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World File Search System曲霉菌
危险因素和长期预后，用于共同感染无结核分枝杆菌肺疾病和慢性肺曲霉菌病：日本的多中心观察性研究
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作者校正：曲霉菌CVJETKOVICII通过植物层中的种间化学信号来预防植物病原体
在最初发表的文章的版本中，第一和第二个隶属关系不正确，现在已被修改为农业与生物技术学院，吉安吉大学，杭州，中国，中国，国家生物学和水稻生物学和育种国家的主要实验室，农业和农业杂交生物学杂交生物学，ZHENG CORPATIAN和RACE繁殖。中国杭州。参考。14和30，该期刊名称被错误地赋予了农作物健康杂志，现在已被修改为作物健康。 这些更正已对本文的HTML和PDF版本进行了更正。14和30，该期刊名称被错误地赋予了农作物健康杂志，现在已被修改为作物健康。这些更正已对本文的HTML和PDF版本进行了更正。
BTK抑制剂诱导的人类嗜中性粒细胞效应子活性的缺陷对曲霉菌的活性被TNF-α
介绍改良的糖尿病分类工具，现在人们认为，1型糖尿病（T1D）的发作可能会在整个人类的寿命（1，2）中发生，尽管诊断峰在5至7岁之间的峰值峰值（3）。在很大程度上由人白细胞抗原（HLA）区域驱动的具有高遗传风险的人，在这些高峰时段（4、5）（4、5）和展示胰岛反应性自动抗体（AABS）表明疾病进展2（6，6，6，6，7）。此外，已经证明胰岛炎的细胞组成取决于T1D发作时的年龄（5，8），并且从B细胞二元胰岛炎的转变为7岁以下的B细胞胰岛炎转变为13岁以下的T细胞和巨噬细胞的主要年龄（9，10），这表明与疾病病原体伴随诊断年龄有关的免疫种群涉及疾病病原体的免疫种群。对T1D发病机理的细胞生物标志物的追求仅限于再循环的免疫细胞，这些免疫细胞并不能完全反映启动淋巴结和自身免疫性病变中的种群（11），并因周围血液免疫细胞亚群的年龄和环境驱动的变化而进一步混淆（12）。为了解决这些混杂的技术和生物学因素掩盖免疫系统中与疾病相关的变化，人类免疫表型联盟（HIPC）开发了一组推荐的流式细胞仪板，辅助研究和研究数据的比较（13）。HIPC面板设计用于量化记忆T细胞，调节T细胞（Treg），效应T细胞，B细胞，树突状细胞（DC），单核细胞和天然杀伤（NK）细胞子集比例和表型（13）。这些标准化面板已成功用于识别由于疫苗接种（14、15），感染（16、17），自身免疫（18、19）和癌症（20、21）引起的免疫调节，尽管据我们所知，T1D的全部HIPC表型尚未进行。
人工智能在侵袭性霉菌感染诊断中的应用：开发自动组织学鉴定系统以区分曲霉菌和毛霉菌
背景：通常需要进行组织病理学鉴定，因为真菌培养的敏感性不足以进行准确诊断。另一方面，病理诊断，尤其是霉菌的病理诊断，即使由经验丰富的病理学家进行，也常常不准确。在区分毛霉菌病和曲霉病时尤其如此，这两种病有不同的药物选择和医疗管理。根据潜在疾病的严重程度或诱发因素，疾病很容易在短时间内变得严重。因此，正确的诊断极其重要，应委托给病理学家。目的：开发一种基于人工智能 (AI) 的霉菌感染自动组织学诊断系统，以支持一般病理学家的诊断，特别是区分曲霉菌和毛霉菌。方法：我们使用两个指标作为诊断系统；即独立菌丝的角度和每个菌丝的曲折度。结果和结论：我们分别从曲霉病和毛霉菌病的标准病例中收集了 147 个和 67 个图像样本。所有图像均通过自动识别两种指标成功分析。数据二维图生成的阈值曲线划分的独立区域清楚地包括了从曲霉菌和毛霉目病例中获得的测试数据。本研究证明了我们新开发的基于人工智能的诊断系统的实用性。其实际应用还需要进一步研究。关键词：人工智能方法、曲霉菌、侵袭性霉菌感染、毛霉目、Python
曲毒酶的羧肽酶来自曲霉菌
羧肽酶制剂用作蛋白质键的蛋白质水解的加工辅助，在蛋白质，酵母和调味料的制造和/或加工，烘焙产品的制造以及酿造中。通常，羧肽酶将蛋白质降解为较短的蛋白质/肽和游离氨基酸。