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富含血小板的血浆与无菌3D多乳酸支架相结合，用于术后对四匹马的角膜瘤的完整蹄壁切除。
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一种新型的工程U7小核RNA支架大大增加了体外和体内ADAR介导的可编程RNA碱基编辑
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年10月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.09.29.29.615721 doi：Biorxiv Preprint
Bellaseno在汉诺威医学院的关键大小的大尺寸大段骨缺陷中成功使用的3D打印脚手架
医学莱比锡，德国，2024年3月5日 - ISO 13485认证的MedTech公司Bellaseno GmbH使用增材制造技术开发可再吸收的脚手座，今天宣布，汉诺威医学院的一支小组，由汉诺威医学院，诊所外科手术的诊所，由Med. Medic博士领导。Philipp Mommsen成功地使用了Bellaseno生产的定制的，可吸收的骨替换支架，以重建由于创伤性枪伤而导致的三度开放感染裂缝后，径向轴的14 cm节骨缺陷。在汉诺威医学院接受治疗之前，该患者接受了11项手术，并进行了软组织和骨质清理术，以获得次级伤口闭合，而径向骨折仅通过环固定器稳定。在进行了六项进一步手术和全身性抗生素治疗以实现手术领域的细菌性治疗后，在汉诺威医学院使用Bellaseno的可分离脚手架进行了骨骼重建手术，并结合了自体骨移植物，该骨骨移植物的髓质骨骼腔。脚手架基于Rasomer®，这是Evonik开发的可生物降解聚合物平台。手术成功了，三个月后，患者表现出及时的骨整合，并且具有足够的肘部功能，没有任何伤口愈合障碍的迹象。此外，没有更多的感染临床迹象。案例研究发表在本月的个性化医学杂志上。脚手架是由贝拉塞诺（Bellaseno）设计的定制笼子，可与患者的解剖结构完美匹配，并确保在大空隙中安全地固定自动骨移植（RIA材料）。通过在重建手术期间定位动脉静脉环或中央血管椎弓根来实现适当的内部血管化，其中包括某些设计特征，以允许将这种脆弱的结构放置在支架内。脚手架是由Bellaseno的专有AI驱动的增材制造设施以所谓的无触摸方法制造的。由具有基本和锁定部分的内部和外部支撑框架组成的笼子由完全可生物可吸收的，高质量的GMP级Resomer®Polycoprolactone（MPCL）制成，并提供骨导导特性。在手术期间，小组决定使用血管椎弓根来确保立即进行内部血管形成，并固定并固定
更新的基于 LLVM 的量子研究编译器，具有进一步的 OpenQASM 支持
摘要 量子计算是一个快速发展的领域，有可能改变我们解决以前棘手问题的方式。新兴硬件的复杂性正在逼近，需要越来越复杂的编程和控制。Scaffold 是一种较旧的量子编程语言，最初设计用于未来大型量子机器的资源估算，而 ScaffCC 是相应的基于 LLVM 的编译器。我们首次对该语言本身、编译器及其传递结构进行了全面而完整的概述。尽管 Abhari 等人（2015 Parallel Comput. 45 2–17）、Abhari 等人（2012 Scaffold：量子编程语言 https://cs.princeton.edu/research/techreps/TR-934-12）的先前研究对该工具链的不同部分进行了零碎的描述，但我们在本文中提供了更全面、更完整的描述。我们还引入了 ScaffCC 的更新，包括旨在与现代量子汇编语言保持同步的条件测量和多维量子比特阵列，以及旨在保持噪声中型量子 (NISQ) 机器的正确性和低资源计数的替代工具链，以及与当前版本的 LLVM 和 Clang 的兼容性。我们的目标是为研究界提供一个功能齐全的 LLVM 框架，用于量子程序分析、优化和可执行代码的生成。
氟康唑抗性的解脂耶氏酵母临床分离株 CBS 18115 的基因组序列草图
arrowia lipolytica 属于子囊菌门、酿酒菌亚门和双足菌科 (1)。除了工业用途 (2) 之外，Y. lipolytica 还广泛存在于食品、环境和动物中 (1)。由于其能够在 32°C 以上不稳定地生长，因此通常认为该菌种可安全用于工业用途 (1)。Yarrowia lipolytica 是一种机会性病原体，可引起侵袭性念珠菌病 (3)。在体外，该菌种被认为对氟康唑敏感 (4)。第一个 Y. lipolytica 基因组 (CLIB122) 于 2004 年发布 (5)。我们报告了对氟康唑有抗性的 Y. lipolytica 临床分离株的基因组草图，该分离株是从溃疡性结肠炎手术后的血培养中采集的。有趣的是，尽管之前曾接触过唑类药物，但使用梯度浓度试纸法（Etest；bioMérieux），该菌株的氟康唑 MIC 为 0.256 mg/mL。患者成功地用卡泊芬净治疗。该菌株在 35°C 的显色琼脂平板（CAN2；bioMérieux）上生长，并使用 Vitek 基质辅助激光解吸电离 - 飞行时间质谱 (MALDI-TOF MS) 仪器（bioMérieux）进行鉴定。在溶菌酶细胞壁消化后，使用 QIAmp DNA minikit（Qiagen）提取基因组 DNA。使用 Illumina DNA 制备标记试剂盒（Illumina）构建文库。简而言之，使用珠状转座子技术和集成 DNA 技术 (IDT) 的 Illumina DNA/RNA 独特双重 (UD) 索引集将 30 ng 总 DNA 片段化并进行索引。使用 Qubit 高灵敏度试剂盒 (Thermo Fisher Scienti ) 对文库进行扩增、纯化和定量。最后，将 9 pM 汇集和变性文库放入 2 250-bp v2 试剂盒 (Illumina) 中，并使用 MiSeq 仪器 (Illumina) 进行测序。使用 CLC Genomics Workbench v22.0 (Qiagen) 中的 Trim Reads v2.5 和 De Novo Assembly v1.5 工具对原始读取进行修剪、组装成重叠群并进行搭建。使用覆盖率与长度图丢弃覆盖率为 , 10 且长度为 , 500 bp 的重叠群 (6)。使用 QUAST v5.0.2 对最终的 scaffold 集进行质量分析 (7)。总基因组大小为 20,255,408 bp，分布在 521 个 scaffold 上（覆盖率为 100 ），N 50 值为 105 kbp（最长 scaffold，397 kbp），GC 含量为 49.03%。AUGUSTUS v3.4.0 (8) 使用白色念珠菌训练数据集预测了 6,151 个蛋白质编码基因，使用 tRNAscan-SE 2.0 检测到了 484 个 tRNA 基因 (9)。使用 BUSCO v5.3.2 和 saccharomycetes_odb10 谱系数据集 (10) 估计基因组完整性为 95.3%。平均核苷酸同一性 (ANI) 计算
CS-OHS-70 - 脚手架搭建程序
锅炉热膨胀 脚手架不应安装在受热膨胀影响的区域内，除非： • 脚手架可以自由移动以适应移动 • 存在穿透的地方，木板/脚手架组件之间有足够的空间供移动 • 脚手架停止使用，通道设置障碍，标签取下。 • 一旦加热组件充分冷却，就可以检查脚手架并进行相应的标记 如果无法做到这一点，脚手架工人/工作人员应待命，直到加热组件充分冷却
用于生物医学应用的增材制造 Fe-35Mn-1Ag 晶格结构 A. Dehghan-Manshadi、J. Colombia、AG Demir、Q. Ye、MS Dargusc
首次利用选择性激光熔化技术制备了高孔隙率的Fe-35Mn-1Ag可生物降解合金支架。研究了该支架的微观结构、组织形貌、力学性能和降解行为，并与在类似工艺参数下制备的Fe-35Mn支架进行了比较。SLM制备的支架具有发达的孔隙结构和高度的连通性，有助于提高生物相容性。其力学性能非常接近目标人体组织，植入后不会出现应力遮挡。与Fe-35Mn合金相比，Fe-35Mn-1Ag支架的力学性能略高，但降解率提高了30%以上。总体而言，SLM制备的Fe-35Mn-1Ag支架表现出良好的力学性能和改善的降解行为，为可生物降解的承重应用提供了解决方案。
可植入的3D打印支架的最新进展用于修复脊髓损伤
引言组织工程是一门多学科科学，其目的是创建可以恢复，维护和改善受损组织功能的生物替代物。1组织工程的主要组成部分是支架，细胞和生长因子。2一个组织具有许多结构和机械性能来发挥其功能。为了在组织工程中获得这些条件，将细胞培养在人工结构中。这些结构能够模仿和支持三维织物结构的结构。此结构称为脚手架，在体内和ex vivo中都使用。无论哪种情况，脚手架都是模仿体内活组织的模仿，使植入的细胞能够影响周围的微环境。3使用生物相容性和可降解材料获得生物支架。4尽可能地，这些支架的结构应与种植区域的质地一样相似。以这种方式，受损组织的重建和改进将增加质量和数量。除了高机械强度外，脚手架结构还必须具有
评估分子的机器学习模型...
脚手架（1）生成bemis-murcko脚手架22均具有rdkit（Murckoscaffold.getScaffoldormol）的所有化合物的22脚手架（所有原子转化为碳原子，所有键，所有键）分子量（1）使用RDKIT（RDMOLDESCRIPTORS.CALCEXACTMOLWT）计算每种化合物的分子量（2）通过分子重量（3）分配摩尔重量（3）为OOD的重量（3）分类化合物，以将80％（最高重量）分配给OOD级别（最高重量），以将80％（最高的重量）分配给Rebore solec s Molec（最高重量）重量分裂，仅在步骤3中，将Botm-Tom 20％（最低权重）分配给OOD测试集，并将其余的80％分配给ID数据集分子分子分子logp（1）使用RDKIT（Descriptors.mollogp.mollogp）计算每种化合物的clogp（2）clogp值（2）将clogp值（3）分配给最高clogp and clogp值（3），并将clogp-emean（3）分配给最高的clogp clogp，并将clogp值（3）分配给最高的clogp clogp值（3）聚类（1）生成ECFP指纹（半径= 2，2048位）