使用自动燃烧的溶胶 - 凝胶方法合成镍铝(NIAL 2 O 4)纳米颗粒。制备的纳米颗粒分为四个部分,并在700、900、1100和1300℃时钙化,并进行了本研究。使用粉末X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM),能量分散X射线光谱(EDS),傅立叶变换和红外(FT-IR)光谱镜(FT-IR)光谱和UV-VIS光谱技术来表征吸收的纳米颗粒。X射线衍射模式证实了尖晶石结构和FD3M空间组。Scherrer公式用于计算结晶石尺寸,并在5.78至20.55 nm的范围内发现,而晶格参数的范围为8.039至8.342Å。在142.80至187.37 nm的范围内发现平均晶粒尺寸,而间间距的范围为2.100至2.479Å。FTIR光谱显示在400至3450 cm -1的范围内显示了六个吸收带,并确认了尖晶石结构。光条间隙(E G)随钙化温度降低,并在4.2129-4.3115EV范围内发现。关键字:镍铝制纳米颗粒; Sol-Gel自动燃烧法;钙化温度;结晶石尺寸;粒度;元素分析; IR和UV-VIS光谱PACS:75.50.GG,61.05.cp,68.37.hk,78.40.fy,33.20.ea,42.70.qs
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年8月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.31.551245 doi:biorxiv preprint
作者单位:新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院生物医学数据科学系(Nasir-Moin、Bagchi、Wei、MacKenzie、Hassanpour);新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院计算机科学系(Nasir-Moin、Bagchi、Tomita、Wei、Hassanpour);新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯-希区柯克医学中心病理学和实验室医学系(Suriawinata、Ren、Liu);新罕布什尔州黎巴嫩达特茅斯卫生政策和临床实践研究所(Robertson、MacKenzie);新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院医学系(Robertson、MacKenzie);佛蒙特州怀特河交界处退伍军人事务医疗中心胃肠病学科(Robertson);新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院社区和家庭医学系(Rees);新罕布什尔州汉诺威盖泽尔医学院流行病学系(Rees,Hassanpour)。
摘要:癌症干细胞 (CSC) 是肿瘤内的一小群细胞,具有自我更新、分化和致瘤性等特性。CSC 被认为是一种合理的治疗靶点,因为它们是肿瘤复发、转移和常规疗法耐药的原因。选择性靶向 CSC 是一种有前途的策略,可以消除肿瘤细胞的繁殖并损害整体肿瘤的发展。最近的研究表明,几种免疫细胞通过调节不同的 CSC 维持或增殖途径在调节肿瘤细胞增殖中起着至关重要的作用。使用 T 细胞、自然杀伤 (NK) 细胞、巨噬细胞或干细胞选择性靶向结直肠癌 (CRC) 中的肿瘤细胞或 CSC 的细胞免疫疗法取得了巨大进展。本综述总结了可能从所述疗法中受益的 CRC 分子谱以及针对 CSC 的细胞疗法中使用的主要载体。我们还讨论了在 CRC 晚期阶段结合常规和/或当前靶向治疗的挑战、局限性和优势。
这项研究的背景是,在学习数学的过程中,学生无法开发学习材料,这是由仍低于KKM价值的学生的平均每日测试得分证明的(75),克服此问题的一种方法是应用超级脑学习模型。本研究旨在确定超级脑学习模型的应用对VIII类UPTD SMP Negeri类1 prepare学生的数学学习成果具有积极影响。这种类型的研究是一种实验研究类型。The variables studied in this study were the mathematics learning outcomes of class VIII UPTD SMP Negeri 1 Parepare as the dependent variable and the application of the super brain learning model as the independent variable.The population of this study were all students of class VIII UPTD SMP Negeri 1 Parepare for the academic year 2022/2023 which consisted of 10 (ten) classes.使用概率采样或群集随机抽样进行抽样,从10类中,彩票将一类取样,即VIII.4作为实验类。本研究中使用的仪器是经过验证的学习结果测试。基于描述性统计分析,应用超级脑学习模型之前数学学习成果的平均值为48.71,应用超级脑学习模型后数学学习成果的平均值为77.10。基于使用一个样本t检验的推论统计分析,获得了显着的值,p = 0.000 = 0.05,这意味着H 0被拒绝,H 1被接受。因此可以得出结论,超级脑学习模型的应用对VIII类UPTD SMPN 1 prepare学生的数学学习成果具有积极影响。
冠状病毒会引发严重的上呼吸道感染,并可能扩散到肺部。核衣壳蛋白 (N 蛋白) 在 SARS-CoV-2(引起 COVID-19 的病毒)和其他冠状病毒的基因组复制、转录和病毒体组装中起着重要作用。糖原合酶激酶 3 (GSK3) 活化会使病毒 N 蛋白磷酸化。为了对抗 COVID-19 和未来的冠状病毒疫情,干扰 N 蛋白对 GSK3 的依赖性可能是一种可行的策略。为此,本研究旨在构建强大的机器学习模型,使用定量结构-活性关系方法从食品和药物管理局批准和研究药物库中识别 GSK3 抑制剂。从 ChEMBL 数据库获取了一个非冗余数据集,其中包含 495 种和 3070 种 GSK3 a 和 GSK3 b 化合物。使用 12 组分子描述符来定义这些抑制剂,并使用 LazyPredict 包选择机器学习算法。采用直方图梯度提升算法和轻梯度提升机算法建立预测模型,并根据均方根误差和 R 平方值进行评估。最后,根据最高预测活性(半最大抑制浓度的负对数,pIC 50 值)选择前两种药物(selinexor 和 ruboxistaurin)进行分子动力学模拟,以进一步研究蛋白质-配体复合物的结构稳定性。这种基于人工智能的虚拟高通量筛选方法是加速药物发现和寻找新药理靶点的有效策略,同时可降低成本和时间。
线粒体功能障碍和糖酵解激活被广泛认为是癌症的标志 (5)。线粒体融合蛋白 2 (MFN2) 编码位于线粒体外膜上的 GTPase 蛋白,也称为增生抑制基因。它最初是在自发性高血压大鼠的血管平滑肌细胞中发现的 (6)。先前的研究表明,MFN2 疾病与高血压、腓骨肌萎缩症、肥胖症、糖尿病、动脉粥样硬化和癌症等多种疾病有关 (7,8)。MFN2 在许多癌症中起着肿瘤抑制因子的作用,包括宫颈癌、肝细胞癌、胰腺癌、乳腺癌、胃癌和膀胱癌 (9-11)。然而,据我们所知,MFN2 与结肠癌之间的潜在关系尚未得到充分研究。
摘要 ◥ 目的:基因组不稳定性是癌症的一个标志,靶向 DNA 损伤反应 (DDR) 正在成为不同实体肿瘤的一种有前途的治疗策略。靶向 DDR 在结直肠癌中的有效性尚未得到广泛探索。实验设计:我们用 ATM、ATR、CHK1、WEE1 和 DNA-PK 抑制剂以及化疗药物对 112 个重现转移性结直肠癌基因组景观的细胞模型进行了测试。然后我们专注于 ATR 抑制剂 (ATRi),为了确定反应和耐药的假定生物标志物,我们在多个层面分析了对这些药物高度敏感或耐药的结直肠癌模型。结果:我们发现大约 30% 的结直肠癌,包括携带 KRAS 和 BRAF 突变且对靶向药物无反应的结直肠癌,对至少一种 DDR 敏感
结直肠癌(CRC)已成为发病率和死亡率较高的十大恶性肿瘤之一。由于缺乏良好的CRC筛查方案,大多数CRC患者在就诊时处于转移状态。常规治疗不能有效改善CRC患者的预后,靶向药物可以显著延长晚期患者的总体生存期。但单一药物使用可能导致获得性耐药及各种严重并发症。因此,联合靶向药物治疗是单一靶向药物治疗效果不佳的主要替代治疗方法,对于CRC的治疗具有重要的研究意义。因此本研究拟在细胞水平上体外培养CRC细胞株,并以GLP-1受体激动剂利拉鲁肽进行干预。通过检测细胞增殖、周期、迁移、侵袭、凋亡及相关mRNA和蛋白的表达,探讨利拉鲁肽对PI3K/Akt/mTOR信号通路及CRC细胞增殖、周期、迁移、侵袭、凋亡的影响。研究结果表明,GLP-1受体激动剂利拉鲁肽可能通过抑制PI3K/Akt/mTOR信号通路,阻滞CRC细胞周期,降低细胞增殖、迁移和侵袭,促进细胞凋亡。
经颅直流电刺激 (tDCS) 是一种非侵入性脑刺激技术 (NIBS),已被证明可对一系列神经和精神疾病产生有益作用。不幸的是,尽管已被广泛研究,但对 tDCS 效应机制的理解仍然存在一些空白。因此,科学家仍在尝试揭示其积极作用背后的细胞和分子机制,以便更合适地应用。实验模型提供了一致的证据表明,tDCS 通过调节神经元的兴奋性和突触可塑性来改善学习和记忆。最近,在 tDCS 神经生物学效应中,已报告了生理和病理条件下的神经同步和树突结构变化,表明可能在神经回路水平上产生影响。在这篇评论中,我们重点关注 tDCS 对结构可塑性变化和神经元重组的新兴影响,旨在将这两个方面与迄今为止发现的基础分子机制相匹配,为揭示 tDCS 在治疗脑功能障碍方面的新疗法提供新的视角。