摘要 目的 揭示低疾病活动度 (LDA) 和缓解期与活动性系统性红斑狼疮 (SLE) 之间的生物学环境。方法 我们确定了 PRECISESADS 项目 (NTC02890121) 中 SLE 患者的差异表达通路 (DEP),并将患者分层为满足和不满足以下标准的患者:(1) 狼疮 LDA 状态 (LLDAS)、(2) SLE 缓解期的缓解定义和 (3) 不包括缓解期的 LLDAS。结果 我们分析了 321 名患者的数据;40.8% 处于 LLDAS,17.4% 处于 DORIS 缓解期。排除缓解期患者后,28.3% 处于 LLDAS。总体而言,LLDAS 患者和非 LLDAS 患者的 604 条通路存在显著差异,错误发现率校正后的 p (q)<0.05,稳健效应大小 (dr)≥0.36。因此,DORIS 缓解者和非缓解者之间的 288 条通路存在显著差异(q<0.05 和 dr≥0.36)。DEP 产生了不同的分子簇,其特征是血清学、肌肉骨骼和肾脏活动的差异。部分重叠样本的分析表明,LLDAS 和 DORIS 缓解之间没有 DEP。揭示了药物再利用治疗 SLE 的潜力,以及活动性 SLE 的重要途径,这些途径的调节可能有助于实现 LLDAS/缓解,包括 toll 样受体 (TLR) 级联、Bruton 酪氨酸激酶 (BTK) 活性、细胞毒性 T 淋巴细胞抗原 4 (CTLA-4) 相关抑制信号传导,以及核苷酸结合寡聚化结构域富含亮氨酸重复序列蛋白 3 (NLRP3) 炎症小体通路。结论我们首次证明了区分 LLDAS/缓解和活动性 SLE 的分子信号通路。 LLDAS/缓解与 SLE 发病机制和特定临床表现相关的生物过程逆转有关。与 LLDAS 相比,DEP 按缓解聚类更能对患者进行分组,证实缓解是 SLE 的最终治疗目标;然而,两种状态之间缺乏实质性的通路差异,从生物学角度来看 LLDAS 是一个可接受的目标。
当 G 蛋白被气味受体激活时,α 亚基中的 GDP 被鸟苷三磷酸 (GTf) 取代。此过程导致 α 亚基与 β 和 γ 亚基分离。释放的 α 亚基现在与酶 -腺苷酸环化酶 (AC) 结合并激活该酶。酶活化过程将 GTP 水解为 GDP。然后 α 亚基与 β 和 γ 亚基重新结合,使 G 蛋白恢复到静止状态。活化的酶将腺苷三磷酸 (ATP) 环化为环-3'-5'-腺苷单磷酸 (cAMP),后者充当细胞内激素(通常称为“第二信使”)。细胞内 cAMP 浓度急剧增加,从而激活(打开)细胞膜上的门控离子蛋白通道。打开的通道允许细胞外无机离子(Ca++)流入燃料电池,导致其极化。细胞因氯离子流而去极化,这种全细胞电流是气味接收信号的来源,该信号通过轴突传送到嗅球[7]。我
在过去的几十年里,随着太空应用数量的增长,近地轨道变得越来越拥挤。出于国家安全和商业方面的考虑,开发获取太空态势感知的能力势在必行。雷达是一种成熟的传感技术,可用于太空领域。无源雷达利用机会发射器(如地面广播)来提供发射信号。随后的低发现概率对于监视尤其有吸引力。然而,缺乏对发射波形的控制给检测和分类带来了技术挑战。该项目将探索应对这些挑战的新型信号处理方法。Selentium Defence 的无源雷达基础设施能够捕获大量真实数据,这将成为研究中的关键因素。
氢气也有望在可再生能源的发电,运输,加热和缓冲中发挥更重要的作用[2]。目前,所产生的氢的大多数(95%)是所谓的灰氢。这意味着在生产过程中释放温室气体。绿色氢是通过用可再生能量拆分来产生的[1]。Mueller-Langer等。[5]对氢生产进行了技术经济评估,并得出结论,水电解在近期和中期将起重要作用。这是由于它能够生成高纯氢的能力以及它是一种完善的技术[6]。目前,市场由聚合物电解质膜(PEM)和碱性电解主导。后者是一种强大而验证的技术[7]。碱性电解也不同于其他
i,Kobi P. Bermingham,证明本文所做的工作是我的原始工作,并且尚未随时在Maynooth University或任何其他机构提交。我还证明,它尚未从出版的书,照片,杂志或其他人中复制。
摘要:本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤,从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域,特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中,我们获取了具有多个 b 值(范围从 50 到 3500 s/mm 2 )、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合,拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型,同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后,我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数,使用 ADC(表观扩散系数)作为临床标准参考,并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中,VERDICT 的最佳模型是一个三室模型,该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符,并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明,在细胞含量高的肿瘤(胶质母细胞瘤和转移瘤)中,细胞内分数和血管分数往往较高,定量分析表明,随着神经胶质瘤等级的增加,肿瘤核心内的细胞内分数(fi)值呈升高趋势。我们还观察到,与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比,转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势,
摘要:提出并实施了两种在掺铒碲酸盐玻璃中制作通道波导的方法。在第一种方法中,通过特殊的硅掩模将 1.5 MeV 和 3.5 MeV 能量的 N + 离子以不同的通量注入玻璃样品来制作通道波导。以 1.0 × 10 16 离子/cm 2 的通量注入的波导工作波长高达 980 nm,并显示出铒离子的绿色上转换。在第二种方法中,使用 11 MeV C 4+ 离子微束在 Er 3+ :TeO 2 W 2 O 3 玻璃中直接写入通道波导,通量范围为 1·10 14 –5·10 16 离子/cm 2 。波导在单模状态下工作,最高可达 1540 nm 电信波长。通过逐步热退火,传播损耗从辐射波导时的 14 dB/cm 降低至 λ = 1400 nm 时的 1.5 dB/cm。
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1曼彻斯特大学物理与天文学系,曼彻斯特牛津路,曼彻斯特,M139PL,英国关键字:两极分化显微镜,纹理,缺陷,沃罗诺伊模式,在本教程中的机器学习,我们将讨论一系列通过其纹理表征液晶阶段的方法。从极化显微镜开始,我们将显示从列表到近晶和软晶体的各种不同阶段的最特征性纹理,并解释了它们的某些特征性外观和缺陷[1]。同样,我们将很快引入手性,并证明新颖的阶段(例如蓝色相和晶粒边界阶段)如何出现新颖,不同的纹理和缺陷。说明我们如何验证某些液晶缺陷的结构[2,3]后,我们将与固态系统进行简短的比较,固态系统通常显示出与液晶相似的缺陷,但长度尺度非常不同。在这种情况下,还证明了许多液晶纹理实际上可以是通过一种称为伏诺伊图的相当普遍使用的算法而导致的,从而导致伏诺诺纹理[4,5]。终于,我们将探索现代机器学习算法(例如卷积网络和构成模型)的多远来表征液晶。将出现一系列示例,从涉及列相的简单过渡到涉及列非列,流体近晶和近晶型序列[6]甚至软晶体相的更复杂的场景。将讨论机器学习的优势和缺点,也可以看到陷阱以避免[8]。__________________________此外,用副晶体,铁电,铁 - 和抗抗逆逆异性阶段的手性液晶中的完整相位序列将通过机器学习证明是可以预测的[7]。
在新的太空部门寻找替代性高级推进剂中,将过氧化氢作为氧化剂和离子液体的组合作为燃料,作为有前途的途径。离子液体具有诸如可忽略不计的蒸气压,高密度和可量身定制的阳离子结构之类的特性,这使其对未来的空间推进系统具有很高的吸引力。燃料HIM_30是两种离子液体的混合物,可提供快速的高光点火和高测试过氧化物,而不包含过渡金属或基于氢化物的添加剂。在本文中,不仅提出了这种新的绿色推进剂组合的全面表征,而且还讨论了第一个热火测试的结果,这代表了采用该即将到来的绿色空间推进剂的下一步。1。简介