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香烟烟提取物对人口服角质形成细胞和颈部鳞状细胞癌的癌变的早期作用
获得了与上述基因表达相对应的（德国Sigma Aldrich）。理想稀释比和检索缓冲液在染色之前确定（ITGA-2：1：100，MMP-1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：250）。简短地，将组织切片用二甲苯脱蜡，并随着酒精浓度降低而补液。使用柠檬酸盐缓冲液（10 mmol/L，pH 6.0）在微波炉（600 W）中进行热诱导的表位检索后，在室温下使用载玻片，用针对ITGA-2，TEK，TEK，TEK，MMP-1的主要抗体进行1小时。Ultravision LP检测系统（Lab Vision Corporation，Fremont，California）用于根据制造商的建议检测抗体结合。抗体结合位点通过添加3-3-二氨基苯胺颜色褐色。最后，进行了用苏木精三世（Merck，Darmstadt，Germany）对Tis-Sue样品的抗染色。所有载玻片均分配给标记表达式的四类类别之一：0 =负； 1 =弱：在<30％的细胞中染色； 2 =中度：30％至60％的细胞染色；和3：超过60％的细胞中的染色强。采用核心污渍的平均值来确定染色强度。阳性对照是根据制造商的协议进行的。使用Olympus BH-2显微镜（Olympus America，Melville，New York，New York）分析样品。
课程规格一般信息
第1周：介绍和安全规则1-第2周：准备涂片和染色2-周第3周：差分染色程序3-周第4周4：隔离技术4-周NO 5：选择性和差异媒体5：选择性和差分媒体5-周NO 6：环境微生物学6-周6-周第7周4：微生物数量（Microscial Count（Micrososcic）7-周4：Microbial no 8：Microbial Countrorce no 8：Spection countorment（Microbsial no 8：Specetrial Countornect no 8：Specetrial countrorce）和微生物的化学剂9-周编号10：抗生素敏感性测试10-周11号：微生物的生化测试11-
direntene rotundus linn精油的二萜酒精分数调节Bcl-2和Bax表达，在体外和硅>中诱导HELA凋亡
新的pentagamavunone-1（PGV-1）衍生物，化学预防蛋白素类似物1.1（CCA-1.1）被描述为一种改进的物理化学特征，对结肠癌细胞的细胞毒性活性相似，并与各种癌症生物标志物结合，具有相似的细胞毒性活性。当前的研究探索了与促进Widr结肠癌细胞系生理变化的能力相关的细胞毒性活性。3-（4,5-二甲基噻唑-2-基）-2,5-二苯基四唑溴化物测定法用于评估WIDR和NIH-3T3细胞对CCA-1.1和PGV-1处理的细胞生存能力。2'，7'-二氯氟乙烯二乙酸酯染色，碘化丙啶染色和膜联蛋白V-PI染色，以检查分别检查活性氧（ROS）水平，细胞周期谱和凋亡。为了进一步检查形态学变化，使用SA-β-GAL染色来检测衰老的发生。我们比PGV-1检索了CCA-1.1对WIDR的细胞毒性作用，对NIH-3T3成纤维细胞没有影响。我们的化合物刺激了与PGV-1相等水平的G2/M相，凋亡，ROS产生和衰老的细胞周期的停滞。总的来说，这些数据加强了CCA-1.1作为PGV-1的可行替代方案，归因于其改进的理化特征，这些特征有助于设计用于医疗目的的剂量配方。
颜色作为明场显微镜的标准化变量
必须考虑成像过程的每个步骤：图像捕获、处理和显示。显微照片中的颜色变化通常是由于标本厚度变化、染色差异、图像采集系统变化以及后期图像处理和显示造成的 [4]。尽管可能会非常注意将切片和染色样品产生的伪影降到最低，但通常很少考虑在图像采集和显示过程中对颜色信息的管理。让病理学家就标准化色彩管理系统达成一致的尝试失败了，部分原因是他们对染色的理想颜色存在分歧 [3]。病理学家和显微镜专家使用标准化方案来固定和染色组织，以确保始终如一地生产出用于光学显微镜的高质量组织切片。多个团体认为有必要对显微镜数据收集的成像方面进行标准化 [5-8]。
深度学习增强的轻片显微镜揭示了对心脏纤维化的影响
在临床和临床前研究中，对MF的定量评估仍然是一个重大挑战，受到技术局限性和疾病固有的可变性的阻碍（Bengel等，2023; Karur等，2024; Barton等，2022）。心脏纤维化分析使心脏的小尺寸和缺乏提供足够分辨率的方法变得复杂（Galati等，2016）。组织学染色技术，例如Masson的三色染色，30
AI开发人员的肿瘤组织病理学“词汇表”
au：PleaseconfirmthatalheadinglevelsarerepredsedCorrectionally：人工智能（AI）和深度学习（DL）的应用正在导致癌症研究的重大进展，尤其是在分析预后和治疗方法预测的见解方面的组织病理学图像。但是，这些计算方法的有效翻译要求计算研究人员至少对组织病理有基本的理解。在这项工作中，我们旨在通过引入基本的组织病理学概念来支持AI开发人员的研究来弥合差距。我们涵盖了关键细胞类型的定义特征，包括上皮，基质和免疫细胞。讨论并说明了恶性肿瘤，前光线病变和肿瘤微环境（TME）的概念。为了增强理解，我们还引入了基础组织病理学技术，例如用苏木精和曙红（HE）进行常规染色，免疫型抗体染色，包括新的多重抗体染色方法。通过向计算社区提供这种基本知识，我们旨在加快癌症研究AI算法的发展。
