首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型,以实现长时间的传输模拟。拟议的步态(生成人工智能湍流)模型基于卷卷变量自动编码器的耦合,该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络,并产生新的湍流,该新的湍流是400倍的湍流,该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼(HW)等离子体湍流模型,该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中,步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
需要更有效地预防阿尔茨海默氏病的早期标记。我们先前表明,与对照组相比,血浆DYRK1A水平降低了血浆DYRK1A的水平。我们在认知健康的老年志愿者的血浆中评估了dyRK1a,患有阿尔茨海默氏病(AD),陶氏病或唐氏综合症(DS)的人以及来自患有DS的个体的淋巴母细胞。dyrk1a水平与无症状的老年人和AD患者的脑淀粉样蛋白β负担成反比。在呼吸病的患者中还检测到低DYRK1A水平。DS患者的DYRK1a水平高于对照,尽管DS和痴呆症患者的水平较低。这些数据表明,血浆DYRK1A水平可用于早期检测AD AD的风险和AD的早期检测。我们假设中年(40 - 50岁)缺乏Dyrk1a的增加可能是在认知能力下降之前的警告,反映了AD的风险增加。
抽象的血浆细胞外囊泡(EV)是细胞衍生的脂质颗粒,据报道在败血症的发病机理中起作用。这项研究旨在鉴定化粪池患者中的EV货物蛋白,并探索其与关键的脓毒症病理生理学的关联。基于定量蛋白质组学分析,对血浆EV进行了串联质量标签(TMT)。与健康对照组相比,我们确定了败血症患者中522个差异表达的(DE)EV蛋白(n = 15)(n = 10)。对DE蛋白的KEGG分析揭示了与败血症相关的多种功能途径,例如补体/凝结,血小板活化,吞噬体,炎症和中性粒细胞外陷阱形成。加权基因共表达网络分析1,642 eV蛋白鉴定出了9个独特的蛋白质模块,其中一些模块与脓毒症诊断和多种血浆标记物高度相关,包括器官损伤,炎症,凝血病和内皮激活。细胞类型特异性富集分析揭示了EV的细胞起源,包括免疫和上皮细胞,神经元和神经胶质细胞。因此,当前的研究发现了与败血症中关键病理生理反应密切相关的血浆EV中的复杂蛋白质组学特征。这些发现支持EV货物蛋白在患者的免疫反应,凝结和内皮激活中的重要性,并为等离子体发病机理中血浆EV的未来机械研究奠定了基础。关键字败血症,细胞外囊泡(EV),质谱法,蛋白质组学,串联质量标签(TMT)
特殊血浆取自患有先天性缺陷(严重或中度)或具有特殊特征的患者。不添加缓冲液或防腐剂。在 -80° C 下快速冷冻,血浆保持基质完好无损。所有血浆在 -40° C 至 -80° C 下储存时均稳定。我们在运输过程中使用干冰仔细包装。无添加剂或防腐剂。保质期 > 1 年。塑料瓶。
Apelin 是一种生物活性肽,也是 G 蛋白偶联受体 APJ 的内源性配体。它在多种器官和组织中表达,包括中枢神经系统和胃肠道的许多区域、心脏、肺和脂肪组织。Apelin/APJ 系统发挥多种生理作用,包括调节能量代谢、液体稳态以及心血管、胃肠道和免疫功能 (1)。啮齿动物研究表明,Apelin 具有胰岛素增敏作用,并对葡萄糖稳态发挥有益作用 (1)。根据已知的生理作用,可以预期 Apelin 可能具有预防糖尿病的作用。然而,缺乏大规模前瞻性研究的数据来探讨 Apelin 与普通人群糖尿病风险之间的关系。因此,我们在 DESIR(胰岛素抵抗综合征流行病学研究小组)的 3,785 名参与者中,对基线血浆阿扑素浓度与 2 型糖尿病发病率及相关特征进行了 9 年随访,评估了两者之间的关联。
Marchi, A., Bonaldo, A., Scicchitano, D., Candela, M., De Marco, A., Falciglia, S., 等人 (2023)。通过增加膳食细菌单细胞蛋白水平喂养金头鲷:对生长、血浆生物化学、肠道组织学和肠道微生物群的影响。水产养殖,565,1-11 [10.1016/j.aquaculture.2022.739132]。
6基因工程的国家主要实验室,人类现象研究所,Zhangjiang Fudan International Innovation Center和National临床老化与医学研究中心,华山医院,Fudan University,上海200433,中国
抽象的等离子体聚合物是微型或更常见的纳米大小涂层,可以通过不同的方法沉积在多种底物上。这些聚合物的多功能性是通过使用常规聚合反应以外的其他前体以及根据血浆的固有物理和化学特性的潜在变化而增加的。灵活性为各种科学和工程领域提供了富有成果的理由,但它也带来了许多经验观察的挑战。在这篇综述中,将不同的前体,底物和血浆外部参数的变化评估为常见,但不一定是理想或详尽的变量,用于分析血浆聚合物膜的机械性能。常见的趋势与例外相辅相成,并显示了经验观察的各种假设。用于确定血浆聚合物机械性能的技术和方法,对其进行后处理的影响以及某些应用的影响。最后,提供了一个一般的结论,突出了该领域的挑战。
作者电子邮件地址:shaheensaalina@gmail.com(Salina Shaheen Parul); reazahmmed147@gmail.com(雷兹·艾哈迈德); s1710325103@ru.ac.bd(Md. Taohid Hasan); ariful222222@gmail.com(Ariful Islam)monirbio31@gmail.com(M.Manirujjaman),motiar.rahman28@gmail.com(Motiar Rahman),wasim.bc36@yahoo.com(Md. Wasim Bari); shakil13922@yahoo.com(Md. Shakil Ahmed),sohel_bio@ru.ac.bd(Md. Sohel Hasan)。通讯作者:电子邮件:maislam14@ru.ac.bd,拉杰沙希大学生物化学与分子生物学系,拉杰沙希-6205,孟加拉国。
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