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综述:纳米医学支持的原位疫苗接种:推动免疫原性细胞死亡诱导、抗原呈递增强及微环境重塑三大技术的发展
李志林|张洪斌|王瑞兵
教育部自然资源药物化学重点实验室,云南大学药学院天然产物研究开发重点实验室,昆明650500,中国
**摘要**
基于免疫原性细胞死亡(ICD)的原位癌症疫苗是一种颠覆性的癌症免疫治疗策略,它利用肿瘤细胞本身作为患者特异性抗原和损伤相关分子模
来源:Biomaterials
时间:2026-06-07
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硒施用方法对干旱胁迫下薄荷(Mentha piperata L.)生长、水分生产力和精油含量的影响
摘要背景硒(Se)是植物生长所需的有益元素之一,能够增强植物的抗氧化能力,并提高其对干旱胁迫的耐受性。本研究旨在探讨不同形式的硒在缓解干旱胁迫对薄荷(Mentha × piperita)生长特性、水分利用效率及精油含量的影响。实验中,植物分别接受了两种灌溉处理(分别为作物蒸散量的
来源:BMC Plant Biology
时间:2026-06-07
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样本处理方法和体积对尿微生物组中16S rRNA分析的影响
摘要背景尿液微生物组(urobiome)在人类和动物的泌尿生殖道健康中起着重要作用。对这些微生物群落的表征存在一些技术挑战,主要是由于尿液中的微生物生物量较低。虽然其他低生物量的液体系统(如水样)通常使用小孔真空过滤来浓缩微生物DNA,但尿微生物组研究传统上依赖于较小体积样本的离
来源:BMC Microbiology
时间:2026-06-07
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IS621重组酶/桥接RNA导向重组技术的优化,以实现大DNA片段在人类细胞中的精确插入
摘要将大段DNA片段精确整合到人类细胞的基因组位点中仍然具有挑战性。IS621重组酶源自IS110家族,它利用一种桥接RNA(bRNA),该RNA包含一个可独立编程的目标结合环(TBL)和供体结合环(DBL),从而在原核生物中实现目标DNA与供体DNA之间的序列特异性重组。为了将
来源:Nature Communications
时间:2026-06-07
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ArchVelo:用于单细胞多组学轨迹的典型速度建模方法
摘要从静态的单细胞数据中推断细胞动态仍然是基因组学中的一个核心挑战。我们提出了ArchVelo,这是一个用于建模基因调控并从配对的单细胞染色质可及性(scATAC-seq)和转录组(scRNA-seq)数据中推断细胞轨迹的计算框架。ArchVelo将染色质可及性表示为“原型”——
来源:Nature Communications
时间:2026-06-07
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一种基于实验与模拟的方法研究拟南芥(Arabidopsis thaliana)中的细胞间黏附现象
Faezeh Afshar-Hatam|Bara Altartouri|Boone Gray|Joseph A. Turner内布拉斯加大学林肯分校机械与材料工程系,美国内布拉斯加州林肯市摘要本文提出了一种用于研究野生型(WT)拟南芥(Arabidopsis thaliana)叶
来源:Biophysical Journal
时间:2026-06-07
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综述:人工智能与纳米技术的协同作用:可持续生物制造领域的最新进展
摘要微生物发酵在工业生物技术中发挥着至关重要的作用,然而,传统的和手动的优化方法常常面临可扩展性和精确度方面的挑战。尽管取得了显著进展,但目前的研究仍存在一个重大局限。大多数研究仅单独探讨了人工智能或纳米技术的应用,这限制了它们在实时控制和发酵过程可持续放大方面克服多重瓶颈的能力
来源:World Journal of Microbiology and Biotechnology
时间:2026-06-07
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基于改进版YOLOv11的机器采摘新鲜茶叶目标识别方法研究
摘要在多阶段分选过程中,机器采摘的新鲜茶叶以低遮挡的方式排列;然而,在分选过程中仍存在一些挑战,如部分遮挡、小物体检测困难以及需要精确识别和分类等问题。为了解决这些问题,本研究提出了一种改进的基于YOLOv11的检测模型,称为YOLOv11-MSC。该模型采用了三项关键改进措施:
来源:Scientific Reports
时间:2026-06-07
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一种高效且准确的方法,用于鉴定水稻PTGMS(持久遗传改良系)的育性及其应用
摘要准确检测光热敏感型基因雄性不育(PTGMS)系的生育能力是降低两系稻种子生产风险和提高产量的关键。目前,在冷水池设施中检测PTGMS系的生育能力存在一些问题,如自动化程度低、温度控制困难以及设备不完善等。本研究对现有的冷水池设施进行了改进,开发了一种具有高精度、独立控制、实时
来源:Scientific Reports
时间:2026-06-07
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非独立同分布(Non-IID)且具有感知能力的联邦入侵检测系统,采用基于密码学消息认证算法(PBFT)和安全的模型聚合技术,适用于多机构医疗物联网网络
摘要多机构医疗物联网(IoT)网络面临着入侵检测与患者数据隐私之间的核心挑战。原始流量记录无法在机构之间共享,而仅使用特定机构数据训练的本地模型在面对实际医疗物联网部署中不同的攻击分布时泛化能力较差。联邦学习(FL)通过在每个机构本地存储数据来解决隐私问题,但它引入了机构间的统计
来源:Scientific Reports
时间:2026-06-07