XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表征
红树林和雨林土壤的微生物表征，以及尼日利亚河流州的牛豆（Vigna Unguiculata L. Walp）种植
摘要 - 不同的微生物群存在于雨林和红树林植被土壤类型中，但对其人口和多样性的了解不多，因此，进行了这项研究，以评估和比较微生物的季节性变化，以及在尼日利亚州河流州哈科尔特港的两种植被土壤中的植被类型的多样性。在干燥和雨季中收集了顶部土壤（0-15cm）和地下土壤（15-30厘米）的样品，并进行标准分析。cow豆在栽培之前和之后的不同土壤和微生物种群中也进行了种植。结果表明，在干旱季节，红树林和雨林植被类型的微生物种群比其他季节都显着（P≤0.05）。微生物种群的范围是：总杂质细菌7.8-25.0 x105cfu/g和6.6-22.1 x105cfu/g;总核真菌2.0-5.4 x103cfu/g和0.3-0.9 x 103 cfu/g;放线菌0.2-3.7x103cfu/g和0.2-0.9x103cfu/g;硝化细菌0.2-6.9 x102 cfu/g和0.2-5.0x102cfu/g;氮固定细菌（0.2-1.3x102cfu/g和0.2-1.5x102cfu/g）分别用于雨林和红树林土壤。在所有季节中，总共分离出33种细菌，2种放线菌和15种真菌。芽孢杆菌是最主要的细菌，而曲霉菌是两种植被类型和所有季节中最为主要的真菌。牛豆种植和季节性变化后，不同土壤中的微生物种群增加了微生物多样性和种群。索引术语 - 植被，土壤，特征，细菌，真菌
超吞噬表面上的液滴反应器可以控制和表征淀粉样蛋白纤维生长
在体外和原位结构表征中产生蛋白质淀粉样蛋白纤维的方法在生物学，医学和药理学中至关重要。，我们首先证明了超氧化物底物上的液滴作为反应器，可通过使用合并的浅层显微镜和热成像来实时监测生长过程，从而产生蛋白质淀粉样蛋白纤维。分子结构的特征是拉曼光谱，X射线衍射和X射线散射。我们证明了样品温度梯度引起的对流流是有序蛋白质纤维的生长的主要驱动力。特别注意PHF6肽和全长TAU441蛋白以形成淀粉样蛋白纤维。通过与分子动力学模拟的结合实验，表征了这些淀粉样蛋白纤维的构象多态性。该研究提供了一种可行的程序，以优化未来研究中其他类型蛋白质的淀粉样蛋白形成和特征。
定量MRI表征核核
腰痛是全球残疾的主要原因（Vos等，2016），代表了西方国家的巨大经济负担（Maetzel和Li，2002; Walker等，2003; Dagenais et al。，2008）。背痛经常与椎间盘变性有关，被定义为“对进行性结构衰竭的异常，介导的反应”（Adams和Roughley，2006年）。几种途径可以导致椎间盘变性（Adams和Dolan，2012年）。其中一个是从一个离心（从中心到周围）和环形的径向填充的，从而改变了圆盘应力分布（McNally等，1996），并在后环和核核核之间产生应力梯度（Stefanakis等人，2014年）。这些机械变化可以改变导致TIMP/MMP表达失调的细胞活性（属蛋白酶的组织抑制剂TIMP和基质金属蛋白酶的MMP）（Le Maitre等，2004，2007）。这反过来导致正常衰老核脱水的加速度（Antoniou等，1996）。这种修饰可以刺激自然存在于环形外三分之一（García-Cosamalón等，2010）中的伤害感受器，或者与fife旁边增殖的伤害感受器（Coppes等，1990，1997; Lama et al。，2018）。所有这些现象都定义了盘源背嘴的一种结构底物。旨在扭转椎间盘的病理状况，可获得多种治疗选择，从保守管理到介入疗法。支持物理疗法和手动疗法的强大概念基于方向偏好的存在（McKenzie，1981; McKenzie and May，2003; Laslett et al。，2005），这意味着动态盘理论。从临床角度来看，方向偏好是缓解患者疼痛的运动方向，而其他方向没有影响或恶化的疼痛。当在背痛患者上观察到这种类型的临床症状是特定的（94％）到椎间盘疼痛（Laslett等，2005），并且似乎是有效的治疗指南（May and Aina，2012; May等，2018，2018）。除了椎间盘手术（仅限于难治性患者）外，介入的疗法还包括使用葡萄糖蛋白的切甲核酸溶解（Javid等，1983） - 历史上，这是第一次注射药物 -
标题：在体内测试 - 重测的定量表征回波平面成像的显而易见的扩散系数可重复可重现
标题：在1.5T MR-LINAC平台上对头颈癌的显而易见的扩散系数的回波平面成像的重新延伸系数的重现：使用QIBA计量学的技术验证作者：Brigid A. McDonald 1，Dina El-Habashy 1，Renjie He 1，Sammir 1，Sam Mir Bir 1，2 Mohamed 1, 3 , Sara Ahmed 1 , Yao Ding 4 , Jihong Wang 4 , Stephen Y. Lai 5 , Alex Dresner 6 , John Christodouleas 7 , Clifton D. Fuller 1 Affiliations: 1 The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Department of Radiation Oncology, Houston, TX, USA 2 UT MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences, Houston,美国德克萨斯州3贝勒医学院，放射肿瘤学系，美国德克萨斯州休斯敦4 4美国德克萨斯州安德森大学癌症中心，放射物理系，美国德克萨斯州休斯顿，美国5号，美国德克萨斯州癌症中心，德克萨斯州癌症中心，德克萨斯州休斯敦，德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州休斯敦，美国6美国菲利普斯医疗保健MR on Ceport，美国埃尔克斯郡，美国7月，美国埃尔克斯郡。目的：为了检测放射治疗期间的明显扩散系数（ADC）值的变化，用于生物图像引导的自适应放射治疗，必须表征ADC的变异性。我们评估了1.5T MR-LINAC上头颈癌中ADC值的可重复性。方法：39例头颈癌患者（36例原发性肿瘤，55个淋巴结）在1.5T MR-LINAC上在辐射疗法开始之前的两个时间点上以回声 - 平面成像扩散加权MRI成像。为每个病变测量平均值和中位ADC值和体积。绝对性和可重复性系数（RC）。线性回归分析和F检验，以确定病变体积或扫描之间的时间是否影响可重复性。Results: For primary tumors & lymph nodes: mean ADC, median ADC, and volume were 1.27 ± 0.33 mm 2 /s & 1.17 ± 0.34 mm 2 /s, 1.25 ± 0.35 & 1.16 ± 0.37 mm 2 /s, and 8.8 ± 12.3 cm 3 & 6.5 ± 7.2 cm 3 , respectively.对于肿瘤和节点，平均ADC的RC值为0.355 mm 2 /s＆0.355 mm 2 /s，％RC值为29.1％和31.1％；中值ADC非常相似。可重现性与体积或扫描间隔没有显着相关，但是观察到较小体积的可重复性较差的趋势。结论：考虑到先前的报告，最佳％∆ ADC在头颈癌中的响应预测阈值约为15-30％，MR-LINAC上的这种序列具有可接受的可重复性来检测较大的ADC变化，但仍可能错过一些临床上显着的变化。
通过表面引起的ATRP在硅上获得的聚合物刷的直接定量表征
Anne-Chantal Gouget-Laemmel，Nacim Zidelmal，Rafaela S B Soares，Nadine Aubry-Barroca，Di-Ana Dragoe等人。通过表面启动的ATRP在硅上获得的聚合物刷的直接定量表征。ACS应用聚合物材料，2022，5（1），pp.517-528。10.1021/ac-sapm.2c01632。hal-04264312
一个用于表征大脑状态的新型特征空间
[3]德国穆尼奇技术大学TUM医学院神经病学系[4]德国穆尼奇技术大学TUM医学院Tum-NeuroImaging Center。[5]德国穆斯特大学穆斯特大学的转化精神病学研究所。[6]慕尼黑大学慕尼黑技术大学TUM医学院跨学科医学中心
使用EIS测量在不同工作条件下杂交超级电容器的实验表征
摘要 - 混合超级电容器（HSC）是创新的储能解决方案，在许多应用领域中变得至关重要。他们的性能受到多个参数的强烈影响，例如温度条件，负载特征和电荷（SOC）。出于这个原因，在不同情况下表征其表演变得至关重要。调查性能的最佳方法之一是采用电化学阻抗光谱（EIS）测量。但是，由于HSC是一项最近的技术，因此目前在文献中尚不提供针对阻抗分析的数据库和研究。因此，这项工作介绍了在不同的温度和SOC条件下进行大型测量运动的结果，以获取大型频率范围（从1 MHz到100 kHz）的阻抗数据。构造的数据集已用于研究阻抗异常，并分析温度和SOC可能对HSC阻抗产生的影响。大型获得的数据集也可以用于诊断和预后目的。本研究中使用的数据集可从https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24321496获得。
泛型 - 癌基因组学的肿瘤免疫表征
建议推荐引用Frances Petrailia；但是，韦普； Yaron，Tomer M； Caruso，法国皮亚；蒂诺，妮可；王，约书亚M； Charytonowicz，丹尼尔；约翰逊，贾里德·L；亨斯曼，艾米丽·M； Marino，Giacomo b；卡利纳万，安娜；传教士约翰·埃罗尔（John Erol）； Selvans，Esai的Myselis；学习，Shrabanti； Rykunov，Dmitry；克雷克，阿兹拉；歌曲，小纽； Turhan，伯克；克里斯蒂安·卡伦（Karen E）；刘易斯，大卫A；邓，伊登Z；克拉克，丹尼尔·J·B；白人，杰弗里·R；肯尼迪，雅各布J； Zhao，Lei； Segra，Rossana Lazcano；巴特拉，苛刻； Raso，Maria Gabriela；帕拉（Parra），埃德温·罗杰（Edwin Roger）；他们听起来，拉玛；唐，ximing;李，Yize； yi，Xinpei; Satpathy，Shankha；王，ying；荒野，狼牙棒； Gonzalez-Robles，Tania J；伊伊瓦隆，安东尼奥； Gosline，Sara J C； Revas，Boris；罗布，安娜一世； Neesviz，Alexey I； Mani，D r; Giette，Michael A；克莱因（Robert J）； Cieslik，Marcin；张，宾； Paulovich，Amanda G；塞布拉，罗伯特；社区，Zeynep H；主持人Galen； Fenyö，David；吉尔伯特（Gilbert S）；坎特利，刘易斯C；马亚扬，阿维；拉撒路，亚历山大·J；热，米歇尔；王，佩；和临床蛋白质组学免疫（2024）。2139。
组合技术和相关图像处理，用于弹性体中包含物的定量统计表征
1 ENSTA B RETAGNE , UMR CNRS 6027, IRDL, F-29200 B REST , F RANCE 2 V IBRACOUSTIC – CAE D URABILITY P REDICTION D EPARTMENT , 44474 C ARQUEFOU , F RANCE 3 N ANTES U NIVERSITÉ , E COLE C ENTRALE N ANTES , CNRS, G E M, UMR 6183, F-44000 N ANTES , F rance摘要弹性材料的特性受到成分和详细过程所产生的夹杂物的强烈影响。提出了一种方法，以根据其化学性质区分弹性体中对疲劳有害（大于几µm）的夹杂物，并使用足够的统计数据进行定量表征它们。使用三种技术并进行了比较：数字光学显微镜（OM），与能量分散X射线光谱相关的扫描电子显微镜（SEM）和X射线微计算机层析成像（µ-CT）。六种材料用于挑战该方法。除了通常的金属氧化物和碳黑色附聚物外，突出显示了三种非典型夹杂物，从而产生了特定的检测困难。与经典的阈值方法相比，开发了一个相关的图像分析过程，以自动和准确地检测获得的图像的包含物。不同夹杂物种群的形态和空间分布。µ-CT是包含物的分类和统计表征的最全面，最准确的方法。此外，可以使用反向散射电子（SEM-BSE）或数字OM获得有关包含物尺寸分布的相关数据。SEM-BSE比数字OM提供了更准确的结果。简介橡胶部分的性能与化合物中成分的分散质量有关。该分散剂取决于所用的成分以及详细过程（混合，注射和固化）1。用于橡胶零件的典型成分包括碳黑色（CB）或二氧化硅填充剂和ZnO。对成分的良好分散对于获得均匀的混合物，良好的机械性能以及批处理和批处理之间的性质的一致性很重要。此外，夹杂物和团聚物在这些材料的机械性能中起关键作用。例如，疲劳损伤通常以CB的聚集体2或在二氧化硅聚集体3或金属氧化物2,4处引发。因此，重要的是能够表征填充物分散体和橡胶化合物中的夹杂物。的确，这种分散在空间和大小上的知识允许检查混合物的质量，优化过程参数，并在微观结构和感兴趣的属性之间建立链接。*通讯作者。matthieu.le_saux@ensta-bretagne.fr在文献中已经提出了许多技术，以分析橡胶材料中成分（基本上是CB）的微或宏分散因素：•通过透射光学显微镜（OM）5,6的材料（厚度上的几微米至几千微米）观察材料的材料（厚度几英尺）的效果。观察到的较暗和较明亮的区域分别对应于CB团聚物，并在切割过程中脱离了聚集体；该方法在1960年代被用作标准（ASTM D-2663方法B）。