噬菌体(噬菌体)构成了地球上最丰富和遗传多样的实体。细菌与估计全球总数10³为病毒体的相互作用显着塑造了人类健康和环境生态系统(1)。噬菌体与其细菌宿主之间的生态相互作用的规模驱动了一种遗传武器种族,从而不断改变分子水平的微生物寿命(2)。在大型时间尺度上快速发展而产生的多样性为人类健康创新(例如噬菌体疗法)提供了基础,以及生物技术创新的基础,例如群集定期散布的短期短滴定重复序列(CRISPR)和CRISPR与CRISPPR相关(CAS)蛋白质系统(3-5)。然而,具有巨大的遗传多样性是伟大的未知数 - 对绝大多数噬菌体中的基因含量已知。与细菌对应物相比,噬菌体基因组编码具有已知或预测功能的基因的小部分,这构成了生物圈中最大的遗传暗物质(未知功能基因)之一(6)。尽管有可能使用经典的遗传技术将一些暗物质带到光线下,但仍需要更高的实验方法来简化和加快噬菌体基因组的遗传遗传含量的表征和加快表征。
线粒体在真核细胞的生命周期中起着至关重要的作用。但是,我们仍然不知道它们的超微结构(例如内膜的cristae)如何动态发展以调节这些基本功能,以响应外部条件或与其他细胞成分相互作用。尽管高分辨率的荧光显微镜与最近开发的创新探针可以揭示该结构组织,但它们的长期,快速和实时3D成像仍然具有挑战性。为了解决这个问题,我们开发了一个称为DeepCristae的卷积神经网络,以恢复低空间分辨率显微镜图像中的线粒体cristae。我们的网络是使用专门为Cristae修复设计的新型损失从2D Sted图像训练的。为了有效地增加训练集的大小,我们还开发了一个以线粒体区域为中心的随机图像贴片采样。为了评估deepcristae,使用我们得出的指标来进行定量评估,我们通过关注线粒体和cristae像素而不是像往常一样在整个图像上进行了定量评估。根据所示的使用条件,DeepCristae在广泛的显微镜模态(刺激的发射耗尽(STED),Live-SR,Airyscan和Lattice Light片显微镜下都很好地工作。它最终是在与内托/溶酶体膜相互作用期间的线粒体网络动力学的上下文中应用的。
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特异性和评论此mAb识别〜50KDA的蛋白质,该蛋白质被识别为神经胶质原纤维酸性蛋白(GFAP)。它与其他中间丝蛋白没有交叉反应。GFAP在星形胶质体中特异性发现。GFAP是在中枢神经系统中定位良性星形胶质细胞和神经胶质起源的肿瘤细胞的非常流行的标记。对GFAP的抗体可用于区分大脑的转移性病变,并记录中枢神经系统外肿瘤的星形细胞分化。
特异性和评论同型蛋白质Nanog是通过抑制细胞分化因子维持胚胎干细胞(ESC)多能性至关重要的转录因子。在人类中,纳米基因编码这种蛋白质。Nanog与其他因素(例如Oct-4和Sox2)一起运行,以定义ESC身份。它在癌症干细胞中也高度表达,这表明作为癌基因在促进癌症发展中的潜在作用。纳米水平升高与癌症患者的预后不良有关。nanog在原位(CIS),胚胎癌和seminomas中表现出强烈而特异性的表达,但在Teratomas和蛋黄囊肿瘤中不存在。研究表明,包括Oct4,Nanog,Stellar和GDF3在内的人类胚胎干细胞相关的基因在Seminomas和乳腺癌中表达。nanog的阳性与高级卵巢浆液性癌显着相关,但在良性,边缘或低度浆液病变中未观察到。一项研究强调了纳米的细胞穿梭及其在宫颈癌进展过程中增加的基质存在。此外,Nanog的过表达与肿瘤分化,淋巴结转移和肿瘤大小等因素有关,研究表明其对肺癌中降低总生存率(OS)和无疾病生存(DFS)的预测价值。
开发X射线设备,用于评估,评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下,这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先,组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次,所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征,例如剪影,组成组织的3D分布和变异性(1,2)。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像(BCT)扫描仪(2,3)的临床图像,其空间分辨率相对较高。但是,这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制(4-6)。相反,利用磁性
本文研究了比利时高等教育中第一年学生对聊天机器人的使用和感知。随着教育的批量化,现代大学的教育适应变得必要。聊天机器人作为数字工具,为多样化的教育内容提供了一个机会,面临向所有人提供优质教育的挑战。该研究解决了两个研究问题:学生对使用聊天机器人作为课程导师的看法(n = 89)是什么?;根据Bernatchez(2003)的类型,其作用是什么?与其他研究一致的结果表明,在效率,可用性,可接受性和用户经验方面进行了积极的评估,尽管在动机和行为中观察到得分较低。该分析表明,聊天机器人而不是技术性的教学机器人对学生的偏爱。这些结果符合其他研究,强调了聊天机器人在教育中的有效使用,几乎没有不确定的互动。总而言之,该研究强调了聊天机器人作为导师的效率和可接受性,并为其作为个性化学习路径的融合提供了前景。