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World File Search System聚氯
基于TIN的CPVC化合物具有增强的动态热稳定性，可改善氯化聚氯乙烯（CPVC）管道的性能和FITT
CPVC或氯化聚氯乙烯氯化物与PVC（聚氯化氯）相比，其氯含量增加了约66％，具有优越的热稳定性。但是，超过其温度限制会导致降解且难以处理。考虑CPVC是PVC通过氯化的进一步乘积，可以通过PVC推测CPVC的反应机理。尽管CPVC是PVC的导数，但它是一个复杂的系统。聚合物分子结构中至少存在三种不同类型的重复单元：-CH2-CHCL-， - CHCL-CHCL-和少量的-CCL2-单元（10）CPVC是重要的特种聚合物，这是由于其高玻璃过渡，高热偏移温度，杰出的火焰和烟雾和化学效果。虽然CPVC的玻璃过渡温度通常随着氯的量增加而升高，但氯含量的增加会导致CPVC变得更加困难
clara®抑制剂耐探针混合lo-rox
The mix contains excipients which ensure reliable performance in crude saliva samples and in the presence of PCR-inhibitory compounds that include but are not limited to: standard laboratory chemicals (SDS, guanidine, and ethanol), and biological sample inhibitors, such as those found in blood samples (hemin, hematin, haemoglobin, heparin, IgG immunoglobulins , lactoferrin,柠檬酸钠），尿液（尿素），植物和环境样品（腐殖酸，儿茶素，槲皮素，单宁酸，纤维素和氯聚氯基）。
氯毒素和肺癌：药物输送的靶向视角
摘要：在纳米药物递送载体的进化过程中，主动靶向已成为一个重要里程碑，它超越了现有的被动靶向能力，提高了药物在组织和细胞类型中的选择性积累。在各种主动靶向部分中，蝎子提取的肽氯毒素表现出良好的肿瘤细胞积累和选择能力。肺癌是男性和女性癌症相关死亡的主要原因之一，因此出现了利用纳米技术进行药物递送的新型治疗方法。鉴于氯毒素具有良好的生物活性，我们探索了其对抗肺癌的潜力及其对这种癌症肿瘤细胞的主动靶向作用。我们的分析表明，尽管氯毒素对胶质母细胞瘤的研究非常广泛，但使用该分子治疗肺癌的研究仍然有限，尽管早期取得了一些令人鼓舞的成果。
安全数据表苄氯菊酯（1％）配方
技术措施：请参阅“暴露控制/人身保护”部分下的工程措施。局部/总通风：如果无法获得足够的通风，请与局部排气通风一起使用。有关安全处理的建议：不要穿上皮肤或衣服。避免呼吸雾或蒸气。不要吞咽。不要眼睛。，使容器紧密地关闭。注意防止溢出，浪费并最大程度地减少对环境的释放。卫生措施：如果在典型使用过程中可能接触化学物质，请提供靠近工作场所的眼水冲洗系统和安全淋浴。使用，不要吃，喝或抽烟。不应允许受污染的工作服装离开工作场所。重复使用前洗涤污染的衣服。设施的有效操作应包括审查工程控制，适当的个人防护设备，适当的脱位和净化程序，工业卫生监测，医疗监视以及使用行政控制。安全存储的条件：保留在正确标记的容器中。存储被锁定。保持紧密关闭。根据特定的国家法规存储。要避免的材料：不要使用以下产品类型存储：
广泛用途的抗微生物氯激活聚合物：...
这项工作的目的是用固定的n-氯酰胺基团体评估聚合物材料的抗菌活性，以针对多种耐药的常见微生物菌株，并确定这些材料对微生物渗透的耐药性。材料和方法：所研究的样品是苯乙烯与divinylbenzene的共聚物，形式是主纤维和非织造织物，具有各种结构的固定的N-氯二酰胺基团。微生物的医院菌株已从临床材料中分离出来；它们的抗生素灵敏度已通过Kirby-Bauer方法确定。琼脂分解方法确定聚合物的抗菌活性。通过膜滤过方法确定了非织造织物样品的微生物渗透。结果：聚合物样品已与Na-和H形式中的固定的N-氯二酰胺基合成，以及氯浓度范围为3.7–12.5％的N，N，N-二氯苏磺酰胺基。所有样本都表现出对标准菌株和医院菌株的明显抗菌活性。由于较高的特定表面积，主食通常更有效。观察到抑制微生物生长的区域，并增加了固定氯的浓度。所有研究的织物样品对金黄色葡萄球菌不渗透。含有游离磺酰胺基的对照样品未显示抗菌特性。Conclusions: synthesized chlorine-active polymers have a pronounced antimicrobial activity against multi- drug-resistant microorganisms, demonstrate high resistance to microbial penetration and therefore are promising for creating a wide range of medical products on their basis: dressings, protective masks, antimicrobial fi lters, etc.关键字：抗菌聚合物，活性氯，N-氯磺酰胺，固定化，抗生素耐药性，微生物渗透性耐药性，敷料，敷料，口罩
氯锂锂的铁电域工程
Niobate（LN）由于其丰富的材料特性，包括二阶非线性光学，电光和压电性特性，因此一直处于学术研究和工业应用的最前沿。LN多功能性的另一个方面源于在LN中使用微型甚至纳米规模的精度来设计铁电域的能力，这为设计具有改进性能的设计声学和光学设备提供了额外的自由度，并且只有在其他材料中才有可能。在这篇评论论文中，我们提供了针对LN开发的域工程技术的概述，其原理以及它们提供的典型域大小和模式均匀性，这对于需要具有良好可重复性的高分辨率域模式的设备很重要。它还强调了每种技术对应用程序的好处，局限性和适应性，以及可能的改进和未来的进步前景。此外，审查提供了域可视化方法的简要概述，这对于获得域质量/形状至关重要，并探讨了拟议的域工程方法的适应性，用于新兴的薄膜尼型乳核酸杆菌在绝缘剂平台上的薄膜，从而创造了下一个构成稳定范围和范围的集成范围和范围范围的范围和范围范围的范围。
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
喷射聚类的量子算法
识别高能粒子碰撞中形成的喷流需要解决可能大量终态粒子的优化问题。在这项工作中，我们考虑使用量子计算机加速喷流聚类算法的可能性。专注于电子-正电子碰撞的情况，我们考虑一种众所周知的事件形状，称为推力，其最优值对应于一组粒子中最像喷流的分离平面，从而定义两个半球喷流。我们展示了如何将推力公式化为量子退火问题和 Grover 搜索问题。我们分析的一个关键部分是考虑将经典数据与量子算法接口的现实模型。通过顺序计算模型，我们展示了如何将众所周知的 O × N 3 Þ 经典算法加速为 O × N 2 Þ 量子算法，包括从 N 个终态粒子加载经典数据的 O × N Þ 开销。在此过程中，我们还找到了一种将经典算法加速到 O = N 2 log N Þ 的方法，该方法使用受 SISC 单喷射算法启发的排序策略，该算法没有自然的量子对应物。借助并行计算模型，我们在经典和量子情况下都实现了 O = N log N Þ 的缩放。最后，我们考虑将这些量子方法推广到与大型强子对撞机质子-质子碰撞中使用的算法更密切相关的其他喷射算法。
聚腺苷二磷酸的动力学和静态分析
聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 (PARP) 蛋白家族参与多种功能，最显著的是 DNA 损伤反应。癌症易受 DNA 损伤的影响，这导致了几种 PARP 抑制剂 (PARPi) 的开发。这类药物已被证明对卵巢癌、乳腺癌和前列腺癌有治疗效果，但反应各不相同。因此，诊所需要选择可能从这些靶向疗法中受益的患者。体内 18 F-氟邻苯二甲酸酯摄取成像已被证明与组织中的 PARP-1 表达相对应。本研究表征了 18 F-氟邻苯二甲酸酯的药代动力学，并测试了动力学和静态模型，以指导未来研究中评估 18 F-氟邻苯二甲酸酯作为 PARPi 治疗反应生物标志物的指标选择。方法：14 名前瞻性入选的卵巢癌患者注射 18 F-氟苯那敏，注射后进行 60 分钟动态成像，随后进行最多 2 次全身扫描，测量静脉血活性和代谢物。从动态图像和全身扫描中提取 SUV 最大值和 SUV 峰值。评估动力学参数估计值和 SUV 与组织 PARP-1 免疫荧光的相关性（n=7）。群体动力学参数的模拟可以估计测量偏差和参数估计的精度。结果：18 F-氟苯那敏血液清除率各不相同，但不同患者的标记代谢物谱相似，支持使用群体母体分数曲线。可逆性2组织室模型和Logan参考组织分布体积(DVR)在PET采集的第一个小时内的总分布体积与免疫荧光检测的肿瘤PARP-1表达相关(分别为r=0.76和0.83；P=0.05)。DVR偏差和精度估计分别为6.4%和29.1%。从中点为57.5、110±3和199±4分钟的图像获得的SUV max和SUV peak与PARP-1表达高度相关(平均值±SD，r=0.79；P=0.05)。结论：注射后55-60分钟及以后的肿瘤SUV max和SUV peak以及至少60分钟的DVR似乎是PARP-1结合的可靠非侵入性测量方法。 18 F-氟苯那敏在卵巢癌中的吸收最好用可逆结合模型来描述。然而，示踪剂吸收的药代动力学模式有些变化，尤其是在后期。