• PCR 检测咽喉或鼻咽 (NP) 样本:使用无菌合成拭子放入液体病毒/通用运输培养基中 • PCR 检测尿液:10 – 50 ml 中段尿液,干净接住 • IgM/IgG 检测血清:7 - 10 ml 置于金顶血清分离管中。毛细血管血、手指血或足跟血可用于儿科患者,至少需要 3-5 个非玻璃毛细血管采血管。 5b. 遵循标本采集、标记和储存说明,并填写实验室表格
这项横断面研究比较了具有全身性合并症的老年人和白人成年人之间的光学相干断层造影术(八八)参数,以进一步了解视网膜微血管造成的种族差异。我们分析了浅表(SCP),中间(ICP)和深毛细血管(DCP),卵泡血管区(FAZ)参数和血流(BFA)的血管密度。我们使用了混合效应的线性回归模型,控制着高血压和来自同一受试者的两只眼睛,以比较八颗参数。黑色受试者在SCP和ICP处的中央凹ves ves-sel密度较低,而在任何毛细血管层的Parafovea或3x3 mm黄斑区域都没有观察到差异。黑色受试者具有更大的FAZ区域,周长和FD-300,这是FAZ周围300μm宽环的血管密度的测量。黑色受试者在脉络膜毛细血管处也具有较低的BFA。在没有高血压的受试者队列中,这些差异仍然具有统计学意义,除了脉络膜毛细血管的SCP和Foveal BFA外凹容器密度外。这些发现表明,八章参数的规范数据库必须在本质上努力多种多样,以充分捕捉患者人群之间的差异。需要进一步的研究以了解八八参数的基线差异是否导致眼部疾病中的流行病学疏散。
科学简介:主要研究活动是图像分析、模式识别、并行计算和非标准图像数据库。与国际中心合作,研究和开发了一套方法,涉及人类大脑神经元、眼底、视频毛细血管镜图像分析、图像检索、超声图像分割和分布式架构的标志性图像语言。目前,他正在研究数学方法,以在 MRI 数据上分割人体中的一些特殊癌症区域;研究数学计算模型如何模拟海马区神经元的分布,以及如何使用它们的关系来做出决策和了解环境。此外,他还在研究视频毛细血管镜领域的增强现实框架。
纳米级扩展和卢卡斯 - 瓦什伯恩模型的完善,对最新的实验数据和广泛的分子动力学模拟进行了详细分析,以研究纳米毛细血管内的快速水流和水吸收。通过对亲水性纳米通道的毛细血管升高的比较分析,意外的逆转预期趋势,异常峰,吸收长度低于3 nm的含量,在亲水性纳米渠道中发现了相同的物理起源,与Hydophobic Nananodophels中的流量相同。扩展的吸水模型适用于各种时空量表,并针对亲水性和疏水性纳米渠道的模拟结果和现有的实验数据进行了验证。
衰老会导致人类大脑微血管发生广泛的结构变化,这对毛细血管床灌注和氧气运输有显著的影响。目前文献中的大脑毛细血管网络模型侧重于健康的成年人大脑,并没有捕捉到衰老的影响,而这在研究神经退行性疾病时至关重要。这项研究建立在基于离体形态数据的人类大脑微血管统计精确模型之上。该模型根据对三个不同年龄段(青年、中年和老年)小鼠的体内测量结果,改编为“健康”衰老模型。从这个新模型中,可以计算出血液和分子交换参数,例如渗透性和表面积与体积的比值,并在三个年龄组之间进行比较。通过逐个改变模型血管的能力,可以创建连续的衰老梯度。研究发现,从中年到老年,表面积与体积比降低了 6%,通透性降低了 24%,并且网络内的可变性也随着年龄的增长而增加。衰老梯度表明衰老过程的阈值在 75 岁左右,此后微小的变化对血流特性的影响都会被放大。该梯度使得能够在离散时间点比较测量大脑特性的研究。中年和老年毛细血管床对微栓子的反应表明老年毛细血管床对血管闭塞的稳健性较低。随着大脑老化,微血管的脆弱性会增加——有一个“临界点”,超过此临界点,微血管的进一步重塑会对大脑产生过度的影响。在开发大脑的计算机模型时,年龄是一个非常重要的考虑因素,以便准确评估认知能力下降的风险因素并分离微血管健康的早期生物标志物。
摘要:血脑屏障 (BBB) 由脑内皮细胞 (BEC) 构成,生物制剂无法通过。脂质体和其他纳米颗粒是将生物制剂递送至 BEC 的良好候选物,因为它们可以万能地包裹大量目标分子。脂质体需要附着靶向分子,因为不幸的是,BEC 几乎无法从循环中吸收非靶向脂质体。独立研究小组的实验已证实,靶向转铁蛋白受体的抗体在将纳米颗粒靶向递送至 BEC 方面更胜一筹。通过与抗转铁蛋白受体抗体结合对纳米颗粒进行功能化,可导致纳米颗粒被脑毛细血管和毛细血管后小静脉的内皮细胞吸收。降低与脂质体结合的靶向转铁蛋白受体抗体的密度会限制 BEC 的吸收。阻止与高亲和力抗转铁蛋白受体抗体结合的纳米粒子的运输、降低靶向抗体的亲和力或使用单价抗体可增加 BEC 的吸收,并允许进一步穿过 BBB。靶向脂质体在毛细血管后小静脉中从血液到大脑的运输的新证明很有趣,显然值得进一步研究机制。最近有证据表明靶向纳米粒子穿过 BBB,这为未来将生物制剂输送到大脑带来了巨大的希望。
1。在医疗实验室中的AI介绍(POC)客户反馈数据(2018年)确定了两个有问题的测试和自我报告的主题,这表明诸如Liebman和Conrad的R&D阶段之类的过程很重要,但可能不足以确保在所有情况下都能准确收集样品。这是一个问题,因为疾病控制中心(CDC)归因于造成所有实验室错误的46-68%的46-68%,其中35%是由于样本收集错误,可能导致诸如误诊,不正确的药物给药和患者不适等后果。这尤其令人担忧,因为此阶段完全或部分地在客户的控制之下。此外,Church(2012)最近发现,许多客户没有遵循建议的程序,例如在指纹之前直接使用旋转栅门或水槽。目前,尚不清楚这些发现在多大程度上推广到现场样本收集的标准实践。因此,在收集单一的新鲜血液毛细血管时,问题可能会在干燥的毛细血管血液的收集中识别出可能也有问题。因此,需要进一步的研究,随着世界在线的越来越多,将这项研究扩展到健康科学环境非常重要,尤其是与毛细血管血液的收集有关[1]。