354 papers
De auteurs presenteren IntravChip, een geprefundeerde microfluidische platform dat een vasculair gemodelleerd primaire tumoromgeving nabootst om intravasatie van tumorcellen te observeren, deze cellen te verzamelen voor karakterisering en de effectiviteit van anti-kankertherapieën te testen.
Dit onderzoek toont aan dat standaard methoden voor het analyseren van nanopartikel-eiwitcorona's onbedoeld endogene extracellulaire vesikels meeveren, wat leidt tot vervormde proteomische profielen, en benadrukt dat het verwijderen van deze vesikels essentieel is voor het verkrijgen van nauwkeurige biologische identiteiten en betrouwbare biomarkerontdekking.
Deze studie introduceert een hoogdoorvoerkundig 384-wells-platform dat de bepaling van de vitrificatiedrempel in complexe waterige oplossingen met ongeveer 50-voud versnelt, waardoor een voorspellend mengselmodel kan worden ontwikkeld voor het rationeel ontwerpen van minder toxische cryobeschermende formuleringen.
In deze studie wordt een genoom-brede CRISPR-screen gebruikt om honderden menselijke eiwitten te identificeren die de homologie-gestuurde reparatie bevorderen, wat leidt tot het rationele ontwerp van synthetische TruEditors die de precisie van genredactie aanzienlijk verbeteren in diverse celtypen, waaronder menselijke T-cellen en pluripotente stamcellen.
Dit artikel introduceert het PAO-framework, een geïntegreerde systeembenadering die geometrie-gestuurde plasmonica, door AI aangedreven moleculaire kinetiek en organoid-validatie combineert om een reproduceerbaar pad te bieden voor de ontwikkeling van de volgende generatie biosensoren.
Dit onderzoek presenteert een verbeterd bio-energetisch model voor de groeivoorspelling van grote mondbass dat feed-samenstelling en voedselverteerbaarheid integreert, wat leidt tot aanzienlijk nauwkeurigere resultaten dan traditionele modellen die uitsluitend op totale energie-inname zijn gebaseerd.
Hoewel vereenvoudigde modellen geschikt kunnen zijn voor de voorontwerp-fase, is gedetailleerd eindige-elementenmodelleren essentieel voor de definitieve preklinische evaluatie van TMJ-implantaten omdat vereenvoudigingen de voorspelde spanningen en rekken aanzienlijk kunnen onderschatten.
Deze studie introduceert groeianpassende veer-elektronica en een AI-gestuurde spike-verwerkingspijplijn om dezelfde neuronen in de zich ontwikkelende ratenhersenen over weken te volgen, waardoor wordt aangetoond dat de ontgrendeling van neurale activiteit tijdens de ontwikkeling voornamelijk wordt gedreven door een specifieke subset van neuronen die hun koppeling met het lokale netwerk geleidelijk verzwakt.
Dit artikel introduceert X-TRUDE, een procesgeïnformeerd platform dat door het integreren van in situ-drukmetingen en gecontroleerde thermische omstandigheden de extrusie van hydrogels nauwkeuriger analyseert dan conventionele methoden, waardoor de relatie tussen materiaaleigenschappen, procescondities en extrudaatmorfologie kwantitatief kan worden vastgesteld voor betrouwbare toepassing in biofabricage en therapeutische levering.
Dit onderzoek toont aan dat de stereochemie van chirale liganden de vorming van specifieke chirale of achirale nanostructuren in grafenquantumdots stuurt, waarbij de nanoschaal-chiraliteit de passieve permeatie door biologische membranen bepaalt terwijl de actieve transportmechanismen voornamelijk worden beïnvloed door de identiteit van de chirale liganden en transportherkenning.
Dit onderzoek toont aan dat mechanische verharding van het synoviale micro-omgeving tijdens osteoartritis fibroblasten en macrofagen activeert via mechanotransductie, wat de progressie van synoviale fibrose en pathologie drijft.
Dit onderzoek toont aan dat elektrische oppervlaktepolarisatie van apatietgebaseerde bottransplantatiematerialen de osteoclastdifferentiatie en botresorptie in vitro verhoogt en in vivo leidt tot verbeterde botvorming en integratie, waardoor het een veelbelovende niet-chemische strategie is voor botregeneratie.
Dit onderzoek toont aan dat een afname in de vertakking van N-glycanen op GM-CSF, veroorzaakt door de enzymatische activiteit van MGAT5, de bioactiviteit van dit cytokine significant onderdrukt, wat benadrukt dat nauwkeurige glyco-engineering essentieel is voor het optimaliseren van GM-CSF-therapieën.
Deze studie toont aan dat de keuze voor de mate van anatomische detaillering (van 2D-projecties tot volledige 3D-reconstructies) de statistische vormvariatie en de voorspellingen van wandschuifspanning in de iliacale aderen sterk beïnvloedt, waarbij vereenvoudigde modellen de gebieden met lage schuifspanning systematisch overschatten.
Deze studie presenteert RDBCycleGAN-CBAM, een nieuw diep-leringsmodel dat residual dense blocks en CBAM-integratie combineert om quarter-dose CT-beelden effectief te ontdoen van ruis en artefacten, waardoor de beeldkwaliteit aanzienlijk verbetert zonder de diagnostische waarde te compromitteren.
Dit artikel introduceert Sniffbot, een autonoom biohybride robotplatform dat de uitzonderlijke reukvermogens van de woestijnsprinkhaan combineert met een actieve 'snuffel'-module en een nieuw zoekalgoritme om geuren in real-time te detecteren, lokaliseren en onderscheiden, zelfs in windloze omgevingen waar traditionele sensoren tekortschieten.
Dit artikel introduceert TEIM, een methode die extracellulaire impedantie van epitheelcellen met een subseconden tijdsresolutie meet via stapexcitatie en tijd-domeinanalyse, waardoor een 100-voudige verbetering in snelheid ten opzichte van traditionele EIS wordt bereikt en snelle biologische dynamiek nauwkeurig kan worden vastgelegd.
Deze studie toont aan dat het integreren van botonderdrukking als voorverwerkingsstap de prestaties van diverse deep learning-modellen voor de segmentatie van pneumothorax op röntgenfoto's van de borst significant verbetert door anatomische obstructies te verminderen.
Deze studie introduceert een nieuwe therapeutische aanpak waarbij bispecifieke antilichamen het enzym ADAM10 rekruteren om specifieke eiwitten op het celoppervlak selectief af te splitsen, wat een veelbelovende strategie biedt voor het moduleren van immuunresponsen zonder lysosomale afbraak.
Dit onderzoek presenteert een door kunstmatige intelligentie ondersteunde, 3D multi-omics workflow die myeloïde en senescente celsignalen identificeert als moleculaire biomarkers voor de pre-metastatische niche in longkanker, waardoor de risico-inschatting voor lokale terugkeer na chirurgische verwijdering mogelijk wordt.