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3D印刷PLA支架的机械性能用于骨再生
摘要：对骨再生的可生物降解支架的兴趣日益增加，需要研究适合脚手架形成的新材料。聚（乳酸）（PLA）是一种通常用于生物医学工程的聚合物，例如在组织工程中作为可生物降解的材料。但是，PLA沿其降解时间的机械行为仍未得到很好的探索。因此，需要研究在生理培养基中孵育的PLA支架的机械性能，以表明PLA的潜力被用作可生物降解的脚手架形成的材料。本研究的目的是确定孵育前后PLA支架的机械性能，并应用构造材料模型进行进一步的行为预测。由3D打印机“ Prusa I3 Mk3s”打印了两组PLA支架，并通过紫外线和乙醇溶液进行了灭菌。在DMEM（Dulbecco的改良Eagle培养基）中孵育第一套标本，为60、120和180天，以保持36.5°C的温度。在“ Mecmesin Multitest 2.5-I”测试架上进行压缩测试后，确定了支架的机械性能，并使用在两种不同的速度模式下施加的力。获得的数据曲线与超弹性材料模型拟合，用于模型适用性研究。将第二组样品在PBS（磷酸盐缓冲盐水）中孵育20周，并用于聚合物降解研究中。获得的结果表明，在预测的新骨组织形成周期中，PLA支架的机械性能在生理培养基中孵育过程中不会降低，尽管水解从一开始就开始并随时间增加。pla作为一种材料似乎适合在骨组织工程中使用，因为它允许具有高机械强度的生物相容性和可生物降解的支架，这是有效组织形成所需的。
基于Caffe的年龄和性别识别...
1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。 通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。 随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。 pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。 这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。 因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。 此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。 年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。 虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。 I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。1人工智能和数据科学，1 IFET工程学院，Villupuram，India摘要：“性别和年龄检测”是基于计算机视觉的机器学习项目。通过此数据科学项目，它基于CNN的实际应用，即卷积神经网络，该使用模型由“ Tal Hassner”和“ Gil Levi”培训的模型用于“ Adience”数据集。随之而来的是，它使用了一些文件，例如 - 。pb，frototxt，.pbtxt和.caffe模型文件。这是一个非常实用的项目，您将创建一个模型，可以通过图像分析单个面部检测来检测任何人的年龄和性别。因此，可以将这种性别分类归类为男人或女人。此外，年龄可以分类为0-2/ 4-6/ 8-2/ 15-20/ 25-20/ 25-32/ 38-43/ 48-43/ 48-53/ 60-100。我们实现了年龄识别的性别识别和回归模型的分类模型，这将预测该项目所需的更好准确性。年龄和性别识别技术利用各种方法，包括图像处理和机器学习算法，分析面部特征并确定一个人的年龄和性别。虽然HTML（超文本标记语言）本身主要用于构建网页的内容，但年龄和性别识别的实现通常涉及HTML与其他技术（例如JavaScript和服务器端编程语言）的组合。I.引言的一般年龄和性别识别代表计算机视觉和机器学习领域中的关键领域，彻底改变了我们如何与视觉数据进行交互和理解。这是一个抽象的概述，概述了HTML在年龄和性别识别的背景下的潜在用途：总而言之，HTML是在年龄和性别识别应用中开发直观且用户友好的接口的基石。它在构建内容，处理用户交互以及与后端服务的沟通方面的作用强调了其在为与这些创新技术互动的用户创造凝聚力和引人入胜的体验方面的重要性。此外，HTML支持将Web应用程序与外部服务联系起来的API（应用程序编程接口）的集成，从而可以在前端和后端组件之间进行无缝通信。关键字：数据科学，人工智能，机器学习，超文本标记语言，卷积神经网络，深度学习，深度神经网络，原型 - 预型文本文本，计算机视觉，数字python，闪电存储器映射数据库，应用程序编程，应用程序编程界面， - 层次数据格式， - 层次数据格式，caffe模块，分类，调节，调整，数据预定率，准确性，准确性，准确性，准确性，准确性。这些技术深入研究了人工智能的迷人领域，高级算法分析面部特征以推断重要的人口统计信息。年龄识别：年龄识别涉及使用机器学习模型来确定基于面部特征的个人年龄。这项技术不仅在于估计一个人的年代年龄，而且通常涉及将个人分类为预定义的年龄组或范围。随着时间的流逝，复杂的模式和面部特征的变化是这些模型的基础[1]。通常，使用卷积神经网络（CNN）从面部图像中提取复杂的细节，从而使系统能够辨别出与年龄相关的微妙提示，例如皱纹，皮肤纹理和面部轮廓。年龄识别的应用是多种多样的，从个性化内容建议到增强安全系统和特定年龄的营销策略。此外，识别系统可能会考虑到其他因素，例如头发颜色，风格和服装选择。机器学习模型在包含不同年龄段的大型数据集上进行了培训，从而使它们能够识别有助于准确年龄预测的模式和相关性。尽管该领域的进步发展，但年龄识别系统仍可能面临挑战，例如由于文化差异或个人修饰选择而导致外观变化。性别识别：计算机视觉中的性别识别是确定图像或视频中的人是男性还是女性。类似于年龄识别，性别识别在很大程度上取决于面部特征的分析。卷积神经网络播放中央
骨支架设计概念的回顾和...
组织工程 (TE) 是一门跨学科领域，它将工程和生命科学的原理应用于开发生物替代品，以恢复、维持或改善组织功能或整个器官 [1]。组织是由许多不同但相似的细胞组成的生物结构，这些细胞来自同一来源。除了细胞之外，组织还由细胞外基质 (ECM) 构成，而细胞外基质由特定的蛋白质和酶组成。ECM 起着空间框架（蜂窝或骨架）的作用，主要为细胞提供机械支撑，以及组织细胞之间的生化通信网络。在组织工程中，组织工程支架（下文中称为 TE 支架或支架）一词通常用于表示人工 ECM，即通过（人类开发的）技术人工构建的 ECM，其具有或应该具有与天然 ECM 相同的作用：为应该通过支架空间长出并构建新组织的细胞提供机械和生化支撑。
CRISPR-Cas9 编辑咖啡酰莽草酸酯酶 1 和 2 显示了它们在 Populus tremula × P. alba 木质化中的重要性和部分冗余
摘要 木质素是位于细胞壁的芳香族聚合物，可为木质组织提供强度和疏水性。木质素单体通过苯丙烷途径合成，其中咖啡酰莽草酸酯酶 (CSE) 将咖啡酰莽草酸转化为咖啡酸。在这里，我们探讨了两种 CSE 同源物在杨树 (Populus tremula 9 P. alba) 中的作用。报告系显示 CSE1 和 CSE2 启动子赋予的表达相似。CRISPR-Cas9 产生的 cse1 和 cse2 单突变体具有野生型木质素水平。尽管如此，CSE1 和 CSE2 并非完全冗余，因为两个单突变体都积累了咖啡酰莽草酸。相比之下，cse1 cse2 双突变体的木质素减少了 35%，并导致相关的生长损失。降低木质素含量意味着在糖化程度有限的情况下，纤维素转化为葡萄糖的转化率增加了四倍。双突变体的酚类分析显示，代谢变化很大，除了咖啡酰莽草酸外，还包括对香豆酰、5-羟基阿魏酰、阿魏酰和芥子酰莽草酸的积累。这表明 CSE 具有广泛的底物特异性，这已通过体外酶动力学得到证实。总之，我们的结果表明，在羟基肉桂酰-莽草酸水平上，苯丙烷类途径中存在一条替代途径，并表明 CSE 是改善生物精炼植物的有希望的目标。