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World File Search System组织学
解剖学，组织学和胚胎学
1。简介2。精子发生3。卵子发生4。受精5。裂解和植入6。Bilaminar Germ Dist形成7。胃结构：细菌层和衍生物8。胚内中胚层衍生物：Somites 9。骨化10。notochord 11。胚胎的折叠：
“ MHC-I- OPATHY”的Eular研究小组：识别疾病 转运蛋白介导的药物输送 细胞系和患者衍生的异种移植物的表面分析证实了FGFR4，NCAM1，CD276和突出显示AGRL2，JAM3和L1CAM，作为横纹肌肉瘤的表面目标 微生物 机器学习根据MRI纹理分析预测犬胶质瘤的组织学类型和等级 在类似手术的环境中，用于脑组织分化和白质纤维道鉴定的宽场成像摩尔器极化法的鲁棒性：离体研究 再生响应元件Careg监测MULLER GLIA在MNU诱导的斑马鱼视网膜损伤后的激活 介导对淡水的适应性
Jonas JW Kuiper ， Shumnalieva，10个秘密，11inakötter， 19,20名忠实居民，21,22NatašaVidovia，23,24和Talgal-Tutkun的折磨， 32FabianLötscher，33 Floor G Schance， 28,29 Ahmet Gul，40 John Bowes ，41,42 Rik Ju Loris ，19.20 MHC-I-Opathies研究
学习课程：医学和外科教学：组织学和胚胎学科学学科部门：生物/17号CFU：10教授：Klinger fra
胞质和各种细胞质内包含（糖原颗粒和脂质液滴）的细胞质细胞器组成。平滑的内质网：结构，脂质代谢中的作用，解毒过程，糖原分解和钙的积累。颗粒状内质网的超微结构组织和功能。翻译过程中的主要步骤以及针对细胞质的蛋白质的合成与分泌，膜或溶酶体蛋白的合成之间的差异。蛋白质的翻译后修饰：分子伴侣的糖基化，羟基化和作用。COP蛋白涂层的转运囊泡。囊泡运输和融合过程的特异性：V-SNARE和T-SNARE蛋白。Golgi复合物：超微结构，生物合成过程和内质网中合成的分子的排序。构成和调节的细胞分泌：调节机制。内吞作用。通过山洞对可溶性分子的内在化：可吞作用，转胞胞菌病，小窝蛋白与信号分子的相互作用。受体介导的内吞作用：粘蛋白涂层的囊泡。内体和特定配体的不同分类途径。溶酶体：生物发生，形态，水解酶。吞噬作用和自噬。过氧化物酶体：细胞质蛋白降解的结构和功能机制：泛素 - 蛋白酶体系统和杂物。线粒体：形态，分布和复制。线粒体基因组。细胞骨架。线粒体酶复合物的定位和功能：克雷布斯循环的主要方面和氧化磷酸化。线粒体在钙稳态，凋亡和类固醇激素合成中的作用。微管，微丝和中间细丝：分子组织，细胞中的分布和不同细胞类型。细胞骨架在特定过程中的功能，例如细胞运动，吞噬作用，内吞作用，胞吐作用，囊泡运动。与微管（驱动蛋白和动力蛋白）和微丝（结合肌动蛋白）相关的蛋白质。中心体。膜细胞骨架。振动睫毛：结构和功能。主要边缘。
扩散组织学成像可区分不同的儿童脑肿瘤组织学
高级别儿童脑肿瘤是儿童中癌症死亡率最高的。虽然常规 MRI 已被广泛用于临床检查儿童高级别脑肿瘤，但准确的神经影像学检测和肿瘤组织病理学的区分以改善诊断、手术计划和治疗评估仍然是临床管理中尚未满足的需求。我们采用了一种新颖的扩散组织学成像 (DHI) 方法，使用扩散基础频谱成像 (DBSI) 衍生的指标作为深度神经网络分析的输入分类器。DHI 旨在检测、区分和量化儿童高级别脑肿瘤中的异质区域，包括正常白质 (WM)、密集细胞肿瘤、密度较低的细胞肿瘤、浸润边缘、坏死和出血。因此，不同的扩散指标组合将指示每个不同肿瘤组织学特征的独特分布。DHI 通过结合 DBSI 指标和深度神经网络算法，对儿童肿瘤组织学进行了分类，总体准确率为 85.8%。受试者工作分析 (ROC) 分析表明，DHI 在区分单个肿瘤组织学方面具有很强的能力，正常 WM、致密细胞肿瘤、稀疏细胞肿瘤、浸润边缘、坏死和出血的 AUC 值 (95% CI) 分别为 0.984 (0.982–0.986)、0.960 (0.956–0.963)、0.991 (0.990–0.993)、0.950 (0.944–0.956)、0.977 (0.973–0.981) 和 0.976 (0.972–0.979)。我们的结果表明，DBSI-DNN 或 DHI 可以准确地表征和分类儿童高级别脑肿瘤中的多种肿瘤组织学特征。如果这些结果能够在患者身上得到进一步验证，那么新型 DHI 可能会成为当前神经影像技术的有利替代方案，以更好地指导活检和切除以及监测高级别脑肿瘤患者的治疗反应。
啮齿动物脑空间中的组织学电子数据注册
啮齿动物的抽象记录技术在过去十年中取得了巨大进步，使用户可以同时从多个大脑区域进行样品采样数千个神经元。这促使需要数字工具套件来帮助策划解剖数据，但是，现有工具要么提供有限的功能，要么要求用户熟练地编码使用它们。为了解决这个问题，我们创建了草药（在啮齿动物大脑空间中的组织学E-DATA注册），这是一种适用于啮齿动物用户的新工具，可通过用户友好的图形用户界面提供广泛的功能。在实验之前，可以使用草药计划植入电极，靶向病毒注射或示踪剂的坐标。实验后，用户可以注册记录电极位置（例如神经偶像和四极管），病毒表达或其他解剖特征，并以2D或3D的形式可视化结果。Additionally, HERBS can delineate labeling from multiple injec- tions across tissue sections and obtain individual cell counts.Regional delineations in HERBS are based either on annotated 3D volumes from the Waxholm Space Atlas of the Sprague Dawley Rat Brain or the Allen Mouse Brain Atlas, though HERBS can work with compatible volume atlases from any species users wish to install.草药允许用户滚动浏览数字大脑地图集，并在卷中提供定制的角度切片，并支持组织截面的自由转变为Atlas Slices。此外，草药允许用户与单个动物的组织重建3D脑网格。草药是一种多平台开源Python软件包，可在PYPI和GitHub上使用，并且与Windows，MacOS和Linux操作系统兼容。
AACR GENIE 数据库中软组织和骨肉瘤中组织学无关靶点的分析
肉瘤是一类异质性罕见癌症，具有共同的间叶来源。然而，特定亚型的肉瘤具有不同的临床、病理和分子特征，导致对目前批准的标准治疗方法的反应不同，总体预后也各异 ( 1 )。尽管肉瘤种类繁多（目前世界卫生组织 (WHO) 的分类将肉瘤分为约 100 种组织学亚型），但在过去 40 年中，一刀切的治疗方法一直主导着晚期软组织肉瘤 (STS) 的治疗。骨肉瘤的治疗方法类似。尽管化疗最初在总体生存率方面取得了显著进展，但目前仅有传闻中的靶向疗法或免疫疗法被批准用于治疗肉瘤。因此，临床上迫切需要从分子水平上了解这些肿瘤，以“打破天花板”并显著影响这些患者的预后（2、3）。在多样化和罕见的肉瘤群体中，开发个性化、分子信息疗法具有挑战性。因此，目前只有一小部分软组织或骨肉瘤患者能从基因组靶向治疗中受益（4-7）。目前，美国食品药品管理局 (FDA) 批准用于治疗肉瘤的生物标志物靶向疗法很少，包括针对胃肠道间质瘤 (GIST) 的 KIT 和 PDGFRA、腱鞘巨细胞瘤的 CSF1R、上皮样肉瘤的 EZH2、血管周上皮样细胞分化瘤 (PEComa) 的 mTOR 和炎性肌成纤维细胞瘤的 ALK（ 4 , 7 – 10 ）。在过去十年中，随着对多种肿瘤类型致癌分子改变的了解不断加深，以及高效靶向疗法的出现，开启了药物开发的新时代，其特点是与组织学无关、生物标志物驱动的疗法（ 11 ）。在这个新时代，正在开发用于治疗特定分子改变的疗法，无论肿瘤组织来源如何。迄今为止，FDA 已批准六种药物作为组织学不可知论疗法，针对四种不同的分子生物标志物（12-16）。组织学不可知论开发首次被认可为一种新的药物审批监管途径，是因为微卫星不稳定性高 (MSI-H) 表型被认定为抗 PD-1 免疫检查点抑制剂疗效的预测生物标志物。这引发了一系列试验，研究使用 pembrolizumab 治疗来自不同原发来源的 MSI-H 肿瘤患者。初始疗效结果显著；总体缓解率 (ORR) 为 39%，包括具有 15 种不同肿瘤组织学的患者。此外，这种反应的持久性令人印象深刻——78% 的反应在六个月后持续 (17)。这些结果是 FDA 历史上不分组织学批准派姆单抗用于 MSI-H 肿瘤患者的基础。从那时起，派姆单抗的疗效已在更多患者中得到证实。此外，另一种抗 PD-1 药物 dostarlimab-gxly 也已获批用于相同适应症 ( 12 , 14 )。随后，拉罗替尼和恩曲替尼获批用于治疗 NTRK 融合实体瘤，派姆单抗获批用于治疗高肿瘤突变负荷 (TMB-H) 实体瘤，最近，达拉非尼和曲美替尼联合用药获批用于治疗 BRAF V600E 突变实体瘤 ( 13 ,
犹他州阵列的表征和组织学分析非人类灵长类动力和感觉皮层中的多年植入物
1美国密歇根大学生物医学工程系，美国密歇根州安阿伯市，美国48109，美国2分子，蜂窝和发育生物学系，密歇根州密歇根州安阿伯市，密歇根州安阿伯市48019美国密西西比州安阿伯市，美国美国公里48109 5 5神经外科系，密歇根大学医学院，安阿伯，安·阿伯，密歇根州安阿伯市，美国48109，美国6日6神经病学系，密歇根大学医学院，密歇根大学，密歇根大学48109，美国，美国，美国纽约市，美国纽约市，美国48109.密歇根州医学院，美国密歇根州安阿伯市48019，美国9号电气工程与计算机科学系，密歇根大学，安阿伯，密歇根州安阿伯，密歇根州48109，美国美国10机器人计划，密歇根大学，安阿伯，安阿伯，密歇根州安阿伯市，密歇根州48109，美国48109，美国美国11号共同作者。∗作者应向谁解决任何信件。
液体活检在组织学未确诊肺癌的肿瘤管理中的应用：病例报告
摘要：肺癌是全球最常见和最致命的癌症之一。近十年来，许多针对非小细胞肺癌特定分子改变的药物问世，彻底改变了该疾病的临床治疗。它们的使用带来了分子检测技术的同步发展，用于识别肿瘤遗传物质中可用药物治疗的分子靶点的改变。进行分子检测需要活检或手术组织标本，这还可以对肿瘤进行组织学表征。不幸的是，在现实生活中，并非所有患者都适合活检或手术。在未活检病例中，使用液体活检进行血液提取的肿瘤 DNA 分析是一种很有前途的方法，但它也受到一些方法和技术限制的影响。我们在此报告一例组织学未确诊的肺癌病例，该病例采用液体活检进行治疗，随后接受抗 EGFR 治疗。我们的报告强调，在特定临床情况下使用液体活检分子检测可以为受肺癌影响的脆弱患者提供治疗机会。
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
HERBS：啮齿动物脑空间的组织学电子数据注册
过去十年，啮齿动物的记录技术取得了巨大进步，使用户可以同时从多个大脑区域采样数千个神经元。这促使人们需要数字工具包来帮助整理解剖数据，但是，现有工具要么功能有限，要么要求用户精通编码才能使用它们。为了解决这个问题，我们创建了 HERBS，这是一种针对啮齿动物用户的综合新工具，它通过用户友好的图形用户界面提供广泛的功能。在实验之前，HERBS 可用于规划植入电极、靶向病毒注射或示踪剂的坐标。实验后，用户可以注册记录电极位置（例如 Neuropixels、四极体）、病毒表达或其他解剖特征，并以 2D 或 3D 形式可视化结果。此外，HERBS 可以描绘组织切片中多次注射的表达并获得单个细胞计数。 HERBS 中的区域划分基于来自 Sprague Dawley 大鼠脑 Waxholm 空间图集或 Allen 小鼠脑图集的带注释的 3D 体积。HERBS 允许用户滚动浏览数字脑图集，并提供自定义角度切片，并支持将组织切片自由转换为图集切片。此外，HERBS 还允许用户使用来自单个动物的组织重建 3D 脑网格。HERBS 是一个多平台开源 Python 包，可在 PyPI 和 GitHub 上获取。