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核细菌核和口服微生物组的改变：从妊娠到SARS-COV-2感染
摘要。- 目的：人类与其自身的共生，共生和致病细菌的生态群落紧密地发展。在肠道微型群体之后，口腔的生物群是最大，最多样化的。它的重要性不仅反映在局部和全身性疾病中，而且在怀孕中也反映出它似乎会影响胎盘微生物组。材料和方法：这是对PubMed发表的有关梭杆菌核细菌及其对系统性和口腔健康的影响的文章的文献综述，Ad-Perse妊娠结局，口味感知及其对口腔鼻粘膜免疫的干扰。结果：在维持微生物的体内平衡的过程中，菌杆菌是口腔的机会性牙周病原体，在舌头生物膜的桥梁微生物中起着至关重要的作用，在维持味觉中的物种之间的平衡以及在Oral-Nasal-Nasal Mucsal mucsal mucsosal nununi-nuni-nuni-nuni-nuni-nuni-nuni-nuni-nuni-nuni-nuni-nuni-nunimii既是舌头的微生物，又起着至关重要的作用。它也参与了风味感知及其在生命第一天儿童口腔微生物组中的检测，这可能是可能的生理作用。然而，营养不良可以通过局部和全身性结构确定其致病性，包括呼吸道感染的发病机理。结论：评估其可能与SARS-COV-2的可能相关性以及对口腔菌群的后果，既促进可能的广泛的预防措施，都有利于所有受试者，通过为患者而促进特定的患者，因此可以通过特定的患者来促进所有受试者，因此，特定于善于促进，因此，特定于善于良性，因此，超过了，但要促进善于良性，但要予以促进。口腔营养不良。
将独立数据与Spike-In Silac（DIA-SIS）结合起来改善蛋白质组覆盖范围和定量
与数据无关的采集（DIA）越来越优于数据依赖性的获取，因为其吞吐量较高，缺失值较少。尽管数据依赖性采集通常使用稳定的同位素来改善量化，但DIA主要依赖于无标签的方法。将DIA与同位素标记整合的努力包括化学方法，例如用于相对和绝对定量和二甲基标记的质量差异标签，虽然有效地使样品制备复杂化。通过氨基酸在细胞培养物（SILAC）中通过氨基酸标记稳定的同位素标记，通过将重标记纳入体内蛋白质的代谢掺入中，实现了高标记的效率。但是，对代谢掺入的需求限制了在临床方案和某些高通量实验中的直接使用。Spike-In Silac（SIS）方法使用外部生成的重样品作为内部参考，即使对于无法直接标记的样品，也可以基于SILAC的定量。在这里，我们结合了DIA-SIS，利用SILAC的稳健定量，而没有与化学标记相关的复杂性。我们开发了DIA-SIS，并严格评估了其性能，并在散装和单细胞样水平上的混合物种基准样品进行了评估。我们证明，与无标签方法相比，DIA-SIS显着改善了蛋白质组的覆盖范围和定量，并减少了错误量化的蛋白质。此外，DIA-SIS被证明可有效分析低输入福尔马林固定的paraffiffinembedded组织切片中的蛋白质。dia-sis结合了稳定的基于同位素的量化的精度和无标签样品制备的简单性，促进了简单，准确且全面的蛋白质。
M.S.在生物医学工程工作表M.S.在生物医学工程工作表
课程号课程名称学期BME 5052L生物医学工程实验室BME 5930L MicroFarbicry Laboratory BME BME 5313 BME细胞生物学和生理学BME 5742生物系统建模和控制BME BME BME 4536/5536/5537 BioImaging BME 4509/610/6105 BME-610/59/59/59/59/59/4559/45559/ BME 4581/6585 Intro to Microfluidics and BioMEMS BME 4571/6572 Nanotechnology BME/EEE 4574/5425 Introduction to Nanobiotechnology BME 6324 Stem Cell Engineering BME 6334 Tissue Engineering BME 6390 Neural Engineering BME 6718 Computational Modeling of Biological Neural Networks BME 6762 Bioinformatics: Biomedical Perspectives BME 4930/6930 Advanced BioRobotics BME 4503C/5930 Biomedical Instrumentation and Measurements BME 4930/6930 Introduction to Biosensing and Biophotonics BME 4930/5930 Brain-machine interface BME 4930/5930 Biomechanics BME 4930/6930药物输送BME 4930/5930骨科生物力学BME BME 4930/6930 BME BME BME 4930/5930生物医学工程研究BME研究BME 4930/5930/5930 Neuromegranics CAP 5615 NEUROMENIC CAP 5615 CAP 6411的NEURomegranics CAP 655的方法中的有限元分析BME BME 4930/5930 bme 4930/5930方法。 6619 Deep Learning COT 5930 Medical Information Systems (Topics in Computer Science) COT 5930 Digital Image Processing (Topics in Computer Science) COT 6930 Computational Data-Driven Modeling EEL 5661 Robotic Applications EEL 6819 Neural Complex and Artificial Neural Networks + : Any other graduate level courses offered by BME, EECS, OME, and CEGE can be considered a technical group A elective by permission of the计划的顾问。
袖珍大小的知情人士同意...
知情同意是任何涉及人类受试者的研究的基本先决条件，包括在医疗服务中收集的组织/细胞的工作以及相关的数据，并进一步用于研究。类器官是2000年代初出现的生物技术产物，基于数十年来研究人类细胞增殖和更新自己，甚至在体内的潜力。类器官是由健康或病理起源的各种类型的天然或工程干细胞制成的一个家族，就其细胞组成和/或类似的结构而言，它们与器官具有相似之处，它们至少重现了器官的某些功能和功能。类器官研究。知情同意书是一个包括口头和书面信息的过程，以及证明完成信息过程的形式的签名，并且捐赠者已自由同意使用其细胞或组织。仅提供信息是不够的：此信息需要足够清晰才能被每个捐赠者理解，并且该过程也必须简单易懂。这意味着研究人员必须使捐助者能够做出自主和自愿的决定，而无需任何类型的激励措施，并且如果适用，则不会对其医疗后续行动产生任何影响。用于器官研究，这意味着提供有关哪种器官的信息，以及哪个工程程度和应用。知情同意书意味着将研究的最初目的告知捐助者，但也涉及其捐赠的进步/进化。也意味着有关二次使用的可能存储的透明信息，重定向初始研究项目，以实现另一个目的，可能转移到外国，其生物材料和相关数据的未来以及研究团队的身份以及捐助者的权利，并有权行使其独立权利或拒绝参与任何时间。这引发了有关细胞或组织未来未来使用的问题。s ome类器官可能会引起比其他人更多的问题，并且必须充分解释潜在戒断的条件。我们已经确定了复杂的神经组织器官和胚胎模型是可能引发捐助者道德问题的派生的例子。
chip-scale-review_july-august_2023-digital.pdf
d v a n c e d p a c a c a g i n g技术正在为人工智能（AI），5G，高性能计算（HPC），智能汽车和其他应用程序提供硬件改进，这些应用程序将为半导体行业提供持续增长的延续增长。多年来，包装行业已经不懈地过渡到启用技术。首先使用Flip-Chip，然后是晶圆包装，现在是2.5d和3D包装技术。今天，这些技术已通过传统的后端光刻工具的某些限制扩展到它们的限制。以边缘计算为例。已经在增长轨迹上，该应用程序需要大量存储和高I/O，以满足网络边缘数据分析，推理和决策的积极新需求。新的要求正在推动新的技术要求，用于后端光刻工具。T SMC主席Mark Liu的高级P A CK A G I N G W A S N O T E D的突出性，他最近指出：“对先进包装的需求远远超过了当前的生产能力[1]。”刘进一步指出，该公司正在“加速生产能力的增长”，以符合对高级包装的需求，并“支持下一代HPC，AI，移动应用程序……以帮助客户取得产品成功并抓住市场机会[1]。”传统的翻转芯片包装（今天仍然使用）的最小音高约为150µm，而高级微容器将最小球场推向了50µm以下，但仍然存在关键的瓶颈。，但很明显，下一代设备不可避免地需要更多的chiplet和为了克服局限性，使用内部自定义处理器，加速器和网络硅的“大型t e ch” c om p a n ie s e
部分地方茄子基因型的分子表征和 DNA 指纹分析
1207，孟加拉国 电子邮件：kashpia_tas@live.com 摘要 — 收集和表征地方基因型和地方品种是任何作物改良计划的先决条件。分子多样性和 DNA 分析显示了任何作物的确切基因蓝图。因此，该实验旨在确定一些地方茄子基因型及其野生近缘种之间的分子多样性和多态性，以供未来的育种计划使用。该实验在孟加拉国达卡的 Sher-e-Bangla 农业大学生物技术实验室进行，使用了 25 种茄子地方品种和 2 种野生近缘品种（Solanum sisymbriifolium 和 S. villosum），以研究这些基因型的分子多样性和 DNA 指纹。五个众所周知的 SSR 引物（EPSSR82、smSSR01、EM114、EM120 和 smSSR04）用于基因型的分子表征。分离出具有 27 种基因型的优质 DNA，并使用这些引物进行 PCR 扩增。扩增的 DNA 片段通过 2% 琼脂糖凝胶显影，并通过 POWERMAKER（版本 3.25）和 NTSYS-PC（版本 2.2）分析数据。总共产生了大约 10 个不同的等位基因，每个基因座的范围为 1 至 3 个等位基因，平均为 2.0 个等位基因。在引物 EPSSR82 和 smSSR01 中观察到了最多的多态性带数（2）。SSR 标记的多态性信息含量 (PIC) 范围为 0.37 至 0.67，平均值为 PIC = 0.54。基因多样性范围从 0.49（smSSR01）到 0.72（EPSSR82），平均值为 0.61。 UPGMA 方法将 27 种基因型分为两个主要簇（I 和 II）。在这些簇中，野生种 Solanum villosum 属于亚簇（IIb），显示出与其他品种的明显差异。另一方面，野生种 Solanum sisymbriifolium 与 13 种地方茄子基因型形成同一簇，显示出密切的亲缘关系。在 25 种地方茄子种质及其野生近缘种中鉴定了分子多样性和 DNA 分析。
尿液微生物组对使用益生菌补充的男性良性前列腺增生（BPH）及其管理的作用：叙事评论
摘要。- 良性前列腺增生（BPH）非常普遍，并且对个人的福祉产生重大影响。Intial Management涉及各种药物，但是它们的好处可能会受到副作用的限制，尤其是与年轻人有关。在这种情况下，已经提出了新颖和耐受性的治疗策略，因此包括通过益生菌摄入对肠道微生物组的调节。我们旨在检查将尿液微生物与降低尿路症状（LUTS）联系起来的可用证据，并评估补充益生菌作为LUTS/BPH的新治疗选择的可能有用性。叙事审查设计是为实现我们的目的而进行的。搜索策略包括一系列术语，例如“微生物组”，“微生物群”，“ ur biobiome”，“ urobiome”和/或“药学疗法”和“良性前列腺增生”，“成为前列腺肿大”，“较低的泌尿道症状”。一系列研究旨在投资尿微生物组对BPH的可能影响。肠道和/或尿营养不良可以改变肠道渗透性，并在前列腺中启动/维持肠道和氧化过程，这可能有助于导致BPH的细胞混蛋促进剂。通过补充益生菌对尿液和/或肠道微生物组的调节似乎在BPH的管理中提供了临床有效性的水平。al-尽管已经测试过不同的益生菌，但由于能够调节炎症途径和肠道屏障的渗透率，因此龙舌兰芽孢杆菌和心脏嗜血杆菌的组合似乎特别有前途。肠道和/或尿微生物组营养不良最有可能导致BPH病原体。目前可以使用益生菌补充剂在BPH管理中的潜在有用性的稀缺证据，但可用的研究似乎提供了勇气的结果。进一步的前瞻性试验
与囊性纤维化药物有关的支气管上皮细胞的独特脂质特征，包括trikafta
在过去的5年中，一些研究调查了脂质组成和质膜动力学在囊性纤维化贩运中的作用（CF）跨膜电导调节剂（CFTR），阴离子在CF中有缺陷。已经报道了胆固醇和神经酰胺，包括短链的胆固醇和神经酰胺，在质膜中形成CFTR簇中的作用（2），以及由磷脂酰丝氨酸触发的CFTR的稳定性（3）。对细胞膜上CFTR稳定的重要贡献也来自Flippase（4）的作用，该酶是已知的酶调节磷脂在细胞膜上的运动。最近，Bear及其同事证明膜胆固醇在CFTR活性中起着重要作用（5）。尽管这项工作清楚地表明了脂质组成在CFTR运输和活动中的关键作用，但据我们所知，尚未有针对整个脂质体和尚未选择脂质物种的CF相关细胞模型的未靶向脂质分析。高分辨率液相色谱 - 质谱法（LC-MS）代表了非靶向脂质组学的关键资源，因为它允许在生物维泳，细胞和组织中识别和量化数百种单个脂质物种的可能性（6）。脂质组学已应用于许多不同的人体组织，例如大脑（7、8），肝（9），肾脏（10）和肺（11）。令人惊讶的是，与其他“ Ome”相比（12，13），人支气管上皮的脂质组的研究较少。相反，负面很少有论文描述了针对支气管上皮的脂质组学的分析工作（14），而与CF研究相关的大多数脂肪组学工作都是在血浆中（15、16）和BAL液体（17、18）中进行分析和生物标志物发现的。在细胞水平上，除了促进更好的CFTR折叠和贩运外，成功的CFTR救援动作可能与细胞膜的整体脂质组成的重大变化有关，这可能有利于或对比营救本身。几项研究部分解决了这一点：在S1P信号通路（19，20）的最新作品中，提出了鞘脂脂质对CF病理学的消息传递作用的积极影响。
基于多目标增强学习的同时主题和预测模型...
[1] Shuo Xu，Liyuan Hao，Guancan Yang，Kun Lu和Xin An。基于主题模型的框架，用于检测和预测新兴技术。技术预测和社会变革，第1卷。162，p。 120366，2021。[2] Xing Yi和James Allan。信息检索的Uti-Lizing主题模型的比较研究。在Mohand Boughanem，Catherine Berrut，Josiane Mothe和Chantal Soule-Dupuy，编辑中，信息检索的进步，pp。29–41，柏林，海德堡，2009年。Springer Berlin Heidel-Berg。[3] Shixia Liu，Michelle X. Zhou，Shimei Pan，Yangqiu Song，Weihong Qian，Weijia Cai和Xiaoxiao Lian。tiara：主动，基于主题的视觉文本摘要和分析。acm trans。Intell。 Syst。 技术。 ，卷。 3，编号 2，2012年2月。 [4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。 潜在的dirich-让分配。 在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。 14。 MIT出版社，2001。 [5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。 涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。 [6] Akash Srivastava和Charles Sutton。 主题模型的自动编码变量推断，2017年。 [7] Maarten Grootendorst。 bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。 [8] David M. Blei和John D. La效应。 动态主题模式。Intell。Syst。技术。，卷。3，编号2，2012年2月。[4] David Blei，Andrew Ng和Michael Jordan。潜在的dirich-让分配。在T. Dietterich，S。Becker和Z. Ghahra mani中，编辑，《神经信息处理系统的进步》，第1卷。14。MIT出版社，2001。[5] Yishu Miao，Edward Grefenstette和Phil Blunsom。涵盖神经变异性推断的离散潜在主题，2017年。[6] Akash Srivastava和Charles Sutton。主题模型的自动编码变量推断，2017年。[7] Maarten Grootendorst。bertopic：基于类的TF-IDF程序的神经主题建模，2022。[8] David M. Blei和John D. La效应。动态主题模式。在第23届机器学习国际会议论文集中，ICML '06，p。 113–120，纽约，纽约，美国，2006年。计算机协会。[9] c´edric f´evotte和j´erˆome idier。算法，用于beta-Divergence，2011年。 [10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。 八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！ 在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集算法，用于beta-Divergence，2011年。[10] Silvia Terragni，Elisabetta Fersini，Bruno Giovanni Galuzzi，Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。八八张：对主题模型进行组合和优化很简单！在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中，编辑，第16届会议论文集
2021 年年度报告
有人可能会说，一场持续数年的疫情足以让我们重新思考医学院的优先事项。然而，在有人说出“新型冠状病毒”这个词之前，改变我们所熟知的医学的必要性就是我在匹兹堡医学院的首要任务。现代医学既神奇又存在严重缺陷。它延长了我们的寿命，但却陷入了瓶颈，孤立无援，成本高昂，让许多人落后。它也有改变的能力。想想 COVID-19 疫情如何让人们关注并彻底打乱了将实验室发现带给患者和产品的缓慢速度。一件有启发性的事情发生了：世界各地的科学家和临床医生，包括来自匹兹堡的顶尖研究人员，都在努力以惊人的速度为人们提供基于证据的 COVID-19 治疗和疫苗。现在在匹兹堡，我们正在为进一步重塑和重新构想医疗保健奠定基础——以及学术医疗中心可以和应该做什么的想法。这种再创造要求我们的发现工作与临床护理更加融合，同时我们的学习环境变得更加跨专业和更具包容性。我们将解决历史上被忽视但至关重要的问题，并在此过程中挑战传统。匹兹堡医学院的人已经在挑战目前公认的范式：关于分子生物学、关于盲人是否会重见光明、关于谁来指导社区研究、关于我们如何教学和学习。我想肯定的是，在匹兹堡医学院的教职员工、学生和社区伙伴中，实现真正变革的决心是不可阻挡的。正如您在本报告中所看到的，他们的创造力正在为健康和保健带来巨大的新可能性。我邀请您继续阅读，以了解更多有关匹兹堡大学医学院正在进行的一些激动人心的工作——并加入我们，共同建设最光明的未来，重新想象如何治愈我们的世界。