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延迟 GABA 转移会间接影响发育中的海马体的膜特性
在出生后的前两周，啮齿动物的神经元内氯离子浓度逐渐下降，导致 GABA 反应从去极化转变为高极化。在神经发育障碍的啮齿动物模型和人类患者中，出生后的 GABA 转变会延迟，但 GABA 转变延迟对发育中大脑的影响仍不清楚。在这里，我们通过用氯离子输出蛋白 KCC2 的特异性抑制剂 VU0463271 处理 6 至 7 日龄小鼠的器官型海马培养物 1 周，研究了出生后 GABA 转变延迟对网络发育的直接和间接影响。我们证实了 VU 治疗延迟了 GABA 转变并使 GABA 信号去极化直到 DIV9。我们发现 VU 治疗后 DIV9 时的兴奋性和抑制性突触的结构和功能发育没有受到影响。与之前的研究一致，我们观察到 GABA 信号在对照组和 VU 处理的出生后切片中已经受到抑制。令人惊讶的是，在 VU 治疗结束 14 天后（DIV21），我们观察到 CA1 锥体细胞中自发抑制性突触后电流的频率增加，而兴奋性电流没有改变。突触数量和释放概率不受影响。我们发现，与对照切片相比，放射层中以树突为靶向的中间神经元具有升高的静息膜电位，而锥体细胞的兴奋性较低。我们的结果表明，去极化 GABA 信号不会促进 P7 后的突触形成，并表明出生后细胞内氯离子水平以细胞特异性的方式间接影响膜特性。
在医学图像处理中深度学习算法与中性粒细胞理论之间的杂交：调查
急性髓样白血病（AML）的特征是骨髓中骨髓分化和爆炸细胞的积累的破坏。虽然AML患者对诱导化疗的反应良好，但由于化学抗性率很高，长期结局仍然很差。靶向疗法的进步可以与常规化疗结合使用，可以扩大患者的治疗选择。但是，缓解通常是短暂的，随后是疾病复发和耐药性。因此，通过鉴定调节AML化学敏度的新型分子和细胞靶标，有必要的次态需求来改善治疗方案。膜支架（例如四叠蛋白的蛋白质家族）通常用作信号传导，将细胞外信号线索转化为细胞内信号级联。在这篇综述中，我们讨论了AML的常规和有针对性的治疗策略，并回顾了化学耐药机制，重点是四叠蛋白酶蛋白的四叠甲撒生蛋白家族。
缩放膜的基于有机的混合流量电池的性能评估
随着《巴黎协议》的实施，碳中立性已成为公共部门和私营部门的全球目标[1，2]。越来越多的国家加强了他们的承诺，并设定了雄心勃勃的目标，以减少温室气体排放和促进可再生能源的可持续发展[3-5]。尤其是，可再生能源的部署（即风力和太阳能）在减少化石燃料的消耗方面有效，但由于其间歇性和不可预测的天性而导致挥发性发电[6，7]。除了存储过量的电力外，储能系统是一项有前途的技术，可提高网格对负载升级和功率稳定的弹性[8，9]。在各种储能技术（例如机械和热的）中，电化学能源存储系统（即电池）由于其操作和地理功能而广泛用于广泛的应用[10，11]。氧化还原电池已成为一种有前途的技术，用于以网格量表（即高达MW量表）存储能量，从而为长期应用提供了出色的功能，安全性，安全性和可扩展性[12]。而不是像大多数电池一样将能量存储在电极中，而是将其全部或部分能量存储在通过细胞/堆栈再循环并存储在单独的储层中的液体电解质中[13]。存储容量为
用于阴离子交换膜燃料电池的氟化聚（芳基哌啶）膜
阴离子交换膜燃料电池 (AEMFC) 是质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 的一种经济高效的替代品。高性能耐用的 AEMFC 的开发需要高导电性和坚固的阴离子交换膜 (AEM)。然而，AEM 通常在导电性和尺寸稳定性之间表现出权衡。本文报道了一种氟化策略，用于在聚（芳基哌啶）AEM 中创建相分离的形态结构。高度疏水的全氟烷基侧链增强了相分离，从而构建了用于阴离子传输的互连亲水通道。因此，这些氟化 PAP (FPAP) AEM 同时具有高电导率（80°C 时 > 150 mS cm − 1）和高尺寸稳定性（80°C 时溶胀率 < 20%）、优异的机械性能（拉伸强度 > 80 MPa 和断裂伸长率 > 40%）和化学稳定性（80°C 时在 3 m KOH 中 > 2000 小时）。使用本 FPAP AEM 的具有非贵重 Co-Mn 尖晶石阴极的 AEMFC 实现了 1.31 W cm − 2 的出色峰值功率密度。在 0.2 A cm − 2 的恒定电流密度下，AEM 在燃料电池运行 500 小时后保持稳定。
Gigawatt量表的高级制造过程质子交换膜水电解液
1。基于所证明的速率的制造速率，每个过程步骤都被外推到一台机器，并基于包含容量因素的过程模型。2。实验室CCM，具有0.20mg/cm 2 78wt％IR/NSTF粉末OER催化剂/电极，0.08mg/cm 2 pt/nstF分散的催化剂/电极，3M 800EW 100 MICRON MEMBRANE。50cm 2单元，80˚C，2A/cm 2。风VRE协议。3。通过50cm 2单元，80˚C，2A/cm 2，3m 800ew 100 micron膜，项目风变可再生能源（VRE）协议评估的项目目标。堆栈中的性能和耐用性里程碑脱离为1.735V和5µV/hr。
地下室膜功能在健康和疾病中的调节
地下膜是板状结构，它们在体内大多数组织并分离不同类型的细胞。基底膜有助于维持体内组织的形状并调节不同的细胞功能。我们发现，小鼠肾脏中的基底膜缺陷发生在有肾脏疾病的证据之前，我们建议这些早期缺陷启动了导致肾脏疤痕的过程。引起肾脏疤痕的疾病会导致慢性肾脏疾病，从而影响世界人口的10％，并且没有治愈性治疗。 当肾脏失败时，有必要使用透析或移植的肾脏替代疗法，但成本正在升级，替代疗法不可普遍使用。 改善早期发现慢性肾脏疾病和靶向疗法以防止疾病进展的策略将对改善人类健康产生重大影响。 我们旨在调查基底膜如何维持健康并受到疾病影响。 主要重点将放在肾脏上，但我们还旨在研究其他组织和器官以了解总体地下膜调节。 我们将在培养物中进行人类细胞研究，在那里我们可以研究基底膜成分的产生方式，但我们无法正确测试其功能。 由于有必要了解基底膜在体内的功能，因此我们将使用小鼠和斑马鱼并行进行体内研究。引起肾脏疤痕的疾病会导致慢性肾脏疾病，从而影响世界人口的10％，并且没有治愈性治疗。当肾脏失败时，有必要使用透析或移植的肾脏替代疗法，但成本正在升级，替代疗法不可普遍使用。改善早期发现慢性肾脏疾病和靶向疗法以防止疾病进展的策略将对改善人类健康产生重大影响。我们旨在调查基底膜如何维持健康并受到疾病影响。主要重点将放在肾脏上，但我们还旨在研究其他组织和器官以了解总体地下膜调节。我们将在培养物中进行人类细胞研究，在那里我们可以研究基底膜成分的产生方式，但我们无法正确测试其功能。由于有必要了解基底膜在体内的功能，因此我们将使用小鼠和斑马鱼并行进行体内研究。
人工智能在膜过程和污垢预测中的应用，以实现更好的资源回收 Hisham Kazim 1、Moin Sabri 1、Aman
摘要 由于溶剂、个人护理产品和药物化合物中出现了新的污染物，水污染已成为一个全球性问题。膜工艺在水处理中似乎有效且前景广阔。虽然膜工艺可以显著降低污染物水平，但诸如结垢等问题仍不断出现。利用人工智能 (AI) 预测结垢和增强膜特性目前正受到关注。可以采用各种人工智能 (AI) 模型根据输出优化输入参数，这有助于预测膜性能并评估其有效排斥污染物的能力。本文讨论了使用人工智能技术改进膜技术和过滤工艺的可能性。膜结垢会在运行过程中造成严重问题，因为杂质会积聚在膜上，从而降低膜的正常运行能力。人工智能算法可用于预测渗透通量和结垢增长特性。本文的结论是，利用人工智能预测膜污染可以增强工艺的膜选择，通过更好的污染控制系统开发降低成本，并使工艺在工业规模上更具可扩展性。文献表明，存在一些模型，例如神经模糊干扰系统，可以预测正向渗透膜的性能，相关性高达 0.997，均方根误差为 0.04。本文还得出结论，探索更多像 GAN 这样的新型深度学习架构将有助于更好地从废水中回收资源，并更好地预测膜工艺中的污染。关键词：人工智能；新兴污染物；污染；膜工艺；优化。
文章将药物重新定位作为针对肺炎链球菌的治疗策略：细胞膜作为潜在靶标
1蛋白工程针对抗菌素抗性组，玛格丽塔·萨拉斯生物学研究中心，高级科学研究委员会（CSIC），西班牙马德里28040； lortiz05@ucm.es 2 Department of Animal Health, Faculty of Veterinary Medicine, Complutense University of Madrid, 28040 Madrid, Spain 3 Visavet Health Surveillance Center, Complutense University of Madrid, 28040 Madrid, Spain 4 Department of Vegetable Production and Microbiology, Miguel Hern University, 03202 Elche, Spain; m.sánchez@umh.es5BiomédicaDica呼吸道疾病研究中心（Ciberes），卡洛斯三世健康研究所，西班牙马德里28029 6 6 6 6 6029 MADRID大学（UCM）的生物化学和分子生物学系，280404040.MADIC，JSPAIN * SPAIN *。 （J.M.S.）; beatriz.maestro@ucm.s（B.M.） div>