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pafah1b3的高表达促进了运动和运动，并抑制乳腺癌细胞1，Zhiqiang yang Yang 2， *，Wei
摘要背景：乳腺癌（BC）是女性最常见的癌症类型。迫切需要确定新的治疗靶标及其机制。血小板激活因子乙酰水合酶1B3（PAFAH1B3）是一种多聚酶，是一种重要的代谢酶，可介导脂质代谢并影响几种肿瘤。进行了这项研究以阐明Pafah1b3在BC进展中的功能并研究其潜在机制。方法：基因表达分析互动分析（GEPIA）数据库和免疫印迹显示了乳腺癌组织中PAFAH1B3的表达。细胞计数KIT-8（CCK-8），菌落形成和Transwell分析显示对乳腺癌细胞生长和迁移的影响。流式细胞仪（FCM）和免疫印迹测定对乳腺癌细胞凋亡的影响。从机械上讲，进一步进行免疫印迹以确认机制。结果：我们的发现表明，pafah1b3在卑诗省高度表达，Pafah1b3的耗竭抑制了BC细胞的生长和迁移，同时促进凋亡。从机械上讲，PAFAH1B3耗尽破坏了磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）/蛋白激酶B（AKT）途径，从而抑制BC的进展。结论：我们发现PAFAH1B3通过PI3K/AKT轴增强了BC细胞的生长以及运动性，并且可能是BC的目标。
分子医学时代的肉瘤治疗
白质区构成了大型大脑网络的结构基础。，我们将脑部全面的拖拉术应用于30,810名成年人（英国生物银行）的扩散图像，并发现90个节点级别和851个边缘级网络连接度量的遗传力显着。多元基因组的关联分析鉴定了325个遗传基因座，其中80％以前与脑指标没有相关。富集分析涉及神经发育过程，包括神经发生，神经分化，神经迁移，神经投射引导和轴突发育，以及产前脑表达，尤其是在干细胞，天文细胞，小细胞，小胶质细胞和神经元中。多元关联概要文件牵涉到31个基因座，这是左眼语言网络核心区域之间的连通性。的精神病，神经系统特征的多基因评分也显示出与结构连通性的显着多元关联，每种都暗示了与特征相关的功能曲线的不同大脑区域集合。这项大规模的映射研究揭示了对人脑结构连接的变异的共同遗传贡献。
对抗感知信道安全与隐私研究
Yazhou Tu、Zhiqiang Lin、Insup Lee、Xiali Hei。“注入和交付：通过欺骗惯性传感器制造对驱动系统的隐式控制。”USENIX 安全研讨会。2018 年。
语义意识的对象坐标空间...
Rael，10月23日至27日，2022年，第IX部分，第19-34页。Springer，2022。3 [3] Ruoxi Shi，Zhengrong Xue，Yang You和Cewu Lu。Skeleton合并：无监督的对齐键盘检测器。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中，第43-52页，2021年。1，2 [4] Ruida Zhang，Yan di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang Ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。3 [5] Ruida Zhang，Yan Di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。4
Zhiqiang人脑sha的白质连接组的遗传结构； Schijven，d。; S.E. Fisher； Francks，C。2023，文章 /字母T < / div>
摘要 - 本文的目的是有助于更好地理解从识别到治疗的儿童视力护理，特别是更好地理解眼睛跟踪（ET）技术的使用。有迹象表明这些技术可以支持视力护理，但缺乏对可能性的全面理解。在这里，我们回顾了有关执行视力护理的跨学科研究，并确定了当前的使用和进一步开发ET技术的挑战。为此，我们描述了（1）所涉及的利益相关者，（2）在学校筛选可能性，以及（3）如何使用技术支持的视力筛查。数据来自对同行评审期刊和会议文章的文献调查，并得到了相关项目和产品的次要来源的补充。重点是2000年以后的文献，尤其是针对小学生筛查动目的功能障碍（OMD）。结果表明，来自各种研究领域的最新技术的贡献是分散的，特别是关于影响视觉护理的必要利益相关者之间的沟通，对一般和功能视觉护理的处理以及筛查和治疗之间的沟通。进一步的ET技术发展可能取决于克服这些碎片。朝这个方向迈出的第一步包括对利益相关者，角色和要求的详尽描述，使能够对有视力问题的儿童进行沟通。
在自闭症谱系障碍中的大脑结构协方差网络的拓扑变化跨越了来自Enigma财团的43个数据集的拓扑不对称
Zhiqiang Sha 1✉2，Evdocia anagnosou 3，Celso Bolte 4，Guillaume Auzias 5，Marlene Behramann 12,13，Calvo 14，Calvo 14，Eileen Daly 15，Eileen Daly 15，Deneuth 5，Deneuth 5，Deneuth 5，Meiyu duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan Duan duan fitz in 31，Sarah Duris fitea forrise florothe l. jac selle l. Maria Jalbrzikowski 22，Joost Janssen 4，Joseph A.国王20 King 20，Luna 22，Sarah E. Medland 32，Filippo Muratori 12.13，Bob Orange 17，Parellada 4，Joseph C J. Taylor 40，Gregory L. Wallace 41，Jan K.King 20，Luna 22，Sarah E. Medland 32，Filippo Muratori 12.13，Bob Orange 17，Parellada 4，Joseph C J. Taylor 40，Gregory L. Wallace 41，Jan K.
生物医学研究中的非人类灵长类动物模型
安志强，德克萨斯大学休斯顿健康科学中心 MICHELE A. BASSO，华盛顿大学华盛顿国家灵长类动物研究中心 RUDOLF P. BOHM，杜兰大学国家灵长类动物研究中心 KATHLEEN CONLEE，美国人道协会 HENRY T. GREELY，斯坦福大学 DIANE E. GRIFFIN，约翰霍普金斯大学 THOMAS HARTUNG，约翰霍普金斯大学动物实验替代中心 JEFFREY H. KORDOWER，亚利桑那州立大学 DOUGLAS LAUFFENBURGER，麻省理工学院 VIRGINIA M. LESSER，俄勒冈州立大学 PATRICIA E. MOLINA，路易斯安那州立大学新奥尔良健康科学中心 RICHARD NAKAMURA，美国国立卫生研究院（已退休） KYLE E. ORWIG，匹兹堡大学 SERGIU PASCA，斯坦福大学 MICHAEL LOUIS SHULER，康奈尔大学
开发基于硅离子电池的基于硅的阳极及其在固态电解质中的应用
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1060锂离子电池的基于硅的阳极开发及其在固态电解器Yifei Zhou，1 Wenfan Feng，1 Wenfan Feng，1 Yanbin Xu Xu 1，* Yanbin Xu Xu Xu 1，* Xingang Liu，* Xingang Liu，1 Zhiai Weqiia，1 Zhiai wangang，1 Zhi wangang，1 Zhi wang， Burcar，2 Zhe Wang 2，*和Zhenglong Yang 1，*抽象的锂离子电池（LIBS）由于其高能密度，较大的工作温度范围，高工作电压以及良好的安全性和循环稳定而广泛用于日常生活的各个方面。阳极是锂离子电池的重要组成部分，可以存储和释放锂离子。因此，选择阳极对改善电池性能的关键影响。基于硅的阳极预计将是下一代高性能锂离子电池的阳极材料，这是由于其高理论特异性能力和其他优势。然而，锂过程中硅的体积变化和诱导的SEI的不稳定性对硅阳极的发展构成了巨大的挑战。本文回顾了锂离子电池中硅阳极的开发，系统地介绍了基于硅的材料作为阳极所带来的挑战和改进方法，并研究了硅阳极在固态电解质中的应用。最后，关于锂电池的硅阴极的未来开发的一些看法。
利用量子计算机求解栅绝缘子泊松方程的研究
[1] Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器实现量子霸权。《自然》574，505–510（2019 年）。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5A。[2] Harrow, A. Hassidim 和 S. Lloyd，“线性方程组的量子算法”，《物理评论快报》103，150502（2009 年）。[3] Yudong Cao 等人，“用于求解线性方程组的量子电路设计”，《分子物理学》110.15-16（2012 年），第 1675–1680 页。arXiv：arXiv:1110.2232v2。[4] Solenov, Dmitry 等人。 “量子计算和机器学习在推进临床研究和改变医学实践方面的潜力。”密苏里医学第 115,5 卷 (2018)：463-467。[5] C. Outeiral、M. Strahm、J. Shi、GM Morris、SC Benjamin 和 CM Deane，“量子计算在计算分子生物学中的前景，”WIREs Comput. Mol. Sci.，2020 年 5 月。[6] 王胜斌、王志敏、李文东、范立新、魏志强和顾永健，“量子快速泊松求解器：算法和完整模块化电路设计，”量子信息处理第 19 卷，文章编号：170 (2020)。 [7] H. Abraham 等人，“Qiskit：量子计算的开源框架”，2019 年。 [8] https://quantum-computing.ibm.com/ [9] Sentaurus TM 设备用户指南，Synopsys Inc.，美国加利福尼亚州山景城，2020 年。 [10] https://qiskit.org/textbook/ch-applications/hhl_tutorial.html [11] https://qiskit.org/documentation/stubs/qiskit.quantum_info.state_fidelity