橄榄油

放射状胶质细胞是大脑发育最为关键的一种神经前体细胞，分裂产生大脑皮层几乎所有的神经元和胶质细胞。所有动物细胞都有中心体，通常位于细胞核附近的细胞质中。然而中心体在放射状胶质细胞内的定位十分独特，位于远离细胞核的顶端细胞膜上，即脑室腔的表面上。这种独特的亚细胞特征已被发现数十年，但其成因及功能一直令人困惑。图1. 中心体的顶端膜锚定调控神经前体细胞机械特性和大脑皮层的大小及折叠时松海教授和史航研究员课题组采用基于透射电镜成像的连续超薄切片技术，首次观察到了放射状胶质细胞内的中心体是通过附着在母体中心粒上的远端附属物（distal appendages）锚定在顶端细胞膜上的（图1）。为了探索其分子调控机制和生理功能，研究人员在大脑皮层放射状胶质细胞内特异性地去除了远端附属物的重要构成蛋白CEP83，使得远端附属物无法形成，从而阻止中心体与细胞膜的连接。结果发现，去除CEP83蛋白后，母体中心粒上不再形成远端附属物，中心体和顶端膜发生了微小的错位，不再锚定在顶端膜上。进一步研究表明，中心体这一不足1微米的位移，不是通过影响初级纤毛的形成，而是破坏了顶端膜上特有的环状微管结构，导致顶端膜被拉伸、变硬。这一物理特性的改变引起了放射状胶质细胞内机械敏感信号通路相关的YAP蛋白（Yes-associated protein）的过度激活，从而导致了放射状胶质细胞前期的过度扩增以及之后中间前体细胞的增多，最终使得大脑皮层神经细胞显著增加，体积扩大，并引发异常折叠。论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-020-2139-6

本发明涉及细胞色素C分子自组装纳米有序复合结构组装体及制法,以羟基磷灰石纳米粒子为基本单元,在三维空间组装成纳米γ-氧化铝模板/羟基磷灰石纳米有序复合结构组装体(组装体1),然后与细胞色素C组装,得到细胞色素C/γ-氧化铝模板/羟基磷灰石纳米有序复合结构组装体,其细胞色素C平均表面含量为4.5×10

本发明属于外泌体领域，具体涉及一种脐带间充质干细胞来源外泌体及其制备方法和其在原始卵泡体外激活中的用途。人脐带间充质干细胞外泌体及其制备方法和应用，制备方法包括以下步骤：采集人脐带组织，并提取得到脐带间充质干细胞；得到的脐带间充质干细胞进行离心处理，以提取得到外泌体。本发明HucMSC外泌体可以激活原始卵泡并促进新生小鼠卵泡发育，卵泡发育成熟后获得的成熟卵母细胞，其质量未受到影响。HucMSC外泌体可以改善老年小鼠生育功能，老年鼠卵巢包囊内注射外泌体后，与公鼠交配后，实验组小鼠产仔数明显高于对照组。

本发明公开了一种靶向巨噬细胞的制剂，属于药物制剂领域。本发明所要解决的技术问题是克服现有的CYW药物传输时的缺陷。本发明解决技术问题的技术方案是提供一种新的靶向巨噬细胞的制剂。该靶向巨噬细胞的制剂是由囊状的酵母细胞壁内装载自组装的载药纳米粒得到。本发明还提供靶向巨噬细胞的制剂的制备方法，该方法是将共聚物和所述待装载的药物送入囊状的酵母细胞壁内部进行自组装形成载药纳米粒，以得到囊状的酵母细胞壁装载自组装的载药纳米粒的靶向巨噬细胞的制剂。

该成果成功建立了奶牛乳腺上皮细胞系、奶牛小肠上皮细胞系、奶牛瘤胃上皮细胞系、山羊小肠上皮细胞系、绵羊小肠上皮细胞系和小鼠小肠上皮细胞系等。

产品详细介绍 PlantScreen植物表型成像分析系统（植物自动传送版）   PlantScreen植物表型成像系统由捷克PSI公司研制生产，整合了LED植物智能培养、自动化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像、自动称重与浇灌系统等多项先进技术，以最优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的全方位生理生态与形态结构成像分析，用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。作为全球第一家研制生产植物叶绿素荧光成像系统的厂家，PSI公司在植物表型成像分析领域处于全球的技术前列，大面积叶绿素荧光成像分析功能使PlantScreen成为植物表型分析与功能成像分析的最为先进的仪器设备，使植物生长、胁迫响应等测量参数达100多个。 左图为整套PlantScreen系统，中图为成像室，右图为成像室中的玉米 PlantScreen系统包括如下成像分析功能：   1. 叶绿素荧光成像分析：单幅成像面积35x35cm，成像测量参数包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等几十个叶绿素荧光参数 2. RGB成像分析：成像测量参数包括： 1) 叶面积（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物紧实度／紧密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）   3) 叶片周长（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 叶圆度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 叶宽指数（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 叶片细长度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圆直径（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面积（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）   10) 植物质心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 节间距（Internodal Distances） 12) 生长高度（Growth Height） 13) 植物三维最大高度和宽度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相对生长速率（Relative growth rate） 15) 叶倾角（Leaf Angle） 16) 节叶片数量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它参数如用于植物适合度估算的颜色定量分级、绿度指数（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光谱成像分析（选配），可成像并分析如下参数： 1) 归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 简单比值指数（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最优化土壤调整植被指数（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 绿度指数（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 转换类胡罗卜素指数（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指数（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指数（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 简单比值色素指数（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 归一化脱镁作用指数（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化学植被反射指数（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 归一化叶绿素指数（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指数（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指数（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指数（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指数（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）   4. 热成像分析（选配）：用于成像分析植物在光辐射情况下的二维发热分布，良好的散热可以使植物耐受较长时间的高光辐射或低水条件（干旱） 5. 近红外成像分析（选配）：用于观测分析植物的水分状态及其在不同组织间的分布变异，处于良好浇灌状态的植物表现出对近红外光谱的高吸收性，而处于干旱状态的植物则表现出对近红外光谱的高反射性，通过分析软件可以监测分析从干旱胁迫到再浇灌过程中的整个过程动态及植物对干旱胁迫的响应和水分利用效率，并形成假彩图像，可以与植物的形态指数及叶绿素荧光指数进行相关分析研究。   系统配置与工作原理：   整套系统由自动化植物传送系统、光适应室、RGB成像、FluorCam叶绿素荧光成像、高光谱成像、植物热成像、植物近红外成像、自动浇灌施肥与称重系统、植物标识系统等组成，光适应室内的植物可由传送带传送到成像室进行成像分析等。   技术指标：   1. 自动装载与卸载植物样品，通过条形码或RFID标签识别跟踪样品 2. 光适应室：用于光照适应或植物培养，LED光源光照强度达1000μmol/m2.s，无热效应，强度0－100%可调，可通过实验程序预设光照周期变化，可选配通用型或专用型如水稻生长观测室等，还可选配三维扫瞄成像分析功能（包括XYZ三维扫瞄成像系统和软件） 3. 标配托盘架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多个小花盆的托盘 4. 自动传送系统由光适应室到成像室形成一个环形传送通道，传送带采用具变速器的三相异步马达，200-1000W，传送带宽320mm，负载力130kg，速度9m/min 5. 移动控制系统中央处理单元：CJ2M-CPU33；数字I/O：最大2560点；PLC通讯：通过以太网100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16轴精确定位 6. 植物成像测量室：150cm(长)x150cm(宽)x220cm(高)，与环境光隔离（light-isolated），快速自动开启关闭门，开启关闭周期小于3秒，传送带入口具光幕传感系统、条码识别器和RFID读取器 7. RFID读取器辨识距离：2-20cm；通讯：RS485；条码识别器可读取1维、2维和QR码，具LED光源便于弱光下辨识，RS485通讯 8. F3EM2光幕系统，精确测量植物高度和宽度以便进入成像测量室后摄像头自动精确定位，测量范围150cm，分辨率5mm 9. 叶绿素荧光成像：包括光隔离成像室、自动开启与关闭门、传送带、PLC控制自动上下移动聚焦系统、4个LED光源板、8位绿波轮等，单幅成像面积35x35cm，测量光橙色620nm，橙色和白色双波长光化学光，饱和光闪为白色或蓝色 10. 自动灌溉与称重，可同时对5个植物种植盆进行浇灌和称重，精确度±1g；称重后精确浇灌，可通过实验程序（protocol）预设浇灌过程（regime）或干旱胁迫状态，还可选配营养供给系统随浇灌定量供给植物营养（如氮肥等）；称重前自动零校准，还可通过已知重量（如砝码）物品自动进行再校准；防护级别：IP66 11. 称重系统由4个称重单元组成，安全承载限：150% Ln；温度补偿：-10－40°C，标配测量范围7kg，可选配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：顶部和侧面三维成像（3个摄像头），每个摄像头各自拥有独立的控制面盘以设置曝光时间、增益、白平衡等，通过控制面盘的快照键可即时拍照并显示分辨率等信息，还可通过自动模式自动成像并存储至数据库，每次扫瞄成像时间小于10秒 13. RGB成像系统包括成像室（光隔离）、传送带及位置传感器、3个摄像头、光源及成像分析软件，标配成像范围150cm(长)x150cm(宽)x150cm(高)，LED冷白光源（不对植物产生热效应） 14. 标配USB以太网摄像头，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：蓝光峰值465nm，绿色峰值540nm，红色峰值610nm；28mm光学镜头，口径43.2mm，光圈范围2.8－F16 15. NIR近红外成像单元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分状况，在供水充沛情况下表现出高NIR吸收值，干旱胁迫情况下则表现出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通过软件反映和分析植物水分状况 16. 高光谱成像单元包括光隔离成像测量室、自动开启关闭门、传送带、PLC控制自动移动聚焦镜头包括SWIR和VNIR镜头、光源、成像分析系统等，VNIR镜头波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速12－236 fps；SWIR镜头波段900－2500nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速60或100 fps，视野150x100cm 17. 用户可通过实验程序选择SWIR成像、VNIR成像或两个镜头全波段成像，每个镜头成像时间分别为15秒 18. 热成像单元：分辨率640x480像素，温度范围20－120°C，灵敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面积可达150x150cm 19. 可选配人工气候室，植物生长面积9.5m2，生长高度2.0m，温度稳定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距离植物100cm高度的光强）,可预设自动光照周期动态， 20. 系统控制与数据采集分析系统： Ø 用户友好的图形界面 Ø 用户定义、可编辑自动测量程序（protocols） Ø MySQL数据库管理系统，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，支持多种存储引擎，相关数据自动存储于数据库中的不同表中 Ø 植物编码注册功能：包括植物识别码、所在托盘的识别码等存储在数据库中，测量时自动提取自动读取条形码或RFID标签 Ø 触摸屏操作界面，在线显示植物托盘数量、光线强度、分析测量状态及结果等，轻松通过软件完全控制所有的机械部件和成像工作站 Ø 可用默认程序进行所有测量，也可通过开发工具创建自定义的工作过程，或者手动操作LED光源开启或关闭、RGB扫面成像、叶绿素荧光成像、称重及浇灌等 Ø 实验程序（Protocols）具备起始键、终止键、暂停键 Ø 可根据实验需求自动控制植物样品的移动和单一成像站的激活 Ø 可提供3个相机视角的RGB数字生长分析，包含阈值分析和颜色分析 Ø 对于叶绿素荧光成像图片，软件可批量进行淬灭参数分析，包含了在背景去除图像上用户感兴趣区域和像素值的平均。分析数据以原始图像和分析数据的形式存储在数据库中。 Ø 对FIR热成像图，16位图可直接导出到MATLAB或通过软件生成温度分布的假彩图像。   部分用户：   1. 国际水稻研究所（菲律宾）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亚联邦科学与工业研究组织植物表型组学中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亚国立大学The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司（美国）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先锋国际良种公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign（比利时）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美国合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大学Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大学Masaryk University Brno, Czech Republic   产地：欧洲    

发现p38IP蛋白抑制多种免疫受体信号通路，其中包括TCR受体信号通路和LPS信号通路，且在自身免疫疾病类风湿关节炎患者外周血单个核细胞中p38IP蛋白水平显著下调。研究进一步揭示，p38IP采用双重调控方式抑制免疫受体信号通路中的关键蛋白激酶TAK1活性：（1）通过竞争性结合TAK1从而解离TAK1-TAB2激酶复合物。TAK1的活化主要依赖于其结合蛋白TAB2介导的非锚定多聚泛素链与TAK1的结合。由于p38IP的竞争性结合，阻断了TAK1与TAB2及其结合的多聚泛素链的接触，从而抑制TAK1活化。TAK1-p38IP复合物与TAK1-TAB2复合物在静息细胞中达到一定的平衡。有趣的是，免疫信号刺激会诱导p38IP与TAK1发生瞬时解离，利于促进TAK1活化，之后再结合，从而抑制TAK1过度活化。究其动态结合原因，发现非锚定多聚泛素链可以像接力棒般从TAB2向TAK1传递；还发现TAB2和TAK1结合泛素链之后分别对TAK1和p38IP有更强的结合亲和力。在这两种因素的交织作用下，刺激诱导p38IP与TAK1发生动态结合，精确调控TAK1活化。（2）免疫信号刺激后，p38IP还作为接头蛋白特异性地将去泛素化酶USP4招募到活化的TAK1，去除TAK1上共价和非共价结合的泛素链。因此，p38IP可通过感应TAK1活性，精准调控TAK1活化，从而防止免疫信号的过活化。本研究不仅发现了新的免疫受体信号通路负性调控因子，也为认识p38IP生物学功能提供了新视角。