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脂质聚合物混合纳米颗粒作为黑色素瘤治疗的靶向药物输送系统
抽象旨在靶向在黑色素瘤细胞中表达的维生素D受体（VDR），维生素D 3功能化杂交脂质脂质 - 脂质 - 聚合物纳米颗粒（HNP-VDS），该粒子（HNP-VDS）包含聚（乳酸 - 糖甘氨酸酸）（PLGA）核心（PLGA）核心（PLGA）核心和脂质壳的氢化酶（Sodylocation），磷酸化磷酸盐（HNP-VDS）（SPCC）磷酸酯（Hoplocy）（HNP-VDS）（HNP-VDS）（HNP-VDS）合成了1,2-二甲酰基-SN-甘油-3-磷酸乙醇胺-N [琥珀酰基（聚乙烯基）-2000（DSPE-PEG 2000）。将纳米载体优化为脂质表面积覆盖率为97％。体外药物释放研究显示，在最初的24小时内，初始爆发释放，然后是扩散运输。最后，细胞摄取实验表明，HNP-VD有效地获得了B16黑色素瘤细胞，从而导致有前途的媒介物可以提供用于黑色素瘤治疗的治疗剂。
转化基因组学的临床混合基因组外显子组（CBGE）
另一个利用CBGE高质量和低价点的项目是南方研究。在Myome支持的情况下，他们最近推出了Catalyst，该计划将为整个阿拉巴马州的患者提供免费的基因测试和有关某些慢性疾病的药物和风险的临床见解，重点是服务不足的社区。
正在走向混合时代吗？科技与生物学的相互排斥
该研究基于多种方法，包括经典的、基于科学的方法，例如： B.文献、专利或出版物分析或专家访谈。另一方面，采用既定的预见和参与方法，例如德尔菲调查、未来之轮研讨会和应用场景的开发、与专家进行的场景验证研讨会和与公民进行的研讨会，讨论未来去边界化的潜在形式。因此，探索性、面向未来和面向对话的预测方法基于坚实的经验基础，可以追踪研究动态，同时捕捉新兴问题。这项在 BMBF 预见过程 III 框架内开展的深入研究直接以 2020 年夏季发布的预见过程价值观研究 3 为基础，将研究结果嵌入到全球情景 2 中。
扩大太阳能混合微电网行业路线图。......
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N-乙酰半胱氨酸改变了天然混合物中链格孢毒素的遗传毒性和雌激素特性
目前尚不清楚链格孢属植物产生的复杂霉菌毒素混合物在生理条件下是否具有雌激素作用和/或遗传毒性，特别是考虑到它与食品中的抗氧化剂同时存在。因此，本研究重点探讨了 N-乙酰半胱氨酸 (NAC) 作为代表性抗氧化 SH 供体对特征性链格孢毒素 alter-nariol (AOH)、altertoxin-II (ATX-II) 和链格孢培养物的复杂提取物 (CE) 上述毒理学终点的影响。以石川细胞为体外模型，我们通过 LC-MS/MS 监测毒素浓度的变化，通过碱性磷酸酶测定法监测雌激素性，通过磺酰罗丹明 B 测定法监测细胞毒性，通过单细胞凝胶电泳法监测遗传毒性，并通过定量实时 PCR 监测选定的目的基因的转录。结果表明，在 NAC 存在下，携带环氧化物的苝醌（如 ATX-II）的强烈遗传毒性作用被消除。ATX-II/AOH 混合物的细胞效应主要由苝醌的遗传毒性决定。在这种混合物中，当与 NAC 共培养时，AOH 恢复了其雌激素性。相反，用 NAC 处理 AOH/CE 混合物不会导致雌激素性恢复，但会增强抗雌激素作用。这些发现与基因转录数据一致，表明芳烃受体 (AhR) 是链格孢毒素诱导的对雌激素受体信号的拮抗作用的主要介质。综上所述，进一步研究非遗传毒性苝醌的潜在内分泌干扰特性应成为这些新兴污染物领域未来的研究重点。© 2022 作者。由 Elsevier BV 代表科爱传播有限公司提供出版服务。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）。
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
可扩展的单粒子混合III-V/SI激光器，用于新兴的狭窄线宽应用
摘要：与大规模硅制造兼容的硅光子学是一个破坏性的光子平台，表明对行业和研究领域（例如量子，神经形态计算，LIDAR）具有重要意义。尖端应用，例如高容量相干的光学通信和杂差激元，已升级对集成窄线宽激光源的需求。为此，这项工作旨在通过开发高性能混合III-V/硅激光来满足这一要求。开发的集成激光器利用单个微孔谐振器（MRR），演示了超过45 dB的侧模式抑制比（SMSR）的单模操作，激光输出功率高达16.4 mW。远离需要多个复杂控制的当前混合/异质激光体系结构，开发的激光体系结构仅需要两个控制参数。重要的是，这是通过降低表征这些激光器的复杂性来简化工业采用的。通过简洁的结构和控制框架，实现了2.79 kHz的狭窄激光线宽，低相对强度噪声（RIN）达到-135 dB/hz。此外，在测量10 dB的信噪比（SNR）的情况下，证明了12.5 GB/s的光学数据传输。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。