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CENPF（+）癌细胞促进早期TP53突变体肺腺癌的恶性进展
以小结节（IA阶段）为特征的早期肺腺癌（LUAD）的预防和精确治疗仍然对临床医生来说是一个重大挑战，这在很大程度上是由于对对不稳定性腺癌的预旧植物范围内的致癌机制的有限理解。我们的研究强调了由TP53突变驱动的癌细胞表现出高表达的癌细胞（CENPF）的关键作用，在TP53突变驱动的过程中，在从质量研究到侵入性LUAD的过渡期间，这些突变变得越来越普遍。从生物学上讲，癌细胞（CENPF +）表现出强大的增殖和类似茎状的能力，从而推动了早期LUAD的恶性进展。在临床上，组织中针对CENPF的自身抗体和组织中的癌细胞（CENPF +）升高与早期LUAD的进展呈正相关，尤其是在IA阶段的早期LUAD的进展。我们的发现表明，癌细胞（CENPF +）在策划Luad的恶性进化中起着核心作用，并具有作为早期检测和治疗疾病的新生物标志物的潜力。
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KENPHIA II_卫星医学实验室技术员...
职位：KENPHIA II 卫星医学实验室技术员 地点：现场卫星移动实验室（根据全国各地定义的现场工作区域）。 报告给：KENPHIA II 卫星医学实验室团队负责人 职位数：42 持续时间：6-9 个月 总体职责 接收样本并输入实验室数据管理系统 (LDMS)，将样本处理成干血斑 (DBS)，并离心全血以获得血浆等分试样以运往中央检测实验室。 为 KENPHIA II 现场样本提供检测服务，即 CD4 检测和 GeneXpert POCT 或 DNA PCR（EID）。 与现场团队联络开展卫星实验室活动，以实施 KENPHIA II 调查的实验室组件。 他/她将根据需要履行各种职责，以成功履行该职位的职能，包括但不限于以下技术活动。 职责
水痘
水痘（水痘）：水痘是由VZV引起的高度传染性疾病。通常会出现轻度发烧，不适，厌食或头痛的前驱，持续1-2天，然后出现皮疹。皮疹是概括性和鲁尿剂的，通常在几天内出现在连续的作物中，最初是macules，然后是丘疹，然后在4-7天内结交之前的水囊。病变可能会引起enanthem，并首先出现在胸部，背部和面部，然后散布在整个身体上。也会发生轻度，非典型和不明显的感染。“突破”水痘是在接种疫苗后42天以上的接种人中发生的。突破性水痘通常温和，皮肤病变较少，并且与未接种vericella的人相比患病较短。水痘的最常见并发症是皮肤病变，脱水，肺炎和中枢神经系统受累的次要细菌感染。住院发生在每1000例〜3例中。总体死亡率为每60,000例〜1。并发症随着年龄的增长而增加；据报道，在30-49岁年龄段的人群中，死亡率高达每10万人25。
机器人建模简介（ENPM 662）第201和RO01术语：春季/2024教授：Reza Monfaredi代词博士：他/他的办公室电话：### E
课程结构本课程包括校园和在线部分。要同步在线参加，请在0201班级时登录Elms -Canvas [TH 4:00 PM-6:40 PM]，然后从左侧菜单中选择“视频会议”。这将打开指向直播教室的缩放链接。对于异步在线学生，将在上课时间24小时内记录所有讲座并在“ Panopto录音/视频讲座”下的Elms-Canvas上使用。一定要及时审查记录的演讲。校园学生上课准备与演讲和材料进行。在线学生，请确保定期登录画布并参加讨论和活动。无论您参加的部分如何，都可以参与。请注意，参加校园部分的F1学生必须亲自参加。如果您在特定的一天发生冲突，请提前与我联系以讨论。
康复机器人技术（ENPM640）节0101和RO01
课程描述本课程提供了一个专门用于改善残疾人生活的机器人技术领域的介绍。该课程是为希望更多地了解康复机器人技术的研究生设计的，这是新兴的机器人技术领域之一。康复机器人技术是机器人的应用，以改善患有神经损伤和身体创伤的人的生活质量。与机器人技术中的其他子专业和/或课程相反，本课程不仅考虑了工程设计和开发，而且还考虑了使某些创新技术成功和其他商业失败的人为因素。本身工程创新 - 不考虑其他因素，例如基于证据的研发和产品接受 - 可能意味着某些技术不会成为或保持可用，或者不可能有效地帮助其预期的受益人。本课程与医学机器人技术不同，其重点是通过机器人介导的康复治疗改善生活质量，而不是改善或增强诸如外科手术干预措施之类的应用。
ENPM 645人体机器人Interac6on（0101，0201，RO01）
课程描述，在定义的人类互动的界面上包括人类计算机界面以及robooc emooons和facial表达式emulaoons。该结果将为学生评估未来机器人的最佳方法提供基础。由于经验的领域跨越了几个技术领域，因此将为某些课程带来一两个演讲者。要覆盖的领域包括受生物学启发的机器人，机器人的Cogniove Roboocs，Roboocs的文化和社会方面，数据挖掘，人类系统界面的示例以及有关AI的机器学习。原则和限制。这是为了为您自己的下一代机器人业务奠定基础，因此它还将涵盖道德，法律责任和设计网络弹性的详细方面的一些方面（不是网络安全= HRI的不可能）。先决条件