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单分子FRET传感器：简单的连接子设计与特性
摘要： 蛋白质的激活与失活是细胞信号传导和物质运输等多种生物机制的核心。单分子荧光共振能量转移（FRET）探针是一类融合蛋白传感器，能让生物学家通过光学显微镜观察特定蛋白质是否因附近存在类小分子药物信号分子、配体或分析物而激活。这类探针通常由连接配体结合结构域的供体荧光蛋白，以及连接受体荧光蛋白的传感器或报告结构域组成，其中配体结合结构域与传感器结构域通过蛋白质连接肽相连。连接肽类型多样，既可是高度柔性的蛋白质，也可是铰链状蛋白质?；箍筛荻杂Φ母Ｋ固匕刖堆≡窆┨?受体对，甚至通过突变结合结构域与传感器结构域来改变其激活态或失活态的结合能。本研究重点是通过模拟探究这些选择对传感器性能的影响。
关键词： 荧光共振能量转移显微镜、融合蛋白、诊断学、蒙特卡罗模拟、粗?；椒?、细胞信号传导
更新于2025-09-23 15:21:01
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荧光原位杂交技术（FISH）：历史、局限性及微尺度FISH的展望？
摘要： 本文回顾了一项重要的细胞遗传学技术——荧光原位杂交（FISH），该技术用于获取空间基因组与转录组信息。FISH广泛应用于基因组学和细胞生物学研究，以及预防医学、生殖医学和肿瘤学的诊断领域，是检测染色体异常的金标准技术。尽管FISH具有高度特异性且能实现直接定量成像，但其关键局限性阻碍了常规诊断应用。要推动FISH在这些领域的广泛应用，需解决检测耗时与探针消耗的问题。微流控技术在这方面展现出巨大潜力。过去二十年间，微技术日趋成熟，为生物医学和化学科学领域提供了新型分析工具。值得注意的是，微技术与微流控的结合正开始对医学诊断领域产生决定性影响。通过缩小诊断检测的规模，可利用小体积流体流动的特殊特性来改变反应动力学，从而缩短检测的反应时间。本文重点介绍FISH的重要历史观点，评述其当前应用现状，并展望未来发展方向及FISH的微观尺度实施方案。
关键词： 诊断学、杂交动力学、微流控技术、组织切片、荧光原位杂交
更新于2025-09-23 15:21:01
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癌症患者唾液红外光谱研究
摘要： 通过傅里叶变换红外光谱技术对唾液进行分析，在原则上已证明可用于肺癌和乳腺癌的诊断。研究发现，肺癌患者唾液在1070–1240 cm–1波数范围内存在统计学显著差异，而乳腺癌患者唾液在整个波数范围内均呈现显著差异。通过测定I1398/1454和I1240/1310比值，发现这些指标在检测癌症病理方面具有统计学可靠性。这些红外光谱中吸收带的强度与非特异性生化唾液参数存在相关性，这些参数通常表征更严重的中毒状态，以及抗氧化保护系统和免疫反应的抑制。一个有前景的研究方向是利用唾液红外光谱监测治疗效果和癌症复发。
关键词： 傅里叶变换红外光谱、唾液、诊断学、肿瘤学
更新于2025-09-24 00:00:21
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结合耳镜检查和光谱技术构建中耳炎的光学诊断系统
摘要： 一种改进方法正在研发中，该方法将传统耳镜检查与漫反射光谱技术及散射介质气体吸收光谱技术（GASMAS）相结合，用于检测疑似中耳炎的病例。中耳炎是儿童最常见的感染性疾病之一，其连接中耳与鼻腔的咽鼓管比成人更水平，导致液体引流不畅。目前，通过耳镜观察鼓膜外观变化是诊断中耳炎的主要方法。由于症状相似导致的误诊，以及幼儿难以描述自身不适，常造成抗生素过度使用和细菌耐药性急剧上升。亟需更精准的诊断手段。漫反射光谱是一种无创定量光谱技术，可客观量化炎症相关的鼓膜血红蛋白含量变化。若存在感染，咽鼓管通气功能通常受损，中耳腔会充满液体。GASMAS作为一种无创检测方法，能判断中耳腔内气体是否被液体取代。
关键词： 中耳炎、耳镜、漫反射光谱技术、诊断学、气体弥散光谱分析技术、耳部感染
更新于2025-09-24 06:37:58
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放射学、激光、纳米粒子与假肢 || 14. 用于纳米医学应用的纳米粒子
摘要： 纳米医学是过去10至20年间兴起的跨学科科学技术领域，涉及医学物理、材料科学、生物化学、生物医学、药学、高分子科学、临床医学等多个学科，未来可能涵盖更多领域。纳米医学通常被定义为"将纳米技术应用于人类健康诊断、治疗及综合管理的医学实践"。因此，纳米医学有望实现更灵敏的疾病诊断，并对特定疾?。ㄓ绕涫前┲ⅲ┙懈嫉闹瘟?。
关键词： 纳米医学、治疗诊断纳米颗粒、纳米颗粒、治疗学、诊断学
更新于2025-09-16 10:30:52
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《生物电子学手册（电子器件与生物系统的直接接口）》|| CMOS纳米线生物传感系统
摘要： 降低医疗成本并提高其可及性是当今社会的关键需求。微型电子传感器是改善医疗服务和降低医疗诊断成本的一种可行途径。它们体积小、便于携带，可集成到个性化诊断工具和急救护理中。此外，更快、更小、更高效的传感器能对化学和生物安全产生重大影响。
关键词： 生物传感、互补金属氧化物半导体、纳米线、诊断学、医疗保健
更新于2025-09-04 15:30:14
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多模态非线性显微镜图像中用于头颈部癌自动检测的全卷积网络：一项初步研究
摘要： 背景：基于全卷积神经网络（FCN）的自动化图像分析算法被开发用于根据非线性显微图像区分头颈癌与非癌性上皮组织。 方法：使用头颈癌切片进行标准组织病理学检查，并通过相干反斯托克斯拉曼散射、双光子激发荧光和二次谐波显微成像技术的组合，将这些切片与同一区域的多模态图像进行配准。采用FCN对四类目标（癌症、正常上皮、背景及其他组织类型）进行语义分割分析。 结果：共分析了12名患者的114张图像。通过图像块评分聚合，四类目标的平均识别率和总体识别率分别为88.9%和86.7%。处理数据集中整张切片图像平均耗时113秒。 结论：多模态非线性显微技术与基于FCN的自动化图像分析相结合，有望成为客观区分头颈癌与非癌性上皮组织的有效技术。
关键词： 数字病理学、语义分割、诊断学、二次谐波成像、卷积神经网络、双光子激发荧光、光谱组织病理学、图像分析、头颈癌、相干反斯托克斯拉曼散射
更新于2025-09-04 15:30:14