词汇表(注1)放线菌Odontolyticus(A.odontolyticus):一种口腔中的一种居民细菌,据说与牙周疾病有关。据报道,2019年,它存在于结肠癌早期的肠道中。 (注2)细胞外囊泡:细胞释放的脂质覆盖的颗粒,直径约为100 nm。这些囊泡包含多种生理活性物质,被认为在与其他细胞交流中起着作用。细菌产生独特的细胞外囊泡,称为膜囊泡(MVS),它们是相似的结构,但是它们的生产机制和生理活性通常是未知的。 (注3)活性氧:一组高反应性分子作为使用氧气制造能量的副产品。如果产生过量,氧化应激会导致DNA损伤。 (注4)Toll样受体2(TLR2):这是在人类细胞中表达的Toll样受体之一,并充当病原体(例如微生物)的传感器,到目前为止已经确定了10种类型的受体。 TLR2主要识别细菌细胞壁的成分,并将其传输到产生免疫反应的下游信号。 (注5)核细菌核(F.nucleatum):一种口腔中的一种居民细菌,是引起牙周疾病的细菌之一。近年来,有许多与结肠癌关联的报道。 (注6)永生的人类结肠上皮细胞:出于研究目的,通过导致正常的,非癌症的人类结肠上皮细胞永生的细胞失去了限制细胞分裂的能力。 (注7)NF-κB信号:调节炎症反应的重要信号之一,调节响应特定刺激的炎症细胞因子的表达。它参与慢性炎症,并参与肿瘤形成和进展。 (注8)敲除:一种抑制特定基因表达的技术。 (注9)从人IPS细胞中得出的迷你肠:由人IPS细胞创建的2017年肠道的3D器官模型。这项研究中使用的肠道的特征是肠上皮的外部取向。 (注10)发育不良:形态与正常形态不同的疾病,这被认为是癌前病变的早期阶段。
Shib Shankar Banerjee 1,#、Subhradeep Mandal 1、Injamamul Arief 1、Ramakanta Layek 2、Anik Kumar Ghosh 1、Ke Yang 3、Jayant Kumar 3、Petr Formanek 1、Andreas Fery 1、Gert Heinrich 1,4、Amit Das 1,5 * 1 德累斯顿莱布尼茨聚合物研究所 e。 V,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 2 LUT 大学,拉赫蒂,Mukkulankatu 19,FI-15210,芬兰 3 马萨诸塞大学洛厄尔分校,先进材料中心,物理系,MA 01854,美国 4 德累斯顿工业大学,纺织机械和高性能材料技术研究所,Hohe Straße 6,德累斯顿,01069,德国 5 坦佩雷大学,工程与自然科学系,FI-33101,芬兰
ICR Consilium Chris Gardner, David Daley, Lindsey Neville Tel: +44 (0) 20 3709 5700 Email: arecor@consilium-comms.com Notes to Editors About Arecor Arecor Therapeutics plc is a globally focused biopharmaceutical company transforming patient care by bringing innovative medicines to market through the enhancement of existing therapeutic products.通过应用我们创新的专有技术平台Arestat™,我们正在开发糖尿病和其他指示中专有产品的内部投资组合,并与领先的药品和生物技术公司合作以提供治疗产品。Arestat™平台由广泛的专利组合支持。有关更多详细信息,请访问我们的网站www.arecor.com
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射,因此与环境相关的参数,例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务,对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证,并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络,例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息,但是(Aeronet-OC)不涵盖所有光谱带或(Radcalnet)不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中,我们讨论了光辐射测定法中仪器,测量方法和不确定性估计的最新进展,并提出了以下观点,即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络,为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情,我们认为,这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用(Aeronet,
• Determines granular process inefficiencies • Finds, monitors, and sets up tasks for automation with bots or scripts • Extrapolates information from occurrences on a workstation or recorded from screens, creates process documentation, and automates simulation model generation • Restores or expands a model and provides process recommendations based on previous data