中期因子 (MDK) 由 MDK 基因编码,最早是通过差异杂交发现的,当时正在研究胚胎癌细胞在视黄酸诱导的分化过程中其 cDNA 的 RNA 水平是否升高 [ 1 ]。这种 13 kDa 富含半胱氨酸的蛋白质由两个主要结构域组成,每个结构域包含三个反向平行的 β 链和多个肝素结合共识位点,当与这些位点结合时,会促使蛋白质发生化学和结构变化 [ 2 ]。因此,MDK 被归类为肝素结合蛋白,属于肝素结合生长相关分子 (HB-GAM) 家族,该家族包含另一种与 MDK 有 50% 相似的蛋白质,即多效蛋白 (PTN),它们具有相同的功能 [ 3 ]。MDK 在神经系统等重要系统的发育和维持中起着至关重要的作用。它也被称为神经突生长促进因子,因为它有助于神经元的发育和存活 [ 4 ]。以前,它被认为是妊娠中期视黄酸反应基因产物,对发育至关重要,因此被命名为 Mid-kine。最近的研究强调了 MDK 作为生物标志物的作用,因为 MDK 在各种恶性肿瘤中表达异常高,而正常组织中的表达较弱或最低。MDK 介导细胞生长、存活、转移和血管生成,并完成癌症的所有主要特征 [ 5 ](图 1)。MDK 是一种可溶性生长因子,由产生它的细胞分泌 [ 6 ]。在癌症、多发性硬化症、缺血和其他炎症和神经疾病中,MDK 是一种细胞因子,负责所有这些情况下的存活和增殖 [ 7 – 10 ]。血清中存在 MDK 与较差的结果相关。当 MDK 被基因沉默时,会导致癌细胞增殖减少 [ 11 ]。虽然确切的途径尚不完全清楚,但 MDK 的存在以及与致癌作用的关联是显而易见的 [ 12 ]。
•英国外科医生以其对预防和治愈伤口感染的防腐治疗的显着贡献而闻名。•Lister得出结论,伤口感染也是由于微生物引起的。•在1867年,他开发了一种抗药性手术系统,旨在通过苯酚的应用来预防微生物。•他还设计了一种方法,通过将碳酸的细雾喷在空气中,从而产生抗菌环境,从而破坏手术剧院中的微生物。•他首先通过使用当今仍在使用的物理和化学剂来引入无菌技术来控制微生物。•由于这一值得注意的贡献,约瑟夫·李斯特(Joseph Lister)被称为杀菌手术的父亲。亚历山大·弗莱明爵士(苏格兰医师和细菌学家):发现
图 2 气候数据的主成分分析,包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高,蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应月份(1 表示一月,12 表示十二月)
图 2 气候数据的主成分分析,包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高,蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应月份(1 表示一月,12 表示十二月)
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图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)
如今,电脑、智能手机、平板电脑和其他电子产品已成为人类生活中不可或缺的一部分。人类健康至关重要。了解机器人在卫生领域的应用,并密切关注与此问题相关的总体发展,这一点非常重要。人类大脑与这项技术处于不断互动的状态。纳米技术适应人类健康所形成的专业;组织工程对人类非常重要。人工智能是人类和世界历史上最伟大的工程之一。随着流行病的增加,人工智能技术已成为人类经常听到的一个领域。人工智能是表现出类似人类行为的能力。人工智能有可能使科学研究(人们关注的领域)更加高效,并将科学研究的速度提高一个倍数。在这项研究中,通过文献综述研究了机器学习在人类健康中的重要性和可用性。图中显示了从不同研究中获得的结果。
图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)
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简介建筑环境在减少温室气体排放中起着关键作用,因为它对全球总能源消耗的影响很大。拥有全球总能源消耗的近32%,该建筑部门影响了全球温室气体排放(19%)和ELEC TRIC TRIC能源消耗(51%)的显着影响(IPCC 2014);此外,这些数字在高度发达国家中,显着增加了总能量造成的40%(IEA 2016)。在美国,与住宅和商业建筑有关的能源消耗已从1980年的33.7%(美国能源部2012)提高到2019年的40%(美国EIA 2020年);在欧盟登记了类似的价值,在欧盟,建筑部门占总能源消耗的近41%(Rousselot Marie and Pollier 2018),而在中国,百分比较低(近20%),这要归功于不同比率所得能源价格(CAO,DAI和LIU 2016)。许多研究(Chua等人2013)强调,在开发国家中,工业和住宅建筑物总能源消耗的几乎一半与供暖通气和空调(HVAC)系统有关,这些系统的消耗严格取决于enve损失(ng,persily,persily and emmerich 2014)和热量增长(Elssland,peksland,peksland,peksland,peksland,peksland,peksland,peksland,peksen and weietsch and wiel,