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重组GFAP的产品图像（星形胶质细胞和神经干细胞标记）抗体CD209 / DC-SIGN（树突状细胞上的病原体受体）抗体的产品图像< / div>
特异性和注释DC-SIGN是一种跨膜受体，在树突状细胞和巨噬细胞表面表达。它参与了先天的免疫系统，并认识到从寄生虫到病毒的许多进化发散的病原体。蛋白质被组织成三个不同的结构域：N末端跨膜结构域，串联重复的颈域和C型凝集素碳水化合物碳水化合物识别结构域。由C型凝集素和颈部结构域组成的细胞外区域具有双重功能，是病原体识别受体和细胞粘附受体，通过结合微生物和内源细胞表面上的碳水化合物配体。颈部区域对于同型寡聚很重要，这使受体能够结合较高亲和力的多价配体。
同源蛋白Nanog（癌症干细胞标记）抗体的产品图像
特异性和评论此mAb识别〜50KDA的蛋白质，该蛋白质被识别为神经胶质原纤维酸性蛋白（GFAP）。它与其他中间丝蛋白没有交叉反应。GFAP在星形胶质体中特异性发现。GFAP是在中枢神经系统中定位良性星形胶质细胞和神经胶质起源的肿瘤细胞的非常流行的标记。对GFAP的抗体可用于区分大脑的转移性病变，并记录中枢神经系统外肿瘤的星形细胞分化。
P27KIP1（有丝分裂抑制剂/抑制蛋白）抗体
特异性和评论同型蛋白质Nanog是通过抑制细胞分化因子维持胚胎干细胞（ESC）多能性至关重要的转录因子。在人类中，纳米基因编码这种蛋白质。Nanog与其他因素（例如Oct-4和Sox2）一起运行，以定义ESC身份。它在癌症干细胞中也高度表达，这表明作为癌基因在促进癌症发展中的潜在作用。纳米水平升高与癌症患者的预后不良有关。nanog在原位（CIS），胚胎癌和seminomas中表现出强烈而特异性的表达，但在Teratomas和蛋黄囊肿瘤中不存在。研究表明，包括Oct4，Nanog，Stellar和GDF3在内的人类胚胎干细胞相关的基因在Seminomas和乳腺癌中表达。nanog的阳性与高级卵巢浆液性癌显着相关，但在良性，边缘或低度浆液病变中未观察到。一项研究强调了纳米的细胞穿梭及其在宫颈癌进展过程中增加的基质存在。此外，Nanog的过表达与肿瘤分化，淋巴结转移和肿瘤大小等因素有关，研究表明其对肺癌中降低总生存率（OS）和无疾病生存（DFS）的预测价值。
同源蛋白Nanog（癌症干细胞标记）抗体的产品图像
特异性和评论此mAb识别〜50KDA的蛋白质，该蛋白质被识别为神经胶质原纤维酸性蛋白（GFAP）。它与其他中间丝蛋白没有交叉反应。GFAP在星形胶质体中特异性发现。GFAP是在中枢神经系统中定位良性星形胶质细胞和神经胶质起源的肿瘤细胞的非常流行的标记。对GFAP的抗体可用于区分大脑的转移性病变，并记录中枢神经系统外肿瘤的星形细胞分化。
alpha-1-抗胰蛋白酶（SERPINA3）（组织细胞瘤标记）抗体的产品图像
特异性和评论同型蛋白质Nanog是通过抑制细胞分化因子维持胚胎干细胞（ESC）多能性至关重要的转录因子。在人类中，纳米基因编码这种蛋白质。Nanog与其他因素（例如Oct-4和Sox2）一起运行，以定义ESC身份。它在癌症干细胞中也高度表达，这表明作为癌基因在促进癌症发展中的潜在作用。纳米水平升高与癌症患者的预后不良有关。nanog在原位（CIS），胚胎癌和seminomas中表现出强烈而特异性的表达，但在Teratomas和蛋黄囊肿瘤中不存在。研究表明，包括Oct4，Nanog，Stellar和GDF3在内的人类胚胎干细胞相关的基因在Seminomas和乳腺癌中表达。nanog的阳性与高级卵巢浆液性癌显着相关，但在良性，边缘或低度浆液病变中未观察到。一项研究强调了纳米的细胞穿梭及其在宫颈癌进展过程中增加的基质存在。此外，Nanog的过表达与肿瘤分化，淋巴结转移和肿瘤大小等因素有关，研究表明其对肺癌中降低总生存率（OS）和无疾病生存（DFS）的预测价值。
基于AI的深度学习模型的应用用于检测龋齿的口腔内图像
摘要龋齿的检测是一个普遍的口腔健康问题，仍然是有效牙科护理的关键组成部分。传统的诊断方法，例如视觉检查和射线照相分析，通常受到主观性和可变性的限制。近年来，人工智能（AI）和深度学习模型的整合在增强牙科检测的准确性，速度和一致性方面表现出了巨大的希望。本文系统地回顾了基于AI的模型的应用，尤其是卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN）和转移学习模型，在检测从内部图像的牙齿中。评论突出了这些模型的优势和局限性，对其性能指标进行了全面分析，包括曲线下的准确性，灵敏度，特异性和面积（AUC）。
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。
重组GFAP的产品图像（星形胶质细胞和神经干细胞标记）抗体alpha-1-抗胰蛋白酶（SERPINA3）（组织细胞瘤标记）抗体的产品图像
特异性和注释它识别为65-76KDA的蛋白质，该蛋白质被鉴定出抗促胰蛋白酶（AACT）。AACT是在肝脏中合成的血浆蛋白酶抑制剂作为单个糖肽链。在人类中，正常的AACT血清水平约为十分之一？1-抗胰蛋白酶（AAT），它具有核酸和蛋白质序列同源性。两者都是主要的急性相应物；它们在血浆中的浓度增加了创伤，手术和感染。在AD患者的脑脊液和血浆中，AACT水平的升高是广泛但不是普遍报道的。前列腺特异性抗原（PSA）及其具有AACT的SDS稳定复合物已广泛用作诊断前列腺癌的标志物。ACT缺乏也可能是慢性肝病的可能原因。a肌肉与组织细胞和组织细胞肿瘤反应。它被广泛用于鉴定从中得出的组织细胞和肿瘤。胰腺和唾液腺的腺泡肿瘤也可能表现出ACT阳性。
通过改进的SVM分类器
摘要：在信息和通信技术的时代，确保形象安全已成为面对网络威胁，未经授权的访问和篡改的优先事项和关注。传统技术提供了一定程度的安全性，但实际上缺乏处理图像异常的能力，因此提出机器学习技术并改善支持向量机（SVM）分类器的挑战。本研究通过使用加密和特征提取系统来提高分类器，以增强图像中的数据安全性，该系统依赖于较高的混沌权重来图像的特定部分。所提出的方法将图像的尺寸降低到截面，从那里从图像的实际维度降低。在混淆和扩散的两个主要阶段创造复杂的随机性方面，改进的分类器的准确性更高。实验结果证明了分类器在熵= 8方面的有效性，并且是有效的值，直方图均匀性，异常检测和加密复杂性。这些结果在许多领域提供了可靠且可扩展的解决方案，例如医疗保健，经济学和社交媒体信息传播。可以通过将所提出的方法与保护图像数据的其他方法相结合来提供全面的方法。关键字：支持向量机，图像，加密1。引言在我们当前的时间以及互联网和通信技术的发展中，图像是互联网上最重要的交流形式之一。因此，传统加密算法的挑战和建议出现了。图像用于许多设施，例如安全性，社交通信，医疗领域和通信。因此，由于其广泛的蔓延，对未经授权的人使用数据的使用引起了安全问题。图像通常包含敏感数据，并且必须保留，尤其是在当前广泛的网络攻击中[1]。尽管具有有效性，但网络攻击的加速已成为每个人的痴迷，并且需要挑战，以找到与快速技术发展保持同步的新的和先进的方法。近年来，随着技术和通信的发展以及社交网站和云存储的传播，在网络攻击和数据安全的框架内，暴露于攻击已成为所有军事，财务，经济和其他专业的优先事项[2]。图像是攻击最脆弱的数据，因为它们具有高容量，强大的互连和像素之间的重复。全世界当前正在寻求的目标是数据安全性，最有效的方法之一是加密，这只能使数据不可读取，只能由能够检索它的授权人员。由于先前的研究中提到了许多加密方法，因此加密成为挑战的主题。
簇蛋白 /载脂蛋白J（Apo-J）抗体< / div>
特异性和注释它识别为65-76KDA的蛋白质，该蛋白质被鉴定出抗促胰蛋白酶（AACT）。AACT是在肝脏中合成的血浆蛋白酶抑制剂作为单个糖肽链。在人类中，正常的AACT血清水平约为十分之一？1-抗胰蛋白酶（AAT），它具有核酸和蛋白质序列同源性。两者都是主要的急性相应物；它们在血浆中的浓度增加了创伤，手术和感染。在AD患者的脑脊液和血浆中，AACT水平的升高是广泛但不是普遍报道的。前列腺特异性抗原（PSA）及其具有AACT的SDS稳定复合物已广泛用作诊断前列腺癌的标志物。ACT缺乏也可能是慢性肝病的可能原因。a肌肉与组织细胞和组织细胞肿瘤反应。它被广泛用于鉴定从中得出的组织细胞和肿瘤。胰腺和唾液腺的腺泡肿瘤也可能表现出ACT阳性。