人工生物分子纳米管是一种有前途的方法,可以建立模仿细胞细胞骨架能力生长和自我组织动态的材料。核酸纳米技术已经证明了各种自组装纳米管具有与实际细胞骨架成分的可编程,可靠的特征和形态学相似性。他们的产量通常需要热退火,这不仅与生理条件不相容,而且还阻碍了持续生长和动态自组织的可能性。在这里,我们报告了DNA纳米管,这些纳米管从恒定的室温下的五个短DNA链的简单混合物中进行自组装,并且在延长时间内可持续生长的能力显着。The assembly, done in a monovalent salt buffer (here, 100 mM NaCl), ensures that the nanoscale features of the nanotubes are preserved under these isothermal conditions, enabling continuous growth up to 20 days and the formation of individual nanotubes with near flawless arrangement, a diameter of 22 ± 4 nm, and length of several tens of micrometers.我们证明了单价阳离子以实现此类特性的关键作用。我们最终将链封装在微型隔室中,例如油中的微粒和巨型Unilamellar囊泡,它们用作简单的细胞模型。值得注意的是,纳米管不仅在这些条件下等温管生长,而且还会自组织为动态的高阶结构,例如环和动态网络,表明可以从持续生长和限制的结合中出现类似细胞骨架的特性。我们的研究提出了一种工程生物分子支架和材料的方法,以表现出持续的动态和栩栩如生的特性。
摘要 表皮生长因子 (EGF) 可诱导非肿瘤大鼠肾成纤维细胞在细胞培养中发生转化表型,这些转化表型是从成年小鼠的许多非肿瘤组织(包括颌下腺、肾脏、肝脏、肌肉、心脏和大脑)中分离出来的。它们与之前描述的从肿瘤细胞中分离出来的转化生长因子 (TGF) 类似,具体如下:它们可通过酸/乙醇提取,并且是酸稳定的低分子量 (6000-10,000) 多肽,需要二硫键才能起作用,并且它们会导致非肿瘤指示细胞的锚定非依赖性生长,而这些细胞在没有它们的情况下不会在软琼脂中生长。从雄性小鼠的颌下腺中对这些 TGF 进行部分纯化,结果表明它们不同于 EGF。与之前描述的细胞外 TGF 不同,但与来自肿瘤细胞的某些细胞 TGF 一样,它们通过 EGF 增强其促进锚定非依赖性生长的能力。颌下腺 TGF 蛋白的等电点接近中性。在 Bio-Gel P-30 上进行色谱分析,然后进行高压液相色谱分析,总纯化率达到 22,000 倍。在 EGF 存在下进行测定时,最纯化的蛋白质在 1 ng/ml 的软琼脂中具有诱导生长的活性。这些数据进一步证明了肿瘤形成可能是由非肿瘤生化过程的定量而非定性改变引起的。我们最近描述了 (1) 从几种肿瘤小鼠组织(包括由莫洛尼肉瘤病毒 (MSV) 转化的成纤维细胞和最初由化学致癌物诱导的可移植膀胱癌)中分离和表征一组低分子量、酸稳定性多肽(称为转化生长因子 (TGF))。这些多肽是可通过酸/乙醇提取的细胞内蛋白质。类似的细胞外转化多肽,称为肉瘤生长因子 (SGF),是由 De Larco 和 Todaro (2) 从培养的 MSV 转化小鼠成纤维细胞的条件培养基中首次分离出来的。最近报道了几种其他细胞外转化多肽,它们来源于人类 (3) 和动物 (4) 来源的肿瘤细胞。所有这些多肽在应用于培养的未转化、非肿瘤指示细胞时都会引起以下一系列变化,这些变化为 TGF 提供了一个操作性定义:(i) 单层细胞密度依赖性生长抑制的丧失;(ii) 单层细胞过度生长;(iii) 细胞形状改变,导致指示细胞呈现肿瘤表型;(iv) 获得锚定独立性,从而能够在软琼脂中生长。未转化的非肿瘤细胞不会在软琼脂中形成逐渐生长的菌落,并且培养细胞的这种不依赖锚定的生长特性与体内肿瘤的生长具有特别高的相关性(5-7)。
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摘要 免疫球蛋白 (Igs),也称为抗体,可协调宿主针对外来抗原(包括侵入性病原体)的获得性免疫反应。在鱼类中,IgM 主要存在于血液中,对体液系统免疫和保护宿主免受病原体侵害尤为重要。灭活疫苗是世界各地鱼类中广泛使用的一种主要疫苗,其效力与血清抗体水平直接相关;然而,鱼类血液中循环的全身性 IgM 出现的时间尚未确定。在本研究中,我们使用一种针对 IgM 开发的高灵敏度夹心酶联免疫吸附测定 (ELISA) 检查了日本琥珀鱼幼鱼血清 IgM 水平的动态变化。我们发现,幼鱼血清中的 IgM 浓度在孵化后 (dph) 长达 72 天 (平均值±平均值的标准误差 [SEM];体重:5.73±0.38 g,标准长度 [SL]:72.2±1.94 mm) 维持在较低水平,但从 79 dph 开始水平显著增加,在 85 dph (体重:14.05±0.92 g,SL:101.1±2.07 mm) 时达到平均值 84.76±9.23 μg/mL。这些结果表明,在幼鱼的早期生长阶段,由 IgM 介导的全身免疫仅部分成熟。目前的发现有助于制定针对幼鱼传染病的有效疫苗接种计划。
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MACl 在化学计量钙钛矿 (FA 0.88 Cs 0.12 PbI 3 ) 前体溶液中的溶解度也可以是 192
尽管有许多尝试,但很难获得有关染色体大分子组织及其重复模式的信息。一个攻击点,长期以来一直被认可,但直到最近才无法实现,是对染色体某些组成部分的选择标记,其分布可以在随后的细胞分裂中看到。Reichard和Estborn'表明N15标记的胸苷是脱氧核糖核酸(DNA)的前体,并且没有转移到核糖核酸的合成中。最近Friedkin等人2以及降落和Schweigerl使用C'4标记的胸苷来研究DNA合成。在雏鸡胚胎和乳酸杆菌中,示踪剂没有明显的转移向核糖核酸。鉴于这些发现,胸苷似乎是实验所需的中间体,但是到目前为止使用的标签对于通过自显影手段的显微镜可视化并不令人满意。为了确定细胞中几个单个染色体是否是放射性的,必须获得具有分辨率为染色体尺寸的放射自显影仪。在此级别上的分辨率很难使用大多数同位素获得,因为它们的β颗粒的范围相对较大。理论上的tritium应该提供可获得的最高分辨率,因为β颗粒的最大能量仅为18 keV,对应于照相乳液中的微米范围。因此,应该可以在小(如单个染色体)的颗粒中识别该标签。考虑到这一点;制备trit胸腺标记的胸苷,并用于标记染色体,并通过使用照相emulsions遵循其在以后分裂中的分布。材料和方法。通过从乙酸的羧基催化trib催化tritium到胸苷的嘧啶环中的碳原子(该方法的详细信息),制备了高特异性活性(3 x 101 mc/mm)的trium标记的胸苷(3 x 101 mc/mm)。Vicia Faba(英国宽豆)的幼苗在含有2-3罐/ml放射性胸苷的矿物营养溶液中生长。选择该植物是因为它具有121arge染色体,其中一对在形态上是不同的,并且由于分裂周期的长度和循环中DNA合成时间的长度是在同位素溶液中生长后的4年后,以适当的时间在适当的时间内用水洗涤,并将其彻底洗涤为col col,并转移了col(col),并转移了col(col),并转移了一个saquine(col)。水罐/ml)以进一步增长。以适当的间隔固定在乙醇 - 乙酸中(3:1),在1 N HC1中水解5分钟,用Feulgen反应染色,并在显微镜载玻片上挤压。剥离膜,并如前所述制备放射自显影。5
根结线虫(Meloidogyne spp。,rkn)是全球最具破坏性的内寄生虫线虫之一,通常导致作物生长和产量的降低。洞悉宿主-RKN相互作用的动力学,尤其是在不同的生物和非生物环境中,对于设计新型的RKN缓解措施可能是关键的。植物促进生长细菌(PGPB)涉及不同的植物生长增强活动,例如生物铜质化,病原体抑制和全身耐药性的诱导。我们总结了有关PGPB和非生物因素(例如土壤pH,质地,结构,水分等)作用的最新知识。在调节RKN-host相互作用中。rkn直接或间接地受到不同PGPB的影响,相互作用中的非生物因子相互作用以及对RKN感染的宿主反应。我们强调了(i)PGPB直接和间接影响RKN-宿主相互作用的三方(host-rkn-pgpb)现象; (ii)宿主对根际PGPB的选择和富集的影响; (iii)土壤微生物如何增强RKN寄生虫; (iv)宿主在RKN-PGPB相互作用中的影响,以及(v)非生物因子在调节三方相互作用中的作用。此外,我们讨论了不同的农业实践如何改变相互作用。最后,我们强调将三方互动知识纳入集成的RKN管理策略的重要性。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
自全球金融危机以来,政治经济学家对后的宏观经济理论的兴趣越来越大。尤其是比较政治经济学(CPE)的最新增长模型大大借鉴了需求制度的宏观经济学。本文首先追踪了19世纪政治经济学的瓦解,并强调了异质经济学中的许多流是政治经济学项目的延续,社会科学中CPE和国际政治经济学的子领域也是如此。其次,本文概述了增长模型方法及其与之后的经济学(PKE)的关系。它阐明了从经验上识别增长模型的不同策略,即GDP增长分解与分析增长动力的策略,并突出了自全球金融危机以来增长模型的变化。最终,它确定了PKE与政治经济的持续参与,尤其是与CPE的持续参与所带来的机遇和挑战。