由于 2D IC 的摩尔定律即将终结,三维集成电路 (3D IC) 技术最近备受关注。然而,3D IC 的可靠性受制造过程中互连中的空洞和故障的影响很大,通常需要缓慢测试并依赖于人的判断。因此,对 3D IC 的不断增长的需求引起了人们对可靠性分析和故障预测重要性的极大关注。本研究结合基于卷积神经网络 (CNN) 的 AI 深度学习,对 3D X 射线断层扫描图像进行无损分析。通过使用可靠的收集图像数据库训练 AI 机器,AI 可以根据无损 3D X 射线断层扫描图像快速检测和预测焊点的互连操作故障,准确率高达 89.9%。还揭示了决定回流微凸块“良好”或“故障”条件的重要特征,例如中间横截面的面积损失百分比。
摘要:过氧化氢(H 2 O 2 )是体内产生的一种重要产物,与许多病理生理过程有关,而葡萄糖代谢紊乱可导致生物体许多致命的疾病。因此,传感H 2 O 2 和葡萄糖在疾病诊断和治疗中具有重要意义。荧光碳点(CD)是一类新的H 2 O 2 和葡萄糖纳米探针。然而,基于CD的传感器通常基于其荧光响应,而荧光响应容易受到自发荧光干扰的影响。本研究采用一锅溶剂热法合成了高效的荧光碳点,在草酸二甲酯和 H 2 O 2 溶液中碳点呈现明亮而持久的深红色(DR)化学发光(CL),其化学发光量子产率为(8.22 ± 0.30)× 10 −3,是迄今为止报道的用于化学分析的纳米材料中最高值之一。利用碳点作为化学发光纳米探针,实现了对 H 2 O 2 的灵敏传感,检测限为 11.7 μ M,并进一步用于葡萄糖检测,检测限为
甲状腺激素是内分泌激素,由甲状腺细胞合成和分泌。循环甲状腺激素可以作用于广泛的细胞,对于生长和能量代谢是必要的。甲状腺功能亢进发生时,甲状腺激素过量被合成并分泌。先前的调查表明,甲状腺功能亢进症的患病率在欧洲为0.8%,在美国为1.3%(1,2)。一项基于中国人口的观察性研究报告说,碘舒适的地区甲状腺功能亢进症的发生率约为1.2%(3),这意味着一百人中有一个人是甲状腺功能亢进。根据存在或不存在临床症状,甲状腺功能亢进分为明显或亚临床类型。明显的甲状腺功能亢进症的症状主要是由过量激素引起的,导致超级代谢和交感神经激发的症状,例如pal,出汗,焦虑和体重减轻(4)。心房纯正是甲状腺功能亢进的并发症,被认为是充血性心力衰竭的独立危险因素(5),而心力衰竭是心血管事件的主要原因(6)。此外,甲状腺毒性周期性麻痹,东亚个体中的有害并发症比北美人更普遍(0.2%对2%)(7)(7)的特征是肌肉麻痹,急性低血压和甲状腺毒性(8),并且可能导致严重的心动或肌肉无力。心力衰竭(HF)是由心脏功能障碍引起的心脏疾病,是临床实践中常见疾病之一。HF可以显着提高患者的住院和死亡率。研究发现表明,在发达国家,HF的患病率约为1-2%,而发展中国的数字较高(9)。根据美国心脏协会(AHA)的一份报告,在不同年龄段的男性(40-59、60-79和≥80岁)中,HF的人口百分比分别为1.5%,6.6%和10.6%。女性的相应百分比约为1.2%,4.8%和13.5%(10)。一项4。7年的随访研究表明,HF患者通常需要住院治疗,其中1,077例患者中最多4,359例住院,平均每人4次住院治疗(11)。这些住院时间中有70%以上发生在≥65岁的成年人中(12)。Stewart的研究招募了16,224名男性和14,842名妇女的心力衰竭,心肌梗塞或癌症的妇女,发现男性患者每1000人损失约6.7岁的预期寿命,而女性为5.1岁。发现心力衰竭的死亡率高于许多癌症(13)。一项观察性研究表明,住院五年中HF患者的死亡率超过65%(14)。此外,对于住院的HF,预后较差。研究表明死亡率
[摘要]天然药物(NMS)对于治疗人类疾病至关重要。在体内有效地表征其生物活性成分一直是NM研究中的重点和挑战。高性能液相色谱高分辨率质谱(HPLC-HRMS)系统具有高灵敏度,分辨率和精度,用于进行NMS的体内分析。但是,由于NMS的复杂性,常规数据获取,采矿和处理技术通常无法满足体内NM分析的实际需求。在过去的二十年中,已经开发了基于各种原理和al-gorithms的智能光谱数据处理技术,并应用于体内分析。因此,通过依靠这些技术而无需更改仪器硬件,通过依靠这些技术来取得改进。这些改进包括增强的仪器分析灵敏度,扩展的复合分析覆盖率,智能识别和对体内化合物的非目标的表征,为研究NMS的体内代谢以及筛选药理学活性成分提供了有力的技术手段。本综述总结了过去二十年中报道的Intelem MS数据处理技术的NMS体内分析策略的研究进度。它讨论了复合结构的差异,生物样品之间的变化以及人工智能(AI)神经网络算法的应用。此外,该评论还提供了对NMS体内跟踪潜力的见解,包括筛选生物活性成分和鉴定Phar-Macokinetic Markers。目的是为NMS的体内分析提供新技术的整合和开发。
一般定量关系将细胞生长和大肠杆菌中的1个细胞周期联系起来2 3 hai zheng 1,2, *,Yang bai 1, *,介于江1, *,taku A. tokuyasu 1,xiongliang huang 1,2 Terence HWA 4,Chenli Liu 1,2,+ 5 6 1 Cas Cas Key定量工程生物学实验室,深圳合成生物学研究所,深圳市综合生物学研究所,中国科学院高级技术学院7分子和蜂窝生物学,哈佛大学,剑桥,马萨诸塞州02138,美国10 4物理系,U.C.圣地亚哥,拉霍亚,加利福尼亚州92093-0374,美国11 12 *同等贡献13 +可以解决该信件。电子邮件:cl.liu@siat.ac.cn 14 15关键词:细菌细胞周期,细胞大小,细胞分裂,DNA复制,细菌生理学16 17从细胞群体研究中出现的生长法规定,对全球的18个机制提供了基本的限制,该机制是协调细胞生长1-3的全球机制。基于在大肠杆菌中进行的19项广泛的工作,细菌细胞周期研究的基础依赖于20年前提出的两个相互联系的教条:将细胞质量与生长速率1相关的SMK生长法,以及Donachie对21种增长速率不依赖于21个不依赖于增长率的起始开始质量4。这些教条刺激了许多努力,以了解其22个分子基础和生理后果5-14。虽然在快速增长的23制度中普遍接受,即在低于一小时以下的两倍时,这些教条延长至慢速增长24制度从未始终如一地实现。通过大肠杆菌细胞25周期的定量生理研究在广泛的增长率上,我们在这里报告说,在26个慢速或快速增长的方案中,教条均未举行。在他们的稳定下,细胞质量与27个染色体复制/隔离的速率之间的线性关系显示在所有生长速率上都是有效的。这28个关系导致我们提出了一个整体阈值模型,其中细胞周期由29个许可过程控制,其速率以简单的方式与染色体动力学相关。这些结果30为预测理解细胞生长细胞周期关系提供了定量基础。31
摘要:基于PT的纳米催化剂为各种行业提供了出色的前景。然而,具有出色性能的PT负载低负载,以提高纳米催化剂的高效和稳定的纳米催化剂。在这项研究中,通过原位合成制备了具有超高PT含量,表现性能和碳黑色作为支持的纳米催化剂。这些〜2-nm颗粒在碳黑色和PT之间存在很强的S – P-D轨道杂交,从而均匀且稳定地脱离了碳黑色。这种独特的结构对氢进化反应有益。催化剂在氢进化反应中表现出显着的催化活性,在100 mA·Cm -2时表现出100 mV的电势,与商业PT/C催化剂的催化反应相当。质量活性(1.61 A/mg)是商用PT/C催化剂(0.37 A/mg)的四倍。超大PT加载(6.84wt%)为下一代电催化剂的发展铺平了道路。
摘要 - 目的:基于卷积神经网络(CNN)的深度学习已使用头皮脑电图(EEG)在脑部计算机界面(BCIS)方面取得了成功。然而,对所谓的“黑匣子”方法的解释及其在立体情节摄影(SEEG)基于BCIS(SEEG)的BCIS中的应用仍然在很大程度上未知。因此,在本文中,对SEEG信号深度学习方法的解码性能进行了评估。方法:招募了三十例癫痫患者,并设计了包括五种手和前臂运动类型的范式。六种方法,包括过滤库公共空间模式(FBCSP)和五种深度学习方法(EEGNET,浅层和深CNN,Resnet,Resnet和一个名为STSCNN的深CNN变体),用于对SEEG数据进行分类。进行了各种实验,以研究Resnet和STSCNN的窗口,模型结构以及解码过程的影响。结果:EEGNET,FBCSP,浅CNN,DEEP CNN,STSCNN和RESNET的平均分类精度分别为35±6.1%,38±4.9%,60±3.9%,60±3.3%,61±3.2%和63±3.1%。对所提出方法的进一步分析表明,在光谱域中不同类别之间的可分离性明显。结论:重新连接和STSCNN分别达到了第一高的解码精度。STSCNN证明了额外的空间卷积层是有益的,并且可以从空间和光谱的角度部分解释解码过程。意义:这项研究是第一个研究Seeg信号深度学习的表现的研究。此外,本文证明了所谓的“黑盒”方法可以部分解释。
神经系统疾病包括大脑和神经系统疾病,是导致残疾的主要原因(Murray 等人,2013),占伤残调整生命年的 3%(Murray 等人,2012;Caliandro 等人,2020)。脑血管损伤(51%)、神经肌肉疾病(7%)、认知障碍(25%)和中枢神经系统感染(0.6%)是患有神经系统疾病的老年患者的常见症状(Bacellar 等人,2017),这将导致运动障碍(Defebvre 和 Krystkowiak,2016;Harmon 等人,2019;Reich 和 Savitt,2019)。运动障碍会严重影响老年人的日常活动,尤其是行走和平衡障碍(Osoba 等人,2019)。昂贵的医疗费用和纵向干预的额外神经病学资源需求给家庭和社会带来了负担。帕金森病 (PD)、多发性硬化症 (MS) 和中风是与运动障碍相关的常见年龄相关性神经系统疾病 (Bonilauri 等人,2020 年)。中风、PD 和 MS 患者的步速、步长、步宽、步频、步态变异性、站立时间等异常运动表现已被研究 (Hausdorff 等人,2007 年;Nutt 等人,2011 年;Socie and Sosnoff,2013 年;Chisholm 等人,2014 年;Maidan 等人,2015 年;Belluscio 等人,2019 年)。然而,调查还不够。运动障碍是指对普通肌肉运动控制的受损,这不仅与肌肉骨骼或神经系统的退化或损伤有关,还与它们之间的复杂联系有关。运动表现是肌肉骨骼系统的外在表现之一,大脑皮层活动是中枢神经系统的外在表现之一。如果能分析患者运动过程中运动表现和皮层活动的变化和关系,将有助于探究运动障碍的机制和神经系统疾病患者的有效康复方法。然而,在实际的人体运动过程中测试大脑皮层活动并不容易。功能性近红外光谱 (fNIRS)、便携式脑电图等技术的最新进展使得人们可以在自然环境中自由地实时研究人体运动过程中的大脑功能。 fNIRS 是一种基于神经血管耦合和光谱理论的非侵入性、可重复、可靠的功能性神经成像技术(Villringer and Chance,1997;Leff et al.,2011)。大脑神经活动的增加导致氧代谢增加(Liao et al.,2013;Scholkmann et al.,2014;Pinti et al.,2020),导致氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的降低和升高(Lindauer et al.,2010;Liao et al.,2013;Scholkmann et al.,2014)。fNIRS的结果比便携式脑电图具有更高的空间分辨率,与功能磁共振成像BOLD测量值相关性最高(Strangman等,2002)。此外,fNIRS已用于检测健康或不健康人群在步行、转身或平衡干预过程中单任务或双任务下的前额皮质(PFC)、初级皮质(M1)、运动前皮质(PMC)、辅助运动区(SMA)和感觉运动皮质(SMC)的皮质活动(Mihara等,2007;Al-Yahya等,2018;Stuart等,2018;Pelicioni等,2022),而与fNIRS相比,基于神经元神经电信号的便携式脑电图很少用于双任务步态活动。PFC参与规划、
结果 1990 年至 2019 年,全球甲状腺癌的年龄标准化发病率 (ASIR) 有所增加,在两个研究时间点,女性的总体疾病负担均高于男性。ASIR 的男女比例从 1990 年的 0.41 增加到 2019 年的 0.51,而年龄标准化死亡率 (ASDR) 的比例从 0.60 增加到 0.82。模型预测,2020-30 年阿拉伯联合酋长国的 ASIR(估计年度百分比变化 (EAPC) = 4.19)和年龄标准化 DALY 率(EAPC = 4.36)将呈现最快的上升趋势,而圣基茨和尼维斯的 ASDR(EAPC = 2.29)将呈现最快的上升趋势。同时,预计在此期间各国的 ASDR 和年龄标准化 DALY 率的增长趋势都将增加。对 1990-2019 年和 2020-30 年全球甲状腺癌负担的相关性分析表明,在低 SDI 和中低 SDI 国家,ASIR 的增长与社会人口指数 (SDI) 之间存在显著的正相关性。
妊娠期缺铁对孕产妇和胎儿的不良影响仍然是一个全球性的健康问题,影响着 10 - 90% 的孕妇 ( 1 ),因为铁是一种有害的补充剂。根据世界卫生组织的建议,每日口服补铁(每日摄入 30-60 毫克元素铁)应成为常规产前护理的一部分,以避免不良的孕产妇和胎儿结局,包括宫内生长受限、早产以及新生儿和围产期死亡 ( 1 ) ( 2 )。然而,当孕妇摄入过量的铁时,很容易对新生儿和母亲造成潜在的伤害,因为新兴研究表明,生命早期造血期间接触高铁可能会诱发贫血,对发育产生重大影响,并可能降低促红细胞生成素敏感性,从而限制红细胞生成 ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )。血清铁蛋白是一种主要的铁储存蛋白,是广泛使用的全身铁储存标记物,具有纳米大小的水合氧化铁核心和笼状蛋白质外壳,含有 20% 的铁。最近越来越多的研究发现,血清铁蛋白浓度较高也与妊娠期代谢紊乱有关,如妊娠期糖尿病 (GDM)、血清脂类异常、胰岛素抵抗 (IR),胰岛素抵抗通过稳态模型评估-胰岛素抵抗 (HOMA-IR)、稳态模型评估-胰岛素分泌 (HOMA-IS) 和稳态模型评估-b 细胞功能 (HOMA-b) 等指标计算 (6)(7)(8)(9)。相反,还有其他相互矛盾的研究表明,补铁不会增加 GDM 的风险,但就妊娠结局而言对母亲和胎儿大有裨益 (10)(11)。考虑到研究的缺乏且结果相互矛盾,为了评估中国妊娠人群血清铁蛋白与代谢紊乱之间的关系,我们利用上海市第一人民医院孕妇的流行病学数据,探讨血清铁蛋白水平与妊娠期糖尿病、血脂异常、胰岛素抵抗等代谢紊乱患病率之间的关联。