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外泌体
皮肤组织，由表皮，真皮和皮下组织组成，是人体最大的器官。它是针对病原体和身体创伤的保护性障碍，在维持体内稳态中起着至关重要的作用。皮肤病，例如牛皮癣，皮炎和白癜风，很普遍，可能会严重影响患者生活的质量。外泌体是脂质双层囊泡，这些囊泡来自具有保守生物标志物的多个细胞，是细胞间通信的重要介体。来自皮肤细胞，血液和干细胞的外泌体是调节皮肤微环境的主要外泌体类型。外泌体发生和传播的失调以及其货物的变化对于炎症和自身免疫性皮肤疾病的复杂发病机理至关重要。因此，外泌体是皮肤病的有希望的诊断和治疗靶标。重要的是，源自皮肤细胞或干细胞的外源外泌体在改善皮肤环境并通过携带各种特定活性物质并涉及多种途径来修复受损的组织中起作用。在临床实践领域，外泌体引起了人们的注意，作为诊断生物标志物和针对皮肤病的前瞻性治疗剂，包括牛皮癣和白癜风。此外，临床研究证实了干细胞衍生外泌体在皮肤修复中的再生功效。这将在诊断和治疗皮肤病方面提供外泌体的新观点。在这篇综述中，我们主要总结了外泌体在皮肤病学中的机制和应用的最新研究，包括牛皮癣，特应性皮炎，白癜风，全身性红斑狼疮，全身性硬化症，全身性硬化症，糖尿病伤口愈合，糖尿病伤口愈合，肥大性疤痕和肥大性疤痕和毛茸茸和皮肤染色。
外泌体
ExoAtlet 的故事是如何开始的？我毕业于莫斯科国立罗蒙诺索夫大学力学与数学系，还拥有俄罗斯总统国民经济与公共管理学院的工商管理硕士学位。我们的工程团队驻扎在莫斯科国立大学，我们的科学领袖专攻人工智能 (AI)，对这些技术非常了解。我们的机器人技术资深人士在机器人技术领域工作超过 15 年，在轮式和步行机器人的系统控制方面拥有丰富的经验。2015 年，我们研究了不同的技术，然后决定成立一家专门从事外骨骼的商业公司。自从我们开始开发外骨骼以来，技术发生了巨大的变化。与旧电池相比，电池更轻、能量密度更高，而且体积和重量也没有那么大和重。近年来，微电子技术也在稳步发展。我们的梦想是用轻便易戴的结构和持久耐用的电机来帮助残疾人。第一阶段是开发阶段和临床试验。我们与所谓的“试点患者”合作。这些先驱者准备试验一项创新的机器人技术，唯一的目标就是重新行走并拥有新的生活质量。在 2016 年获得俄罗斯首个医疗认证之前，我们进行了许多不同的测试。凭借此认证，我们能够开始销售并覆盖大量医院和约 1,000 名患者。2017 年，我们在韩国成立了第一家俄罗斯以外的公司。作为认证的一部分
多体物理学简介
7 Zero-temperature Feynman diagrams 176 7.1 Heuristic derivation 177 7.2 Developing the Feynman diagram expansion 183 7.2.1 Symmetry factors 189 7.2.2 Linked-cluster theorem 191 7.3 Feynman rules in momentum space 195 7.3.1 Relationship between energy and the S-matrix 197 7.4 Examples 199 7.4.1 Hartree–Fock energy 199 7.4.2 Exchange correlation 200 7.4.3 Electron in a scattering potential 202 7.5 The self-energy 206 7.5.1 Hartree–Fock self-energy 208 7.6 Response functions 210 7.6.1 Magnetic susceptibility of non-interacting electron gas 215 7.6.2 Derivation of the Lindhard function 218 7.7 The RPA (large- N ) electron gas 219 7.7.1 Jellium: introducing an inert positive background 221 7.7.2 Screening和血浆振荡223 7.7.3 Bardeen-Pines相互作用225 7.7.4 RPA电子气的零点能量228练习229参考232
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
聚腺苷二磷酸的动力学和静态分析
聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 (PARP) 蛋白家族参与多种功能，最显著的是 DNA 损伤反应。癌症易受 DNA 损伤的影响，这导致了几种 PARP 抑制剂 (PARPi) 的开发。这类药物已被证明对卵巢癌、乳腺癌和前列腺癌有治疗效果，但反应各不相同。因此，诊所需要选择可能从这些靶向疗法中受益的患者。体内 18 F-氟邻苯二甲酸酯摄取成像已被证明与组织中的 PARP-1 表达相对应。本研究表征了 18 F-氟邻苯二甲酸酯的药代动力学，并测试了动力学和静态模型，以指导未来研究中评估 18 F-氟邻苯二甲酸酯作为 PARPi 治疗反应生物标志物的指标选择。方法：14 名前瞻性入选的卵巢癌患者注射 18 F-氟苯那敏，注射后进行 60 分钟动态成像，随后进行最多 2 次全身扫描，测量静脉血活性和代谢物。从动态图像和全身扫描中提取 SUV 最大值和 SUV 峰值。评估动力学参数估计值和 SUV 与组织 PARP-1 免疫荧光的相关性（n=7）。群体动力学参数的模拟可以估计测量偏差和参数估计的精度。结果：18 F-氟苯那敏血液清除率各不相同，但不同患者的标记代谢物谱相似，支持使用群体母体分数曲线。可逆性2组织室模型和Logan参考组织分布体积(DVR)在PET采集的第一个小时内的总分布体积与免疫荧光检测的肿瘤PARP-1表达相关(分别为r=0.76和0.83；P=0.05)。DVR偏差和精度估计分别为6.4%和29.1%。从中点为57.5、110±3和199±4分钟的图像获得的SUV max和SUV peak与PARP-1表达高度相关(平均值±SD，r=0.79；P=0.05)。结论：注射后55-60分钟及以后的肿瘤SUV max和SUV peak以及至少60分钟的DVR似乎是PARP-1结合的可靠非侵入性测量方法。 18 F-氟苯那敏在卵巢癌中的吸收最好用可逆结合模型来描述。然而，示踪剂吸收的药代动力学模式有些变化，尤其是在后期。