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肌张力障碍药物发现的动物模型
肌张力障碍是一种神经系统疾病，其特征是非自愿运动和不自然的姿势。有许多不同形式的dystonia，全世界影响了300万人。有效治疗仅适用于少数患者，因此迫切需要新的治疗方法。几种动物物种已被用于开发不同形式的肌张力障碍的模型，每种肌张力障碍都具有不同的优势和劣势。本评论概述了用于利用这些模型进行药物发现的策略。有些已用于剖析肌张力障碍的病原体，以鉴定分子靶标的干预措施。其他人已用于对候选药物的经验鉴定。因此，动物模型提供了有希望的新工具，可以为肌张力障碍开发更好的治疗方法。
肌张力障碍的遗传学和发病机理
肌张力障碍是一种临床和遗传上高度异质性神经疾病，其特征是由非自愿持续或间歇性肌肉收缩引起的异常运动和姿势。最近获得了许多开创性的遗传和分子见解。在他们实现基因测试和咨询方面，它们转化为新疗法仍然有限。但是，我们开始了解共享的病理生理途径和分子机制。很明显，肌张力障碍是由涉及基底神经节，小脑，丘脑和皮质的功能失调的网络引起的。在分子水平上，不仅仅是少数几个，通常相互交织的途径与肌张蛋白症基因的致病变异有关，包括神经发育的基因转录（例如，KMT2B，THAP1），钙稳态（例如，kmt2b，thap1），钙稳定性（例如网状应激反应（例如EIF2AK2，PRKRA，TOR1A），自噬（例如VPS16）等。因此，可以将不同形式的肌张力障碍分子分组，这可能在将来促进治疗的发展。
标题：靶细胞张力调节巨噬细胞trogococytosis
巨噬细胞已知会吞噬小膜片段，或trogocyocytose，靶细胞和病原体，而不是完全吞噬它们。然而，什么是什么原因导致巨噬细胞选择trogocyocyposis v and吞噬吞噬作用。在这里，我们报告靶细胞的皮质张力是巨噬细胞trogo细细胞增多症的关键调节剂。在低张力下，巨噬细胞优先将trogocyocytos抗体的细胞进行，而在高张力下它们倾向于吞噬吞噬作用。使用模型囊泡，我们证明，当膜张力增加时，巨噬细胞将迅速从trogococyocyposis转变为吞噬作用。僵硬的靶细胞皮质也使巨噬细胞偏向于吞噬它们，这种趋势可以通过增加抗体表面密度来抵消，并在trogocytosis的机械模型中捕获。这项工作表明，靶细胞而不是巨噬细胞决定吞噬作用与trogococyocyposisos，并且巨噬细胞不需要明显的分子途径来进行trogococytosis。
研究张力的张力放松爱情聚合物
在这项工作中，应用了作者先前开发的模型，该模型允许预测无定形和半犯罪聚合物的张力的松弛，其中包括温度和变形的互连。变形 - 通过在三个温度下的无定形聚合物中的非线性张力弛豫测试研究了变形诱导的变化。该模型对材料的不同初始状态敏感，这是由于分子取度的变化以及不同的老化水平以及张力的实验数据提供了放松模块的实验数据，可为聚（甲基甲基丙烯酸甲酯） - PMMA -PMMA - 放松时间的宽度，与所使用的三个变形的激活能量相关，与3％和5％相关的激活能量相关。根据文献中的值，0，以及长时间的弛豫模块和∞的水平。关键字：PMMA，poli（甲基丙烯酸甲酯），粘弹性，张力放松。
DIPS（肌张力障碍基于图像的刺激编程
摘要简介：深部脑刺激内部苍白球是治疗肌张力障碍的有效方法。然而，临床结果差异很大，即使是经过严格挑选的原发性肌张力障碍患者，也有高达 25% 的患者对治疗无反应。我们最近在一大批患者中证明，苍白球 DBS 治疗肌张力障碍的临床结果差异很大，很大程度上取决于苍白球区域内的确切位置和刺激量。在这里，我们基于这些见解测试了一种新颖的编程方法：我们首先通过汇总多中心收集的 80 多名患者的各个电极位置和激活组织体积来定义抗肌张力障碍效应的概率图。随后，我们修改了算法，使其能够根据预期的临床结果在计算机上测试从头患者的所有可能的刺激设置，从而可能预测出适合个别患者的最佳刺激参数。方法：在 BMBF 资助的研究框架内，将在随机对照交叉研究中测试基于计算机预测肌张力障碍患者最佳刺激参数的概念。临床疗效和主要终点的主要参数基于 4 周连续刺激后医生对两种干预措施（最佳临床设置和模型预测设置）的临床肌张力障碍评定量表所反映的肌张力障碍严重程度的盲法评分。主要终点定义为“使用模型预测设置成功治疗”（是或否）。如果使用模型预测设置时的运动症状等于或优于临床设置（容忍百分比绝对差异的 5%），则值为“是”。次要终点将包括生活质量指标、神经刺激系统的计算能耗和医生的编程时间。观点：我们设想，计算机引导的深部脑刺激编程可能会为肌张力障碍患者提供最佳刺激设置，而无需数月的编程负担。研究方案旨在评估哪种编程方法更有效地控制运动症状的严重程度并改善肌张力障碍患者的生活质量（最佳临床环境和模型预测环境）。试验注册于 2021 年 10 月 27 日在 ClinicalTrials.gov 上注册（NCT05097001）。关键词：深部脑刺激、肌张力障碍、影像引导的 DBS 编程
零...
Healthcare 4.0是一个异质环境，许多智能医疗设备都可以连接以提供及时的医疗服务。作为下一代医疗保健4.0，可以在多个设备和通信技术上进行更多数字化和相互联系的服务，因此潜在攻击的可能性也大大扩展。关键医疗保健涉及高度敏感的患者数据，必须满足严格的监管要求。因此，合并零信任体系结构（ZTA）至关重要，以提供一个可靠的框架，以确保安全和保障防止不断发展的威胁。这项工作提出了一个框架，该框架可利用Healthcare 4.0的基于ZTA的连续轻质相互验证策略，以完成设备，边缘和云服务器之间的安全数据传输。这是一种灵活且轻巧的身份验证策略，它考虑了Healthcare 4.0中的所有实体，不受信任，并在每次会议期间都可以连续身份验证，以确保针对各种漏洞的高安全性。基于两个不同级别的连续和相互认证是在两个不同的级别上完成的。首先，基于动态哈希的消息身份验证代码（HMAC）的连续相互轻量级身份验证被利用了两种不同的传输，这些传输是设备到设备（D2D）和设备对边缘（D2E）。此外，该框架以三种方式分析其效率：基于Scyther-Tools的安全性分析，理论分析和基于仿真的分析。因此，它在安全性和资源消耗之间取得了更好的权衡，而不是资源受限的医疗保健4.0 Devicessecond，该框架采用了椭圆曲线加密加密标准（ECC-AES）基于重量的重量身份认证和基于身份的重量身份验证和基于基于身份的访问控制（IBAC）来启用Edge Control in Edge Control in Edge Condor to Cloud Server（E2C）。此外，基于Contiki/Cooja的模拟证明，所提出的框架是医疗保健4.0环境中各种D2D和D2E身份验证协议中的强大竞争者。
用零...
这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域（AUC）方法（AUC）方法，用于估算大量和药物剂型的多x基胺琥珀酸酯。多克利胺琥珀酸酯是具有明显镇静特性的组胺H1拮抗剂。它用于过敏和抗精性，抗气和催眠。多克利胺也已在兽医应用中施用，以前用于帕金森氏症，蒸馏水被用作溶剂溶解毒胺琥珀酸酯的溶解度。当溶解在蒸馏水中时，发现多克利胺琥珀酸酯的最大吸收在波长260nm处。这些方法基于在260nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合，以分析251.20-267.20 nm的波长范围内的多x胺琥珀酸酯。在10-60 µg/ml的浓度范围内，与相关系数r 2> 0.99的浓度范围保持线性。根据ICH指南，对所提出的方法进行了准确性（恢复％），精度，可重复性和坚固性的验证。提出的方法用于定性和片剂中多克莱明琥珀酸酯的定量估计，结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和药剂片的多x基胺的常规分析。
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摘要 - dysarthria是一种运动语音障碍，通常与脑瘫，帕金森氏病，肌萎缩性侧面硬化症和中风有关。患有构音障碍的人通常会出现严重的语音困难，包括不精确的表达，缺乏流利性，言语缓慢以及量减少和清晰度，这可能会阻碍他们与他人有效沟通的能力。我们提出了一种两级语音转换方法，以增强违反语音的重建。在第一阶段，我们基于相同的性别回应策略开发了一种KNN-VC方法，以预先修复质心语音。在此阶段，我们仅将违反语音与同一性别的正常语音相匹配。在第二阶段，我们适应了So-Vits-SVC来恢复扬声器的音色，并提高了第一阶段修复的演讲的声音质量。在低资源构件构想唤醒单词斑点挑战（LRDWWS挑战）的数据集中进行了客观和主观评估，这表明，所提出的方法可以在说话者的相似性，语音清晰度和不知名的扬声器方面取得一些改善，这些评估也表明我们的方法还表明我们的方法具有良好的零料性能。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语 - dysarthric语音重建，任何一对零射，语音转换
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这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域（AUC）方法（AUC）方法，用于估计散装和阴道胶囊中硝酸硝酸盐的估计。芬太纳唑硝酸盐是一种抗真菌药物，它完全不溶于水。甲醇用作溶剂溶解芬太纳唑硝酸盐的溶解度。溶解在甲醇中时，发现硝酸芬太纳唑的最大吸收在波长253 nm处。这些方法基于在253nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合，以分析242-262 nm波长范围内的芬康唑硝酸盐。在两种方法的相关系数r 2> 0.99的5-30 µg/ml浓度范围内，药物遵循线性。根据ICH指南，对所提出的方法进行了准确性（恢复％），精度，可重复性和坚固性的验证。将所提出的方法用于阴道胶囊中硝酸硝酸盐的定性和定量估计，结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和阴道胶囊中硝酸盐的常规分析。