已经进行了脐带间充质干细胞(UC-MSC)的最新随机对照人临床试验,已进行了血浆衍生的生物材料。这报告了血液灌注率,感染分辨率,果肉敏感性测试以及持续的射线照相根发育的阳性临床结果。[7]顶乳头(SCAP)的牙髓干细胞(DP-SC)和干细胞在纸浆再生中有效,但是这些自体细胞的可用性受到限制,而UC-MSC则可以从生物库中读取。uc-MSC还与其他非牙科干细胞(如骨骼的间充质/基质干细胞(BMSC)(BMSC)相比,由于宿主和供体之间的HLA匹配(人类白细胞抗原)的耐受性很高,因此可以预先使用。[8,9]
摘要。生物材料对于神经接口(包括脑机接口)的发展至关重要。生物材料方法可改善神经接口的功能性、兼容性和寿命,从而实现脑机通信。对脑电极阵列、神经探针和植入式设备中使用的生物材料的广泛研究依赖于材料如何影响神经信号记录、刺激和组织接触。它还研究了生物材料、生物电子学和 3D 打印如何改善神经接口。生物材料调节神经炎症反应,增强脑组织再生,并延长神经接口寿命。这项研究展示了基于生物材料的神经接口在神经假体、神经康复和基础神经科学研究中的改变潜力,满足了脑机关系和神经技术创新的需求。这些发现表明,扩大生物材料的研究和开发,以推进和维持神经接口技术以供未来使用。
图 1:与常见非病毒载体相关的体内非病毒基因传递主要障碍示意图。当装载的传递载体通过体循环时,它们会遇到许多解剖障碍,包括上皮/内皮衬里和细胞外基质 (ECM)。此外,该区域的专业吞噬细胞负责胶体清除,限制了载体直接作用于靶细胞的能力。同样,蛋白质(即核酸酶)存在于血液和 ECM 中以降解暴露的核酸。最终,穿过细胞质膜是整个生物材料基因转染的关键限速步骤。由于核酸通常不能不受保护地穿过膜,因此物理手段或主动细胞摄取机制(胞吞作用、胞饮作用、吞噬作用、融合)是必要的。然后,内体逃逸、核酸从载体中释放以及运输/易位等细胞内步骤对于成功转染必不可少。
模块始于神经系统的细胞组织和发展。在这里,在研究神经管发育的分子基础之后,将检查神经元,星形胶质细胞,少突胶质细胞,schwann细胞和健康和疾病的小胶质细胞的发展,相互关系和功能,结束于神经生物学研究中的某些关键实验室技术的快照。将有一个关于神经系统再生的部分,原因是中枢神经系统中有问题的原因以及中枢神经系统修复的实用策略,例如细胞替代疗法,生物材料支架和靶向抗体疗法。在下一个课程中,学生将对计算神经科学进行概述,最后将有几个关于脑肿瘤的讲座。该模块还包括白质/轴突损伤的疾病,例如TBI,SCI,MS和ALS,研究了临床特征和临床前研究(动物模型)。该街区包括有关论文解释的广泛互动教程,包括期刊俱乐部演讲。
Biometics旨在使用整个现代工具和超高速度计算的整个武器库科学地模仿天然植物,过程和引人入胜的天然材料原理。自然工程过程和仿生工程之间的基本差异在于他们的最终目标。生物材料创造的生物学原因严格属于任何生物体的生存益处,这是由于通过选择和功能化优化的骨骼结构而导致的生存益处。偷窥自然,追求他的技术,技术和经济目标。材料中的极端仿生学可以定义为在人类舒适区以外的自然生物材料来源(温度,毒性,pH,pH,盐度,压力等)为了创造工程灵感,可以创建类似于其独特特性的无机有机混合复合材料。[1]尽管这些
燃料,化学物质和材料的植物性生物合成促进了环境可持续性,其中包括减少温室气体排放,水污染和生物多样性的丧失。植物合成生物学(Synbio)的进步应提高基因工程的精确性和效率,以供可可固化性。适用的合成创新包括基因组编辑,基因电路设计,合成启动子的开发,基因堆叠技术和环境传感器的设计。此外,在开发空间分辨和单细胞OMICS方面的最新进展有助于在不同植物组织中发现和特征细胞类型特异性机制和时空基因调节,从而导致细胞和组织特异性基因的表达,从而改善生物强化生物的生物强化。这篇评论重点介绍了植物合成的进步和新的单细胞分子促进,以实现可持续的生物燃料和生物材料生产。
科学环境病毒继续对全球公共卫生构成重大威胁,这是全球死亡率的主要原因之一,每年造成数百万死亡的死亡,这是最近的大流行病[1,2]。临床抗病毒疗法的主要方法涉及使用抗病毒药物以及有症状治疗。然而,抗病毒药物(例如胃肠道,肝脏,肾脏或造血问题)的显着副作用会影响患者的依从性并可能破坏治疗。此外,频繁的病毒突变和单抗病毒机制的有限范围可能导致耐药性,通常会导致治疗衰竭[3,4]。生物材料(例如藻酸盐和壳聚糖)的掺入抗病毒药疗法中提供了明显的好处和新颖的作用机理。抗病毒生物材料通过多种机制(包括身体吸附病毒,干扰病毒 - 细胞相互作用)通过与病毒作为进入抑制剂的结合,诱导不可逆的病毒变形,诱导病毒核酸重复的不可逆性病毒变形,并防止病毒释放从受感染细胞中释放出来。通过病毒 - 生物材料相互作用捕获病毒,而通过应用力捕获病毒结构代表了生物材料的独特抗病毒机制。因此,基于生物材料的抗病毒药进一步提供了新的机制并降低了耐药性的风险,可以在分子抗病毒药中广泛观察到这一点[5]。海洋环境代表了一个未开发的栖息地[9]。在这方面,正在设计许多生物材料与抗病毒药物相结合的病毒感染[6,7]。有趣的是,与常规抗病毒药物相比,各种生物材料制剂在抑制病毒酸复制方面的效率更高[8]。因此,对新型抗病毒材料有迫切的需求,可以有效预防和控制病毒感染,尤其是在生物医学应用的背景下[3,4]。由于海洋化合物的丰度和化学成分,该环境代表了原始生物分子的重要储层。海洋物种,原核生物和真核生物都合成了许多属于各种结构类别的代谢产物,例如糖,颜料,脂质,蛋白质,
生物量可能有助于缓解气候变化和去除二氧化碳(CDR),例如通过用作生物材料的生物能源,也是用于储存的生物碳的来源。尽管是可再生资源,但生物量的数量有限,其用于气候变化目的的使用不得与生态系统功能和其他人类需求(主要是食物)相抵触。生物量也指的是林业,农业或回收利用的各种原料,无论是植物或动物,这是一种多样性,这带来了许多机会,但也有可能管理的风险。用于人类使用的生物量采购一直是气候变化和生态损害的重要驱动力。基于生物质的技术并不总是保证提供改进,这导致了许多框架和法规,以确保人类对生物质和土地的使用会导致实际气候,环境和社会利益。
摘要:需要改善受试者的期望和生活质量,这些受试者受到禁用的病理影响,这些病理需要替换或再生组织或身体部分的再生,这加剧了能够整合并被身体组织耐受的创新性,绩效较高的材料的发展。具有这些特征的材料,即生物功能,生物安全性和生物相容性,被定义为生物材料。生产此类材料的众多方法之一是Sol -Gel技术。此过程主要用于在低温下,通过水解和多趋化反应在水醇溶液中制备陶瓷氧化物。这项研究基于特定类型的生物材料:有机 - 无机杂种。这项研究的目的是概述溶胶 - 凝胶技术的优势和缺点,并描述这些生物材料的制备,化学和生物学特征,使用以及未来的前景。尤其是,将植物药物用作混合材料的有机成分是该手稿的创新。植物提取物的生物学特性很多,因此,它们值得从科学界引起人们的极大关注。
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*,Arban UKA 2,Griselda alushllari 2,Albana Ndreu Halili 3,Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2,Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia,“ fan nori”,koria,koria,koria,korica,korica,korica,korka,korka,“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al(X.P.D.)。2埃波卡大学计算机工程系,阿尔巴尼亚蒂拉纳市; auka@epoka.edu.al(a.u.)galushllari@epoka.edu.al(G.A。)dkarras@epoka.edu.al(d.a.k.)3西巴尔干大学医学系,阿尔巴尼亚提拉娜; albana.halili@wbu.edu.al(a.n.h。) 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical; evrana@sparthamedical.eu(N.E.V.) 摘要:医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应,最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像,因为在存在生物材料和流体的情况下,它们是从多参数微流体室获取的,这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度,因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明,纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来,探讨了监督细胞分类的优化,并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系,阿尔巴尼亚提拉娜; albana.halili@wbu.edu.al(a.n.h。)4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical; evrana@sparthamedical.eu(N.E.V.)摘要:医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应,最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像,因为在存在生物材料和流体的情况下,它们是从多参数微流体室获取的,这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度,因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明,纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来,探讨了监督细胞分类的优化,并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型(A549,BALB 3T3和THP1)的Brightfield显微镜图像,以评估Inception V3,Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN,决策树,随机森林,Adaboost,Adaboost,Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度,以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强,从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明,与神经网络配对时,VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比,使用Butterworth过滤器时的精度提高了,并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字:生物材料风险评估,细胞图像分类,分类器,特征提取,个性化医学,监督分类。
