XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System粘连
分子开关控制细菌焦点粘连的组装
细胞运动普遍依赖于连接底物与细胞电机的局灶性粘附复合物（FAS）的空间调节。在细菌FAS中，冒险的滑行运动机制（AGL-GLT）在相互滑动运动蛋白（MGLA） - 瓜氨酰5'三磷酸（GTP）梯度沿细胞轴沿细胞轴沿铅杆组装。在这里，我们表明GLTJ是一种机械膜蛋白，包含胞质序列的结合MGLA-GTP和AGLZ，并募集MREB细胞骨架以启动向滞后细胞极运动。此外，MGLA-GTP结合触发相邻的GLTJ锌指域中的构象转移，从而促进了滞后极附近的MGLB募集。这提示了MGLA的GTP水解，从而导致复杂的拆卸。因此，GLTJ开关用作MGLA-GTP梯度的传感器，在空间上控制FA活性。
从表面微机械微机械结构中进行超临界二氧化碳溶剂萃取
薄膜沉积、微米级图案化以及制造低应力薄膜的能力相结合，构成了表面微机械结构，其特征具有柔顺性，并且彼此或与基板紧密贴合。如果一个柔顺特征与相邻特征或基板接触，则表面之间可能会发生永久粘附。这可能发生在两个不同的时间。首先，当结构在牺牲释放蚀刻后干燥时，相邻表面毛细管状空间中截留的液体弯月面减少产生的表面张力可以将特征拉向彼此或基板 1, 2。强粘附力（在微力学中称为粘滞力）可能导致设备永久粘附，从而导致设备干燥后产量低得令人无法接受。表面也可能相互接触并在稍后的时间（例如在设备运行期间）保持粘连，从而导致可靠性故障。这两种故障中的后者可能成本更高。已经提出了各种机制来解释粘连的原因 1-6 。据报道，从冲洗液中沉淀出来的固体杂质会粘附两个表面，这是原因 1, 2 。结果表明，疏水设备之间的粘连的主要方式是通过范德华力，而范德华力和氢键都是造成亲水表面粘连的原因 3 。其他研究表明，多晶硅表面的吸附水是造成粘连的原因 4, 5 。静电吸引力也被认为是造成粘滞的原因 6 。有关粘滞力的综述，请参阅参考文献 2 和 3。已经做了大量工作来解决表面微机械结构中的粘滞故障 7-25 。除了保持无杂质的释放和冲洗工艺外，还应用了许多技术来提高产量和长期可靠性。冷冻升华是一种常用的提高产量的技术 7-11 。使用这种方法，将设备浸入溶剂（或溶剂混合物）中，然后冷冻。通过升华固化的溶剂（或溶剂混合物），可以避免液-气界面。Guckel 等人首次使用 MeOH 和 H 2 O 混合物进行冷冻升华来干燥微机械部件。7 。环己烷 8、9、叔丁醇 10 和对二氯苯 11 等溶剂也已升华以干燥设备。其他提高产量的技术包括使用光刻胶 12 或二乙烯基苯 13
基于人工智能的早期腹腔镜胆囊切除术手术难度评估模型
摘要 腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是胆结石患者的标准外科治疗方法，从有症状的胆结石到严重的胆囊炎。由于 LC 期间手术所见差异很大，客观评估手术难度非常重要。这对于进一步开发和在 LC 手术中使用未来的人工智能算法至关重要，因为它可以让外科医生之间进行更可靠的基准测试，并有助于手术室规划。在本研究中，训练了深度学习模型来评估手术第一阶段的难度水平。包括在 Meander 医疗中心录制的 93 个 LC 视频。使用改良的 Nassar 量表来注释胆囊难度（1-3 级）和粘连存在（1-3 级）。各种模型都针对不同的标签组合进行了训练；二元和多标签。在多标签测试集上，最佳模型对胆囊和粘连的分类准确率分别达到 66% 和 40%。最佳二元模型将胆囊难度分为 3 级和 1、2 级，准确率为 88%，将 1 级和 2、3 级的准确率为 82%。这项工作展示了基于早期内窥镜视频的手术场景难度理解的潜力。
彻底改变卢旺达的供应链的影响......
Nigatu 医生说：“我接诊的每 50 例分娩中，大约有 1 例出现严重出血，需要输血。”他引用了最近的一个案例，一名患有胎盘粘连的妇女由于胎盘附着在子宫上而需要反复手术。“分离胎盘很有挑战性，导致出血过多，她需要 14 个单位的血液（一个单位含有 450 毫升血液）才能恢复，”Nigatu 医生回忆道。
无表层圆柱形电池 – 免费指南
它们各有利弊：- 扭转超声波焊接的焊接工具使用寿命较短。如果 JR 高度增加，焊接工具（喇叭/超声波发生器）的设计将变得更加复杂，以保持高可靠性：薄型设计刚度较差，导致焊接效率低下。- 由于焊接元件为纯铝合金，点电阻焊接可能会出现粘连问题。- 激光焊接：很难将激光束聚焦到 JR 内径。一些电池制造商正在研究不同的设计，允许从底部焊接（激光束从底部的外侧击中阴极端子）
基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
ASX 发布 2024 年 7 月 12 日 BIOSHARES 会议......
媒体联系人： H^CK 总监 Haley Chartres haley@hck.digital +61 423 139 163 关于 Amplia Therapeutics Limited Amplia Therapeutics Limited 是一家澳大利亚制药公司，正在推进用于治疗癌症和纤维化的局部粘连激酶 (FAK) 抑制剂产品线。FAK 是癌症领域越来越重要的靶点，Amplia 特别关注胰腺癌等纤维化癌症。FAK 还在多种慢性疾病中发挥重要作用，例如特发性肺纤维化 (IPF)。欲了解更多信息，请访问 www.ampliatx.com 并在 Twitter (@ampliatx)、Threads (@ampliatx) 和 LinkedIn 上关注 Amplia。