我们展示了单层和少层石墨烯薄片的拉曼光谱测量结果。我们使用扫描共焦方法收集具有空间分辨率的光谱数据,这样我们就可以直接将拉曼图像与扫描力显微照片进行比较。单层石墨烯可以通过 D' 线的宽度与双层和少层石墨烯区分开来:单层石墨烯的单个峰分裂为双层的不同峰。这些发现是使用基于电子结构和声子色散的从头计算的双共振拉曼模型来解释的。我们研究了 D 线强度,发现薄片内没有缺陷。源自边缘的有限 D 线响应可以归因于缺陷或平移对称性的破坏。
要紧密地拉开(图1 C)。这允许众所周知的盐酸在兰维尔的一个节点到下一个节点的作用电位传播,轴突离子电流还涉及少突胶质细胞中的胞质细胞质空间[2]。轴突髓鞘形成加快神经传导速度的速度与轴突直径的函数[3],因此,髓磷脂特别与大脊椎动物的演化特别相关,这些大脊椎动物需要在长距离远距离进行快速的轴突传导。脊椎动物髓磷脂发生在系统发育时间轴中相对较晚,但是在几乎所有其他门的门中都观察到了轴突的神经胶片[4]。轴突覆盖神经胶质细胞也被认为可以防止相邻轴突之间的“边缘耦合”,即通过密切接触未定期激活。在脊椎动物中,这可能与并行[5](例如视神经,callosum callosum或脊髓的大型轴突段)有关,但是对此假设的实验支持很难获得。
摘要 通过模拟对基于 2 到 20 个纠缠原子的几种时钟协议的稳定性进行了数值评估,其中包括由于经典振荡器噪声引起的退相干效应。在这种情况下,André、Sørensen 和 Lukin [PRL 92, 239801 (2004)] 提出的压缩态与基于 Ramsey 协议的非纠缠原子时钟相比,提供了更低的不稳定性。当模拟超过 15 个原子时,Bužek、Derka 和 Massar [PRL 82, 2207 (1999)] 的协议具有较低的不稳定性。对具有 2 到 8 个量子比特的最佳时钟协议进行大规模数值搜索,与 Ramsey 光谱相比,时钟稳定性有所提高,对于两个量子比特,性能超过了分析得出的协议。在模拟中,激光本振由于闪烁频率 (1/ f ) 噪声而退相干。根据量子比特的投影测量,反复校正振荡器频率,假设量子比特彼此之间不会退相干。关键词:量子计量、自旋压缩、原子钟
本文探讨了影响口服给药药物生物利用度的生理和药学障碍,以及为增强口服药物吸收而探索的不同药学技术和药物输送系统。本文还探讨了药物输送到淋巴系统的优势和局限性,并介绍了这种方法的未来方向和挑战。具体来说,本文强调了药物输送到淋巴系统有望提高药物的生物利用度和疗效。它强调了将药物输送到淋巴系统的优势,包括增强药物溶解度、稳定性、淋巴运输和靶向特定淋巴管的能力。本文进一步探讨了该领域的未来方向,例如开发新配方、靶向特定淋巴管和联合治疗。然而,本文承认淋巴药物输送方法的临床转化面临重大挑战。监管障碍、安全问题以及成本和可扩展性是需要解决的重要障碍。该论文最后强调了解决这些挑战以及促进进一步研究和合作以优化淋巴药物输送的临床转化的重要性。
Aberg,K.,Saetre,P.,Jareborg,N。,&Jazin,E。(2006)。 人类QKI,人类少突胶质细胞相关基因的电量调节剂参与精神分裂症。 美国国家科学院会议录,103(19),7482 - 7487。https://doi.org/10.1073/pnas.0601213103 Angelini,Angelini,Angelini,Angelini,J.,J.,Marangon,D.,Marangon,D.,Raffaele,S.,Raffaele,S.,Lecca,D.,D.,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,I。 表达GPR17细胞的分布与多发性硬化症患者脑组织中的白质炎症状态相关。 国际分子科学杂志,22(9),4574。https://doi.org/10.3390/ijms22094574 Artegiani,B.,Lyubimova,A. 一项单细胞RNA测序研究揭示了海马神经元的细胞和分子动力学。 单元报告,21(11),3271 - 3284。https://doi.org/10。 1016/j.celrep.2017.11.050 Bare,D.J.,Lauder,J.M.,Wilkie,M.B。,&Maness,P.F。(1993)。 大鼠脑中的 p59fyn位于成年神经元和幻影的轴突谱和亚群中。 Oncogene,8(6),1429 - 1436。 Bergles,D。E.和Richardson,W。D.(2015)。 少突胶质细胞的发展和可塑性。 Cold Spring Harbors生物学的观点,8(2),A20453。 https://doi.org/10.1101/cshperspect.a020453 Boda,E.,Vigano,F.,Rosa,P.,Fumagalli,M. (2011)。 NG2表达细胞中的GPR17受体:关注体内细胞成熟和参与急性创伤和慢性损伤。Aberg,K.,Saetre,P.,Jareborg,N。,&Jazin,E。(2006)。人类QKI,人类少突胶质细胞相关基因的电量调节剂参与精神分裂症。美国国家科学院会议录,103(19),7482 - 7487。https://doi.org/10.1073/pnas.0601213103 Angelini,Angelini,Angelini,Angelini,J.,J.,Marangon,D.,Marangon,D.,Raffaele,S.,Raffaele,S.,Lecca,D.,D.,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,&Abbrac,I。表达GPR17细胞的分布与多发性硬化症患者脑组织中的白质炎症状态相关。国际分子科学杂志,22(9),4574。https://doi.org/10.3390/ijms22094574 Artegiani,B.,Lyubimova,A.一项单细胞RNA测序研究揭示了海马神经元的细胞和分子动力学。单元报告,21(11),3271 - 3284。https://doi.org/10。1016/j.celrep.2017.11.050 Bare,D.J.,Lauder,J.M.,Wilkie,M.B。,&Maness,P.F。(1993)。p59fyn位于成年神经元和幻影的轴突谱和亚群中。Oncogene,8(6),1429 - 1436。Bergles,D。E.和Richardson,W。D.(2015)。少突胶质细胞的发展和可塑性。Cold Spring Harbors生物学的观点,8(2),A20453。https://doi.org/10.1101/cshperspect.a020453 Boda,E.,Vigano,F.,Rosa,P.,Fumagalli,M.(2011)。NG2表达细胞中的GPR17受体:关注体内细胞成熟和参与急性创伤和慢性损伤。Glia,59(12),1958 - 1973。https://doi.org/10.1002/glia.21237 Bonfanti,E.,Bonifacino,T.GPR17受体的异常上调导致SOD1 G93A小鼠中的少突胶质细胞功能障碍。 国际分子科学杂志,21(7),2395。https://doi.org/10.3390/ijms21072395 Bonfanti,E.,E.,Gelosa,P.,Fumagalli,P. (2017)。 少突drocyte-drocyte前体细胞在中风后在脑重现中表达GPR17受体的作用。 细胞死亡与疾病,8(6),E2871。 https://doi.org/ 10.1038/cddis.2017.256GPR17受体的异常上调导致SOD1 G93A小鼠中的少突胶质细胞功能障碍。国际分子科学杂志,21(7),2395。https://doi.org/10.3390/ijms21072395 Bonfanti,E.,E.,Gelosa,P.,Fumagalli,P. (2017)。少突drocyte-drocyte前体细胞在中风后在脑重现中表达GPR17受体的作用。细胞死亡与疾病,8(6),E2871。https://doi.org/ 10.1038/cddis.2017.256https://doi.org/ 10.1038/cddis.2017.256
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摘要:少突胶质细胞祖细胞(OPC)代表神经胶质的亚型,引起中枢神经系统(CNS)中的髓磷脂形成细胞(CNS)。虽然OPC在开发过程中具有很高的增殖,但在成年期,它们的命运受到细胞外环境的严格影响,它们变得相对静止。在创伤性损伤和慢性神经退行性疾病中,包括自身免疫原状,少突胶质细胞发生细胞凋亡和脱髓鞘开始。成人OPC立即被激活;它们在病变部位迁移并扩散以补充受损区域,但它们的效率受到神经胶质疤痕的障碍,这主要是由反应性星形胶质细胞,小胶质细胞和抑制性细胞外基质成分的沉积所形成的屏障。一方面,神经胶质疤痕限制了病变的扩散,它也会阻止组织再生。旨在减少星形胶质细胞或小胶质细胞激活并将其转移到神经保护表型的治疗策略已被提出,而OPC的作用在很大程度上被忽略了。在这篇综述中,我们从OPC的角度考虑了神经胶质疤痕,分析其行为时,当病变起源并探索旨在维持OPC的潜在疗法时,以有效地区分和促进remer髓。
胶囊网络是一种近期出现的新型深度网络架构,已成功应用于医学图像分割任务。这项工作扩展了胶囊网络,使其能够通过自监督学习进行体积医学图像分割。与以前的胶囊网络相比,为了改善权重初始化问题,我们利用自监督学习进行胶囊网络预训练,其中我们的借口任务通过自重建进行优化。我们的胶囊网络 SS-3DCapsNet 具有基于 UNet 的架构,带有 3D 胶囊编码器和 3D CNN 解码器。我们在 iSeg-2017、Hippocampus 和 Cardiac 等多个数据集上的实验表明,我们的自监督预训练的 3D 胶囊网络远远优于以前的胶囊网络和 3D-UNets。代码可在此处获得。1