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使用人多能干细胞衍生的近去中胚层衍生物对膜内骨化的建模
脊椎动物通过两种不同的骨化模式（内膜内和内侧骨术），从三个不同的起源（神经rest，近去中胚层和侧板中胚层）形成其骨骼组织。由于近期中胚层同时会产生膜内和内软骨内骨，因此据认为会引起骨基因生成剂和骨质造基因生成剂。但是，在人类骨骼发育过程中，尚不清楚是什么指导近去中胚层衍生的细胞在不同的骨骼元素中朝着这些不同的命运。要回答这个问题，我们需要实验系统来概括中胚层介导的膜内和内软骨内骨化过程。在这项研究中，我们旨在开发一个基于人类的人体内骨内骨化过程的人类多能干细胞（HPSC）的系统。我们发现，hPSC衍生的近二胚层衍生物的球体培养物会根据刺激产生骨化剂或骨核培养基。前者在小鼠肾胶囊中诱导的膜内骨骼和后者的软骨骨膜。转录pro填充支持以下观点：骨骼特征富含膜内骨状组织。因此，我们开发了一个概括膜内骨术的系统，并通过控制HPSC衍生的副型中胚层衍生物的细胞命运来诱导两种不同的骨化模式。©2023，日本再生医学学会。Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
生物化工工程杂志
由于对生物反应器工艺条件下细胞代谢的了解有限，使用中国仓鼠卵巢 (CHO) 细胞作为宿主进行有效的生物工艺开发受到阻碍。虽然已经开发出了系统性工具（例如基因组规模模型），但它们在工艺开发中的价值尚未得到令人满意的展示和利用。在本研究中，我们提出了一种使用基因组规模模型分析现有工艺研究以优化生物工艺的方法。首先，我们使用现有的工业 CHO 细胞培养实验系统地获得生物工艺开发的代谢见解。使用相同细胞系和工艺的两种补料分批培养，通过补充两种不同类型的补料培养基产生了不同的滴度。应用基因组规模模型从细胞外代谢组学计算通量组学（即细胞内通量），然后通过这两种细胞培养条件之间的通路分析进一步分析代谢差异。此时，我们使用 RNA-Seq 的转录组学数据进行比较，发现通路分析与通量分析结果一致。在第二阶段，我们基于第一阶段的理解开发了一种基于建模的培养基优化方法，以提高抗体产量。使用基因组规模模型对新设计进行了计算机测试，然后通过实验进行了验证，证实了这种基于建模的方法适用于生物过程优化。本研究提出的框架可以最大限度地利用现有的过程研究，并最大限度地减少开发新过程所需的实证工作时间。
先进制造技术
* 通讯作者。电话 + 7 921 786 18 03；电子邮件：agkolosko@mail.ru 摘要 开发了一种用于记录和模拟复杂场发射实验的方法。该方法包括处理三种类型的数据流：场阴极电特性数据（电压和电流脉冲）、场发射投影仪数据（辉光图案）和飞行时间质谱仪数据（测量室中挥发性产物的质谱）。LabView 软件环境实现了一种同步再现多通道实验数据的算法，并可以实时处理这些数据。该程序有一套内置的软件工具，可以实现功能并多次重复实验，在指定的时间点暂停，以及在模拟中更改时间流速。通过研究基于碳纳米管的纳米复合场阴极的场发射的例子证明了该方法的能力。关键词 碳纳米管；场发射；多通道数据收集；在线处理；实验模拟。 © AG Kolosko, VS Chernova, SV Filippov, EO Popov, 2020 简介 获取、存储和处理实验数据的方法是实验物理学不可或缺的一部分。这些方法随着计算机和测量设备的发展而不断发展。如今，高速记录和数据记录手段可以接收大量信息。因此，例如，使用放射性粒子传感器的高速记录来研究热核反应堆（ITER）等离子体中发生的过程 [1]。另一方面，现代计算系统允许在线数据处理，将记录的信息量减少了几个数量级。在线处理还允许控制实验系统随时间和实验条件变化时的行为，例如，记录场发射器（电流脉冲）响应的幅度，电压脉冲幅度急剧增加 [2]。本文描述的场发射实验是一类特殊的实验，其实施需要创建真空
无损单元格的ins and of-...
1初步，最近有很多活动达到了从事集体行为的多个移动机器人的系统。此类系统引起了人们的关注：（1）任务本质上可能太复杂了，无法实现单个机器人，或者可以从多个机器人中获得绩效好处； （2）与为每个单独的任务拥有一个强大的机器人，建造和使用几个简单的机器人可以更轻松，更便宜，更灵活，更容易容忍； （3）洞察力自我科学（组织理论，经济学），生命科学（理论生物学，动物学）和认知科学（心理学，学习，人工智能）可以源自多机器人实验系统。对多个机器人的研究自然扩展了对单机器人系统的研究，但也是一项纪律：多机器人系统可以完成任何罪恶机器人无法完成的任务，因为最终，无论是在空间上的能力，最终都是一个机器人。多机器人系统也与其他分布式系统不同，这是由于其隐式“现实世界”环境，大概与分布式系统环境的传统组件（即计算机，数据库，网络，网络）相比，它比建模和理由更为难以建模和理由。术语集体行为通常表示具有多个代理的系统中的任何代理。合作行为是当前的主题，是集体行为的一个子类，其特征是合作。韦伯斯特的词典[MW63]定义“共同运营”为“与他人或其他人相关，以获得相互，经常经济的，有益的东西”。机器人文献中合作的明确定义虽然稀疏，但包括：（a）“针对具有共同利益或回报的某些目标的共同协作行为” [BG91]； （b）“通常基于通信的一种互动形式” [MAT94A]； （c）“ [加入]共同做一些产生渐进效果的事情，例如增加表现或节省时间” [py90]这些定义显示了广泛的可能的观点。例如，（a）诸如（a）的定义通常会导致任务分解，任务分配和其他分布式的人工智能（DAI）IS-
用于开发卵巢癌联合疗法的基因定义的同基因类器官平台
靶向疗法和免疫疗法并行开发，通常使用不同的实验系统。即使在今天，靶向药物通常也会针对癌细胞系/细胞来源的异种移植 (CDX)、患者来源的异种移植 (PDX) 和/或最近的人类肿瘤球体/类器官进行测试。这些模型的优势包括其人类起源、相关的突变/表观遗传事件以及保留一定程度的肿瘤异质性。然而，这样的系统无法评估抗肿瘤免疫反应。PDX 已在“人源化”小鼠中建立，但约 30% 的人/小鼠生长因子、细胞因子和趋化因子无法与其他物种中的同源受体相互作用，从而对“人源化”施加了内在限制 (Walsh 等人，2017)。相比之下，免疫疗法主要针对同源小鼠肿瘤进行测试 (Mosely 等人，2017)。这些模型（例如 B16、CT26 和 MC38）主要由致癌物引起，来源于未知、无关或并非最相关的细胞，并且通常缺乏相应人类疾病中发现的关键致病突变。一些靶向药物/免疫疗法已在基因工程小鼠模型（GEMM）中进行了评估，这些模型旨在携带与疾病相关的基因异常并具有完整的免疫系统（Kersten et al., 2017）。通常，对于给定的恶性肿瘤仅会产生少数突变组合，这限制了可分析的人类疾病的多样性。大多数 GEMM 还会同时将癌症相关缺陷引入目标组织的所有上皮细胞。相比之下，现实世界的肿瘤以克隆方式起始，并在以正常细胞为主的海洋中扩增和进展。已经生成了一系列可移植的 GEMM 衍生黑色素瘤模型（Yum/Yummer）（Meeth 等，2016），但这些都是基于相同的躯干突变，具有有限的遗传多样性。
用于量子计算的新范式...
Qubits（量子位）的材料和体系结构，以及控制和捕获其量子状态，实施量子门并验证其操作原理的最佳方法。实施此类研究系统的首选量子控制设备是传统的，高性能的，T＆M（测试和测量）实验室设备，该设备通过既定的通信接口和控制协议从经典计算机控制（图1.2）。在量子计算研究系统中，使用了几个AWG（任意波形生成器）来生成量子状态控制和读取信号，并结合了一些数字化器或实时DSOS或实时DSO（数字存储示波器）来捕获Qubits的状态。大多数AWG和数字化器无法应对控件和状态阅读信号的频率。通常由某种微波载体组成，该微波载体在幅度和相位中由一系列近高斯脉冲进行调制（图1.2，图1.3）。必须将AWG和DSO与某些混合器，IQ（相位正交）调制器，放大器和过滤器结合使用，而不是直接生成或捕获此类信号（图1.5）。混合器和智商调节器需要其他微波LO（本地振荡器）发电机（即CW微波发电机）。还需要其他控制信号，模拟和数字信号。因此，每量乘以的成本很高，而系统的可伸缩性仅限于几个量子位。下图描述了如何广泛使用T＆M设备来控制和测量实验QC（量子计算）系统中的Qubits。鉴于性能和灵活性水平，传统的机架和堆栈仪器是最受欢迎的。在这些实验系统中，将多个多通道AWG与其他智商调节器结合使用，并将混合器应用于量子层，而矢量光谱分析仪或高带宽实时数字示波器用于读取码头的状态。由于现代仪器的强大触发和测序能力，可以执行刺激和响应的非常复杂和快速的序列。但是，鉴于控制系统和通信总线的速度限制，实际实用的量子计算所需的真正实时封闭环控制无法实现。
精选项目
Ajoy, Ashok 加州大学伯克利分校 CA 扫描高场核磁仪 AFOSR Amezcua Correa, Rodrigo 中佛罗里达大学 FL 高功率光纤激光器的自动激光微加工 AFOSR Arruda, Ellen 密歇根大学 MI 自触发可重构复合拓扑机械超材料 ONR Asadi Zanjani, Navid 佛罗里达大学 FL 用于先进封装物理保证 (SAPPA) 的扫描声学显微镜 ONR Banerjee, Rajarshi 北德克萨斯大学 TX 用于加速发现复杂浓缩合金的组合处理技术 AFOSR Bank, Seth 德克萨斯大学奥斯汀分校 TX 用于原子控制线性和非线性光物质相互作用的合成系统 AFOSR Bardeen, Christopher 加州大学河滨分校 CA 用于测量光机械材料动力学的皮秒条纹相机 ONR Bardet, Philippe 乔治华盛顿大学 DC 用于新型高速和3D 测速 ONR Baumann-Pickering, Simone 加利福尼亚大学，圣地亚哥分校 CA 深海声学和光学捕食者-猎物观测 ONR Beg, Farhat 加利福尼亚大学，圣地亚哥分校 CA 用于 Z 箍缩和烧蚀研究的紧凑型实验系统 (CESZAR) 线性变压器驱动器 AFOSR Behadm, Nader 威斯康星大学 WI 用于高功率相控阵天线和微波系统研究的超宽带功率放大器系统 ONR Bonnel, Julien Woods Hold 海洋研究所 MA 使用气枪系统进行长距离低频声学传播 ONR Bouteiller, Jean 南加州大学 CA 用于神经系统多尺度建模的高效尺度桥接方法 ARO Braiman, Yehuda 中佛罗里达大学 FL 用于水下应用的高效、可扩展、高功率、多频蓝色二极管激光阵列 ONR
来自内皮祖细胞子集的生物活性外囊泡挽救视网膜缺血和神经变性
引言神经血管单元（NVU）由神经元，血管内皮细胞，细胞外基质和血管周围星形胶质细胞，小胶质细胞和周细胞组成，以维持血脑/视网膜屏障和局部CNSSOSTOSTOSIS。NVU的破坏是中枢神经系统的各种缺血/神经退行性疾病的病理生理学的核心，包括缺血性中风，帕金森氏症，帕金森氏症，阿尔茨海默氏症，多发性硬化症，肌萎缩性侧面硬化症和糖尿病性视网膜病变（1-3）。缺血促进了CNS重塑，其中NVU的神经元，神经胶质和微血管细胞之间的神经血管串扰支持有利于组织恢复的微环境。Since multicellular crosstalk between local vascu- lar networks and the neurons they supply in the NVU is critical to maintaining physiological function, one regenerative therapeutic strategy is to repair the dysfunctional NVU using progenitor and/or stem cells to provide support to the complex of vascular endothelial cells and surrounding CNS parenchyma that are functionally coupled and interdependent (4).最近的研究支持使用称为内皮结肠构成细胞（ECFC）的内皮祖细胞的使用来实现这种作用。ECFC在缺血区域的所在地，在许多缺血/神经退行性中枢神经系统疾病的动物模型中表现出有效的救助作用（5-10）。作为大脑的易于访问且可视化的扩展，视网膜是用于建模新型治疗剂临床前发育的缺血/神经退行性中枢神经系统疾病的特殊实验系统。证据表明，ECFC的治疗机制主要是旁分泌。在视网膜缺血/变性的鼠模型中进行的实验提供了证据证据证据，表明ECFC（和其他茎/祖细胞）神经营养不良的支撑可从经历凋亡中引起视网膜神经元（11-17）。尽管在体内具有缺血性/神经退行性CNS疾病模型中其有效的救助效应，但已经观察到脑血管内部的ECFC植入水平较低（5-10）。ECFCS的缺血区域，并假定血管周围位置
增强与二能级原子相互作用的非线性 SU(1, 1) 量子系统的信息
量子系统的纠缠调控是量子计算和通信的基础，在量子信息处理中具有重要意义，因此引起了众多物理学家的兴趣[1–3]。此外，为了增强纠缠和量子关联，人们提出了许多理论和实验方案[4–7]。纠缠度的测量可以通过不同的方法获得，例如冯·诺依曼熵[8,9]、共生度[10]、负性[11,12]和形成纠缠[13]。同样，纠缠路径也可以通过一些测量来预测，例如熵压缩[14]、层析成像熵[15,16]、维格纳函数[17]、量子不确定性和局域量子 Fisher 信息[18]。众所周知，在量子光学中，光与物质的相互作用存在着许多有趣的问题。这些问题分别是原子-场相互作用[19–21]、原子-原子相互作用[22,23]和场-场相互作用[24,25]。这些相互作用包含许多在实验系统中观察到的自然现象。此外，这些类型的相互作用可以用一些数学工具来描述，以从一种结构转换为另一种结构。一组两能级原子与量子化场之间的相互作用已转化为电磁场[26]、原子-原子或场-原子相互作用的三种模式[27,28]。在此背景下，我们旨在研究两能级原子与 SU(1, 1) 李代数类别之间的相互作用，其中原子可以被视为 SU(2) 李代数中正则化的粒子。许多作者已经研究了 SU(1,1) 和 SU(2) 量子系统之间的相互作用[14, 29]。讨论了阻尼库对 k = 1 / 4 时 Barut-Girardello 态的影响 [30]。研究了外部经典场系统耦合参数对 SU(1,1) 和 SU(2) 相互作用的影响 [31,32]。研究了量子 Fisher 信息 (QFI) [33, 34] 与以两种非简并模式相互作用的两个原子的量子纠缠之间的关系 [35]。给出了 SU(1,1) 李代数与三能级原子在激光场中的相互作用，该激光场与理想激光和真实激光有关 [32]。通过球谐函数可以生成 Barut-Girardello 态，该态可以描述系统纠缠 [36]。通过使用具有强度相关耦合和外部场的 Jaynes-Cummings 模型 [37]，提出了 Perelomov 叠加可产生 Gilmore-Perelomov 类型的 SU(1, 1) 相干态。
BIOC/PHCO 744 简称干细胞全称...
BIOC/PHCO 744 简称 干细胞 全称 干细胞生物学与再生医学 生效期 2020 年春季 课程单位/小时数 2 学分 评分依据（GRAD – HPLF） 课程组成部分 讲座和课堂讨论 课程简介 本研究生课程探讨干细胞生物学和再生医学的关键问题，同时深入了解发育生物学、干细胞技术和人类疾病的重要方面。要研究的实验系统包括人类干细胞以及小鼠、斑马鱼和果蝇模型系统。要探索的细胞类型包括 iPS 和 ES 细胞、神经系统、表皮、肠道和心血管系统。将讨论干细胞在人类肿瘤发生中的作用及其在人类疾病中的治疗用途。 课程形式结合了讲座和课堂讨论，指定阅读材料选自开创性著作和近期文章。学生应已修过遗传学、细胞生物学和分子生物学课程，或已获得这些领域的知识。简要说明 本研究生课程探讨干细胞生物学和再生医学的关键问题，重点是脊椎动物胚胎发育。本课程强调深入讨论当前文献和未解答的问题。本课程是“细胞信号传导的当代主题”模块之一（详情请参阅 BBSP 课程页面）。先决条件包括遗传学、细胞生物学和分子生物学课程。 课程目标 本课程的目标是让生物医学研究项目的研究生熟悉生物学原理和研究干细胞、再生医学和发育生物学的现代方法。学生将在课程讨论的主题背景下提高批判性思维技能。到课程结束时，学生应该熟悉该领域的主要范式、用于建立和扩展这些范式的研究方法和工具，以及当前正在研究的主要未解答问题。学生应该具备足够的工作知识，将这些原理应用于新兴的研究课题，包括他们自己的研究生研究，并提出解决现有研究问题的策略。课程作业阅读作业将由各导师发布，内容包括评论文章、对该领域具有开创性意义的研究论文和最新研究文章。有时，导师可能会要求学生在课堂上展示他们对阅读作业的分析。评估课程目标的完成情况和个人学生成绩将根据期中和期末笔试以及课堂参与度综合确定。