1。Ellwood F.疲劳作为危险因素。br dent j 2024; 237:821–822。2。Marya A,Venugopal A,Ghoussoub M S.我们听到吗? 在正畸治疗期间,新的SARS-COV-2预防措施和长期使用治疗方式的负面影响。 pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2022; doi:10.1590/pboci.2022.023。 3。 Marya A,Venugopal A,Karobari M I,Heboyan A. 计算机视觉综合征:大流行会导致牙医的眼睛问题吗? pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2022; doi:10.1590/ pboci.2022.009。 4。 Karobari M I,Marya A,Ali S等。 一项多元文化人群研究,旨在评估SARS-COV-2大流行对整个牙科行业的工作满意度的影响。 pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2021; 10.1590/pboci.2021.171。Marya A,Venugopal A,Ghoussoub M S.我们听到吗?在正畸治疗期间,新的SARS-COV-2预防措施和长期使用治疗方式的负面影响。pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2022; doi:10.1590/pboci.2022.023。3。Marya A,Venugopal A,Karobari M I,Heboyan A. 计算机视觉综合征:大流行会导致牙医的眼睛问题吗? pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2022; doi:10.1590/ pboci.2022.009。 4。 Karobari M I,Marya A,Ali S等。 一项多元文化人群研究,旨在评估SARS-COV-2大流行对整个牙科行业的工作满意度的影响。 pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2021; 10.1590/pboci.2021.171。Marya A,Venugopal A,Karobari M I,Heboyan A.计算机视觉综合征:大流行会导致牙医的眼睛问题吗?pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2022; doi:10.1590/ pboci.2022.009。4。Karobari M I,Marya A,Ali S等。 一项多元文化人群研究,旨在评估SARS-COV-2大流行对整个牙科行业的工作满意度的影响。 pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2021; 10.1590/pboci.2021.171。Karobari M I,Marya A,Ali S等。一项多元文化人群研究,旨在评估SARS-COV-2大流行对整个牙科行业的工作满意度的影响。pesquisa brasileira em odontopediaria eclínicaintegrada 2021; 10.1590/pboci.2021.171。
1 可再生能源研究中心(RERC),曼谷北国王科技大学,1518,Pracharat 1 Road,Bangsue,曼谷 10800,泰国;burin.y@tfi.kmutnb.ac.th 2 泰法创新研究所(TFII),曼谷北国王科技大学,1518,Pracharat 1 Road,Bangsue,曼谷 10800,泰国 3 曼谷北国王科技大学技术教育学院电气工程教师培训系(TE),曼谷 10800,泰国 4 南锡能源研究小组(GREEN),洛林大学,F-54000 南锡,法国; damien.guilbert@univ-lorraine.fr 5 皮特什蒂大学电子、通信和计算机学院,110040 皮特什蒂,罗马尼亚 6 ICSI Energy,国家低温和同位素技术研究与发展研究所,240050 拉姆尼库瓦尔恰,罗马尼亚 * 通讯地址:phatiphat.t@fte.kmutnb.ac.th (PT); nicu.bizon@upit.ro (NB)
丙酮酸脱氢酶B(PDHB)是丙酮酸脱氢酶复合物的重要组成部分,与改变肿瘤代谢和促进恶性肿瘤有关。然而,PDHB对肝细胞癌(HCC)代谢重编程的特定影响及其在肿瘤进展中的作用仍有待阐明。在我们的研究中,我们发现了HCC内PDHB表达的明显升高,与延迟的肿瘤分期,肿瘤分级升高和预后结局降低相关。PDHB过表达驱动体外和体内肿瘤的生长和转移。从机械上讲,PDHB通过与SLC2A1,GPI和PKM2的启动子区域结合,介导了代谢重编程,从而促进了糖酵解相关的基因转录,从而有助于HCC索拉非尼替尼耐药。另外,同肌固定会是PDHB的靶向抑制剂,并对HCC发挥抗肿瘤作用。在小鼠异种移植模型中,同肌苷和索拉非尼的组合比单独的索拉非尼表现出明显更好的作用。总而言之,我们的研究证实了PDHB为一种能够预测HCC肿瘤进展的致癌耐药性相关基因。PDHB和等肌苷可能是肝癌靶向和联合疗法的潜在途径。
摘要:锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止,电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外,一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下,构成所谓的扩展等效电路模型,并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架,但这些估计框架的本质尚未更改。因此,电池监视结果的改进有限。因此,本文提出了一种新的电池监视结构。首先,由于叠加原则,提取了两个子模型。对于非线性,进行了可观察性分析。表明,局部可观察性的必要条件取决于电池电流,电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后,获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法,即卡尔曼过滤器,扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外,电池容量估计更快,更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
在脊椎动物的中枢神经系统 (CNS) 中,神经胶质细胞源自神经干细胞(也称为放射状神经胶质细胞),其在早期胚胎阶段从神经上皮分化而来 [4]。放射状神经胶质细胞首先产生神经元,然后转换到胶质生成阶段,产生少突胶质细胞和星形胶质细胞 [4]。细胞命运决定由几种分泌信号(例如,音猬因子 (Shh)、成纤维细胞生长因子 (FGF)、Wnt、Notch/Delta、骨形态发生蛋白 (BMP) 和细胞因子)精细调控。关键转录因子,包括 Sox9、核因子 I、血清反应因子和 Olig1/Olig2 共同作用以促进神经胶质细胞分化 [5],[6],[7],[8],[9],[4]。几种神经元发育途径在进化上是保守的 [10],[11]。相反,神经胶质细胞的发育在整个进化过程中表现出显著差异。例如,在无脊椎动物模型果蝇中,神经胶质细胞的产生与神经元的产生同时发生,这两种神经类型同时由称为神经母细胞的神经干细胞产生,而在高等生物中,神经胶质细胞的产生晚于神经元的产生 [12],[4]。此外,一种名为 Glial Cell Missing/GLIal Cell DEficient(全文为 Gcm/Glide 或 Gcm)的转录因子是神经胶质细胞特化的必要和充分条件 [13],[14],[15],[16]。Gcm 直系同源物已在原口动物和后口动物中被鉴定 [17],但它们在脊椎动物神经胶质细胞的分化中既不表达也不需要,因此在进化过程中 Gcm 级联的功能保守性方面产生了一个长期存在的难题。除淡水龙虾 [18] 外,Gcm 靶基因 Repo(反向极性)在苍蝇以外的动物中没有神经胶质生成作用,repo 基因甚至不存在于脊椎动物基因组中。总之,这些发现表明神经胶质发育程序在进化过程中多次出现。
频带级联激光器(ICL)由于低功耗和与硅光子整合的兼容性,尤其是对于痕量气体传感,因此在中红外应用中变得越来越有价值。ICL已在3 - 6 L m范围内证明了室温连续波动,其性能在3.3 L m左右。在更长波长下ICL性能的关键因素是光损失,即是由间隔带过渡引起的。这些损失随着活性区域的孔浓度而增加,从而导致ICL中光损耗的电流依赖性明显。传统方法从参数(例如斜率效率或阈值电流)中从长度依赖性变化中推断出光损失需要恒定光损耗。在这项研究中,我们提出了一种直接的光学传输测量技术,以确定波导损耗。我们的实验证实,随着电流密度,大大增加了波导损失,直接影响ICL的量子效率。与传统方法相比,这种方法提供了对光损失的精确评估,并具有功能替代性,可以解决假设恒定损失的局限性,并为各种波长提供了对ICL性能的洞察力。
连接组是突触连接的网络图。任何连接组的关键功能作用是约束神经元信号传导并雕刻整个神经系统的活动流。连接组在有关器官环境的快速传播中起着核心作用,从感觉神经元到高阶神经元,以进行动作计划,并最终再到效应子。在这里,我们使用一种简约的活动模型扩散模型来研究连接组在塑造假定的感觉级联反应中的作用。我们的模型允许我们模拟从传感器到其他大脑其余的信号通路,绘制不同感觉方式之间这些途径的相似性,并识别通过不同感觉方式同时激活的收敛区域 - 神经元。此外,我们考虑了两个多感官集成方案 - 一种合作的情况,在这种情况下,不同的感觉方式相互作用以“加快”(减少)神经元的激活时间和一个竞争性的“获胜者夺走所有情况”,其中不同的感觉流与同一神经领域相比。最后,我们使用数据驱动的算法根据级联模拟期间的行为将神经元分为不同的类别。我们的工作有助于强调“简单”模型在丰富连接数据中的作用,同时根据其联合连接/动力学属性提供数据驱动的神经元分类。
∗ 我感谢 Enghin Atalay、Julieta Caunedo、Jeremy Greenwood、Veronica Guerrieri、Christopher Huckfeldt、Philipp Kircher、Ben Lester、Kristoffer Nimark、Ezra Oberfield、Nicolas Petrosky-Nadeau、Carlos Ram´ırez、Stephen Redding、Gill Segal、Ali Shourideh、Gianluca Violante、三位匿名审稿人以及各种研讨会和会议的参与者提供的有益评论和建议。我非常感谢康奈尔社会科学中心的支持。† 电子邮件:mt763@cornell.edu;地址:480 Uris Hall, Cornell University, Ithaca NY 14853
