对文献的综述深入研究了模糊图,直觉模糊图和中性粒细胞图的能量测量和决策过程之间的复杂相互作用。在图理论中,能量是用于测量结构特性并评估决策模型动力学的关键数量。考虑到涉及决策的上下文中能量测量的理论基础,计算技术和实际应用的理论基础,考虑到模糊,直觉模糊和中性粒细胞图模型所带来的特殊特征。本综述试图为希望使用能量度量的研究人员和从业者提供彻底的理解,以在这些特定图形拓扑结构中综合先前的研究中,以设置这些特定图形拓扑内包含的不确定性。
白血病 (AML) 和非造血器官的频繁功能障碍。2 – 6 未折叠蛋白反应、内质网应激、细胞凋亡增加、转录因子表达失调、分泌囊泡和线粒体代谢异常、核糖体生物合成和组装异常已被确认为可能的致病机制。2 – 5 先天性中性粒细胞减少症还包括良性的家族性或种族变异,与已知或尚未确定的基因多态性有关,这些基因的频率和病理生理意义未知,需要进一步研究。7,8 获得性 CNP 包含通过中性粒细胞定向抗体、细胞(NK 或 T 细胞)或细胞因子依赖性免疫过程或通过未知的致病机制介导的多种疾病实体。 9 – 12 后一类也称为特发性 CNP,包括良性和无并发症的疾病形式,也包括 MDS 前期病例(无论是否与克隆性造血有关),这些病例需要早期识别和密切监测。9 – 12
Chen, J., Hou, S., Liang, Q., He, W., Li, R., Wang, H., Zhu, Y., Zhang, B., Chen, L., Dai, X., Zhang, T., Ren, J. & Duan, H. (2022)。通过光调节酶递送局部降解中性粒细胞胞外陷阱以用于癌症免疫治疗和转移抑制。ACS Nano,16(2),2585‑2597。https://dx.doi.org/10.1021/acsnano.1c09318
摘要。开发了一种简单灵敏的分光光度法,用于测定空气中的二氧化氮和水、土壤、一些分析级化学品和牙膏中的亚硝酸盐。空气中的二氧化氮以亚硝酸根离子的形式固定在碱性亚砷酸钠或三乙醇胺吸收剂溶液中。该方法基于水介质中的亚硝酸盐与已知过量的中性红 (CI 50040) 的反应,中性红是一种具有伯氨基的吖嗪染料,最大吸收波长为 530 nm。在酸性介质中,由于重氮化,颜色强度会降低,然后脱氨。加入溴离子可提高重氮化速度,反应几乎瞬间完成。在 0 – 20 µg 亚硝酸盐范围内符合比尔定律,摩尔吸光度为 2.5 × 10 4 L mol –1 cm –1。颜色系统可稳定 2 天。在碱性条件下,异戊醇中可提取染料,加入甲醇硫酸可恢复染料颜色。其摩尔吸光度为 4.3 × 10 4 L mol –1 cm –1 。亚硝酸盐浓度为 0 – 1.6 µg 时,符合比尔定律,检测限为 0.15 µg。
#平等作者的贡献往来:华盛顿大学医学院心脏病学副教授部4565 McKinley Avenue,MSC-8086-12-780 St. Louis,MO 63110电话:314-747-3092电子邮件:rokosh@wustl.edu作者宣布没有利益冲突。关键字:中性粒细胞,心力衰竭,LV重塑,肠病,炎症,纤维化
茶厂疾病对全球茶业构成了重大威胁,从而影响了产量和质量。早期发现和准确的诊断对于有效的疾病管理和防止广泛爆发至关重要。主要依赖专家视觉检查的传统方法可能是主观的,耗时的,并且可能无法检测到微妙或早期症状。此外,可以限制获得专业植物病理学家的机会,尤其是在远程茶叶地区。该项目探讨了人工智能,特别是深度学习技术的应用,以自动化茶叶疾病检测过程。通过利用卷积神经网络(CNN)的力量,该系统非常适合图像分析,该系统旨在分析茶叶的图像并将其准确地分为不同的疾病类别。在标记的茶叶图像的各种数据集上训练CNN,包括各种疾病和健康的样本,使模型可以学习复杂的模式和特征,以表明特定疾病。这种自动化方法有望提高诊断准确性,减少对专家视觉检查的依赖,并有可能提高茶农及时有效的疾病管理策略的可及性,最终有助于增强茶的生产和经济可持续性。
建议引用推荐引用Anandhkumar,M。; A. Bobin; S. M. Chithra;和V. Kamalakannan。“广义的对称的Fermatean中性粒细胞模糊矩阵”。中性粒细胞和系统70,1(2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/7
中性粒细胞广泛分为常规中性粒细胞(PMN)和低密度粒细胞(LDGS)。ldgs在产生中性粒细胞外陷阱(NETS)时比PMN更好,这可能有助于自身免疫性疾病的病理。我们假设LDG和PMN在支持净产生的不受限制的NE水平上有所不同。在这里,我们表明牛皮癣的个体含有较高水平的LDG,与PMN相比,LDGS对其抑制剂SLPI显示出更高的NE染色和较低的染色。血液来源的LDG和PMN之间的异质性有些让人联想到在牛皮癣皮肤中观察到的NE和SLPI染色模式的差异。LDG和PMN中NE和SLPI的独特染色不是由于其蛋白质水平的差异而引起的,也不表现在LDG中NE的较高的总蛋白水解活性中。相反,它可能取决于这些蛋白质的不同胞质螯合。LDG和PMN中NE和SLPI的分歧,与这些细胞对皮肤化学诱导剂的迁移反应的改变相吻合。总体上,差异性NE和SLPI染色确定了循环和皮肤纤维膜中性粒细胞的共同属性,这可能引导二粒粒细胞迁移到不同的皮肤区域并确定LDGS介导的皮肤病理学的定位。
图1. 分化后的Cas9+ER-Hoxb8分化中性粒细胞与原代中性粒细胞十分相似。(A)流式细胞术分析分化0、3、4天的Cas9+ER-Hoxb8细胞。(B)在有和没有G-CSF的情况下,分化4天后CD11b和Ly6G染色的流式细胞术分析。(C、D)分化前(C)(D)和分化4天后的Cas9+ER-Hoxb8的TEM。(E)分化2天后Cas9+ER-Hoxb8的基因表达谱与Immunology Genomes数据库中的RNAseq数据进行比较。Y轴表示不同细胞类型的log2(基因表达值/所有基因的平均表达值);从左到右依次为:巨噬细胞(MF_PC、MF_Fem_PC、MF_226+II+480lo_PC、MF_RP_Sp、MF_Alv_Lu、MF_pIC_Alc_Lu、MF_microglia_CNS、MF_AT)、单核细胞(Mo_6C+II-_Bl、Mo_6C-II-)、中性粒细胞(GN_BM、GN_Sp、GN_Thio_PC)和肥大细胞(MC_heparainase_PC)。所有数据代表至少 2 次实验。