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重组人FGF-8A无载体
描述FGF-8属于成纤维细胞生长因子（FGF）家族，并且在细胞生长，胚胎发生和肿瘤发生中起重要作用。在人（A，B，E，F）中FGF-8的四种亚型和通过mRNA的替代剪接产生的小鼠（A-H）中的八种同工型。比较人和小鼠，FGF-8A和FGF-8B显示出相同的序列同源性。FGF-8B是主要形式，并与FGF-8A共表达。同工型在胚胎发生过程中具有不同的生物学功能。在产前阶段，FGF-8的正常发育需要各种器官（包括四肢和中枢神经系统）。FGF-8A和8B蛋白的明显导致大脑发育中的命运确定失调。此外，首先将FGF-8从SC-3小鼠乳腺癌细胞克隆，并被发现是响应雄激素刺激而诱导的。同工型FGF-8B对FGF受体具有最高的亲和力，比FGF-8A阐明了更强的转化能力。FGF-8B在人前列腺和乳腺癌标本和细胞系中检测到。FGF-8F与食管癌的预后有关。FGF-8E突变与促性腺激素释放激素（GNRH）的缺乏有关。
中联重科股份有限公司...
在建工程 37.36% 主要由于工程项目及费用增加所致 短期借款 -36.03% 减少主要由于偿还短期借款所致 衍生金融负债 -100.00% 主要由于金融工具到期及交付所致 应付职工薪酬 -49.50% 减少主要由于本期支付年终绩效奖金所致 应交税费 86.66% 主要由于企业所得税、增值税增加所致 一年内到期的非流动负债 266.70% 主要由于一年内到期的长期借款增加所致 预计负债 61.81% 主要由于预提产品质量保证金增加所致 其他非流动负债 -41.69% 主要由于收购工业园预收款项减少所致 管理费用 35.00% 主要由于与职工持股相关的股份支付费用增加所致股权计划 财务费用 98.22% 主要受汇兑损益的影响 投资收益 -91.77% 主要受理财产品收益、权益法核算的长期股权投资收益减少的影响 公允价值变动收益 -87.44% 主要受股票等金融资产公允价值变动减少的影响 资产处置收益 3539.74% 主要受收购工业园处置损益增加的影响 营业外支出 39.53% 主要受违约金、资产报废费用增加的影响 筹资活动产生的现金流量净额 -975.81% 主要受偿债务增加的影响
胆管癌的代谢重编程
摘要 代谢重编程是癌症的一个标志，它使肿瘤细胞能够满足快速增殖、侵袭和转移所需的增加的能量需求。事实上，许多肿瘤细胞获得了独特的代谢和生物能量特征，使它们能够在资源有限的条件下生存，主要是通过利用替代营养物质。最近的几项研究探索了癌细胞的代谢可塑性，目的是确定新的可用药物靶点，而限制营养物质获取的治疗策略已成功应用于某些肿瘤的治疗。胆管癌 (CCA) 是一种高度异质性的肿瘤，是第二大最常见的原发性肝癌。它的特点是对化疗有抵抗力和预后不良，5 年生存率低于 20%。在 CCA 的发病和进展过程中，代谢途径的失调已被描述。有氧糖酵解和谷氨酰胺补充增加使 CCA 细胞能够产生生物合成中间体。研究表明，涉及碳水化合物、氨基酸和脂质的其他代谢改变可维持癌细胞的生长和扩散。在这篇综述中，我们讨论了 CCA 发育过程中发生的复杂代谢重组，并导致独特的营养成瘾。我们还深入讨论了基于代谢变化的治疗干预措施的可能作用。© 2022 欧洲肝脏研究协会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
重组人VEGF-165无载体
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有效的平面外数学 xmlns="http://www.w3. ...
半导体量子点 (QD) 是可扩展自旋量子比特操作的有前途的平台[1– 13]。虽然许多研究都使用了硅基电子 QD，但锗中的空穴表现出许多相同的理想特性，但也有一些有益的不同：不存在简并谷态[14]，原子 p 轨道特性可以自然抑制超精细引起的退相干[15–18]，大自旋轨道耦合[14, 19]，允许使用电偶极自旋共振控制量子比特[15]。由于这些潜在的优势，应变 Ge QD 近期一直在研究中[20, 21]。值得注意的是，应变 Ge/SiGe 异质结构中的空穴自旋量子比特已从 QD 演示迅速发展到量子比特逻辑[22– 25]。这种材料中重空穴和轻空穴子带之间的巨大分离因 Ge 阱内的应变和约束而增大。这导致重空穴空间单带模型中有效非对角项减少。± 1 / 2 态的能量分裂超过了这些空穴应经历的自然自旋 3/2 塞曼项，从而减少了外部磁场 (B) 对 ± 3 / 2 态的混合。这导致对平面内排列的 B 场的响应较弱，表明 g 因子各向异性较大[26]。这已在一维中得到证实
使用超低噪声 SQUID 放大器实现量子点的灵敏射频读出
半导体中的电子自旋是最先进的量子比特实现方式之一，也是利用工业工艺制造的可扩展量子计算机的潜在基础 [1–3]。一台有用的计算机必须纠正计算过程中不可避免地出现的错误，这需要很高的单次量子比特读出保真度 [4]。用于错误检测的全表面码要求在计算机的每个时钟周期内读出大约一半的物理量子比特 [5]。直到最近，自旋量子比特装置中的单次读出只能通过自旋到电荷的转换来实现，由附近的单电子晶体管 (SET) 或量子点接触 (QPC) 电荷传感器检测 [6–9]。然而，如果使用色散读出，硬件会更简单、更小，这利用了双量子点中单重态和三重态自旋态之间的电极化率差异 [10–13]。可以通过与量子点电极之一粘合的射频 (RF) 谐振器监测由此产生的两个量子比特状态之间的电容差异。量子点中的电荷跃迁也会发生类似的色散偏移，这样反射信号有助于调整到所需的电子占据 [14–16]。色散读出的优势在于它不需要单独的电荷传感器，但即使在自旋衰减时间较长的系统中，电容灵敏度通常也不足以进行单次量子比特读出 [17–23]。最近，已经在基于双量子点的系统中展示了色散单次读出 [24–28]，但为了提高读出保真度，仍然需要更高的灵敏度。
单光子相干反馈控制与滤波
如果一个光场恰好包含 k 个光子，则它处于 k -光子态。由于其高度量子化的特性，光子态在量子通信、计算、计量和模拟方面有着广阔的应用前景。最近，人们对各种光子态的产生和操纵的兴趣日益浓厚。控制工程领域的一个新的重要问题是：如何分析和合成由光子态驱动的量子系统以实现预定的控制性能？在本综述中，我们引入了单光子态，并展示了量子线性系统如何处理单光子输入，以及如何使用线性相干反馈网络来塑造单光子的时间脉冲。我们还介绍了一种单光子滤波器。（本综述的扩展版本可在 arXiv:1902.10961 找到。）
关于贝尔态、超密编码和量子隐形传态的几点注释
四个贝尔态 | φ + ⟩ 、 | ψ + ⟩ 、 | φ − ⟩ 和 | ψ − ⟩ 是正交的，因此可以通过量子测量区分。因此，在收到 Alice 的变换量子比特（EPR 对中她的一半）后，Bob 可以测量两个量子比特并恢复 b 0 b 1 。因此，一个量子比特携带两个经典信息比特；这是超密集编码。我们在上面看到了一个例子，其中 Bob 使用图 2 中所示的逆贝尔电路从 | φ + ⟩ 恢复了 | 00 ⟩。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。