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膀胱小囊瘘:临床表现、处理方法及预后
**摘要** **背景** 结肠膀胱瘘(Colovesical Fistula, CVF)是一种罕见疾病,其特征是空气和/或粪便出现在尿液中,但目前对于该疾病的评估和治疗方法仍无共识。本研究旨在探讨沙特阿拉伯利雅得国王阿卜杜勒-阿齐兹医疗中心(King Abdulaziz
来源:African Journal of Urology
时间:2026-05-03
设计并制造了一种用于循环肿瘤细胞(CTCs)分离和检测的平台,该平台利用了MiRGD@NTA@Au-Fe3O4纳米颗粒技术
扎赫拉·阿卜杜拉希(Zahra Abdollahi)| 雅萨曼-萨达特·博尔盖(Yasaman-Sadat Borghei)| 萨曼·侯赛因卡尼(Saman Hosseinkhani) 纳米生物技术系,生物科学学院,塔比亚特莫达雷斯大学(Tarbiat Modares Unive
来源:Biosensors and Bioelectronics
时间:2026-05-02
对蛋壳废弃物资源化利用的全面评估:推动全球循环生物经济的先进生物精炼技术转型
Mehmet Melikoglu摘要全球向循环生物经济的转型需要高效回收工业食品废弃物,而鸟蛋壳是功能性材料工程的首选候选材料。本文全面分析了2020年至2026年间蛋壳价值的转化过程,重点介绍了如何将生物碳酸钙转化为先进的催化剂、吸附剂和结构添加剂。对近期文献的定量分析表明,基
来源:Biomass and Bioenergy
理解植物细胞壁结构是阐明其生物学功能和力学性能的关键。本研究采用合成方法,利用球形核壳胶囊,其外壳由氘代细菌纤维素(d-BC)和果胶组成。该外壳结构是通过在碳酸钙(CaCO3)模板上进行自下而上的逐层组装(Lbl)构建的,随后通过显微技术和散射技术进行了表征。小角X射线散射(SAXS)和共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)显示,水合态的d-BC/果胶外壳相较于先前研究中基于木材衍生纤维素纳米纤维(CNF)的外壳,孔径有所增加。利用具有对比度变化功能的小角中子散射(SANS),研究人员分析了不同盐度(0或10 mM NaCl)下各细胞壁组分的微观结构变化。NaCl的存在选择性地影响了果胶相,而d-BC网络保持了结构稳定性,突显了其作为细胞壁组分的坚固性。该平台为测试假设及推进对细胞壁孔隙率和组成依赖性渗透性的理解提供了有用的工具。
理解植物细胞壁结构对于阐明其生物学功能和力学性能至关重要。本研究采用合成方法,利用外壳由氘代细菌纤维素(d-BC)和果胶组成的球形核壳胶囊。该外壳结构是通过在碳酸钙(CaCO3)模板上进行自下而上的逐层组装(Lbl)构建的,随后通过显微技术和散射技术进行了表征
来源:Biomacromolecules
综述:嵌入酶的生物降解聚合物——生物降解塑料的下一代前沿技术
塑料污染和微塑料仍然是全球性的严峻挑战。本综述强调了酶嵌入作为一种变革性策略,以应对塑料废物并推进可持续材料科学。近期的研究进展表明,将酶嵌入可生物降解的聚酯中,如聚乳酸(PLA)、聚(己二酸丁二醇酯-共-对苯二甲酸酯)(PBAT)、聚丁二酸丁二醇酯(PBS)
基于仿真的推断方法在理论极限下实现了快速、稳健的微观结构磁共振成像(MRI),且仅需最少的扩散数据
摘要背景扩散加权磁共振成像是一种无创的探测脑组织微观结构的方法,在神经科学和临床研究中得到广泛应用。然而,为了获取可靠的微观结构图像,通常需要较长的扫描时间,因为需要对大量的参数空间进行测量。这限制了该技术在临床应用中的可行性和普及程度。本研究的目的是探讨基于仿真的推断方法是否能
来源:Communications Medicine
基于机器学习的血浆蛋白质组学技术能够区分与胰腺癌相关的糖尿病和2型糖尿病
卢卡斯·卡多索·拉扎里(Lucas Cardoso Lazari)|卡洛斯·德尔·西斯蒂亚·多纳鲁马(Carlos Del Cistia Donnarumma)|路易斯·恩里克·戈麦斯·马特乌斯(Luiz Henrique Gomes Matheus)|雷娜塔·达尔皮诺·佩肖托(
来源:Journal of Proteomics
FishGillNet:一种用于鲟鱼呼吸频率统计分析的智能方法
呼吸频率不仅是评估鱼类健康状况和生态环境质量的关键生理指标,也是反映鱼类代谢强度和应激状态的重要参数。因此,实时、非侵入且准确地监测鱼类呼吸频率具有重要意义。现有关于鱼类呼吸频率估算的研究主要依赖人工计数、传统机器学习、物理传感器或追踪口部运动,而鲜有研究聚焦
来源:Smart Agricultural Technology
基于棉花产量早期预测面临的挑战,结合无人机(UAV)遥感数据与农艺性状,本研究评估了纯农艺数据、纯遥感数据及混合数据建模方法,旨在优化有限数据集下的预测框架。研究比较了多元线性回归(MLR)、逐步回归、LASSO、弹性网络(Elastic Net)和支持向量机(SVM)等多种统计与机器学习模型,以确定最佳预测性能及最早可预测的生育期窗口。通过在两个不同水氮处理的试验小区采集多光谱影像与农艺数据,研究发现混合模型表现最优,其中LASSO回归结合90天后的株高与多光谱数据实现了最高精度(R2= 0.80)。研究确定50%开花至棉铃形成期为利用遥感观测进行准确产量估算的最佳窗口,并强调了正则化回归在处理多重共线性和小样本数据方面的优势。
早期棉花产量预测对小农户生产力优化至关重要。然而,基于无人机的产量建模面临地面实况数据有限和光谱多重共线性的挑战。尽管数据密集型机器学习显示出潜力,但小农户系统需要针对有限数据集和多重共线性优化的模型。本研究评估了纯农艺数据、纯遥感数据和混合数据建模方法,旨在
通过基于门控的协同链设计技术制备高活性的氟乙酸脱卤酶
摘要门控残基通过与远端动态网络的协同作用,逐渐成为酶催化过程中关键但尚未得到充分研究的调控因子。在本研究中,我们对氟乙酸脱卤酶RPA1163的构象动态进行了分析,发现了一对基于门控机制的别构位点(K181–W185),该对位点控制底物的结合及酶的催化活性。通过对这一对位点进行网络
来源:Nature Communications
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