蓝莓非常腐烂,真菌和细菌在所有供应链中都会影响它们的变质。目前尚无研究的姜黄素加载纳米泡(NBS)或姜黄素纳米晶体(NCS)的应用来保持其新鲜度。这项初步工作的目的是根据体外对蓝莓细菌微生物群的蛋白质效应来评估这两种纳米形象,并在培养皿中建立快速解答方案。在三种不同的光条件下(暗环境,蓝色LED和白色LED)测试了效果。的结果表明,在微生物与NBS接触和NCS接触后,照明步骤(蓝色LED或白色LED)的存在对于激活纳米结构并获得抑制halo的阳性答案至关重要。值得注意的是,与白色LED相比,蓝光显着增加了抗菌潜力。此外,突出显示了姜黄素浓度 - 依赖性效应(相对于25 µg/ml,50 µg/ml)。应用NC没有显着差异。从这项初步研究中获得的结果指出,从蓝莓微生物群对含姜黄素的NB和NC的细菌的敏感性,应进一步研究以评估纳米技术的体内适用性。
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慢性职业压力与情绪和认知功能的明显下降有关。神经机制研究表明,职业倦怠者的大脑活动和事件相关电位模式发生了显著变化。本研究对静息状态下的大脑功能连接进行了分析,从而更深入地了解了职业倦怠综合征的伴随机制。样本包括 49 名职业倦怠员工和 49 名对照者,按年龄、性别和职业匹配(M 年龄 = 36.15,SD = 8.10;59 名女性,39 名男性)。从 256 通道 EEG 系统收集连续密集阵列 EEG 数据。使用静息态范式在闭眼(EC)和睁眼(EO)条件下测试了职业倦怠和对照者之间的功能连接差异。结果表明,职业倦怠组和对照组的大脑活动存在显著差异。倦怠组的静息状态网络的特点是睁眼状态下 alpha3 子带(11-13 Hz)的额叶和中线区域功能连接减少。连接减少的最显著影响是在右额叶脑区观察到的。这些分析首次指出了倦怠综合征中 alpha3 子带内功能连接的独特方面。这些发现为倦怠综合征的神经生物学基础及其与静息状态网络变化的关联提供了见解。有关倦怠受试者神经特征的数据可能有助于了解认知功能和情绪调节下降的机制,并寻找适当的治疗方法。
静息状态功能性磁共振成像 (rs-fMRI) 的最新证据表明,健康人脑具有时间组织,该组织以非常复杂的时间延迟结构为代表。这种结构似乎是大脑信息流、大脑活动的整合/传播以及信息处理的基础。因此,它可能与高度协调的复杂大脑现象(如意识)的出现有关。然而,在意识状态改变期间,这种结构可能发生的变化仍未得到充分研究。在这项研究中,我们假设由于高阶功能的中断和大脑信息流的改变,意识障碍 (DOC) 患者的自发性大脑活动的时间延迟结构可能会发生变化。我们通过比较 48 名 DOC 患者和 27 名健康对照 (HC) 受试者在静息状态下获得的 fMRI 静息状态数据的时间延迟投影来探索这一假设。结果表明,与 HC 相比,DOC 患者的时间延迟结构有所改变。具体而言,中扣带皮层 (mCC) 内潜伏期的平均值和方向性会随着意识水平的变化而变化。具体而言,mCC 内潜伏期的正值与意识状态的保持有关,而 DOC 患者的负值则与意识水平成比例变化。这些结果表明,mCC 可能在 HC 受试者中作为大脑活动的整合者发挥着关键作用,但这种作用在意识改变的状态下会消失。
2024 年 ENFL 中期职业奖的获得者是来自德克萨斯 A&M 大学金斯维尔分校 (TAMUK) 化学系的 Jingbo Louise Liu 教授,她也是德克萨斯 A&M 能源研究所的附属教员。她当选为文理学院续任、终身教职和晋升委员会主席以及 TAMUK 教职参议员秘书。刘教授领导的研究小组专注于设计和评估用于储能的新型材料。这包括用于燃料电池、二氧化碳捕获和转化、锂电池、超级电容器和环境应用的材料,与现有设计相比,这些材料具有更高的存储或捕获能力。她将工作拓展到了其他方向,通过与美国空军萨姆休斯顿堡、赖特帕特森空军基地和空军学院的合作,她引入了新的医疗、消毒应用和法医科学手段。刘博士撰写/合著了 160 多本多书和书籍章节,以及同行评审的期刊文章。她在专业会议、大学和其他场所发表了 180 多场演讲。
多项神经影像学研究表明,CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而,DWI 分析的时机至关重要,因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外,虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标,但它不够敏感,无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的,而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称,rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态,FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明,fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而,rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果(即意识恢复与昏迷状态;即良好与不良结果)。我们专注于特别具有临床意义的病例,特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。
血流动力学反应函数 (HRF) 极大地影响了受试者内和受试者间大脑激活和连接的变异性,并且可能会混淆连接分析中时间优先性的估计,因此其估计对于正确解释神经影像学研究必不可少。此外,HRF 形状本身是一个有用的局部度量。然而,大多数用于 HRF 估计的算法都是针对任务相关 fMRI 数据的,只有少数算法可以直接应用于静息状态协议。在这里,我们介绍了 rsHRF,这是一个 Matlab 和 Python 工具箱,可实现从静息状态 BOLD 信号中进行 HRF 估计和反卷积。我们首先概述了主要算法和实际实现,然后通过使用公开的静息状态 fMRI 数据集进行验证实验来证明 rsHRF 的可行性和实用性。我们还提供了统计分析和可视化工具。我们相信这个工具箱可能对更好地分析和理解 BOLD 信号的成分和变异性做出重大贡献。