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World File Search System解剖
人类解剖与生理学基础科学内容
本文档的重点是人类解剖与生理学中的科学核心思想。在阿肯色州K-12科学标准中，科学内容可在每个标准的DCI部分中找到。三维学习和评估最佳的学生为学生做好了准备，以便学生有机会展示他们在科学领域所知道的和可以做的事情。请参阅完整的标准文档，以找到每个标准的相应科学和工程实践以及横切概念。核心思想被组织成以下科学领域：
胰腺胰蛋白酶抑制剂的遗传解剖
摘要在先前的研究中，使用遗传筛选探测来鉴定牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的变体，该变异物可以折叠成活性构象，但在存在二硫代醇（DTT）的情况下，它们比野生型蛋白的差异要快得多。现在已经研究了这些DTT敏感变体中有30种的机制。在存在DTT的情况下，某些氨基酸替代品引起快速失活，因为天然蛋白的三个二硫化物的降低速度比野生型蛋白快300倍，从而完全展开。其他取代并不能大大提高完全降低和展开的速度，而是导致非活性的两硫化物物种的积累。在蛋白质的三维结构中，DTT敏感氨基酸替代的位置与变体被灭活的机制之间存在显着相关性。au在野生型蛋白的展开过程中最缓慢地减少的两种二硫化物的附近，而其他类的取代都位于蛋白质的另一端，靠近trypsin结合位点。这些结果表明，天然牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的动力学稳定性及其作为蛋白酶抑制剂发挥作用的能力在很大程度上受到折叠蛋白具有区别区域的残基的影响。
解剖与细胞生物学 - 癌症的翻译模型4461b
交付模式：本课程在组织学，预后，生物标志物，成像和转移位点引入主要癌症类型。学生将了解什么是转化癌症研究，并将获得有关基础科学和癌症基因组学中发现的历史观点。这些学习目标将通过关注四种不同类型的癌症来实现：卵巢，宫颈，乳房和神经胶质瘤。对于每个部分，学生将了解癌症的组织学和潜在的解剖结构，以了解疾病的进展和转移途径。学生将了解与每种癌症相关的关键临床问题，以及用于解决此类问题的基础研究模型。将重点放在基础科学实验室中的发现上，并且很快就会转化为诊所。评估中将强调批判性思维和演示技巧。目标：欣赏基础研究的方式促进了如何预防，检测，治疗并最终治愈的预性或前提：在解剖学和细胞生物学3309或病理学3500或以前的病理学3240A中，最低标记为70％。除非您有本课程的必需品或院长的书面特殊许可以注册它，否则您可能会从本课程中删除，并将其从您的记录中删除。这一决定可能不会提出上诉。时间表会话，如果您因没有必要的先决条件而将您从课程中删除，您将不会收到对您的费用的调整。
喉返神经的解剖结构多种多样...
背景：本研究旨在阐述甲状腺切除术中遇到的喉返神经与甲状腺下动脉关系的解剖变异。这是一项描述性的病例系列研究，在阿伯塔巴德联合军事医院耳鼻喉科进行。研究于 2016 年 1 月至 2017 年 9 月进行。方法：51 名患者在全身麻醉下接受了甲状腺囊外切除术。所有患者的解剖均以标准方式进行。在每位患者中都识别并暴露喉返神经，并将其解剖关系记录在数据库中。结果：在大多数左侧解剖标本中，可见喉返神经骑跨甲状腺下动脉的分支，但在右侧，发现主要神经通过甲状腺下动脉的分支上升。结论：医源性声带麻痹对接受甲状腺切除术的患者的生活质量有严重影响。喉返神经的解剖变异众所周知且常见。通过彻底了解喉返神经的解剖变异，并在术中识别和暴露主要神经，可以充分预防意外喉返神经损伤造成的灾难性后果。关键词：甲状腺切除术；喉返神经；解剖；医源性；声带麻痹
心电图和心脏解剖结合的组合产生
这是接受纸的作者版本。请注意，本手稿可能会在出版前进行写作的较小编辑更改。未经许可就不会传播。可能被引用如下：Rueda，J.，Pugh，J。＆Savulescu，J。（即将到来）。重生增强技术的道德破坏性未来。生物技术的趋势，印刷中。
右心耳的解剖及其在临床实践中的重要性
右心耳是右心的重要解剖标志，随着心脏病学的发展，右心耳受到越来越多的关注，本文就右心耳解剖结构及其临床价值的研究进展进行综述，以整理和补充相关资料。右心耳的形态与左心耳不同，其外表相对平坦，内部结构由端嵴和梳状肌组成。在临床介入治疗中，右心耳常作为电极植入部位，梳状肌的厚度和右心耳壁厚与心房导线植入的效果密切相关。对于血栓形成的心房颤动而言，右心耳是血栓的好发部位之一。然而，右心耳血栓形成率低于左心耳。熟悉右心耳的解剖结构对于心房导线植入至关重要，右心耳在心房颤动中的作用需要进一步研究。（Folia Morphol 2024；83，2：294–299）
解剖背景信息是否可以改善 3D U-Net......
摘要：需要有效、稳健且自动化的脑肿瘤分割工具来提取对治疗计划有用的信息。最近，卷积神经网络在识别磁共振 (MR) 图像中的肿瘤区域方面表现出色。情境感知人工智能是开发用于计算机辅助医学图像分析的深度学习应用程序的一个新兴概念。当前研究的很大一部分致力于开发新的网络架构，以通过使用情境感知机制来提高分割准确性。在这项工作中，研究了以白质 (WM)、灰质 (GM) 和脑脊液 (CSF) 掩模和概率图的形式添加来自大脑解剖结构的情境信息是否能改善基于 U-Net 的脑肿瘤分割。 BraTS2020 数据集用于训练和测试两个标准 3D U-Net (nnU-Net) 模型，除了传统的 MRI 图像模态外，这两个模型还使用二元掩模 (CIM) 或概率图 (CIP) 形式的解剖上下文信息作为额外通道。为了进行比较，还训练了一个仅使用传统 MRI 图像模态的基线模型 (BLM)。从整体分割准确度、模型训练时间、领域泛化以及对每个受试者可用的 MRI 模态较少的补偿方面研究了添加上下文信息的影响。在官方 BraTS2020 验证数据集（125 名受试者）上，BLM、CIM 和 CIP 的中位 (均值) Dice 分数分别为 90.2 (81.9)、90.2 (81.9) 和 90.0 (82.1)。结果表明，在比较基线模型和上下文信息模型的 Dice 评分时，即使单独比较高级别和低级别肿瘤的性能，也没有统计学上显著的差异（ p > 0.05）。在少数看到改善的低级别病例中，假阳性的数量减少了。此外，在考虑模型训练时间或领域泛化时没有发现任何改进。只有在补偿每个受试者可用的 MR 模态较少的情况下，添加解剖上下文信息才能显著改善（ p < 0.05）整个肿瘤的分割。总之，当使用二元 WM、GM 和 CSF 掩模或概率图形式的解剖上下文信息作为额外通道时，分割性能并没有整体显著改善。
脑复视病例的分析解剖
我们描述了一名70岁妇女的情况，该妇女发展出跨层皮质，V1和相关视觉关联皮层的脑梗塞。她出现了对物体的重复图像，较低的保真度和原始（Polyopia）的透明副本的视觉感知障碍，与全息图非常相似。我们抓住了这个机会来解释这些虚假图像的产生。这使我们得出了不少于壮观的自动脑理论，该理论解释了大脑的高度熵，大脑皮层中数据的存储，大脑组织的等电位性以及大脑计算算法和感知感觉的能力。人脑的这种显着能力需要在大脑皮层的高度相互连接和密集的树突树中的数学傅立叶变换和电势势的部署。这里探索的想法是崇高的。这些阴谋被认为是在自然界深深地根深蒂固的。不少于黑洞和宇宙本身。我们的案例以图形和生动的方式为大脑功能的全息模型提供了证据。