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Imugene授予印度溶瘤病毒疗法的专利CF33
Leslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.auLeslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.au
具有复杂多羽状肌纤维结构的工程三维骨骼肌组织
用复杂的多羽状肌纤维结构构建 3D 骨骼肌组织 Maria A. Stang, 1,2 Andrew Lee, 2 Jacqueline M. Bliley, 2 Brian D. Coffin, 1 Saigopalakrishna S. Yerneni, 2 Phil G. Campbell, 2 Adam W. Feinberg 1,2* 1 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学材料科学与工程系 15213 2 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学生物医学工程系 15213 *电子邮箱：feinberg@andrew.cmu.edu 关键词：3D 生物打印、骨骼肌、组织工程、FRESH、胶原蛋白
用于条件控制顶复门寄生虫基因表达的工具箱
本文已接受出版并经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1111/MMI.14821
脑机接口技术与应用专题简介
脑机接口作为大脑和外部设备信息交互的渠 道 , 是前沿脑科学和重要脑疾病诊治的底层核心 工具 . 脑机接口是生物技术和信息技术交叉融合 的颠覆性技术 , 其技术研发和落地应用是一个复 杂的系统工程 , 包括神经电极、芯片、算法、通讯、 植入等核心器件和关键技术 , 涵盖微电子、神经 科学、材料学、计算机科学、临床医学、伦理学 等多学科交叉 . 因此 , SCIENCE CHINA Informa-
分任契约担 当官陆上自 卫队九州补 给调达合 计部长之印
6天前 — 部品番号または 规格.使用器材名.仕様书番号.CA.5.00.一寸.搬入场所.纳 期.检查.包装.九州补给.4SNP1AW0705.0001.ステンレス用溶接棒.1.AVV" TSS308-205、 ...
商用航空不稳定进近和着陆期间的复飞不合规：人为因素分析
根据飞行安全基金会进近和着陆事故减少工作组的调查结果和建议，我们检查并分析了航空安全报告系统 (ASRS) 不稳定进近和着陆事件的事件报告数据。本研究的目的是调查报告的导致美国商业航空不稳定进近和着陆运营事件的人为因素。结果显示，不稳定进近不太可能通过复飞合规性做出响应。二项逻辑回归分析揭示了 ASRS 编码的人为因素与不稳定进近继续着陆而不是复飞合规性的可能性之间的关联存在描述性差异。对机组事故报告叙述的内容分析可能允许识别 ASRS 未明确编码的其他促成人为因素，例如决策。此类调查的结果有可能为有效的复飞合规性培训设计提供信息。
壳聚糖减少发酵损失并提高复水玉米青贮饲料的有氧稳定性
摘要 ：青贮复水玉米粒 (RC) 已被用于提高营养价值和促进农场储存。本研究评估了壳聚糖和乳酸微生物接种剂对青贮复水玉米微生物学、发酵特性和损失、化学成分、体外降解和有氧稳定性的影响。采用完全随机设计，使用了 40 个实验筒仓来评估以下处理：1) 对照 (CON)：不含添加剂的 RC 青贮饲料；2) 壳聚糖 (CHI)：含 6 g/kg 干物质 (DM) 壳聚糖的 RC 青贮饲料；3) 布赫纳乳杆菌 (LB)：每克鲜重用 5 × 10 5 个 L. buchneri 菌落形成单位 (CFU) 的 RC 青贮饲料； 4) 植物乳杆菌和乳酸干酪杆菌 (LPPA)：RC 每克鲜重青贮饲料中接种 1.6 × 10 5 个植物乳杆菌和 1.6 × 10 5 个乳酸干酪杆菌。添加剂增加了乳酸菌数量以及乳酸和丙酸浓度，减少了霉菌和酵母数量以及气体和发酵损失，提高了干物质回收率。与接种微生物的青贮饲料相比，CHI 青贮饲料的 pH 值、氨氮浓度和发酵损失均较低，而乙酸浓度较高。此外，CHI 和 LB 降低了青贮饲料有氧暴露后的 pH 值和温度。虽然各种处理对 RC 的营养价值影响不大，但 CHI 提高了青贮饲料的有氧稳定性，减少了发酵损失。 关键词 : 发酵概况、仁粒青贮饲料、乳酸菌、L. buchneri。
静脉溶栓后，通过机器学习预测与急性缺血性中风相关的糖尿病的结果
本队列研究旨在利用机器学习技术评估急性缺血性卒中 (AIS) 合并糖尿病患者静脉溶栓后的预后结果。分析使用来自沈阳市第一人民医院的数据进行，涉及 2018 年 1 月至 2023 年 12 月接受溶栓治疗的 3,478 名患有糖尿病的 AIS 患者，最终在筛选后关注 1,314 名患者。测量的主要结果为 90 天改良 Rankin 量表 (MRS)。采用 80/20 的训练测试分割进行模型开发和验证，采用各种机器学习分类器，包括人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF)、XGBoost (XGB) 和 LASSO 回归。结果表明，XGB 模型的平均准确率为 0.7355 (±0.0307)，优于其他模型。溶栓后预后的关键预测因素包括美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 和血小板计数。研究结果强调了机器学习算法（尤其是 XGB）在预测糖尿病 AIS 患者功能结果方面的有效性，为临床医生提供了有价值的治疗计划工具，并根据接收者操作特性 (ROC) 分析和准确性评估改善了患者结果预测。