活力的影响。在培养 0、30、60、90 和 120 分钟时测定耐酸性，在培养 0、4 和 8 小时时分析耐胆汁性。在培养 0、2、4、6、8、10、12、14 和 16 小时时测定微生物生长，在培养 0、12 和 24 小时时评估蛋白酶活性。使用蜀葵根、甘草根和榆树皮可提高嗜热链球菌的耐胆汁性和耐酸性。这些成分对保加利亚乳杆菌在培养 8 小时和 120 分钟时（分别）的耐胆汁性、耐酸性和模拟胃液性特征没有影响。同样，嗜热链球菌和保加利亚乳杆菌的生长不受这些功能成分的影响。使用蜀葵根、N-乙酰-D-葡萄糖胺和舞茸可显著提高嗜热链球菌的蛋白酶活性，而保加利亚乳杆菌的蛋白酶活性不受任何成分的影响。与对照相比，蜀葵根和槲皮素样品在模拟胃液和溶菌酶体外抗性试验中分别具有更高的嗜热链球菌平均对数计数和对数计数。对于保加利亚乳杆菌，甘草根、槲皮素、蜀葵根和榆树皮样品的对数计数高于对照样品。
16 bit 模数转换器TM7706 - NET
注释： 1.B 级温度范围为 -40 ℃ ~+85 ℃。 2.这些数据是按最初设计的产品发布的。 3.一次校准实际上是一次转换，因此这些误差就是表 1 和表 3 所示转换噪声的阶数。这 适用于在期望的温度下校准后。 4.任何温度条件下的重新校准将会除去这些漂移误差。 5.正满标度误差包括零标度误差 （ Zero-Scale Error ）（单极性偏移误差或双极性零误 差），且既适用于单极性输入范围又适用于双极性输入范围。 6.满标度漂移包括零标度漂移 （单极性偏移漂移或双极性零漂移）且适用于单极性及 双极性输入范围。 7.增益误差不包括零标度误差，它被计算为满标度误差——对单极性范围为单极性偏移 误差，而对双极性范围为满标度误差——双极性零误差。 8.增益误差漂移不包括单极性偏移漂移和单极性零漂移。当只完成了零标度校准时，增 益误差实际上是器件的漂移量。 9.共模电压范围：模拟输入电压不超过 V DD +30mV ，不低于 GND-30mV 。电压低于 GND-200mV 时，器件功能有效，但在高温时漏电流将增加。 10.这里给出的 AIN （ + ）端的模拟输入电压范围，对 TM7706 而言是指 COMMON 输入 端。输入模拟电压不应超过 V DD +30mV, 不应低于 GND-30mV 。 GND-200mV 的输入 电压也可采用，但高温时漏电流将增加。 11.VREF=REF IN （ + ）－ REF IN （ - ）。 12.只有当加载一个 CMOS 负载时，这些逻辑输出电平才适用于 MCLK OUT 。 13.+25 ℃时测试样品，以保证一致性。 14.校准后，如果模拟输入超过正满标度 , 转换器将输出全 1, 如果模拟输入低于负满标度， 将输出全 0 。 15.在模拟输入端所加校准电压的极限不应超过 V DD +30mV 或负于 GND － 30mV 。 16.当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时 （通过 MCLK 引脚 ）， V DD 电流和功耗 随晶体和谐振器的类型而变化 （见“时钟和振荡器电路”部分）。 17.在等待模式下，外部的主时钟继续运行， 5V 电压时等待电流增加到 150 μ A ， 3V 电 压时增加到 75 μ A 。当用晶体或陶瓷谐振器作为器件的时钟源时，内部振荡器在等待 模式下继续运行，电源电流功耗随晶体和谐振器的类型而变化 （参看“等待模式” 一节）。 18.在直流状态测量，适用于选定的通频带。 50Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波 为 25Hz 或 50Hz ）。 60Hz 时， PSRR 超过 120dB （滤波器陷波为 20Hz 或 60Hz ）。 19.PSRR 由增益和 V DD 决定，如下：
第4章连接场效应晶体管理论和...
在A点和B点之间，它是JFET的欧姆地区。是欧姆定律遵循电压和当前关系的地区。在B点，对于V GS = 0条件，排水电流为最大，定义为I DSS。这是捏点，因为漏极到源电压V ds进一步增加。此时V ds电压称为捏电压V p。这也是电压点，在该电压点上，排出通力的电压V DG产生足够的耗竭厚度以缩小通道，从而使通道的电阻显着增加。由于V GS = 0，V DS也等于V DG。因此，通常，捏电压V P为V P = V DS（P）-V GS（4.1），其中V DS（P）是V GS值的捏合漏极到源电压。i dss和v p是制造商列出的给定JFET类型列出的常数值，这是Gate-to-Source电压v GS =0。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
65-...中总电离剂量响应的布局依赖性
然而，LDE 对辐射效应的影响尚不清楚，很少有论文关注这一问题，且有限的研究表明器件的辐射敏感性与版图有关。Rezzak 等人 [6] 首次研究了 90 nm 体硅 NMOS 器件中版图相关的总电离剂量 (TID) 响应，结果表明，由于浅沟槽隔离 (STI) 引起的压应力较弱，因此辐射诱导漏电流随栅极至有源区间距的增加而增大。对于 45 nm 应变 SOI RF nFET，不同的源/漏接触间距和栅指间间距可能导致 RF 性能和 TID 退化之间的权衡 [7]。很显然，关于 LDE 对纳米级器件辐射响应的实验研究还很有限，需要进一步研究。