引言肠上皮调节营养,液体和电解质吸收,充当防止细菌入侵宿主的物理障碍,并为潜在的免疫系统提供了重要的线索,以维持对食物抗原的耐受性和儿童抗原的耐受性(1-3)。反过来,免疫细胞通过提供刺激来促进肠上皮细胞(IEC)屏障功能和屏障密封分子的表达来影响上皮屏障的功能(4,5)。在胃肠道感染期间,肠中的免疫细胞诱导强烈的免疫反应以消除入侵的病原体(4、6、7)。这些免疫反应可能会对上皮产生不利的影响,启动IEC过早死亡,同时还促进液体分泌以帮助消除身体中的病原体(8)。除了引发强烈的免疫反应以消除感染剂外,还必须控制感染后对炎症反应的控制,以防止过度和/或慢性炎症反应(4,6)。属于IEC的肠道巨噬细胞通过促进IEC的屏障功能并防止违反上皮屏障的细菌的全身传播(4,6)来影响人体对入侵病原体的反应(4,6)。在生理条件下,肠道宏分泌大量的抗炎细胞因子和其他免疫细胞中的烙印耐受性(6、9、10),但在存在入侵病原体的情况下迅速获得炎症表型。因此,肠道巨噬细胞对于安装有效的保护性免疫反应是必不可少的(4,9)。Previous studies have investigated how macrophages and other mononuclear phago- cytes interact with other immune cells and how they directly react to bacterial products to provide pro- tection against pathogens (6, 11), but it is still poorly understood how macrophage–IEC interactions contribute to combating invading pathogens or how disturbed macrophage–IEC interplay affects the ability of the body to defeat infections.我们最近证明了蛋白酪氨酸磷酸酶非受体2型(PTPN2)的丧失从批判性的角度改变了IEC与巨噬细胞的相互作用,并损害了
摘要。2020 年 2 月下旬,欧盟委员会发布了一份关于人工智能 (AI) 的白皮书,以及一份关于人工智能、物联网 (IoT) 和机器人的安全和责任影响的随附报告。委员会在白皮书中强调了“欧洲方式”对待人工智能,强调“欧洲人工智能必须植根于我们的价值观和基本权利,例如人类尊严和隐私保护”。它还宣布打算在不久的将来提出针对“高风险”人工智能应用的欧盟立法,其中将包括大多数医疗人工智能应用。基于这种“欧洲方式”对待人工智能,本文分析了当前欧洲监管医疗人工智能的框架。从基本权利框架作为明确指导方针开始,随后将更深入地研究特定法律领域,重点关注数据保护、产品审批程序和责任法。本文对当前法律状况(包括其在人工智能方面的问题和模糊性)进行了分析,并对产品审批程序和责任法的拟议修正案进行了展望,这些修正案通过认可以人为本的方法,将从根本上影响未来欧洲医疗人工智能和人工智能的总体使用方式。
摘要:铁路信号工作的基本任务是保证运输安全畅通、提高运输能力、改善运输条件和质量,其承载着重要的信息和控制技术,必须具有高安全性、高可靠性。针对上述问题,本研究在分析FFT变换中频谱泄漏来源的基础上,采用非线性技术对移频信号参数进行高精度实时检测,与非线性方法相比,不仅减少了采样时间,而且减少了计算时间。本文提出了一种基于非线性算法的移频轨道电路参数检测方法,研究了基于非线性算法的移频信号参数检测应用,并用MATLAB进行了仿真。实验结果表明,中心频率、低频、频偏的误差分别分布在±0.05 Hz、±0.005 Hz、±0.15 Hz范围内,满足移频信号参数的要求。该算法既能满足技术指标的要求,又能缩短采样时间,为实时移频信号参数测试仪的设计提供了理论依据。
近年来,社交网络和微博网站的普及度不断提升,吸引了越来越多的用户。凭借庞大的用户群,社交媒体会持续发布大量的用户生成内容。随着社交媒体使用量的增加,其他不良现象和行为也随之出现。社交媒体用户经常滥用这种自由来传播辱骂性或仇恨性的帖子或评论。在许多情况下,用户生成的内容是攻击性的或主动的,用户可能不得不应对网络攻击或网络欺凌等威胁以及其他不良行为(Warner and Hirschberg 2012)。因此,检测并尽可能限制有害帖子的传播变得越来越重要。尽管已经发布了几个毒性或辱骂性语言检测数据集(Wulczyn 等人,2016 年;Borkan 等人,2019 年)和模型(Borkan 等人,2019 年;Pavlopoulos 等人,2017 年;Zampieri 等人,2019 年),但其中大多数对整个评论或文档进行分类,并没有识别出使文本有毒的跨度。但突出显示这些有毒跨度可以
摘要。开发能够可靠地在生命早期检测自闭症(ASD)的数字生物标记物具有挑战性,因为自闭症的表现形式多种多样,并且需要在体检期间进行常规的简单测量。脑电图,俗称EEG,是一种电生理监测方法,已被探索为监测非典型脑功能的潜在临床工具。从12至15个月大开始,一直持续到36个月大,共收集了101名婴儿的EEG测量数据。与文献中分析EEG信号的先前研究不同,我们的方法将EEG视为图像,使用适当的信号变换来保留EEG信号的空间位置以创建RGB图像。它采用残差神经网络来检测非典型脑功能。从12个月大开始,就可以准确预测36个月大时临床诊断结果是否为ASD。这表明,使用端到端深度学习是从脑电图测量中提取有用的数字生物标志物以预测婴儿自闭症的可行方法。
SynergyFinder ( https://synergyfinder.ffimm.ffi ) 是一个独立的网络应用程序,用于交互式分析和可视化药物组合筛选数据。自 2017 年首次发布以来,SynergyFinder 已成为一种广泛使用的网络工具,既可用于在临床前模型系统(例如细胞系或患者来源的原代细胞)中发现新的协同药物组合,也可用于更好地了解联合治疗疗效或耐药性的机制。在这里,我们描述了最新版本的 SynergyFinder(版本 2.0),它已通过添加新功能进行了广泛升级,这些新功能特别支持高阶组合数据分析和多药协同模式的探索性可视化,以及自动异常值检测程序、扩展的曲线拟合功能和重复测量的统计分析。根据用户要求,还实施了许多其他改进,包括新的可视化和导出选项、更新的用户界面以及增强的 Web 工具稳定性和性能。凭借这些改进,SynergyFinder 2.0 有望大大扩展其在多药组合筛选和精准医疗等各个领域的潜在应用。
检测病原体,例如细菌和病毒,由于它们的数量和多样性,在分析医学中仍然是一个巨大的挑战。使用纳米材料开发快速,廉价,特定和对病原体的敏感检测,与微流体设备,扩增方法进行集成,甚至结合这些策略的策略,都受到了显着的关注。尤其是在威胁健康的COVID-19爆发之后,病原体的快速而敏感的分解变得非常关键。可以通过电化学,光学,质量敏感或热方法来实现病原体的检测。在其中,通过带来不同的优势,即它们表现出更广泛的检测方案和实时量化以及无标签的测量方法,这是非常有希望的,即它们提供了更广泛的应用。在这篇综述中,我们讨论了使用电化学生物传感器检测细菌和病毒的最新进展。此外,通过分析物,生物识别和转导元件,广泛回顾了用于病原体检测的电化学生物传感器。还讨论了各种病原体与电化学生物传感器的不同制造技术,检测原理和应用。
这项研究提出了以下假设:糖酵解中三氧磷酸异构酶(TIM)是一种量子逻辑门。利用量子力学,我们将蒂姆的二羟基丙酮(DHAP)催化转化为3-磷酸甘油醛(G3P)作为量子操作,参与精确的质子转移。为了探索这种量子行为的更广泛的含义,我们开发了一种量子模型,以评估钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂(SGLT2I)对甲基聚糖形成的影响,这是一种与先进的糖化终极产物相关的有毒副产物(AGES)。我们的模型预测,SGLT2I可以通过降低中间形成的可能性来减少甲基甘氨酸,从而为在临床环境中观察到的保护作用提供了一种机制,包括糖尿病,肾病和心力衰竭的血管和肾脏性。通过将蒂姆重新构图为量子逻辑门,本研究不仅挑战了酶促功能的传统观点,而且为量子生物学开辟了新的途径,对代谢性疾病研究和药物开发的未来产生了深远的影响。此外,考虑到由于量子隧道效率低下而导致的甲基乙二醇,可以假设一种新的“ Noxa patogena”,将其作用解释为量子干扰。
调查措施,以避免干扰和智能接地溶液,以防止短距离。可以在电气系统中节省重量,例如通过分配一些电缆。为了支持电池电池领域的这些趋势,以及越来越多的数字化和小型化,Lohmann提供了量身定制的Adive解决方案和高精度剪切(图1)。多额外材料的范围包括胶带解决方案,可提供诸如阻尼,密封,绝缘和电导率以及有效的疗法管理等功能。这些胶带在改善电池性能,延长电池寿命并确保生产过程可靠和高效方面起着至关重要的作用。Lohmann专注于开发一个越来越可持续的价值链,该链涵盖了从粘合剂制造到内部转换的所有生产阶段。例如,公司的生产流程仅是绿色的电力,供应链尽可能短,位于Eupope中,并且根据客户的要求,可以生产无溶剂的贴纸范围。此外,Lohmann已经计算完整的