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World File Search System肾谱
P27KIP1（有丝分裂抑制剂/抑制蛋白）抗体 同源蛋白Nanog（癌症干细胞标记）抗体的产品图像 重组GFAP的产品图像（星形胶质细胞和神经干细胞标记）抗体 CD209 / DC-SIGN（树突状细胞上的病原体受体）抗体的产品图像< / div>
特异性和评论此mAb识别一种27KDA蛋白，被识别为P27KIP1，一种细胞周期调节有丝分裂抑制剂。它是高度特异性的，并且与其他相关有丝分裂抑制剂没有交叉反应。在7种人类乳腺癌细胞系（ZR75-1，ZR75-30，MCF-7，MDAMB453，T47D，CAL51，734B）中的细胞裂解物中，抗体标记与P27KIP1相对应的单个谱带。 它是G1进展的负调节剂，并已被提议充当TGF-的可能介体？ ？ 诱导G1逮捕。 P27KIP1是候选肿瘤抑制基因。 据报道，低p27表达与肾细胞癌，结肠癌，乳腺癌，非小细胞肺癌，肝细胞癌，多发性骨髓瘤和淋巴结瘤转移症的乳头状脑癌的淋巴结转移酶的预后相关。，抗体标记与P27KIP1相对应的单个谱带。它是G1进展的负调节剂，并已被提议充当TGF-的可能介体？？诱导G1逮捕。P27KIP1是候选肿瘤抑制基因。 据报道，低p27表达与肾细胞癌，结肠癌，乳腺癌，非小细胞肺癌，肝细胞癌，多发性骨髓瘤和淋巴结瘤转移症的乳头状脑癌的淋巴结转移酶的预后相关。P27KIP1是候选肿瘤抑制基因。据报道，低p27表达与肾细胞癌，结肠癌，乳腺癌，非小细胞肺癌，肝细胞癌，多发性骨髓瘤和淋巴结瘤转移症的乳头状脑癌的淋巴结转移酶的预后相关。
低浓度伽马能谱测定指南
典型的伽马能谱系统由锗 (Ge) 探测器、液氮或机械冷却系统、前置放大器、探测器偏置电源、线性放大器、模数转换器 (ADC)、光谱多通道存储和数据读出设备组成。1 探测器通常安装在屏蔽罩内，以减少样品以外的其他来源引起的背景。屏蔽罩由致密材料（如铅）制成，可吸收大部分背景伽马射线。屏蔽罩通常以最小化背向散射的方式制作。铅屏蔽材料通常由两部分薄金属屏蔽罩（如锡和铜）组成，以减少环境光子与铅相互作用产生的 x 射线的影响。样品放置在屏蔽罩内，距离探测器有一段距离。距离取决于多个参数，例如预期计数率和样品容器的几何形状。
NIST 脉冲谱幅度测量服务
1.简介 美国国家标准与技术研究所 (NIST) 有一项服务 [1]，用于测量高速 (脉冲持续时间 < 1 ns) 脉冲发生器的输出。这项服务，服务编号为 651OOS，提供脉冲频谱幅度参数的估计值 [2]。此术语的其他使用名称包括：频谱幅度、电压频谱、脉冲强度、频谱强度、脉冲频谱强度、脉冲面积和频谱密度。这项服务的主要应用是测量用于电磁干扰发射和抗扰度测试的脉冲发生器的脉冲频谱幅度。然而，随着校准程序的改进，651OOScan 现在通过提供超宽带 (UWB) 信号频谱幅度参数的测量来支持超宽带电子界。UWB 信号的时域脉冲参数，例如脉冲宽度、过渡持续时间等。调制包络，可以使用 NIST 的 65200S 和 65250S 脉冲测量服务进行测量。
使用质谱成像的空间药理学
空间药理学的出现和强大领域可以绘制药物及其代谢产物的空间分布，以及它们对内源性生物分子的影响，包括代谢产物，脂质，脂质，蛋白质，肽和格兰康斯，而无需标记标记。这是通过质谱成像（MSI）来启用的，该成像（MSI）以前在药物发现和发育的各个阶段中提供了无法访问的信息。我们提供了如何实施MSI技术和计算工具来揭示定量空间药物药物和毒理学，组织亚型和相关生物标志物的观点。我们还通过将多模式MSI数据与其他空间技术整合在一起，强调了综合空间药理学的新兴潜力。最后，我们撰写了如何克服挑战，包括提高可重复性和综合注释，以产生强大的结论，以改善药物发现和开发过程。
挥发性研究中的质谱技术
2不列颠哥伦比亚大学微生物学和免疫学系，加拿大温哥华大学，加拿大温哥华，3个生命科学研究所，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚省，不列颠哥伦比亚省，卑诗省，加拿大，加拿大，4 ionicon Analytik geselltik gesellschaft M.B.H.在数据分析中，国家传感器研究中心，都柏林城市大学化学科学学院，都柏林9号，爱尔兰，爱尔兰9号，生物信息学研究生课程，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚省温哥华大学，加拿大，加拿大8号，8岁不列颠哥伦比亚省温哥华，加拿大10 Ecoscope培训计划，不列颠哥伦比亚大学，不列颠哥伦比亚省温哥华，不列颠哥伦比亚省，加拿大
有向超图的近似紧谱稀疏化
谱超图稀疏化是将众所周知的谱图稀疏化扩展到超图的一种尝试，在过去几年中得到了广泛的研究。对于无向超图，Kapralov、Krauthgamer、Tardos 和 Yoshida (2022) 证明了最佳 O ∗ ( n ) 大小的 ε -谱稀疏器，其中 n 是顶点数，O ∗ 抑制了 ε − 1 和 log n 因子。但对于有向超图，最佳稀疏器大小尚不清楚。我们的主要贡献是第一个为加权有向超图构造 O ∗ ( n 2 ) 大小的 ε -谱稀疏器的算法。我们的结果在 ε − 1 和 log n 因子范围内是最优的，因为即使对于有向图也存在 Ω(n2) 的下限。我们还展示了一般有向超图的 Ω(n2/ε) 的第一个非平凡下界。我们算法的基本思想借鉴了 Koutis 和 Xu (2016) 提出的基于 spanner 的普通图稀疏化。他们的迭代采样方法确实有助于在各种情况下设计稀疏化算法。为了证明这一点，我们还提出了一种类似的无向超图迭代采样算法，该算法实现了最佳大小界限之一，具有并行实现，并且可以转换为容错算法。
随机平移不变哈密顿量及其谱隙
在量子多体物理学中，基态上方谱隙的存在对基态关联和纠缠特性具有重大影响 [1, 2, 3, 4]。谱隙的闭合也与拓扑量子相变的发生密切相关，因为量子相的现代定义依赖于通过 Hastings 的准绝热演化概念存在的带隙汉密尔顿量路径 [5, 6, 7]。在汉密尔顿量的各种“局部”扰动下谱隙的稳定性是一个活跃的研究领域 [8, 9, 10, 11, 12]，为了利用这些稳定性结果，拥有广泛的带隙汉密尔顿量网络用于进一步的稳定性分析当然是有益的。一般来说，有关谱隙的问题是物理学中许多最具挑战性的未决问题的核心。两个例子是霍尔丹的猜想，即反铁磁海森堡链的自旋值为整数时存在谱隙[13,14]，以及杨-米尔斯质量间隙，这是一个千年难题。有关谱隙相关性的更多背景信息，请参阅[15,7]。鉴于谱隙的存在具有很强的物理意义，人们对确定严格推导谱隙的数学技术有着浓厚的兴趣。已经发现，除极少数例外，只有特殊的无挫折哈密顿量才适合严格推导。
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
磁振子谱的量子计算
相互作用系统通常以它们的基态和低能激发的特性为特征。例如，在自旋系统中，低能激发的特性将海森堡模型与伊辛或 XY 模型区分开来，即使基态可能相似。在量子材料中，可以通过仔细分类它们的激发来区分各种各样的有间隙系统（由电荷密度波、强关联或超导引起）。低能激发的特性因材料所表现出的物理行为而异。考虑一个绝缘体，其低能行为可以用相互作用的自旋很好地描述。它将表现出与金属费米液体不同的低能激发，而金属费米液体的低能行为可以用电子准粒子很好地描述。此外，不同的探针（如光导率、中子散射或光发射）可以探测系统的不同方面。举一个具体的例子，我们来看看 Fe 基超导体 FeSe 的低能激发。这些激发既可以从自旋（中子）1 的角度观察，也可以从电荷（光学）2 的角度观察。这两种方法都可以提供有关该材料的互补信息。有些多体相互作用系统可以通过分析确定其光谱。在自旋系统中（如 XY 模型），Holstein-Primakoff 3 或 Jordan-Wigner 4 变换会将系统转换为可以立即确定激发光谱的形式。这是因为自旋系统的激发实际上具有费米子特性，而从原始自旋图像中提取这种特性很麻烦。另一种方法是猜测波函数，然后获得激发，例如在 BCS 理论 5 中
利用拉曼光谱优化碳材料分析
然而，碳材料的复杂性和多变性对满足现代工业的需求提出了重大挑战，尤其是对锂离子电池 (LiB) 的需求。先进的分析方法，例如从 2 峰到 4-5 峰拟合的过渡，对于捕捉新兴碳材料的详细特性是必不可少的。粒度分布和形态对电极性能有至关重要的影响，但传统方法往往无法准确表征这些特性，导致质量不一致。现有的质量控制流程劳动密集且效率低下，降低了生产率和可靠性。由于碳材料的异质性，确保精确测量非常困难，需要准确的基线校正、信噪比管理和可靠的峰值拟合，所有这些都需要专业知识。