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肽辅助核酸输送系统正在兴起
摘要：对纳米载体治疗效果和副作用的担忧导致了将其推进为靶向和响应性递送系统的策略的发展。由于其生物活性和生物相容性，肽在这些策略中起着关键作用，因此在纳米医学中得到了广泛的研究。特别是基于肽的纳米载体，随着纯肽结构以及天然和改性肽与聚合物、脂质和无机纳米颗粒的组合的进步而蓬勃发展。在这篇综述中，我们总结了肽促进基因递送系统的进展。核酸疗法的功效在很大程度上取决于细胞内化和向亚细胞器的递送。因此，这篇综述重点介绍了纳米载体，其中肽在将核酸运送到其作用位点方面起着关键作用，特别强调了帮助阴离子、水溶性核酸跨越它们在有效发挥作用的途中遇到的膜屏障的肽。在第二部分中，我们讨论了肽如何推进纳米组装递送工具，使得它们能够穿越递送障碍并以受控的方式在特定位置释放其核酸货物。
采用远程等离子体辅助氢解吸和乙硅烷作为前驱体的硅原子层外延
沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸，然后在无等离子体激发的情况下，在一定分压范围（1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr）、温度范围（250 0 C-400 0 C）和时间范围（20 秒至 3 分钟）内用乙硅烷对表面进行剂量控制，以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上，形成硅基 (SiH3) 物种，从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内，获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少，每周期的生长量减少，表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
辅助亚基鼻内疫苗减少SARS-COV ...
阻止病毒传播是有效疫苗的重要功能。从公共卫生的角度来看，防止SARS-COV-2向其他易感人士传播至关重要。但是，大多数Covid-19-19疫苗临床试验仅研究了疫苗受体的安全性和保护，但不能预防向他人传播。的确，当前有执照的SARS-COV-2疫苗成功地减轻了19次与19例相关的住院和死亡，但对收购感染和继续传播的有效性较小（1-3）。尽管对SARS-COV-2突破性感染的研究表明，在未接种疫苗的个体中，疫苗突破性感染的感染性不及原发性感染（4，5），但这些疫苗对降低传播性的影响尚未得到很好的评估。作为SARS-COV-2传播主要是通过鼻咽传播，粘膜免疫可以潜在地降低或流产入口门户（Nasopharynx）的SARS-COV-2复制，以防止病毒传播给其他人。当前疫苗的鼻内给药导致与SARS-COV-2感染的结果不一致（6，7）。辅助亚基粘膜疫苗可诱导上和下呼吸道中剧烈的粘膜免疫（8-10），并且比给定的（IM）给定的类似亚基疫苗（IM）更有效地清除上呼吸道病毒，它可能具有更好地降低SARS-COV-2上的SARS-COV-2。作为SARS-COV-2病毒可以有效地在仓鼠之间传播，这代表了更自然的剂量和感染/传播的途径（11）。在这里，我们评估了辅助亚基疫苗（SARS-COV-2 SPIKE S1+S2+S2差异D614G和B.1.1.529在dotap纳米颗粒中以及辅助物质poly I：CPG，CPG和重组型鼠类的传播都可以保护固有的hamarsic-sars-sars-sars-cov in n o sarsic cov in n nanoparticles in dotap纳米颗粒中是否可以在辅助I：CPG和重组型较高的模型中。 疫苗。
2022-01 残障人士辅助技术比较研究——电动轮椅行动辅助器的可用性
身体残疾一直是我们社区面临的一个大问题。衰老、疾病和其他变量都是造成这些问题的原因。这就是为什么电动轮椅被设计用来帮助身体残疾人的原因。轮椅使用者已经接触过各种旨在提高其行动能力的辅助技术。因此，不同的辅助技术最近在帮助轮椅使用者移动方面发挥了重要作用，这是因为技术变化太快了。最近流行的辅助技术包括操纵杆、脑机接口、语音识别、舌头驱动系统、眼动追踪器和吸气和吹气。然而，由于某些国家/地区个人之间的技术差距，一些最有益的辅助技术变得难以利用。本研究的目的是研究和回顾这些身体残疾辅助技术的比较研究。在研究中，将舌头驱动系统、眼动追踪器、语音识别和吸气和吹气技术与操纵杆辅助技术进行了比较。比较基于选定的参数，包括可用性命令、疲劳、响应时间、信息传输速率、效果和成本。根据研究结果，研究人员提出了适合发展中国家的配备辅助技术的轮椅设计方案。关键词：身体残疾、电动轮椅、辅助技术、发展中国家。_______________________________________________________________________________________________ 1. 引言
机器学习辅助测量Lepton-Jet方位角角度不对称在HERA的深弹性散射中
在深度无弹性正面散射中，使用与HERA的H1检测器收集的数据测量Lepton-Jet方位角不对称性。When the average transverse momentum of the lepton-jet sys- tem, lvert ⃗ P ⊥ rvert , is much larger than the total transverse momentum of the system, lvert⃗q ⊥ rvert , the asymmetry between parallel and antiparallel configurations, ⃗ P ⊥ and ⃗q ⊥ , is expected to be gener- ated by initial and final state soft gluon radiation and can be predicted using perturbation theory.量化不对称的角度特性提供了对强力的额外测试。研究不对称性对于通过横向动量依赖（TMD）Parton分布函数（PDFS）产生的固有不对称的未来测量很重要，其中这种不对称构成了主要背景。方位角不对称的力矩是使用机器学习方法来测量不需要归安宁的。
术前脑体积损失与左心室辅助支持的晚期心力衰竭患者的术后del妄有关
de妄是左心室辅助装置（LVAD）植入后晚期心力衰竭（ADHF）患者的常见神经系统并发症，从而显着影响恢复。这项研究旨在分析正在接受LVAD植入的ADHF患者中对大脑的非对比度计算机断层扫描（CT）扫描，以确定曾存在的脑萎缩与术后del妄之间的关联。从2020年3月至2023年7月进行了一项涉及166例ADHF患者的研究。植入前使用先进的定量神经影像学技术分析了非对比度CT扫描。评估的主要标记是侧心室分数（LVF），其次级标记包括皮质灰质分数（CGMF），白质分数（WMF），基底神经节分数（BGF）和丘脑分数（TLF）。在植入后的两周内，共有56例患者（33％）经历了术后del妄。div妄患者年龄较大，并且表现出更大的脑萎缩，该患者由较高的LVF和较低的CGMF，WMF，BGF和TLF值表示。ir妄的发生与年龄和心室增大密切相关，主要是在侧心室中。LVF有效地预测了妄想的发展，无论年龄如何。术前脑大量分析，特别是侧心室的大脑体积分析，对于识别有术后del妄风险的患者至关重要，增强了术后治疗以及改善LVAD接受者的结果。
o r i g i n a l r e s a r c h红外热仪，定量辅助轴突反射测试和3相骨scint的诊断性能
目的：复杂的区域疼痛综合征（CRP）诊断由于缺乏客观和确定的测试而构成挑战。尽管红外热摄影，定量Sudomotor轴突反射测试（QSART）和3阶段骨闪烁显像等实验室测试已被视为诊断辅助工具，但它们的使用仍然有争议。这项回顾性研究旨在阐明这些方式对CRP的诊断的诊断有效性和潜在价值。患者和方法：使用布达佩斯标准诊断CRP，红外热摄影，QSART和3相骨闪烁显像是作为辅助测试。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析以及敏感性，特异性以及阳性和负类样的比率评估诊断性能。结果：在评估的41例患者中，根据这些标准被诊断出26名（63.4％）。在这三个测试中，只有红外热力计表现出明显的诊断性能（ROC曲线下的面积为0.718； 95％置信区间，0.569–0.866; p = 0.003）。红外热成像显示阳性和阴性的可能性比分别为2.308和0.346，表明临床上有用的结果。三个阳性结果表现出最高特异性（0.933）和阳性预测值（0.917）。结论：在三个针对CRP的实验室测试中，红外热成像是最有用的。关键字：复杂的区域疼痛综合征，红外热力计，定量辅助轴突反射测试，3相骨闪烁显像QSART和3相骨闪烁显像没有显示出明显的诊断性能；但是，结合所有三个测试的结果可能会在某些情况下提供额外的诊断信心。
视频：辅助喂养机器人在实验室外进行测试
在两项研究中，用户都成功地养活了自己的饭菜。在第一项研究中，机器人获得了约80％精度的主菜，另一项研究中的用户发现这是成功的阈值。在第二次研究中，房屋的各种环境和环境（Ko）可能在低光或在床上工作时在饮食中吃饭 - 使系统的默认功能保持不变。但研究人员将该系统设计为可定制的，因此KO能够控制机器人并仍然为自己喂食所有餐点。
vmts：双皮德机器人中多刺运动的视觉辅助教师增强学习
摘要 - 双方机器人由于其拟人化设计，在各种应用中提供了巨大的潜力，但其结构的复杂性阻碍了它们的控制。当前，大多数研究都集中在基于本体感受的方法上，这些方法缺乏克服复杂地形的能力。虽然视觉感知对于在以人为中心的环境中运作至关重要，但其整合使控制进一步复杂化。最近的强化学习（RL）方法已经显示出在增强腿部机器人运动方面的希望，特别是基于本体感受的方法。然而，地形适应性，尤其是对于两足机器人，仍然是一个重大挑战，大多数研究都集中在平坦的情况下。在本文中，我们介绍了专家教师网络RL策略的新型混合物，该策略通过一种简单而有效的方法来增强基于视觉投入的教师策略的绩效。我们的方法将地形选择策略与教师政策结合在一起，与传统模型相比，表现出色。此外，我们还引入了教师和学生网络之间的一致性损失，而不是强制实施相似之处，以提高学生驾驶各种地形的能力。我们在Limx Dynamic P1 Bipedal机器人上实验验证了我们的方法，证明了其跨毛线地形类型的可行性和鲁棒性。索引术语 - Bipedal机器人，增强学习，视觉感知的控制