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先天性心脏缺陷（CHD）与波多黎各新生儿的孕产妇健康和怀孕有关的因素
几项研究表明，后代孕产妇肥胖与冠心病风险增加[7-9]。母体肥胖与各种心脏缺陷有关，包括间隔缺陷，主动脉弓缺陷，持续性导管，动脉桥，共鸣缺陷和心室流出缺陷[8]。此外，高母亲BMI倾向于妇女发展其他健康危险因素，例如患有2型糖尿病和妊娠糖尿病的风险升高[10，11]。糖尿病的特征是胰岛素产生不足（1型）或异常胰岛素反应，导致高血糖症（2型）。研究还表明，妊娠前糖尿病与先天性健康异常（如CHD）[9-11]之间存在潜在的相关性。此外，怀孕期间的疾病可能会影响胎儿的发育和生存能力[12]。因此，妊娠糖尿病也可能是胎儿中冠心病的危险因素。图1列出了与先前研究中确定的与CHD相关的非遗传风险因素。这些发现表明，孕产妇肥胖，糖尿病和冠心病风险之间存在显着关联，需要进一步研究。但是，对波多黎各人群中这些因素的具体分析仍然有限。
在环境下2D MXENES中缺陷的碱性阳离子稳定和升高
1-印第安纳波利斯普渡大学印第安纳大学普渡大学工程与技术学院机械与能源工程和综合纳米系统发展研究所，印第安纳波利斯普渡大学，印第安纳波利斯，美国46202，美国2-纳米相物材料科学中心 - 橡树岭国家实验室，Oak Ridge，Oak Ridge，TN 37831，美国37831，Lemt septor，lem tn 37831，lem tn 37831 60439，美国4 -lukasiewicz研究网络 - 波兰波兰华沙的微电子和光子学研究所 - 计算科学与工程部，橡树岭国家实验室，橡树岭，田纳西州橡树岭，37831，美国6-美国6-美国材料工程学院，西拉法伊大学，西拉法伊特大学，机构，美国479907.99090799999090909090909.99090990909909090.990990990.990990990.990990990990990.990999999090.9909999099090.990型，拉斐特（Lafayette），美国47907 * - 通讯作者banasori@purdue.edu摘要过渡金属碳化物已在储能，转换和极端环境应用中采用。在其2D对应物中的进步（称为MXENES）可以在〜1 nm厚度尺度上设计独特的结构。碱阳离子在MXENES制造，存储和应用中至关重要，但是，这些阳离子与MXENES的精确相互作用尚不完全了解。在这项研究中，使用Ti 3 C 2 t X，Mo 2 TIC 2 T X和Mo 2 Ti 2 C 3 T X MXenes，我们介绍了如何通过碱阳离子占用过渡金属空位位点，以及它们对MXENE结构稳定的影响以控制Mxene的相变。在MXENES中，这代表了其2D基底平面的阳离子相互作用的基本面，用于MXENES稳定和应用。我们使用原位高温X射线衍射和扫描透射电子显微镜，原位技术（例如原子层分辨率二次离子质谱法）和密度功能理论模拟进行了检查。广义，这项研究证明了在原子量表上陶瓷理想相关关系的潜在新工具。引言过渡金属碳化物已用于氧化物缺乏潜力的独特应用中，例如其高熔点（例如，HFC的〜4,000°C），1,2导热率（例如WC的63 W·M -1·K -1），3和机械行为（弹性模量）（弹性模型最高为549 GPA）。4在当前的研究中，碳空缺5，快速加热，6或高贵的金属装饰7提供了修改过渡金属碳化物系统固有物质行为的工具。8-17尽管某些方法（例如闪光灯或长期烧结在低（〜750°C）的温度为理想性能提供了一定的相位控制，但有6,12仍有机会准确地控制过渡金属碳化物阶段，以实现理想相位关系的阶段。18在2011年引入MXENES，将过渡金属碳化物推向了2D领域，19已增加了一个多种多样，可调节的家族，包括少量原子（〜1 nm厚）（〜1 nm-thick）和溶液处理的过渡金属碳化物，并将其添加到材料科学上。20,21 mxenes的化学多样性通过其广泛的化学式M n +1 x n t x显而易见，其中m代表一个或多个3 d -5 d和3-6组的n +1层，x代表N层的碳和/或氮气和/或氮气的n层
suv39h1维持癌细胞染色质状态和胶质母细胞瘤的特性
引言侵入性真菌感染对于受损系统受损的人，包括癌症患者（例如白血病，淋巴瘤）以及固体器官和造血干细胞移植受者，这是可怕的并发症。真菌病原曲霉属。引起多种疾病，包括哮喘，慢性感染和侵入性疾病。侵入性真菌感染仍具有升高的死亡率（1-4），这表明先天免疫系统是针对这些破坏性感染的第一道防线（5，6）。作为真菌感染的第一反应者，中性粒细胞通过多种效应子功能发挥抗真菌活性，包括蜂群，吞噬作用和活性氧（ROS）产生。激活中性粒细胞模式识别受体会触发这些效应子功能和随后的细胞因子分泌。然而，在许多免疫抑制的个体中，产生嗜中性粒细胞或中性粒细胞功能障碍的能力降低，导致侵入性真菌感染的风险升高，包括浸润性曲霉病。酪氨酸激酶对抗真菌免疫中的中性粒细胞效应功能至关重要（7-9）。曲霉细胞壁碳水化合物通过脾酪氨酸激酶（SYK）触发细胞内信号传导和效应子功能（10，11）。Bruton的酪氨酸激酶（BTK），一种Syk的激酶向下流，介导了包括嗜中性粒细胞在内的先天免疫细胞中的抗真菌反应（12）。这些激酶在抗真菌免疫中至关重要，但针对这些分子的小分子抑制剂是B细胞恶性肿瘤和慢性移植物抗宿主病的有效疗法（13-16）。
用于微电子缺陷定位的无损叠层衍射成像
使用叠层扫描技术，样品被聚焦在微芯片上小点上的相干同步加速器 X 射线束照射，衍射光束由像素检测器在远场检测。样品逐步穿过光束，直到扫描到整个感兴趣的区域。扫描期间照亮的区域需要重叠，导致步长小于光束直径。叠层扫描技术需要过采样，因为检测器只测量强度。使用迭代算法，仍然可以检索衍射同步辐射的相位信息。根据衍射图案、光束形状以及样品与检测器之间的距离，该算法可以将收集的数据重建为高分辨率图像，无论是 2D 还是 3D。简而言之，该算法计算样品后面的波场到达探测器的路径，其中波场的振幅被像素探测器记录的强度数据替换。之后，更新波场并进行另一次迭代。当感兴趣的区域深埋在结构内部时，可能需要事先准备样品。因此，在某些情况下，必须通过聚焦离子束铣削使感兴趣的区域可用于叠层成像。
比较缺陷检测的图像处理技术
抽象缺陷检测是制造业中的一个关键质量控制过程，旨在在吸引客户之前识别和分类产品的缺陷或异常。传统的手动检查方法是耗时，劳动力密集的，容易出现人为错误。本文提供了基于图像的缺陷检测算法的全面概述，包括传统的图像处理技术，机器学习算法和深度学习模型。该研究分析了各种应用程序和数据集中每种方法的优势，局限性和性能。结果表明，尽管传统方法和机器学习算法提供可靠的缺陷检测，但深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），但具有出色的准确性和鲁棒性。但是，深度学习模型需要大量的计算资源和大量的标记数据进行培训。本文强调了根据特定的应用要求，数据特征和计算约束选择最合适的方法的重要性。此外，它讨论了未来的研究机会，例如开发更健壮和广义的算法，利用多模式数据，改善模型的可解释性以及实现实时和边缘计算解决方案。
通过不可逆对偶缺陷从 XXZ 链到可积的 Rydberg-blockade 阶梯
强相互作用模型通常具有比能级一对一映射更微妙的“对偶性”。这些映射可以是不可逆的，正如 Kramers 和 Wannier 的典型例子所表明的那样。我们分析了 XXZ 自旋链和其他三个模型共有的代数结构：每平方梯子上有一个粒子的里德堡阻塞玻色子、三态反铁磁体和两个以之字形耦合的伊辛链。该结构在四个模型之间产生不可逆映射，同时还保证所有模型都是可积的。我们利用来自融合类别的拓扑缺陷和 orbifold 构造的格子版本明确地构建这些映射，并使用它们给出描述其临界区域的明确共形场论配分函数。里德伯阶梯和伊辛阶梯还具有有趣的不可逆对称性，前者中一个对称性的自发破坏会导致不寻常的基态简并。
DNAJC6 帕金森病中的神经发育和突触缺陷，可通过基因治疗
DNAJC6 编码辅助蛋白，这是一种参与突触前末端网格蛋白介导的内吞作用 (CME) 的辅助伴侣蛋白。DNAJC6 的双等位基因突变会导致一种复杂的早发性神经退行性疾病，其特征是儿童时期迅速进展的帕金森病-肌张力障碍。该疾病通常与其他神经发育、神经和神经精神特征有关。目前，尚无针对这种疾病的疾病改良治疗方法，导致发病率高且过早死亡的风险高。为了研究儿童期发病的 DNAJC6 帕金森病的潜在疾病机制，我们从三名携带致病性功能丧失 DNAJC6 突变的患者体内生成了诱导性多能干细胞 (iPSC)，随后开发了一种中脑多巴胺能神经元疾病模型。与年龄匹配和 CRISPR 校正的同源对照相比，神经元细胞模型显示出疾病特异性辅助蛋白缺乏以及突触小泡循环和稳态紊乱。我们还观察到影响腹侧中脑模式和神经元成熟的神经发育失调。为了探索病毒载体介导的基因治疗方法的可行性，用慢病毒 DNAJC6 基因转移处理 iPSC 衍生的神经元培养物，从而恢复辅助蛋白表达并挽救 CME。我们的患者衍生神经元模型提供了对辅助蛋白缺乏的分子机制的更深入见解，并为开发有针对性的精准治疗方法提供了强大的平台。
DNAJC6帕金森氏症中的神经发育和突触缺陷，可适应基因治疗
DNAJC6编码辅助蛋白，辅助蛋白是一种参与间突触前末端的网格蛋白介导的内吞作用（CME）的伴侣蛋白。双重突变引起复杂的早期神经退行性疾病，其特征是童年时期迅速进行性帕金森氏症。该疾病通常与其他NEU行，神经和神经精神病学特征有关。目前，对于这种情况，没有疾病改良的治疗方法，导致了明显的发病率和过早死亡的风险。为了研究儿童发作的DNAJC6帕金森氏症的潜在疾病机制，我们从三名具有致病功能DNAJC6突变的患者中产生了诱导的多能干细胞（IPSC），并随后开发了一种中脑多发性多巴胺多发性氨基疗法的疾病模型。与年龄匹配和CRISPR校正的同基因对照相比，神经元细胞模型揭示了疾病 - 特异性辅助蛋白缺乏以及突触囊泡回收和稳态的干扰。我们还观察到影响腹中脑模式和神经元成熟的神经发育失调。探索病毒载体介导的基因治疗方法的可行性，用len tiviral dnajc6基因转移治疗了IPSC衍生的神经元培养物，该基因恢复了辅助素的表达并营救了CME。我们的患者衍生的神经元模型提供了对辅助蛋白缺乏症的分子机制的更深入的见解，以及用于开发靶向精确治疗方法的强大平台。
基于转移学习技术的端到端轮胎缺陷检测模型
抽象的视觉检查有缺陷的轮胎后期生产对于人体安全至关重要，因为故障轮胎会导致爆炸，事故和生命损失。随着技术的进步，转移学习（TL）在许多计算机视觉应用中起着影响的作用，包括轮胎缺陷检测问题。但是，自动轮胎缺陷检测很难有两个原因。首先是复杂的各向异性多纹理橡胶层的存在。第二，没有用于缺陷检测的标准轮胎X射线图像数据集。在这项研究中，使用来自全球轮胎公司的新数据集提出了基于TL的轮胎缺陷检测模型。首先，我们收集并标记了数据集，该数据集由3366个X射线图像和20,000张合格轮胎的图像组成。尽管数据集涵盖了15种由不同的设计模式引起的缺陷，但我们的主要重点是二进制分类以检测缺陷的存在或不存在。该具有挑战性的数据集分别分别为70％，15％和15％的培训，验证和测试。然后，对提出的数据集进行了调整，训练和测试的九个常见的预训练模型。这些模型是Xception，InceptionV3，VGG16，VGG19，Resnet50，resnet152v2，densenet121，InceptionResnetv2和MobilenetV2。结果表明，精细的VGG19，Densenet21和InceptionNet模型获得了与文献的兼容结果。此外，在召回，精度，准确性和F1分数方面，Xception模型优于比较的TL模型和文献方法。此外，它在测试数据集73.7、88、80.2和94.75％的召回，精度，F1分数和准确性的94.75％以及验证数据集73.3、90.24、80.9和95％的召回召回，精度，F1分数和精度分别实现。