多囊卵巢综合征(PCOS)是最常见的内分泌疾病,影响了全球多达15%的生殖年龄妇女(1)。这种高度遗传,复杂的遗传疾病的特征是生殖和代谢异常的可变星座,导致了年轻女性中最多的不孕症和2型糖尿病(T2D)的大多数病例(1)。Clinically, the National Institutes of Health (NIH) criteria ( 2 ) and the Rotterdam criteria ( 3 , 4 ), the commonly used diagnostic criteria for PCOS, are based on the presence of at least two of three phenotypes: hyperandrogenism (HA), chronic oligo/anovulation or ovulatory dysfunction (OD), and polycystic ovarian morphology (PCOM) ( 2 – 4)。值得注意的是,目前在2023年发表的鹿特丹标准中描述了PCOS患者的选择,该标准还包括升高的睾丸激素和免费睾丸激素水平,除了先前引用的标准外。尽管PCOS的诊断标准中存在这些大量的病毒和显着进步,但考虑到PCOS病因的基本机制仍然很少了解,PCOS的患病率仍然上升(1)。除了影响生育能力之外,患有PCOS的个体的可能性升高了肥胖,胰岛素抵抗和代谢性疾病的可能性升高,所有这些都与线粒体功能障碍相互联系(6)。线粒体是负责能量产生的细胞器,是细胞ROS(活性氧)的主要来源,因此可能导致氧化应激损伤。到目前为止,PCOS患者中发现了33个相关的MTDNA突变。因此,线粒体生成的氧气已被认为是PCOS病因的关键因素(6)。有趣的是,PCOS患者已鉴定出mtDNA中的突变,即使它们在PCOS中的病因作用需要进一步研究,它们可能在PCOS病因和发病机理中起重要作用。在这些mtDNA突变中,大多数突变(在33个中的20个)被鉴定在D-Loop调节区域中,这表明
摘要。高速原子力显微镜(HS-AFM)可实现具有特殊空间(X-Y平面中1 nm的生物结构的纳米级成像; z方向〜0.1 nm)和时间分辨率(每帧〜20 ms)。hs-afm在二维(2d)的前进中编码三维(3D)信息,其中结构的横向尺寸(x,y)与图像中的空间姿势相对应,而高度(z)信息则嵌入到像素强度中。这种独特的数据结构在分割和形态分析中提出了重大挑战,需要专门的计算方法。为了克服这些局限性,我们开发了“ AFMNANOQ”,这是一个由特征驱动的组合框架,用于分割HS-AFM数据的分割和形态测量。我们的方法独立于标记的培训数据,使数据稀缺性可靠,同时又是为未来深入学习应用程序提供高质量标记的数据集的强大工具。我们使用合成和实验性AFM/HS-AFM DATASET来验证AFMNANOQ,包括对α-蛋白素(αHl)的构象和动力学的半自动分析,一种β-桶孔形成孔(PFT),由葡萄球菌分泌的expaph-ylococcus a ylococcus a a paph-ylococcus a nurus。我们的方法通过深度学习模型实现竞争性能,同时保持各种HS-AFM数据集的卓越适应性。作为未来的观点,我们计划将其进一步开发或将其与深度学习模型相结合,以增强分割性能并从实验性AFM图像中重建3D结构。这将利用本研究中产生的构象文库,从而实现两种甲基化合物之间的交叉验证,并最终在AFM图像分析中弥合特征驱动和数据驱动的AP之间的差距。
1 法国图卢兹 31059 图卢兹大学医院 CARDIOMET 研究所心脏病学系;dr.anthonymatta@hotmail.com (AM);nader.e.vanessa@gmail.com (VN);lebrin.m@chu-toulouse.fr (ML);gross.f@chu-toulouse.fr (FG); galinier.m@chu-toulouse.fr (MG) 2 卡斯里克圣灵大学医学院,卡斯里克 446,黎巴嫩 3 卡斯特尔-马扎梅跨社区医院中心心脏病学系,81100 卡斯特尔,法国 4 黎巴嫩大学药学院,贝鲁特 6573/14,黎巴嫩 5 CIC-生物疗法,图卢兹大学医院,31059 图卢兹,法国 6 INSERM I2MC—UMR1297,31432 图卢兹,法国;anne-catherine.prats@inserm.fr (A.-CP);daniel.cussac@inserm.fr (DC) * 通信地址:roncalli.j@chu-toulouse.fr;电话:+33-56-132-3334;传真:+33-56-132-2246
这项研究研究了使用市售活性炭(AC)同时回收贵金离子。在通过微波辐射增强的封闭批处理反应器中进行吸附,从而产生高压和高温条件。检查了溶液的交流质量,过程,过程,温度,pH和离子强度的影响。高温,高压和微波辐射被证明是化学激活的有效手段,导致了近100%的吸附效率。建议微波辐射显着增加活性碳表面的局部温度,从而改变吸附机理。与没有微波支持的传统批处理反应堆相比,这种增强导致了更高的回收率。结果证明了该方法有效金属回收的重要潜力。
肾细胞癌(RCC)是一种恶性肿瘤,占成年癌症的3%,20% - 30%的患者在开始时被诊断为转移性RCC,而转移性RCC全身治疗的中位总生存期(OS)范围为16个月至16个月至50个月。免疫疗法是一种依赖于免疫细胞和肿瘤细胞特异性结合的新型疗法,可能是晚期肾细胞癌的潜在疗法。虽然已经在各种实体瘤中研究了嵌合抗原受体NK细胞(CAR-NK)疗法,但几个团队也报道了对其在RCC的应用的特定研究。在这篇综述中,我们介绍了NK细胞的细胞毒性机制,总结了RCC和NK细胞之间的联系,并对肾细胞癌Carcinaloma Car-NK治疗发布了新的见解。迄今为止,重点关注肾细胞癌和NK细胞的大多数研究仅声称NK细胞细胞毒性和NK细胞免疫抑制甚至免疫逃生的机制,但所涉及的分子也可能是肾细胞癌Carcinaroma carcinoma carcinoma car-NK疗法的有趣靶标。
摘要 水中新兴污染物的增多对科学界和水处理利益相关者提出了挑战,要求他们设计出简单、实用、廉价、有效且环保的修复技术。新兴污染物包括抗生素、激素、非法药物、内分泌干扰物、化妆品、个人护理产品、杀虫剂、表面活性剂、工业产品、微塑料、纳米颗粒和纳米材料。去除这些污染物并不容易,因为传统的废水处理系统并非为处理新兴污染物而设计的,而且污染物通常以痕量形式存在于复杂的有机矿物混合物中。在这里,我们回顾了去除废水中新兴污染物的先进处理方法,重点关注使用非常规吸附剂(如环糊精聚合物、金属有机骨架、分子印迹聚合物、壳聚糖和纳米纤维素)的吸附导向工艺。我们描述了用于降解和去除新兴污染物的生物技术。然后,我们提出高级氧化过程由于其简单性和效率而作为最有前景的策略。
美国对i的偏重性是美国的重点,美国仍然严重依赖于稀土元素的进口,并且缺乏许多关键矿物的紧急库存。根据国会研究局的说法,国防库存(NDS)在当前的库存矿物质和当前的库存要求之间存在135亿美元的差距。缺乏准备使美国处于重大的国家安全风险,尤其是当中国统治着稀土的全球生产和加工时。中国几乎垄断稀有地球具有影响全球市场的能力,并以深远的国家安全和经济影响做出决策。在2024年12月,中国对向美国出口某些关键矿物的禁运,加剧了持续的地缘政治紧张局势。这种限制强调了美国军方对关键技术和武器系统的稀有地球的依赖,进一步强调了对国内供应链的迫切需求。
这项研究的重点是绿色材料的吸附特性及其对减少废水中溶解的固体的影响。总溶解固体(TDS)是确定水质质量的关键参数之一。选择用于此实验分析的材料包括辣木oleifera的种子,ficus ficus indica,ficus eligiosa和Annona Squamosa的叶子。已经确定了在700 mg/l至3000 mg/l的废水中对四个生物量的性能进行的批判性综述。使用绿色材料实现了近40%的TDS减少。Annona Squamosa在高TDS样品中在低TDS样品和ficus eligiosa中有效。在此处详细介绍了生物质提取物及其凝血/絮凝(C/F)特性在从粘合剂和乳液制造业获得的工业废水处理中的处理中。绿色材料的特征是傅立叶变换红外光谱(FTIR),具有能量分散X射线分光光度计(SEM-EDAX)和ZETA电位值的扫描电子显微镜。©2025 SPC(SAMI Publishing Company),《亚洲绿色化学杂志》,用于非商业目的。
聚合物和小分子混合薄膜在有机电子器件,尤其是有机太阳能电池中具有极高的应用价值。普通 P3HT 和最先进的 Y 系列非富勒烯受体 (NFAs) 的混合物具有很高的可混溶性,可以抑制相分离和聚集,从而抑制电荷分离和传输。在最近的一项研究中,引入了电流诱导掺杂 (CID),这是一种精确控制溶液中聚 (3-己基噻吩) (P3HT) 聚集的方法。本文使用溶液中高度有序的预聚集来控制纯膜和与 Y12 (BTP-4F-12) 的混合物中的 P3HT 聚集。这使得 P3HT 有机场效应晶体管 (OFET) 器件中的空穴迁移率提高了 25 倍,并且在 Y12 存在下 P3HT 聚集体质量可以在大范围内可调。同时,特别是 Y12 长程有序性因 P3HT 聚集性的增加而受到严重抑制。然而,溶剂蒸汽退火 (SVA) 可导致 Y12 有序性极高,Y12 晶体取向发生变化,P3HT 聚集性进一步改善。因此,仅通过改变加工参数而不改变材料系统的组成,就可以在最终薄膜中获得两种材料不同程度的聚集。
摘要:开发非侵入性且经济有效的阿尔茨海默病 (AD) 检测方法对于早期预防和缓解该病至关重要。我们通过使用音频增强技术和新颖的转录方法来优化使用自然语言处理 (NLP) 对自发语音的 AD 检测。具体来说,我们利用 Boll 谱减法来提高音频保真度,并使用最先进的 AI 服务(基于本地的 Wav2Vec 和 Whisper,以及基于云的 IBM Cloud 和 Rev AI)创建转录,并评估它们与传统手动转录方法的性能。然后使用基于 GPT 的转录嵌入对支持向量机 (SVM) 分类器进行训练和测试。我们的研究结果表明,基于 AI 的转录大大优于传统的手动转录,其中 Wav2Vec(增强音频)在本地系统中实现了最佳准确度和 F-1 分数(两个指标均为 0.99),而 Rev AI(标准音频)在基于云的系统中表现最佳(两个指标均为 0.96)。此外,除了音频增强的微小影响外,这项研究还揭示了采访者讲话对模型性能的不利影响。根据我们的研究结果,当前的 AI 转录和 NLP 技术在利用现有数据准确检测 AD 方面非常有效,但由于缺乏训练数据,难以对可能的 AD 和轻度认知障碍 (MCI)(AD 的前驱阶段)进行分类,为未来实施自动 AD 检测系统奠定了基础。