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mGlu3 受体的依赖性细胞表面表达
代谢型谷氨酸受体 3 型 (mGlu3) 控制睡眠/觉醒结构，这在精神分裂症的谷氨酸能病理生理学中发挥作用。有趣的是，精神分裂症患者大脑中的 mGlu3 受体表达减少。然而，人们对调节细胞膜上 mGlu3 受体的分子机制知之甚少。亚细胞受体定位强烈依赖于蛋白质 - 蛋白质相互作用。在这里，我们表明 mGlu3 与 PICK1 相互作用，并且这种支架蛋白对于海马原代培养物中 mGlu3 表面表达和功能很重要。通过 mGlu3 C 端模拟肽或 PICK1 的 PDZ 结构域抑制剂破坏它们的相互作用会改变神经元中 mGlu3 受体的功能性表达。接下来，我们研究了破坏 mGlu3-PICK1 相互作用对 WT 雄性小鼠体外和体内海马 θ 振荡的影响。我们发现器官型海马切片中 θ 振荡频率降低，与之前在 mGlu3 KO 小鼠中观察到的情况相似。此外，在脑室内注射 mGlu3 C 末端模拟肽后，快速眼动睡眠、非快速眼动 (NREM) 睡眠和清醒状态下的海马 θ 功率降低。因此，针对 mGlu3-PICK1 复合物可能与精神分裂症的病理生理学有关。
地面表面纹理和工具磨损分析加工...
时间和成本，后处理的铣削操作通常是不切实际的，可能需要专门的工具。为了减轻对特殊工具的需求和其他处理，开发了混合添加剂制造系统以依次打印和铣削，以在一个机器平台中实现所需的表面饰面。商用机器平台与定向能源沉积系统结合了铣削（例如，Optomec，Mazak，DMG Mori）和粉末床融合系统（例如，Matsuura和Sodick）以达到小于0.8μm的表面粗糙度（SA）[1，2]。直接从构建室直接使用完成的机加工表面。Matsushita Electric Works，Ltd。（日本境外的Panasonic Electric Works）和Kanazawa University在2006年进行了第一项有关联合融合粉末床融合和铣削的研究，以生产A
摩擦学涂层的表面表征：磨损特性，厚度和粗糙度
我们的研究重点是改善钻石（例如碳（DLC）涂层）的摩擦力特性，该特性由新型PVD技术高功率脉冲磁铁溅射（HIPIMS）沉积，并在工具钢上呈阳性脉冲。这些涂层由于其非凡的特性而引起了行业的极大兴趣：出色的耐磨性，非常低的摩擦系数，出色的硬度或生物相容性。这些研究的目的是改善不同钢底物上DLC涂层的摩擦力特性，例如粘合剂或耐磨性。
报告efling封面表（单词版本） - opuc
Re：爱达荷州电力公司在OAR 860-089-0100下的例外通知。注意归档中心：根据OAR 860-089-0100（3）和（4），爱达荷州电力公司（“爱达荷州权力”）提供了封闭的报告，详细介绍了与时间限时的机会，以获取具有限时资源的情况，以获取爱达荷州电力客户的独特价值。本报告正在爱达荷州Power的最后一般费率案件，DiCKET UE 233，爱达荷州Power的最后一集成资源计划案件，DiCket LC 78和当前申请提案案件的请求，Dicket UM 2255。封闭的报告包含根据OAR 860-001-0070提供的机密信息的商业敏感信息。将根据要求执行非披露协议的人提供机密信息；请联系下面列出的爱达荷州Power的法律顾问，以获取更多信息。爱达荷州权力尊重地要求将与此文件相关的所有通信予以解决：
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。