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使用叶片组织作为外植物材料的单子蛋白转化的最新进展已扩大了能够转基因的草物种的数量。然而,矢量的复杂性和对基本形态调节剂的诱导切除率的依赖性迄今已有限的广泛应用。Plant RNA viruses, such as Foxtail Mosaic Virus (FoMV), present a unique opportunity to express morphogenic regulator genes, such as Babyboom ( Bbm ), Wuschel2 ( Wus2 ), Wuschel-like homeobox protein 2a ( Wox2a ), and the GROWTH- REGULATING FACTOR 4 (GRF4) GRF-INTERACTING FACTOR 1 (GIF1) fusion protein transiently在叶外植物组织中。此外,传统和病毒矢量的利他传递可以提供简化用于叶片转化的向量的机会 - 促进矢量优化并降低对形态学调节基因整合的依赖。在这项研究中,使用高粱双高粱叶叶植体促进胚胎calli的形成的能力,这是促进胚胎转化方案的关键步骤的能力。尽管传统的叶转换载体产生了可行的胚胎calli(43.2±2.9%:GRF4-GIF1,50.2±3%:BBM / WUS2),但采用GRF4-GIF1形态学调节剂的极端传统载体导致提高的效率,导致了改善的效率(61.3±4.7%)。无私的递送,分别为75.1±2.3%和79.2±2.5%的胚胎calli形成。由常规和病毒载体产生的胚胎calli产生了表达荧光记者的芽,并使用分子分析证实。这项工作为使用利他的载体和病毒表达的形态学调节剂提供了重要的概念证明,以改善植物转化。
二维(2D)电子系统中的表面等离子体引起了人们对其有希望的轻质应用的极大关注。然而,由于难以在正常的2D材料中同时节省能量和动量,因此表面等离子体的激发,尤其是横向电(TE)表面等离子体。在这里我们表明,从Gigahertz到Terahertz机制的TE表面等离子体可以在混合介电,2D材料和磁体结构中有效地激发和操纵。必需物理学是表面自旋波补充了表面等离子体激发的额外自由度,因此大大增强了2D培养基中的电场。基于广泛使用的磁性材料,例如Yttrium Iron Garnet和Difuluoride,我们进一步表明,等离子体激发在混合系统的反射光谱中表现为可测量的浸入,而浸入位置和浸入深度可以通过在2D层和外部磁性磁场上的电气控制很好地控制。我们的发现应弥合低维物理学,等离子间和旋转的领域,并为整合等离子和旋转器设备的新颖途径打开新的途径。
对于由多个铬孔组成的分子系统,可以计算激发态,例如,使用多方面配置相互作用(MRCI)10或时间依赖性密度功能理论(TDDFT)。11然而,此类计算的成本随系统大小陡峭。这种蛮力方法的替代方法是使用简化的模型在高水平上计算单个发色团以及它们之间的相互作用。12,13个发色团可以在基于片段的方法中作为片段处理,其中一些含量为14-22,其中一些激子耦合23,24和DeLacalized激发25可以计算。激发耦合负责能量转移,而激发态的离域将光学过渡能的转移以及在分子聚集体上光谱中测得的振荡器强度的重新分布。
方法,我们从1991年到2018年使用了医疗保险费用索赔代码,以确定在社区中招募动脉粥样硬化风险的1,424名黑白男性和女性(ARIC)研究队列中的LOE案件。Aβ42 /Aβ40比率是从1993年至1995年(50 - 71岁)和2011 - 2013年(67 - 90岁)的1993年至1995年(年龄50至71岁)和2013年(年龄50-71岁)和2013年(年龄50至71岁)中计算出的。我们使用了生存分析,该生存分析占死亡的竞争风险,以确定晚期血浆Aβ42 /aβ40的关系,及其从中年变为后期的变化以及随后的癫痫发展。我们针对人口统计学,载脂蛋白E4基因型和合并症进行了调整,包括中风,痴呆和头部损伤。低血浆比为2Aβ肽,Aβ42 /Aβ40比率与低CSFAβ42 /Aβ40相关,并且CNS中Aβ的积累增加。
● 成立于1990年,是联合国工业发展组织负责投资和技术促进的项目机构。到2023年,联合国工业发展组织北京投资促进办事处已在济南、厦门、成都、郑州设立区域协调中心(RCC),在杭州设立第四次工业革命加速器。
摘要 脑膜瘤是最常见的颅内良性肿瘤,被认为起源于蛛网膜颗粒的蛛网膜帽细胞。我们试图根据治疗前的 MRI 开发基于人群的图谱,以探索颅内脑膜瘤的分布,并探索不同位置颅内脑膜瘤发展的风险因素。2006 年至 2015 年期间,所有被诊断为颅内脑膜瘤并转诊至神经外科的来自特定收集区域的成年人(≥ 18 岁)均有资格纳入。治疗前 T1 增强 MRI 加权脑部扫描用于半自动肿瘤分割,以开发脑膜瘤图谱。统计分析中使用的患者变量包括年龄、性别、肿瘤位置、WHO 分级和肿瘤体积。共确定了 602 名颅内脑膜瘤患者,以从广泛而明确的收集区域开发脑肿瘤图谱。脑膜瘤在脑内的空间分布并不均匀,额区肿瘤较多,尤其是旁矢状面、大脑镰前部、额叶底和中颅窝。超过 2/3 的脑膜瘤患者为女性(p < 0.001),她们患多发性脑膜瘤的可能性也更大(p < 0.01),而男性患幕上脑膜瘤的可能性更大(p < 0.01)。肿瘤位置与年龄或 WHO 分级无关。脑膜瘤的分布在脑内呈现从前到后的梯度变化。脑膜瘤在普通人群中的分布并不依赖于组织病理学 WHO 分级,但可能与性别有关。
出版物包括《美国自愿标准体系——亚洲创新政策的“最佳实践”模式》(2013 年);《自主创新与全球化:中国标准化战略面临的挑战》(2011 年)(现已以中文出版);《中国的创新政策给美国敲响了警钟》(2011 年);《电子行业的知识新地理?》《亚洲在全球创新网络中的作用》(2009 年);《中国 IT 企业能否在全球知识网络中发展创新能力?》(2008 年);《中国新兴工业经济——来自 IT 行业的见解》(与 Barry Naughton 合著)2007 年;《创新离岸外包——亚洲在全球创新网络中的新兴作用》(2006 年);《创新的复杂性和国际化:芯片设计为何转移到亚洲?》,《国际创新管理杂志》(2005 年);亚洲的国际生产网络:竞争还是财富?(2000);以及《技术能力和出口成功——东亚的经验教训》(1998)。
DL-TCV与地面真相TCV有很强的相关性,这也通过高误差较低的高DSC证明。由TCV模型确定的估计的TCV值高度准确,除一个受试者外,所有受试者的绝对百分比误差均为<10%。这符合我们当前的基准误差值10%,这大约是整个心脏周期中TCV的预期变化[15]。Shahzad等人报道的0.94的DSC与0.96的DSC相当。在健康的成年人口中使用多ATLAS技术[11]。但是,Shahzad等人的研究通过使用计算得出的参考标准作为地面真理而不是手动
摘要:通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络(DNN)显示出令人鼓舞的分割结果,但它们都采用了大量的培训数据,以产生适当的结果。此外,对于大多数这些模型而言,一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战,我们提出了一个单次学习模型,以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像(MRI)上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术,通过支持和查询图像进行训练和测试,我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的,在每个迭代中,随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集,以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开,我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割(Brats)2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42,比文献中的其他作品还要大。此外,所提出的单发分割模型在计算时间,内存使用情况和数据数方面优于常规方法。