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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。
本文综述了结构磁共振成像在常见神经精神类疾病中的应用
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离网和on- ...
摘要 - 作为一种可持续且对环保的替代方案，使用离网和网格光伏（PV）电源系统的传统房屋的电气化已成为满足能源需求不断增加的可行选择。这项研究旨在分析和增强光伏（PV）系统，以用于典型房屋的电化，包括离网和网格选项。太阳辐照，系统容量规模，经济激励措施和生命周期成本分析是在本研究对这些系统的性能，生产率和成本效益的深入研究中，将考虑的一些要素。此外，还提供了全面的数值介绍，以深入研究上述问题的技术要素，同时为随后的研究奠定了基础。
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储能是一种关键的灵活性措施，可暂时将发电与电力需求分离开来，并被誉为实现基于可再生能源的脱碳能源系统的缺失环节。全球能源系统各级储能容量的建设有望加速脱碳进程。为此，一个连贯的数学框架来确定具有储能的本地化能源系统的碳足迹是必不可少的。本文介绍了一个开源能源系统模拟程序——能源系统网络 (ESN)。可以使用 Python 程序模拟各种能源系统配置，该程序结合了发电、电网、存储和负载等关键能源系统组件。ESN 采用自下而上的集成方法，将能源系统建模与精简的生命周期评估技术相结合，以量化本地化能源系统中所有组件的碳足迹。可以考虑每个组件的生命周期阶段，包括生产、运行和报废处理。通过两个锂离子电池应用的示范案例研究获得了碳足迹值：能源套利和家庭能源系统。能源供应平准化排放量 (LEES) 指标已用于评估每种应用的碳足迹。一种旨在利用电网碳强度差而非能源价格差的非常规能源套利策略设法使 LEES 值比常规变体低约 17%。探讨了屋顶太阳能发电、电池储能系统和能源管理策略对家庭能源系统 LEES 值的影响。与基准情景相比，在对太阳能发电和电池系统进行最佳能源管理的情况下，LEES 最大减少量超过 37%。ESN 的开源可用性有助于提高具有储能的本地化能源系统碳足迹评估的透明度、可比性和可重复性。