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识别牙髓细胞中的分泌因子 -
摘要：凭借其有效的再生和保护能力，干细胞衍生的条件培养基成为了细胞疗法的有效替代品，并且可以作为组织再生应用的药品生产。我们的研究研究了人牙纸浆干细胞（DPSC）条件培养基（CM）的神经增长潜力，并定义了DPSC-CM的优化策略，以增强神经元的生长。用或不含DPSC-CM培养来自小鼠背根神经节的原发性感觉神经元，并测量βIII-微管蛋白阳性神经突的长度。在神经突长度上评估了几种制造特征作为细胞调节，CM存储和DPSC的预处理的影响。我们观察到DPSC-CM以浓度依赖性方式显着增强了感觉神经元的神经突生长。DPSC-CM的冷冻存储对实验结果没有影响，而48小时的DPSC调节对于CM的有效活性是最佳的。为了进一步了解DPSC-CM的再生特征，我们通过人类生长因子抗体阵列分析研究了DPSC分泌组，并揭示了存在神经发生，神经保护，血管生成和成骨的几个因素。使用B-27补充剂的DPSC调节通过改变其生长因子中的组成，从而显着增强了其分泌组的神经创造效应。在这里，我们表明DPSC-CM显着刺激原发性感觉神经元中的神经突生长。此外，我们确定了分泌的蛋白质候选物，这些蛋白质可以促进DPSC-CM的这种有希望的再生特征。
使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
自2005年FDA批准Sorafenib以来，口服多次激酶抑制剂已成为转移性肾细胞癌（MRCC）的基石治疗。2021年更新的欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南建议将免疫检查点抑制剂加上口服酪氨酸激酶抑制剂（TKI）组合，以对MRCC进行第一线治疗。相对于单独的口服TKI，这种方法在无进展和整体生存（OS）方面取得了可观的增长。对于无法服用或耐受检查点抑制剂的患者以及对免疫疗法反应的患者，仍考虑口服TKI单一疗法。MRCC患者中的1个口腔TKI治疗序列的研究很少2，可能构成疾病进展的预后标志。3，4
在沙特阿拉伯王国中对公众中糖尿病的知识，态度和实践：一项横断面研究
简介：黑色素瘤，一种高度侵略性的恶性肿瘤，其特征是快速转移和死亡率升高，主要起源于皮肤组织。虽然采取了手术干预，免疫疗法和靶向疗法，但对晚期黑色素瘤的预后仍然令人沮丧。在全球范围内，黑色素瘤的发病率继续升高，仅美国就报告了100,000例新病例和7,000例死亡。尽管下一代测序（NGS）促进肿瘤数据的指数生长，但目前的分析方法主要强调单基因分析，忽略了对复杂基因相互作用网络的关键见解。本研究旨在通过系统地探索黑色素瘤进展中的免疫基因调节动力学来解决这一差距。
拉曼光谱法，用于鉴定链球菌
在现代世界中，口腔的各种炎症性疾病已广泛，特别是牙周炎[1，2]。牙周炎和植入周围炎的主要原因是口腔微生物的组织感染。病理过程中已知的潜在参与者之一是链球菌，在几乎100％的病例中，它们在牙周口袋中被检测到[3-6]。同时，即使使用现代方法，链球菌仍然是识别微生物的最困难之一。当前，一种积极使用的物理方法来诊断包括链球菌在内的微生物，是基质辅助的激光解吸/电离时间 - 质谱质谱法（MALDI-TOFMS）。没有任何有关微生物识别的新技术，没有问题，而Maldi Tofms也是如此。是在具有基因型/蛋白质相似性的那些微型机构中无法进行准确的分歧，并且在数据库中没有可靠的数据[7]。在这方面，紧急任务是检测链球菌的物种鉴定。作为识别链球菌的替代方法，可以使用在生物医学实践中广泛应用的拉曼光谱法（RS）的方法[8]。rs允许分析分子的振动模式，并可以区分相似的分子，这使人们希望解决鉴定紧密相关的细菌物种的问题。鉴于链球菌作为各种局部疾病的致病药物的作用越来越大，需要在此方向上进行进一步的研究。以前，其他作者进行了类似的研究，但它集中在肺炎球菌的物种鉴定上，作为广义感染（肺炎和脑膜炎）的主要病因[9]。该研究的目的是对三种密切相关的链球菌链球菌，口腔链球菌和肺炎链球菌肺炎链球菌的菌株进行频谱研究，并使用拉曼光谱法对周期性诊断的细菌菌株进行快速评估。
Cisco Identity Services引擎管理员指南，版本3.4
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ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
鉴定免疫相关增强子RNA SATB1-AS1是胸腺癌预后的新型生物标志物
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint Preprint the版权所有此版本，该版本于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.25322204 doi：medrxiv preprint
新确定的非洲分枝杆菌10，中非
由于广泛使用全基因组测序（WGS），对引起人类和动物结核病的细菌毒剂的限制性多样性的传统观点进行了修订。除了分枝杆菌CANETTII（代表东非东部结核杆菌的特殊，非克隆，进化的分支谱系）外，在过去的十年中，已经在AFRICA中鉴定出了几种以前未知的结核分枝杆菌谱的谱系。M.结核病复杂谱系7（L7）在非洲的角和非洲大湖地区的L8中发现（1，2）。Afri-Canum L9仅在吉布提和索马里发现。相比之下，其他2个主要的非洲主要菌落 - 相关的谱系对结核病Burden，L5和L6产生了基本贡献，主要是在西非的（3）。在芽孢杆菌的进化史上，东非和西非之间的途径尚不清楚。我们描述了与中非相关的新发现的L6和L9的姐妹谱系，并讨论了确定相关非洲谱系L5，L6和L9的进化历史的含义。我们基于公开数据的研究，因此不批准道德批准。
识别推荐系统的特定组精神模型：一种新颖的定量方法
摘要。用户如何与智能系统进行交互是由系统内部工作的主观心理模型来确定的。在本文中，我们提出了一种基于卡片排序的新方法，以定量地识别推荐系统的这种心理模型。使用此方法，我们进行了在线研究（n = 170）。将分层聚类应用于结果显示出不同的用户组及其各自的心理模型。独立于所使用的建议系统，一些术语具有严格的基于程序性的，而另一些则是基于概念的心理模型。此外，心理模型可以被描述为技术或人性化。虽然基于程序的心理模型与透明度感知呈正相关，但人性化模型可能会影响对系统信任的感知。基于这些发现，我们在透明智能系统设计中考虑了用户特定的心理模型的三个含义。