抽象的外臂动力蛋白(OAD)是纤毛跳动的主要力发生器。尽管OAD损失是人类原发性睫状运动障碍的最常见原因,但OAD的对接机制在纤毛双线微管上(DMT)仍然难以捉摸脊椎动物。在这里,我们使用斑马鱼精子和冷冻电子层析摄影术分析了脊椎动物OAD-DC(停靠复合物)的五个组成部分中的Calaxin/efcab1和ARMC4的功能。ARMC4的突变导致OAD完全丢失,而卡拉辛的突变仅导致OAD的部分损失。 详细的结构分析表明,卡拉辛 - / - OAD通过Calaxin以外的其他DC组件将DMT束缚在DMT上,并且重组卡拉辛可以自主挽救缺陷的DC结构和OAD的不稳定性。 我们的数据证明了Calaxin和ARMC4在OAD-DMT相互作用中的离散作用,这表明OAD对接在脊椎动物中DMT上的稳定过程。ARMC4的突变导致OAD完全丢失,而卡拉辛的突变仅导致OAD的部分损失。详细的结构分析表明,卡拉辛 - / - OAD通过Calaxin以外的其他DC组件将DMT束缚在DMT上,并且重组卡拉辛可以自主挽救缺陷的DC结构和OAD的不稳定性。我们的数据证明了Calaxin和ARMC4在OAD-DMT相互作用中的离散作用,这表明OAD对接在脊椎动物中DMT上的稳定过程。
树突状细胞(DC)是调节T细胞激活,运输和功能的抗原呈现的髓样细胞。用肿瘤抗原脉冲的单核细胞衍生的DC已广泛测试了癌症的治疗性疫苗接种,结果混合了临床结果。在这里,我们提出了一个基于小鼠或人类直流祖细胞(DCP)的细胞疗法平台,该平台设计为产生两种免疫刺激细胞因子IL-12和FLT3L。细胞因子臂DCP分化为常规I型DC(CDC1),并抑制了肿瘤生长,包括黑色素瘤和自肝肝模型,而无需抗原负荷或骨髓性宿主调节。肿瘤反应涉及IL-12和FLT3L之间的协同作用,并且与天然杀手和T细胞浸润和激活,M1样巨噬细胞编程和缺血性肿瘤坏死有关。抗肿瘤免疫取决于内源性CDC1的扩展和干扰素-γ信号传导,但不需要CD8 + T细胞毒性。细胞因子臂DCP与抗GD2嵌合抗原受体(CAR)T细胞有效地协同,从而消除了小鼠颅内神经胶质瘤,说明了它们在联合疗法中的潜力。
5 轴螺旋钻削 另一项刚刚在 EMO 全球首发的全新性能策略是“5 轴螺旋钻削”循环。该循环将在 MACH 2016 上推出,可轻松高效地加工孔。该循环涉及具有前导角的螺旋铣削。然后使用向侧面倾斜的角度作为防撞过程的一部分。其优点是,只需一种刀具即可加工不同的钻头直径。无需预钻孔,该策略非常适合难以切割的材料。该工艺具有安全排屑的特点,并可减少刀具上的应力。实践测试表明,与传统钻孔相比,“5 轴螺旋钻削”可将加工时间缩短 20% 至 25%。
可节省。最佳的水强度为3.8 kl/thscw是通过使用钻水和30%以上水回收的牛加工厂实现的。一般的发现是,那些有钻水的植物往往比镇上水的水强度更好。水强度改善的主要驱动因素似乎是由于钻水系统提供的供应有限。尽管城镇供水的限制可能较少,但改善水强度的能力仍然相同。因此,可以复制3.8 kl/thscw的最低水强度,并在许多其他地点降低了100%以上。其他一些关键的关注领域,以进一步改善水强度,包括热水消耗控制,综合水和废水处理。
作者感谢ANP人力资源培训计划(PRH-ANP/MCT)的财务支持,UFRN为这项工作的必要条件以及生物赛(保加利亚)捐赠酶样品。_____________________ 1 Yutaka,T。; Kitagawa,M。水溶性糖分支聚(乙烯基醇)的化学偶联合成”,《聚合物和高级材料的科学与技术》,P.N。 Prasad编辑,《全体会议》,纽约州,1998年,第447-491页。 2 Bognolo,G。;胶体表面A:Physicochem的生物表面作用为乳化乳剂的乳化作用。 eng。 方面,1999,152,41-52。 §ricinoleoil的D-葡萄糖源自源自rinoleic酸的d-糖果的蓖麻油U ricinoleoil_____________________ 1 Yutaka,T。; Kitagawa,M。水溶性糖分支聚(乙烯基醇)的化学偶联合成”,《聚合物和高级材料的科学与技术》,P.N。Prasad编辑,《全体会议》,纽约州,1998年,第447-491页。2 Bognolo,G。;胶体表面A:Physicochem的生物表面作用为乳化乳剂的乳化作用。 eng。 方面,1999,152,41-52。 §ricinoleoil的D-葡萄糖源自源自rinoleic酸的d-糖果的蓖麻油U ricinoleoil2 Bognolo,G。;胶体表面A:Physicochem的生物表面作用为乳化乳剂的乳化作用。eng。方面,1999,152,41-52。§ricinoleoil的D-葡萄糖源自源自rinoleic酸的d-糖果的蓖麻油U ricinoleoil
mei Yang*,Guying Zeng **,Yong Ren ***,Laikuang Lin ****,Wei Ke *****,Yifan Liu ********机械和电气工程学院,州高性能复杂制造业的国家主要实验室,中央南部大学,中国中央大学,电子邮件,Enterion20101010101010101010101010101010101010102. Manufacturing, Central South University, China, E-mail: jdszgy@163.com ***China Railway Construction Heavy Industry Co. Ltd., China, E-mail: renyonghi@126.com ****College of Mechanical and Electrical Engineering, State Key Laboratory of High Performance Complex Manufacturing, Central South University, China, E-mail: linlaikuang@csu.edu.cn (Corresponding author) *****China Railway Construction Heavy Industry中国有限公司,电子邮件:919663928@qq.com ******机械与电气工程学院,高性能复杂制造业国家主要实验室,中国中部,中国,电子邮件:1070516037@qq.com
1929 年,建议在 Hall、Palmer、6 号、7 号、Mitchell 和 9 号矿脉中挖掘隧道。1939 年之前,在 Jumbo 矿脉中挖掘了两个平巷。1951 年至 1954 年间,Cape Copper Mines Ltd. 在 Mitchell 矿脉中钻探了 17 个孔,总长 1,490 米。1953-54 年,纽芬兰政府钻探了 Court A 和 B 孔。虽然铜矿被挖掘出来,但钻探记录中没有记录任何化验结果。
外周血管疾病 (PVD) 是一种常见问题,影响着 60 岁以上人口的 20%。PVD 是 2 型糖尿病的大血管并发症之一,被认为是心肌梗塞的主要风险因素(或同等风险因素)。如果没有适当的检查,很难在糖尿病患者中诊断出 PVD,因为同时存在的感觉神经病变会延迟疾病的临床表现。踝臂压指数 (ABPI) 是一种简单、床边、非侵入性、客观且高度可重复的测试,可以确诊 PVD。ABPI 不仅是未确诊 PVD 的标志,也是全身动脉粥样硬化的预测指标。ABPI 测量提供了一种简单、可重复、非侵入性、有效的方法来评估糖尿病患者的血管状态。本研究的主要目的是利用踝臂指数和彩色多普勒超声检查评估糖尿病患者中 PVD 的患病率,确定踝臂指数在研究参与者中检测外周血管疾病的诊断准确性,并比较踝臂指数和彩色多普勒超声检查在诊断外周血管疾病方面的表现。使用预先测试和预先设计的半结构化问卷作为研究工具。内容效度由领域专家和广泛的文献综述获得。根据踝臂指数和彩色多普勒超声检查,我们研究参与者的外周血管疾病患病率分别为 40% 和 45%。踝臂指数对诊断周围血管疾病具有很强的预测准确度,曲线下面积为 0.863,诊断准确度也很好,敏感性、特异性、阳性预测值分别为 80.8%、92.1%、89.1% 和 85.4%。右臂指数在诊断周围血管疾病方面的准确度高于左臂指数。因此,踝臂指数绝对可以在没有设施的情况下代替彩色多普勒超声检查,并且可以作为诊断周围血管疾病的有效筛查程序。
摘要背景:近年来,越来越多的抗癌药物根据单臂试验(SAT)的结果获得批准。SAT 中的客观缓解率(ORR)的大小对于监管决策很重要,但目前尚无明确的指导意见规定批准的 ORR 程度。方法:通过 FDA 网站查找 2016 年 1 月至 2019 年 12 月期间美国食品药品监督管理局(FDA)批准的所有抗癌药物。从中,我们根据 SAT 选择了批准用于实体瘤的药物。对于每种适应症,从标准治疗中选择一种方案作为最佳对照疗法(BCT),该方案被定义为针对同一肿瘤和治疗线的最新方案。我们将研究产品的 ORR 与 BCT 的 ORR 进行了比较。结果:在确定的31种实体瘤适应症中,有28种选择了BCT。在28种适应症中,有23种(82.1%)研究产品的ORR超过了BCT,其中16种(69.6%)研究产品的ORR的95%置信区间(CI)下限超过了BCT ORR的点估计值。7种产品的95% CI下限低于BCT ORR的点估计值,差异范围为1.0%至3.4%。结论:SAT中新药ORR的95% CI下限超过BCT ORR的点估计值可能是获得监管部门批准的重要因素。关键词:抗癌药物,关键性试验,缓解率,单臂试验
在机器人臂轨迹模仿学习领域,高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是,利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程,尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能,而传统方法(例如基于经验知识的随机选择或选择)通常会导致次优结果。为了应对这一挑战,本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法,该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数,校正项和权重调整的特性,以确定最佳的K值。接下来,使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数,然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中,以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明,所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率,从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明,COM占据传统的高斯混合模型方法,所提出的方法将轨迹精度提高了15%以上,如降低平均绝对误差和根平方误差所示。