在我们的答复中,该委员会发现,英国在公共卫生和安全领域的技术和科学能力,包括预防非传播暴露与疾病相关的疾病,基本上是先进的,从而为英国提供了很大的机会,从而为全球领导者提供了通过将NAM整合到监管过程中,以评估Chection Chemist otions otions otions ot Comation section。需要针对NAM的明确和透明标准,以有效地征求针对化学安全评估中使用NAM(包括成本)的特定方法的建议。在本文档中,我们提供了一个框架和一组监管采用标准,作为促进NAM在化学法规中使用的重要初步步骤。
摘要。小球藻已被广泛用于生物能源,环境保护,还原,食物,药物和其他领域。在本文中,近年来通过文献综述对小球藻的优化进行了全面分析。结果表明,在5500-7000LUX的光强度范围内,小球藻的生物量积累速率更快,但是小球藻的生长速率在极高的光强度范围内达到了限制的10000-14000LUX蓝色和绿光,对生物量和光合色素颜料的效应最大,对氯菌的积累;蓝色和绿光单色光培养模式的脂质产量最高。在蓝白色的光中添加绿光,红白色的浅色和白色绿色的光对小球藻的脂质积累有益。在24小时培养模式下,14L:10D的低频光周期通常是最佳方案。根据上述结论,光条件,复合光对小球藻的影响和最佳的低频光周期将是未来大型小球藻大规模培养的主要研究方向。
胶质母细胞瘤多形(GBM)是最具侵略性的脑肿瘤形式,5年生存率小于10%。数据支持在肿瘤质量中选择细胞群体(称为脑肿瘤引发细胞(BTICS))是GBM生长的驱动因素。尽管这些细胞的真实起源是有争议的,但从生理上讲,这些细胞具有正常神经干细胞的不成熟特性。将它们高度抵抗药物治疗,放射线并在移植到小鼠中时以高速率形成肿瘤。增加了GBM的复杂性是事实是,并非所有肿瘤都是相同的。大多数患者可以使用现代遗传工具将至少3种不同的GBM“亚型”分组。该项目以令人兴奋的数据为基础,表明在脑发育过程中,在正常的神经干细胞中发现了独特的细胞周期调节剂SPY1(或其他组的RINO),但是它控制了BTIC的扩展。了解GBM异质质量中哪些特定的BTIC种群是由SPY1驱动的,以及这是否取决于亚型,可能代表新颖有效的治疗策略。
摘要 电力系统稳定器 (PSS) 是同步发电机中使用的控制装置,通过向发电机励磁系统提供补充控制信号来增强电力系统的稳定性和阻尼。它有多种类型,每种类型都旨在解决特定的稳定性问题并适应不同的系统配置,即传统超前滞后 PSS、相位补偿 PSS、高速 PSS 和广域 PSS。多区域过渡稳定性取决于由多个互连区域组成的电力系统在发生干扰(例如短路或负载干扰)后保持同步运行的能力。确保此类系统的暂态稳定性对于防止连锁故障和停电至关重要。所提出的控制说明了使用四机两区 kundur 测试系统为 PSS 实施不同的策略。
摘要。背景/目标:甲状腺塑性甲状腺癌(ATC)的预后很差,目前尚无既定治疗方法来改善其结果。我们先前报道说,Zeste同源2(EZH2)的增强子在ATC中高度表达,并且可能是治疗靶标。但是,EZH2对ATC增长的影响目前尚不清楚。材料和方法:我们研究了EZH2抑制剂(DZNEP)对四种ATC细胞系(8305C,KTA1,TTA1和TTA2)的影响。我们对所有ATC细胞系进行了基因面板分析,以识别细胞系之间DZNEP敏感性的差异。为了研究DZNEP对分化恢复的影响,我们评估了使用PCR进行DZNEP处理之前和之后甲状腺分化标记(TDM)的变化。结果:EZH2在所有ATC细胞系中均表示。在所有ATC细胞系中都检测到DZNEP的细胞还原作用,并且在KTA1细胞中最强,然后是TTA2细胞。TTA1和8305C细胞系显示了弱细胞减少作用,具有TP53突变。在任何ATC细胞系中均未观察到TDM的变化。结论:EZH2抑制剂DZNEP对ATC细胞的生长产生了抑制作用
1 英国伦敦东伦敦大学卫生、体育与生物科学学院联合与公共卫生系,2 英国伦敦约克圣约翰大学公共卫生系,3 英国吉林汉姆梅德韦 NHS 基金会信托研究与创新系,4 卡塔尔多哈哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院可持续发展部,5 美国弗吉尼亚州布莱克斯堡弗吉尼亚理工大学化学系,6 美国图森亚利桑那大学化学与生物化学系,7 尼日利亚伊巴丹伊巴丹大学科学学院化学系,8 美国图森亚利桑那大学系统与工业工程系,9 美国斯塔克维尔密西西比州立大学兽医学院比较生物医学科学系
在考古环境中使用计算技术在生物档案(动物和植物残留物)的分析中是一种相对较新的现象。这可以归因于几个因素。首先,生物考古学遗骸的内在特征引起了各种并发症,并带来了特定的困难。计算定量方法的部署高度取决于2D或3D中大量可比数字数据的可用性。但是,这些数据通常无法访问。其次,由于它们的原始功能,对动物的保存和植物残留物的保存很少是最佳的(例如食物浪费)及其埋葬,发现和存储的条件。第三,过去动植物的间和内部个体自然变异是基于部分数据,这些数据通常具有挑战性地与当前数据进行比较。鉴于这些挑战,将生物结构医生的专业知识与机器学习和统计方法融合至关重要。从这个意义上讲,如Miele等人的研究所证明的那样,受监督和无监督的机器学习技术的应用。
3.3 McFil。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 1083.3 McFil。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。108
1 美国密西西比大学国家天然产物研究中心;2 美国科罗拉多州立大学农业生物学系;3 肯尼亚卡卡梅加 Toothpick Company Ltd.;4 美国加利福尼亚州戴维斯 ProFarm Group;5 阿根廷罗萨里奥 INBIOAR Global Ltd.;6 美国伊利诺伊州厄巴纳伊利诺伊大学 Carl R. Woese 基因组生物学研究所;7 美国内布拉斯加大学农学与园艺系;8 美国伊利诺伊州埃文斯顿 MicroMGx;9 英国牛津 Moa Technology Ltd.;10 美国密苏里州圣路易斯 BioHeuris Inc.;11 美国北卡罗来纳州达勒姆 Oerth Bio, LLC;12 以色列米斯加夫 Projini AgChem Ltd.; 13 以色列特拉维夫大学医学院戈德施莱格牙科医学院口腔生物学系;14 以色列雷霍沃特魏茨曼科学研究所植物与环境科学系;15 美国康涅狄格州米斯蒂克 Enko Chem Inc. 和 16 以色列雷霍沃特科技园 Agrematch Ltd.