三级淋巴结构 (TLS) 是免疫细胞(例如 T 细胞、B 细胞和树突状细胞 (DC) 以及成纤维细胞)的组织聚集体,是在出生后响应细胞因子和趋化因子的信号而形成的。TLS 功能的核心是 DC,它是协调适应性免疫反应的专业抗原呈递细胞 (APC),可分为具有特定功能和标记的不同亚群。在本文中,我们回顾了不同 DC 亚群对癌症和自身免疫(免疫反应的两个对立面)中的 TLS 功能的贡献的当前数据。不同的 DC 亚群可见于不同的肿瘤类型,并与癌症预后相关。此外,DC 也存在于自身免疫和炎症条件下的 TLS 中,有助于疾病发展。总体而言,TLS 中 DC 的存在似乎与癌症的良好临床结果有关,而在自身免疫病理中,这些细胞与不良预后有关。因此,分析 TLS 内 DC 的复杂功能非常重要,这不仅有助于我们加强对免疫调节的基本理解,而且也有可能为患有各种病理疾病的患者的特定需求设计创新的临床干预措施。
目录 简介................................................................................................................................................................ 1
第三级淋巴结构(TLS)是在外周非淋巴组织中形成的异位淋巴细胞骨料,包括炎症组织或癌组织。肿瘤相关的TLs是抗原表现和外围自适应免疫激活的突出中心,该中心在各种癌症中表现出阳性的预后价值。近年来,已经提出了有关TLS成熟的概念和成熟的TLS,其特征是发育良好的生发中心,表现出更有效的肿瘤抑制能力,具有更强的明显影响。同时,越来越多的证据表明,在癌症治疗过程中,可以通过治疗干预措施诱导TLS。因此,在当前TLS研究中,TLS成熟度和诱导其形成的治疗干预措施的评估是关键问题。在这篇综述中,我们旨在全面摘要,以实现TLS成熟度和能够诱导其在肿瘤中形成的TLS成熟和治疗策略的分类。
•六分钟步行距离(6MWD)患者的患者可以在6MWD测试中走得更远,而不是给定的安慰剂。平均差异为48米,95%CI 40至56,p <0.001(8个试验,880名参与者) - 中等证据的证据,试验之间存在明显的异质性(i 2 = 51%,p = 0.04),这些异质性并未被每个试验中使用的不同PDE5- iNHBITOR所用的完全解释。•WHO职能类A的变化比给定的安慰剂的患者更高的患者更高的患者提高了至少一个功能性级别的患者,或8.59,95%CI 3.95至18.72,p <0.001,P <0.001(4个研究,282名参与者,I 2 = 0%) - 虽然很小的证据,但总计很少的证据。•与安慰剂或0.22,95%CI 0.07至0.68,I 2 = 0%,P = 0.009相比,患有1组肺动脉高压的死亡率患者死亡率降低了死亡率降低; 8个试验(1119名参与者)。治疗(nnt)的数量为32(95%CI 27至78) - 由于对间接性和不精确的担忧,确定性证据较低。•与安慰剂相比,PDE5-互肽MPAP的平均肺动脉压(MPAP)较大,平均差异为-6.43 mmHg,95%CI -8.13至-4.74,p <0.001,p <0.001,I 2 = 76%(6个试验,453参与者),以验证,证据,以适当的证据,以适当的确定性,以适当的确定性,降级为降级。• Cardiac index and pulmonary vascular resistance (PVR) Larger increase in cardiac index with use of PDE5-inhibitors compared to placebo, mean difference was 0.28 L/min/m 2 , 95% CI 0.16 to 0.40, p < 0.0001, i 2 =77% (4 trials, 239 participants) – moderate certainity of evidence reported, downgraded for inconsistency.与
中弹性动脉和大型弹性动脉的自身免疫性血管炎会引起失明,中风,主动脉弓综合征和主动脉瘤。这种疾病通常是对免疫抑制疗法的难治性,并且在闷烧的主动脉炎中进展了数十年。如何保持血管壁中的颗粒浸润以及如何补充组织浸润的T细胞和巨噬细胞。血管动脉中免疫细胞种群的单细胞和整个组织转录组研究鉴定出具有干细胞样特征的CD4 + T细胞群。CD4 + T cells supplying the tissue-infiltrating and tissue-damaging effector T cells survived in tertiary lymphoid structures around adventitial vasa vasora, expressed the transcription factor T cell factor 1 (TCF1), had high proliferative potential, and gave rise to two effector populations, Eomesodermin (EOMES) + cytotoxic T cells and B-cell lymphoma 6 (BCl6) + T卵泡辅助辅助细胞。TCF1 HI CD4 + T细胞在连续移植实验中表达白介素7受体(IL-7R)持续的血管炎。因此,TCF1 HI CD4 + T细胞充当疾病干细胞
摘要:Cu 0介导的原子转移自由基聚合(ATRP)在水性培养基中被扩展到二级胺 - 抑制甲基丙烯酸酯聚合物,并用聚([2-二甲基氨基]乙基甲基甲基甲基甲基甲基)(PDMAEMA)(PDMAEMA)(PDMAEMA)作为模型聚合物。通过增加停用Cu II物种的浓度,降低反应温度并将辅助卤化物浓度增加到1 m,在4小时内实现了均固定分子量分布(MWD)的聚合物。 MWDS与理论值表现出良好的一致性,多分散指数(a)低至1.14。此外,该反应系统显示出对溶解氧的显着耐受性,几乎没有观察到的聚合物在启动前而没有脱气而没有观察到的有害影响。在3.5的温和酸性pH下的合成表现出了活性端基的出色保留,如近量化转化时的链扩展所证明的,并将系统扩展到2-(二乙基氨基)甲基丙烯酸乙酯(Deaema)(Deaema)(Deaema)(Deaema)和2-(二异丙基)乙基乙酸乙酯(Diasopyly)(Dpaema)。这项工作提出了一种新的水性方法,用于用具有良好的MWD的第三级胺 - 吊剂聚合物快速合成。
摘要。本研究描述了两种三级废水处理方法的比较碳足迹分析:氯化和光催化。它整合了广泛的文献综述和西班牙Aqualia工厂进行的现场调查的数据。分析使用Simapro软件采用了生命周期评估(LCA)方法来评估每种治疗方法的碳足迹。数据是从各种文献来源和Aqualia工厂收集的。结果表明,氯化过程表现出比光催化过程低的碳足迹。值得注意的是,光催化处理的电力需求显着促进其较高的碳排放。文献综述和从Aqualia工厂收集的数据始终支持以下发现:光催化过程的能源密集型性质会导致更重要的碳排放。尽管光催化过程的治疗效率较高,但分析表明,氯化过程仍然是碳足迹方面更加有利的选择。光催化过程的大量电力需求抵消了其效率的好处,从而导致碳排放较高。总而言之,尽管光催化处理表现出优异的废水处理效率,但对环境影响的整体考虑至关重要。这些见解为废水处理行业的利益相关者提供了宝贵的指导,支持采用可持续实践,以优先减少碳排放。
摘要。缺水是一个面临许多地区的问题。在像埃及这样的发展中和干旱的国家中,对淡水的需求呈指数增长。这项研究是对用于混凝土制造的回收废水的评估。处理的废水与饮用水混合,百分比为25%,50%和100%。两种水的混合物用于混凝土混合和固化。用纯饮用水进行控制样品进行比较。使用不同的水混合物测试了普通波特兰水泥的设定时间。硬化混凝土在7天和28天的年龄在压缩和弯曲中进行了测试。结果表明,处理过的废水可能会延迟初始设置和最终设置。在经过二级处理的废水中,这种现象更为明显。对于抗压强度,可以安全地使用两种治疗方案。晚年弯曲强度降低。关键词:处理的废水,混合水,固化1。简介负责消费大量淡水的建筑行业。每1m 3混凝土的每30升水都需要大约150升水。在建筑行业中使用水不仅限于混凝土混合,但它扩展到清洁设备,骨料清洗和混凝土固化。混合和固化水的质量是生产具有高强度和良好耐用性的混凝土的重要因素。设置了混合水质的不同规格[1],[2]&[3]。在Babu等人的工作中可以找到根据不同代码的混凝土混合水质量的概述[4]。节省水的有希望的地区之一是在混凝土制造中使用经过处理的废水。文献中有许多研究人员在该领域的贡献。已发表的实验程序范围在检查使用废水对水泥糊状特性的影响,新鲜的混凝土特性和硬化混凝土特性主要是强度。在Babu和Raman的工作中可以找到对水泥设置的影响[4]。水泥糊状与塔布水混合并指定为对照样本,原发性处理水(PTW),二级处理水(STW)和第三级处理水(TTW)的初始设置时间分别为+70,+47和+38分钟,与对照组相比,它们分别为+30和+30和+75和+75分钟,并分别为 +30分钟和+75分钟和+4分钟,以进行最终设置。与在与蒸馏水混合的样品中观察到的化合物相比,在XRD测试中观察到了不同的化合物。在Shaikh和Inamdar的工作中提到了对初始和最终设定时间增加的同样观察[6]。混合水中可溶性硫酸盐的量非常重要,会影响
近年来,人工智能将人工智能整合到医疗保健中,DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来,该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能(AI)应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用,领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一,可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时,Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology,该模型可自动化病理幻灯片分析,并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成,该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样,上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署,将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起,提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站,为疾病诊断提供实时援助,并降低了复杂病例中误诊的风险。