XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System潜在的
评估激光合成的Si纳米颗粒对成肌细胞运动，增殖和分化的影响：朝向潜在的组织工程应用
光动力疗法，射频诱导的高温等。）。11，它们的超小型尺寸降低至100 nm，并且它们的高表面反应性可以与生物学环境产生显着的相互作用，可以评估它们调节细胞行为的能力或诸如细胞差异和繁殖等细胞方面的能力。12,13上面列出的不同细胞机制的控制既可以改善用于生物医学应用的创新纳米复合材料的制造，又可以促进对治疗方案的改进策略的使用，以恢复因创伤性疾病，退化性疾病或衰变而损害的组织功能。14迄今为止，已经研究了基于聚合物，金属和陶瓷的几种NP。因此，大多数研究使用包括诱导多能干细胞（IPSC）在内的多种干细胞进行。15 - 18，例如，用柠檬酸盐，壳聚糖或bronectin官能化的Au-NP能够增强人间质干细胞（MSC）和脂肪衍生的干细胞（ADSC）的差异化，并进入心肌细胞和Oste-Obte-Ormasts。19,20 AG-NP可以促进人尿液衍生的干细胞（USC）和MSC的增殖，而基于石墨烯的NPS则增强了
BMP9增强了类风湿关节炎中的成骨分化：一种潜在的治疗方法
抽象的客观类风湿关节炎（RA）是一种慢性炎症性疾病，会导致关节损伤，包括软骨降解和骨侵蚀。骨形态发生蛋白9（BMP9）是TGF-β超家族的成员，在成骨和组织修复中起关键作用。然而，其在RA中的骨侵蚀和炎症中的作用仍然不足。本研究旨在评估BMP9在RA中的治疗潜力，重点是其对骨骼破坏，成骨和炎症的影响。本研究的材料和方法，使用免疫组织化学，qRT-PCR和Western印刷物分析了来自RA和骨关节患者的滑膜组织中的BMP9表达。通过Micro-CT成像，组织学分析和临床评分，在CIA小鼠模型中评估了BMP9对骨骼破坏的治疗作用。成骨分化，而通过耐锈酸磷酸酶染色检查破骨细胞活性。荧光双标记用于跟踪新的骨形成。数据，并进行了适当的统计检验以确定显着性。在这项研究中，在RA患者的滑膜组织和CIA小鼠的踝关节中，BMP9表达显着下调。BMP9在CIA小鼠中的治疗改善了关节炎症，如肢体肿胀，下关节炎指数减少和改善的组织形态所示。此外，BMP9显着减轻了骨质流失，这可以通过骨矿物质密度和小梁结构增加证明。但是，BMP9处理并未明显影响破骨碎裂发生或骨吸收。BMP9还增强了骨矿化和形成，如矿物质的含量和骨形成率的提高所示。此外，BMP9促进了滑膜细胞的成骨分化，增强了碱性磷酸酶活性和矿物结节的形成。这些结果表明，BMP9对RA的关节炎症和骨质流失具有保护作用，这可能是通过促进骨形成而不会影响破骨细胞活性的。结论我们的研究得出的结论是，靶向BMP9减轻RA中的炎症并促进成骨的差异，强调BMP9是解决RA中骨骼破坏的有前途的治疗靶标。关键词BMP9，类风湿关节炎，成骨分化，骨骼破坏，炎症
潜在的学习进步推动人类加强学习中的自主目标选择
人类是自动特工，他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是，指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量，可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的，那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步，即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设，我们设计了一项分层增强学习任务，其中人类参与者（n = 175）反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响，这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用，我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
und，湖区州立大学就可以就UAS合作签署协议，Mann和Romanick从北达科他州体育教练协会获得荣誉EERC与以色列公司合作测试空气污染技术的Bimarck学生饰演北达科他州和大学年度学生雇员，研究人员发现潜在的转换对感染或创伤性伤害的致命反应，Breanna Linert雇用了Breanna Linert，Breanna Linert雇用了为监督欢呼和舞蹈计划的Breanna Linert，在4月17日的JAM National Sprive Maris Maris Acts Contract'和处理冠军
Lillian Elsinga Outstanding Student Leader Award Jami Arnold, Matthew Barber, William Behrmann, Dylan Berg, Tom Bergman, Brittney Blake, Nicholas Boonstra, Amanda Brossart, Margaret Burke, Jonathan Butz, Jiao Chen, Nickolas Coyle, Johnny DeMay, Rebecca Eckroad, Adrian Escalona, Margaret Eyre, Matthew Finley, Amanda Fischer, Kylene Fitzsimmons, Jessie Flatt, Logan Fletcher, Christen Furlong, Jacob Gapp, Shane Gerbert, Alexis Hanson, Tim Heise, Jared Hines, Casie Hoffert, Evie Hudson, Brent Jaenicke, Joseph Kalka, Brooke Kubat, Cassy Landborg, Kristina LeMire, Natalie Levang，Sean Marrin，Tyler McAllister，Jacob McConkey，Kelsey McCullough，Adam McDaniel，Heather Mohr，Hannah Mohr，Madeline Myers，Madeline Myers，Aaron Nicholson，Nathan Noeldson，Nathan Noeldner，Kou Omori，Kou Omori，Kyle Ova，Travis
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
揭露潜在的：胶质母细胞瘤中溶瘤病毒的神经炎性调节机制
胶质母细胞瘤是一种侵略性和致命的脑肿瘤，提出了巨大的临床挑战，包括分子异质性，高复发率，对常规疗法的耐药性以及在血脑屏障中的治疗渗透有限。以细胞和非细胞成分的动态相互作用为特征的胶质母细胞瘤微环境是肿瘤生长和治疗性耐药性的关键驱动力。神经炎性细胞因子，尤其是白细胞介绍和肿瘤坏死因子 - α-在这种微环境中起关键作用，有助于肿瘤进展和免疫逃避。这篇评论将溶瘤病毒疗法作为一种有希望的治疗途径，重点是其调节神经炎症反应的潜力，诱导局部免疫反应并将免疫调节因子直接传递到肿瘤部位。虽然已经观察到了令人鼓舞的结果，但诸如克服血脑屏障，管理宿主抗病毒药的挑战以及减轻正常神经元细胞的潜在风险仍然是临床翻译的关键障碍。通过分析溶瘤病毒与临床前和临床试验中的胶质母细胞瘤微环境和合成发现的复杂相互作用，该综述为基于Oncoloty Virose Papy
胰腺血管细胞图揭示了潜在的糖尿病治疗途径
“我们在这项研究中生成的数据集是第一个捕获胰腺内皮细胞的全部多样性的数据集，我们希望它将成为我们的研究小组和许多其他人的重要资源。” '17，Hartman Hartman治疗器官再生研究所的计算生物学助理教授。
日记硫化物衍生物作为潜在的铁腐蚀抑制剂：一项计算研究
摘要：目前的工作旨在评估六个日记硫衍生物作为潜在的腐蚀剂。将这些衍生物与Dapsone（4,4'-二氨基二苯基磺基酮）进行比较，这是一种常见的麻风病抗生素，已被证明可以抵抗酸性培养基在酸性培养基中具有超过90％的酸性培养基的腐蚀。由于所有研究的化合物都具有共同的分子主链（二苯基硫），因此将Dapsone视为评估其余部分效率的参考化合物。在这方面，检查了两个结构因子，即（i）通过左右的2组替换日记硫的s原子的效果，（ii）芳基部分中引入电子吸引电子或电子贡献组的效果。使用两种计算化学方法来实现目标：密度功能理论（DFT）和Monto Carlo（MC）模拟。首先，使用B3LYP/6-311+G（D，P）模型化学来计算研究分子的量子化学描述及其几何和电子结构。此外，使用MC模拟研究了测试分子的吸附模式。通常，吸附过程有利于偶极矩较低的分子。基于吸附能结果，预计五座日记硫衍生物将与dapsone相比，起作用是更好的腐蚀抑制剂。
预测连续theta爆发刺激的神经可塑性效应，来自电动机的生物标志物引起潜在的TMS输入输出曲线
摘要：神经调节的领域缺乏影响可塑性个体差异的预测指标，这些差异会影响对重复的经颅磁刺激（RTMS）的反应。连续的theta爆发刺激（CTB）是一种以其抑制作用而闻名的RTM的形式，显示了个体之间的可变反应，这可能是由于神经可塑性的差异所致。预测单个CTBS效应可以极大地增强其临床和实验效用。本研究探讨了在神经调节之前测量的电动机诱发电位（MEP）输入输出（IO）参数是否可以预测运动皮层对CTB的反应。IO曲线是通过记录在一系列单脉冲TMS强度上的MEP来从健康成年人中取样的，以获得包括MEP Max和S 50（中点强度）在内的参数。后来比较了刺激前后的Moto Cortex及其MEP的相同位置的CTB。MEP Max和S 50都预测了响应，与CTB后10、20和30分钟的个人MEP变化显着相关（P <0.05，R 2> 0.25）。此外，我们介绍并验证了一种易于实现的生物标志物，该标志物不需要全IO曲线的耗时抽样：MEP 130RMT（中位数为10 MEP，在130％RMT）。MEP 130RMT也是CTBS响应的强有力预测指标（P <0.005，r 2> 0.3）。与先前研究的RTMS响应（BDNF多态性）的遗传生物标志物的头对头比较表明，基于IO的预测因子在解释更多响应变异性方面具有出色的性能。关键字：输入输出曲线，CTB，预测变量因此，在CTBS给药之前得出的IO曲线可以可靠地预测CTB诱导的皮质兴奋性变化。这项工作指向RTMS诊断和治疗应用中调整刺激程序的无障碍策略，并可能提高对其他大脑刺激方法的反应率。