XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System具有特征
聚氨酯应用：评论
学生，Jayshree Periwal国际学校，印度拉贾斯坦邦，摘要本文对聚氨酯（PU）（PU）的当前技术和应用进行了详尽的回顾，这些技术涵盖了从衣服到工业和基础设施领域的广泛范围。pu以其多功能性和有利的材料特性而闻名，由于其出色的热和声学特性，已成为各个行业的关键参与者。重点是探索其多面应用程序，该评论深入研究了PU在时尚，制造和建筑等各个部门的利用中。具体来说，它突出了PU的显着热绝缘特性，这使得在节能服装和建筑材料中必不可少。此外，PU的声学特性有助于其在隔音和降低降噪应用中的广泛使用。通过综合最新的创新进步和潜在的创新途径，本文强调了PU在塑造现代技术中的重要作用，并强调了其在众多部门未来发展的巨大潜力。关键字：聚氨酯应用，基础设施，汽车行业简介聚氨酯聚氨酯的化学是由二/聚异生酯，二醇或多元醇的反应形成的，在存在链扩展器和其他添加剂的情况下形成重复氨基烷基链接。聚氨酯的基本成分是多元醇和异氰酸酯，这对于确定产物的最终特性至关重要。这些柔软而坚硬的细分市场。多元醇被广泛分类为多酚多醇和聚酯多元醇。改变多元醇或异氰酸酯可以显着改变聚氨酯的特性，从而使这些成分的结构 - 乳化关系对于理解和设计聚氨酯产物必不可少。在形成的聚氨酯中，多元醇和异氰酸酯会产生不同的域或区域，这些域或区域赋予了最终产物柔软，柔性或硬度等特性。多元醇通常具有较长的链长，从而导致更大的迁移率，从而为聚氨酯提供了柔韧性。链长较长的二醇具有更大的灵活性。异氰酸酯通常是非常短的链分子，它会导致更高的结晶，并导致紧凑，密集的填充片段非常坚硬且不柔滑。这种硬和软段的组合使聚氨酯具有特征性的多功能性，使其对广泛的应用非常有效。[2]多元醇是包含多个功能性羟基的物质。它们还可能包括酯，以太，酰胺，丙烯酸，金属，金属和其他官能团。聚醚多元醇是由环氧和含活性氢化合物之间的反应产生的。它们是通过添加氧化乙烷或
B细胞印记过继转移的CD8 + T细胞具有增强的肿瘤免疫力
摘要 背景 过继性 T 细胞转移 (ACT) 疗法可改善晚期恶性肿瘤患者的预后，然而许多个体因输入功能不佳或持久性的 T 细胞而复发。 Toll 样受体 (TLR) 激动剂直接给患者使用时可以激发抗肿瘤 T 细胞反应，但这些反应往往与毒性同时出现。我们假设 TLR 激动剂可以在体外重新用于调节具有显著效力的 T 细胞，从而避免 TLR 相关毒性。 方法 在本研究中，我们调查了肿瘤特异性小鼠 CD8 + T 细胞和人类肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 在用 TLR9 激动剂 CpG 进行体外扩增时会受到怎样的影响。 结果 在此，我们揭示了一种使用 TLR 激活的 B 细胞逆转过继转移的 CD8 + T 细胞对肿瘤的耐受状态的新方法。我们重新利用了临床上常用的 TLR9 激动剂 CpG，以增强 ACT 扩增过程中的 T 细胞—B 细胞相互作用。从 CpG 处理的培养物中体外扩增的 T 细胞表现出强大的抗肿瘤功效和体内持久性。这种抗肿瘤功效是在没有体内施用 TLR 激动剂或其他高剂量白细胞介素 (IL)-2 佐剂或疫苗接种的情况下实现的，而这些通常是有效 ACT 治疗所必需的。CpG 条件化的 CD8 + T 细胞获得了独特的蛋白质组学特征，其特点是 IL-2R α 高 ICOS 高 CD39 低表型和改变的代谢特征，所有这些都依赖于培养物中暂时存在的 B 细胞。同样，人类 TIL 也受益于体外使用 CpG 扩增，因为它们也具有 IL-2R α 高 ICOS 高 CD39 低表型。 CpG 通过增强 B-T 细胞直接相互作用，促进具有特征表型和抗肿瘤能力的强效 CD8 + T 细胞的扩增。分离的 B 细胞还赋予 T 细胞 CpG 相关表型，并提高肿瘤免疫力，而无需培养中额外的抗原呈递细胞或其他免疫细胞的帮助。结论我们的研究结果展示了一种使用 TLR 激动剂改善免疫疗法的新方法，并揭示了 B 细胞在产生强效 CD8 + T 细胞疗法中的重要作用。我们的研究结果对晚期实体瘤的临床治疗具有直接意义。
PSNI使用力统计报告2023年4月1日
覆盖范围建议21北爱尔兰警务委员会的人权年度报告（2008年）要求PSNI“向警务委员会提供有关PSNI电子使用武力监测系统的所有类别使用的统计数据，每月六个月为基础。”该报告概述了2023年4月1日至2024年3月31日的警察使用武力的情况。涵盖2023年10月至2024年9月12日的下一份报告将于2024年12月发布。警察必须通过“使用武力报告”来记录他们部署武力策略的任何事件的细节。事件涉及多个人或官员，每个使用武力的官员都必须填写一份武力报告，并详细说明自己对武力的使用。因此，单数事件或个人可能在多次使用力报告中具有特征。在本报告的第2-9节中，一种“使用武力”是指一名官员使用涉及一个或多个人的武力。因此，报告的用途数量不等于唯一事件/事件或涉及事件的人的数量。如果一名官员将枪支指向三个人，则将其算作武力的一种用法。如果两名军官在同一事件中将枪支指向同一三人，则应完成两次使用武力报告，这将被视为两种用途。在发布时，提交2023/24的武力表格的使用中有98％已被验证，因此在最终数据集中包含。在某些情况下，该人的信息，例如在其他情况下，此类细节是该人已知或报告的。数据质量本报告第10节中的数字反映了警察记录了多少次武力，但是它没有告诉我们有多少个人经历了警察使用武力。如上所述，如果两名官员对一个人使用武力，则每个官员都会提交武力报告，并且两者都将报告该人的详细信息。年龄，性别，种族是由报告官员所感知的，因此不应将其视为与自我报告的数据一样可靠。尽一切努力确保据报道，警方对使用武力监测系统的所有使用武力发生事件，但有可能存在一些不足的情况，并且在使用这些统计数据时应考虑这一点。但是，PSNI最近实施了一种自动解决方案，该解决方案应大大减少任何不足的报道，主要是通过在需要使用武力表格时自动提示官员。基于用户参与度，信息请求和满意度调查反馈的统计用户的用户以及包括PSNI，警务委员会，媒体和学者在内的一系列用户的策略制定和策略监控，绩效监控和公共利益。可以在使用力用户指南的使用中找到完整的详细信息。PSNI统计分支欢迎有关这些统计信息的任何用户反馈，可以通过封面上的电子邮件地址提供。官方统计数据该公告是官方统计出版物，这意味着它符合官方统计的实践守则，如下所示：
假肢术语的词汇表2023：第十版
抽象类型2糖尿病（T2DM）定义为主要不是胰岛素依赖性的成人发作类型，占所有糖尿病（DM）病例的95％以上。根据全球记录，有5.37亿20-79岁的成年人受DM的影响，这意味着15人中至少有1人。该数字预计到2045年将增长51％。T2DM最常见的并发症之一是糖尿病性视网膜病（DR），总体患病率超过30％。由于T2DM人群的增长，与DR相关的视觉障碍的总数正在上升。增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是造成工人年龄成年人可预防失明的医生和主要原因。此外，具有特征性的全身性属性，包括线粒体损伤，细胞死亡增加和慢性炎症，是层叠DM复杂（例如缺血性中风）的独立预测指标。因此，早期DR是出现这种“多米诺效应”上游的可靠预测变量。全球筛查，导致及时识别与DM相关并发症的及时鉴定，目前应用的反应性医学无法充分实施。一种个性化的预测方法和具有成本效益的针对性预防 - 预测性，预防和个性化医学（PPPM / 3pm）可以很好地利用累积的知识，防止失明和其他严重的DM并发症。为了达到这一目标，需要可靠的阶段和特异性生物标志物面板，其特征是一种简单的样本收集，高灵敏度和分析特异性的方式。在当前的研究中，我们检验了以下假设：非侵入性收集的泪液是分析眼部和全身性（DM相关并发症）生物标志物模式的可靠来源，适合于稳定DR与PDR进行鉴别诊断。在这里，我们报告了全面正在进行的研究的第一个结果，其中我们将个性化的患者特征（健康对照与稳定D的患者以及患有有或没有合并症的PDR患者）与泪液中的代谢谱相关联。Comparative mass spectrometric analysis performed has identified following metabolic clusters which are differentially expressed in the groups of comparison: acylcarnitines, amino acid & related compounds, bile acids, ceramides, lysophosphatidyl-choline, nucleobases & related compounds, phosphatidyl-cholines, triglycerides, cholesterol esters, and fatty acids.我们的初步数据强烈支持泪液中代谢模式的潜在临床实用性，这表明DR阶段和PDR进展的独特代谢特征。这项试验研究创建了一个平台，用于验证泪液生物标志物模式，以将易受PDR的T2DM患者分层。此外，由于PDR是严重T2DM相关并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标，因此我们的国际项目旨在为“诊断树”（是/否）创建适用于糖尿病护理中HealthRisk评估的分析原型。
医学微生物学讲义ppt
微生物学基础：临床方法 - 第三版 由 Johana Meléndez 教授等编写 医学微生物学简介，作者：Andrew Dodgson 博士 本书是了解医学微生物学的综合资源，涵盖了基本概念和临床方法。 关键概念包括： - 研究导致人类疾病的微生物（病毒、细菌、真菌和寄生虫） - 正常菌群：人体皮肤和粘膜上有益微生物的存在 - 污染：培养物中存在在采集样本时不存在的生物 - 定植：生物在某个部位存在但没有引起疾病或症状 - 感染：生物侵入身体部位、繁殖并引起组织反应、症状或疾病 将生物分类为界、门、属、种对于理解医学微生物学也至关重要。其中包括： - 病毒：体型小，无法独立复制，难以治疗（例如流感、艾滋病毒/艾滋病） - 细菌：能够独立复制，导致医院中见到的大多数感染，并用抗生素治疗 - 真菌：复杂、大型生物，也会导致疾病（例如肺炎、尿路感染） 了解这些概念对于医疗保健专业人员有效地诊断、预防和治疗感染至关重要。 细菌可分为真菌和霉菌，导致一系列疾病，例如鹅口疮、足癣、侵袭性和过敏性曲霉病。许多疾病都是机会性的。 对细菌进行分类至关重要，因为不同类型的细菌会导致不同的疾病，并且对抗生素有不同的反应。为了对细菌进行分类，我们根据它们的微观外观对它们进行分组，然后根据生化反应等特性进一步将它们分为不同种类。 革兰氏染色法通过使用结晶紫和其他化学物质对载玻片进行染色来帮助区分细菌。这种方法可以确定细菌是革兰氏阳性还是革兰氏阴性，这会影响其抗生素耐药性。革兰氏染色还提供有关细菌细胞壁形状的信息，将它们分为四个主要类别：G+ 杆菌、G+ 球菌、G- 杆菌和 G- 球菌。这种初步鉴定对于诊断疾病和选择适当的抗生素很有用。 微生物学是研究微生物（包括细菌、病毒、真菌和其他微观生命形式）的科学分支。医学微生物学领域专门研究人类传染病的原因和影响。 微生物分类 ----------------------------- 微生物分为几类： * **原生生物**：包括原生动物等单细胞生物的群体。 * **病毒**：此类包括病毒，它们是可导致人类传染病的非细胞生命系统。 * **DNA 病毒和 RNA 病毒**：病毒类别的子类别，以其遗传物质（DNA 或 RNA）区分。 * **真核生物**：包括单细胞真核生物（如藻类和原生动物）的群体。 * **原核生物**：此类别包括细菌，即没有细胞核的原核细胞。 * **真菌**：一类微生物，包括对人类有致病性的真菌。 * **蓝藻**：蓝藻的一个子类别。 * **藻类**：一组光合真核生物。 * **细菌**：此类包括革兰氏阴性细菌，其具有特征性的细胞壁结构，由外膜和含有胞壁酸的薄内肽聚糖层组成。 * **原生动物**：原生生物的一个子类别，包括对人类有致病性的单细胞动物生物。细菌类内的分类 --------------------------- -- 细菌类进一步分为三个亚类： 1. **暗细菌**：此类细菌的细胞壁为革兰氏阴性，由外膜和含有胞壁酸的薄内肽聚糖层组成。 2. **无氧光合细菌和有氧光合细菌**：暗细菌亚类的子类别。 微生物命名法 ------------------------------ 在微生物学中，使用二名法来识别物种。该系统为每种物种分配一个通用名称和一个特定名称。例如，*炭疽芽孢杆菌* 和 *破伤风梭菌* 分别是炭疽杆菌和破伤风杆菌的科学名称。 细菌的大小 ------------------ 细菌的大小通常以微米 (μm) 或毫米 (mm) 为单位。大多数致病菌的尺寸在 0.1 到 10 μm 之间。用于测量微生物的其他单位包括纳米和埃。 细菌的形态 ------------------------- 细菌是通过二分裂繁殖的原核细胞，二分裂是一种无性繁殖，细胞分成两个相同的子细胞。它们同时具有 DNA 和 RNA，可根据形状进行分类： 1. **球形（球菌）**：此类细菌呈球形。 2. **杆状（细菌、杆菌和梭菌）**：细菌类的子类别，包括长度不一的杆状体。 3. **螺旋形（弧菌、螺旋体、螺旋体）**：杆状细菌的一个子类别。 淋病奈瑟菌的电子显微照片 ---------------------------------------------- 电子显微照片是使用电子显微镜拍摄的高分辨率图像。这张显微照片显示的是*淋病奈瑟菌*的形态，它是一种导致淋病的致病菌。杆状细菌的排列 -------------------------------------- 杆状细菌可以排列成不同的形状，包括： 1. **单杆**：单个杆状细菌。 2. **链杆菌**：一种具有特征形状的杆状细菌。螺旋形式 ---------- ---- 弧菌是一种螺旋状的细菌，外观类似逗号。细菌有各种形式，包括霍乱弧菌和螺旋体，它们都是盘绕的形状。致病菌种如小螺旋体会导致鼠咬热，而幽门螺杆菌会导致胃溃疡。螺旋体是一类细菌，包括密螺旋体、钩端螺旋体和伯氏疏螺旋体，其特征是细胞薄而柔韧，有规则的扭曲。细胞壁对于细菌的刚性和渗透保护至关重要，由革兰氏阳性菌中的肽聚糖组成。所讨论的细菌不能运动，也没有荚膜，属于革兰氏阴性。它们对各种抗生素高度敏感，需要活细胞才能在其中繁殖。从形态上看，这些立克次体与某些细菌有相似之处，具有包围原生质物质和致密颗粒的限制膜。另一方面，衣原体也是革兰氏阴性菌，缺乏必要的能量产生机制，因此是细胞内寄生虫。它们表现出两种不同的形态：原生体和初始体。实验室诊断采用多种方法：1. 细菌镜检 2. 常规细菌学检测 3. 抗生素敏感性检测，以检测细菌对药物的反应 4. 血清学评估抗体存在 5. 生物技术，用于识别特定的生物过程 6. DNA 技术检测，如 PCR（聚合酶链反应），可检测各种生物体的 DNA 或 RNA，例如 HIV。血清学评估抗体的存在 5. 用于识别特定生物过程的生物技术 6. DNA 技术测试，如 PCR（聚合酶链反应），可检测来自各种生物体（例如 HIV）的 DNA 或 RNA。血清学评估抗体的存在 5. 用于识别特定生物过程的生物技术 6. DNA 技术测试，如 PCR（聚合酶链反应），可检测来自各种生物体（例如 HIV）的 DNA 或 RNA。
肠道粘膜细胞将α-突触核蛋白转移到迷走神经
引言帕金森氏病（PD）是一种使人衰弱的神经退行性疾病，具有特征性运动障碍，包括刚度，静止震颤和胸肌。许多患者还患有胃肠道症状，例如便秘，通常在特征运动缺陷之前10年或更长时间（1）。PD的病态标志是细胞内蛋白质夹杂物，填充了α-突触核蛋白的纤维化形式，它们在大脑和周围神经系统中均积累。在PD的多巴胺能神经元中，称为Lewy身体的包含物与神经元脆弱性和变性有关（2，3）。贯穿大脑，通常在兴奋性神经元和其他神经元亚型的突触前末端发现α-突触核蛋白，在内吞作用和突触囊泡功能中起作用（4）。 在α-突触核蛋白基因（SNCA）（例如A53T和A30P）以及SNCA基因座的乘法中可能引起家族性PD（5，6）。 α-突触核蛋白蛋白的显着特征之一是将汇总成β-薄片 - 富含蛋白质原纤维的内在能力，这些能力对硫非激素等淀粉样蛋白染料具有很高的亲和力（7-9）。 这些α-突触核蛋白原纤维具有提议的能力，可以在假设的prion样级联反应中扩散相互联系的细胞（10-13）。 转移的α-突触核蛋白可能会在受体细胞中募集天然α-突触核蛋白，从而播种额外的凝结物（14-16），可以形成较大的原纤维和夹杂物（17、18）。 α-突触核蛋白RT Quic分析在DuodeNal活检中证明了PD患者但没有健康对照组的播种活性（20）。贯穿大脑，通常在兴奋性神经元和其他神经元亚型的突触前末端发现α-突触核蛋白，在内吞作用和突触囊泡功能中起作用（4）。在α-突触核蛋白基因（SNCA）（例如A53T和A30P）以及SNCA基因座的乘法中可能引起家族性PD（5，6）。α-突触核蛋白蛋白的显着特征之一是将汇总成β-薄片 - 富含蛋白质原纤维的内在能力，这些能力对硫非激素等淀粉样蛋白染料具有很高的亲和力（7-9）。这些α-突触核蛋白原纤维具有提议的能力，可以在假设的prion样级联反应中扩散相互联系的细胞（10-13）。转移的α-突触核蛋白可能会在受体细胞中募集天然α-突触核蛋白，从而播种额外的凝结物（14-16），可以形成较大的原纤维和夹杂物（17、18）。α-突触核蛋白RT Quic分析在DuodeNal活检中证明了PD患者但没有健康对照组的播种活性（20）。通过新开发的种子聚集试验（包括蛋白质错误折叠的循环扩增和实时Quaking诱导的转换（RT-QUIC）ASSAINS（19），在PD中的存在和脑脊液中的α-突触蛋白原纤维和脑脊液的温度活性已被令人信服地证明。在该测定中触发活性的α-突触核蛋白种子的起源尚不清楚。在大鼠模型中，人们认为触发α-突触核蛋白的病理积累的种子可能起源于神经元和大脑，并落入肠道或肠道中的某个地方并升入大脑（21）。
使用
电子邮件; iChannadafitria@gmal.com*摘要。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于胰岛素缺乏症而引起的高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素是生活方式，包括饮食，缺乏运动，监测血糖和药物。大多数人没有意识到自己有DM，只有在遇到严重症状的情况下才能发现。为避免这种情况，可以使用K-Neartiment（KNN）方法来预测患糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartheber（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求（包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素）对从Dharma Husada诊所收到的数据进行分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是从输入数据集来训练和测试模型的数据，每个数据元素都具有某些特征（属性）和类。预处理步骤包括培训数据生成和数据清洁，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估。评估包括构建评估模型并衡量准确性的水平，建立预测模型并保存模型。。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。。Latar Belakang这项研究表明，K-Nearest邻居（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但尤其是在一个由245个日期和8个属性组成的小数据集中，对于30岁的患者而言，它不准确。howver，如果数据量很小，那么K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，KNN，抽象数据集。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于缺乏胰岛素而导致高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素，即生活方式，包括饮食模式，缺乏运动，监测血糖和治疗。大多数人没有意识到自己患有这种DM疾病，只知道何时出现严重的症状。为避免这种情况，可以使用k-nearest邻居（KNN）方法来预测糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartialt Neighboar（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求，包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素的需求，对从Dharma Husada诊所收到的数据进行了分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是输入数据集来训练和测试模型的数据分析，每个数据元素都具有特征（属性）和某些类。预处理步骤包括创建培训数据和清洁数据，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估，评估，包括建立评估模型并衡量准确性，构建预测模型和存储模型的水平。这项研究表明，可使用K-Nearthign（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但主要是在一个由245个日期和8个30岁患者的小型数据集中进行分类。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。但是，如果数据量很小，则K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，k-nearest邻居（KNN），数据集1。