抽象造血干细胞(HSC)是造血系统的基石。hscs维持不断的成熟血细胞衍生物,同时自我更新,以保留一生中相对恒定的祖细胞。然而,功能性HSC的长期维持仅与它们的天然组织微环境(BM)相关。HSC一直提议居住在复杂的BM组织景观中发现的固定且可识别的解剖单位中,这些单元以确定性的方式控制其身份和命运。在过去的几十年中,在解剖BM的细胞和分子织物,控制组织功能的结构组织以及HSC建立的相互作用中,已经取得了巨大进展。尽管如此,迄今为止缺乏控制HSC调节的机制的整体模型。在这里,我们概述了我们目前对鼠和人体组织中局部细胞社区中BM解剖学,HSC定位和串扰的理解,并突出了有关HSC如何在BM微环境中整合HSC的基本开放问题。
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摘要:这项研究的目的是评估利用BW(Buttress Wall)来控制越南胶质土壤条件下膜片壁的偏转的影响。使用在特定项目期间密切监视的数据评估了碰撞层的物理和机械性能,这是利用硬化土壤模型的3D数值模拟的验证。分析结果与现场监视数据非常匹配,该数据测试了模拟模型的准确性。这构成了进一步研究BW壁的维度参数的基础,包括它们之间的长度,厚度和间距。从参数研究中获得的结果表明,在BW壁之间改变壁的长度和间距显着限制了隔膜壁的变化,而厚度的变化具有可忽略的效果。通过3D数值模拟,已经建立了最大壁偏转与参数(例如壁长和BW壁之间的间距)之间的线性关系。
摘要一种未来的人造视网膜,可以恢复盲人的高敏度视力,将依靠能够使用自适应,双向和高分辨率设备来读(观察)和写入(观察)和写(控制)神经元的尖峰活动。尽管当前的研究重点是克服构建和植入这种设备的技术挑战,利用其能力来实现更急性的视觉感知也将需要实质性的计算进步。使用Ex Vivo多电极阵列实验室原型使用高密度的大规模记录和刺激,我们构成了一些主要的计算问题,并描述了当前的进度和未来解决方案的机会。首先,我们通过使用从大型实验数据集中学到的低维变异性变异性的低维歧管来确定盲视网膜自发活动的细胞类型和位置,然后有效地估计其视觉响应特性。第二,我们通过通过电极阵列传递电流模式来估计对大量相关电刺激的视网膜响应,尖峰对产生的记录进行排序,并使用结果来开发诱发响应的模型。第三,我们通过在视觉系统的整合时间内暂时抛弃各种电刺激的收集来重现给定的视觉目标的所需响应。一起,这些新颖的方法可能会在下一代设备中大大增强人造视力。
根据薄翼型理论,翼型近似于隧道中心四分之一弦点(x=0,y=0)处的单个涡流。风洞壁由距离为 h 且符号交替的无限垂直涡流行模拟,位于真实涡流上方和下方(见图 4)。在隧道中心线上的位置 x 处引起的水平速度相互抵消,但垂直分量相加。在涡流位置处,引起的垂直分量为零并改变符号。在封闭的隧道中,流动的曲率必须使得没有气流穿过隧道壁。
为了实现航空工业的精确气动声学测量,对主要用于气动测试的低速风洞进行了改造,以提供更低的背景噪声环境。根据风洞不同位置的单个麦克风的数据和测试段内的麦克风相控阵测量结果,确定了主要噪声源,并实施了可行的替代方案来降低背景噪声,例如在驱动系统上游安装新的经过声学处理的角叶片和侧壁衬里。还研究了测试段的声学透明概念,结果显示风洞的进一步改进很有希望。给出了风洞不同位置的单个麦克风测量结果以及测试段内波束形成阵列的声压级结果。改进前后的背景噪声测量证实,气动声学测试的能力显著提高,测试段内的噪声降低了 5 dB。
在超音速飞行期间,冷却膜可以保护光窗免受热湍流边界层的影响。必须在冷却效率和产生的光学扭曲之间达到平衡。光畸变是由于密度差异和导致连贯流量结构的不稳定性而导致的。作为巴黎圣母院与新墨西哥州立大学之间的合作研究项目的一部分,进行了壁模型的大型模拟,对两个动荡的边界层流在带有冷却膜的光学窗口上的两个湍流边界层流。考虑了三种不同的冷却膜气体(空气,二氧化碳和氦气)。模拟的条件与巴黎圣母院SBR-50超音速风洞中的实验相匹配。外流与冷却膜速度和密度之间的差异会影响混合层的湍流和压力扭矩涡度产生。将冷却膜物种浓度和光路失真的根平方与巴黎圣母院的测量进行了比较。对物种不匹配的病例的基于密度的正交分解揭示了有助于光学扭曲的连贯结构。
视网膜静脉闭塞(RVO)是第二大最常见的视网膜血管病变,是造成Unilat eral视觉障碍和失明的重要原因。1,2基于静脉病变的位置,RVOS分为中央(CRVO)和分支(BRVO)视网膜静脉闭塞。CRVO中的闭塞位于lamina cribrosa的中央视网膜静脉中和/或其后部,而在Brvo中,闭塞发生在中央视网膜中心静脉的任何分支中,尤其是在动静脉交叉处。几种系统性和眼部风险因素已被认为是RVO发展的有效贡献者。经典的危险因素包括高龄,高血压,高脂血症和糖尿病(DM)。3–8此外,避孕药,青光眼和Thrombo Philic危险因素的吸烟,升高的体重指数(BMI),黑种族,口服摄入与RVO有关。3–10
获取NIH CONSONS ID(如果您还没有),并确认您的Commons帐户已更新以反映您当前的机构。对于LRP的特定NIH Commons ID要求,请阅读LRP网站上的LRP Commons概述文档。阅读所有资格信息,并确保您有资格获得NIH LRP。阅读六个校外LRP子类别中的每个信息,并确定哪一个最适合您的研究。阅读研究所和中心(IC)任务和优先事项声明,并联系列出的计划官,以讨论您对NIH LRP的研究和适用性。选择最适合您的研究兴趣的1-2 IC。与您的导师/研究主管谈谈您的LRP申请,并要求其NIH Commons ID。您的导师将被要求提交参考书。如果您获得奖励,将要求您的研究主管验证您的季度服务义务。确定您的裁判。至少联系3个,但不超过5个人,并要求他们代表您提交参考书。如果您有导师,则需要您的导师成为您的裁判之一。确定并联系您机构的业务官员,并要求其NIH Commons ID。商业官员有权证明您的受保护的研究时间并确认您作为美国公民的地位。草稿您的研究文件。您将作为申请的一部分提交的文档的详细说明可以在“教学指南的研究信息”部分中找到。确定您的研究资金来源。当LRP申请于9月1日在Assist打开时,请登录,完成并在11月21日之前提交您的LRP申请。
涉及生成科学数据的壁内NIH研究受到2023年NIH数据管理和共享政策的约束。该政策要求提交数据管理和共享计划,并遵守批准的计划。对于将在2023年1月25日或之后进行的所有正在进行的与Zia(且不包含在临床方案中)相关的壁内研究,研究人员/项目负责人必须在2023年1月25日之前提交DMS计划。在该日期之后,可以全年提交新的和修订的计划,但必须作为年度报告过程的一部分批准并批准。对于与2023年1月25日或之后提交的IC初步科学审查相关的研究,必须与其他协议材料一起提交DMS计划。对于先前的协议,必须将DMS计划作为四年审查的一部分提交。如果拟议的研究将生成大规模的基因组数据,则基因组数据共享策略也适用,应在DMS计划中解决。DMS计划结合了2015年壁内人类数据共享政策所需的数据共享计划要素。壁内DMS计划模板与NIH为校外研究社区开发的建议模板一致,可在此处获得。有关DMS策略的其他指南,请访问sharing.nih.gov和OIR资源书。有关NIH共享政策,包括新数据管理和共享政策,请联系sharing@nih.gov。NIH图书馆提供一对一和小组咨询,以及课程和其他服务。DMP工具是加利福尼亚大学的一项服务,提供了其他指导和示例语言。提供了一些DMP工具示例答案。仅提供这些示例,调查人员使用此语言是可选的。