16、人类多能干细胞衍生感觉神经元:研究敏化机制的新转化方法

人类多能干细胞衍生感觉神经元研究进展

人类多能干细胞衍生感觉神经元:研究敏化机制的新转化方法

1. 研究背景与现状

在疼痛研究领域,啮齿动物模型系统长期处于核心地位,它们帮助我们理解了躯体感觉和疼痛的基本细胞、分子及机制方面的知识。然而,成功的临床前研究与临床试验中断之间存在差异,这让我们思考其中的原因,以及如何克服这些问题,毕竟对新型强效止痛药的需求仍未得到满足。

获取人类组织进行研究存在很大限制,尤其是对于慢性疼痛相关的研究。涉及的神经元不仅位于大脑,还分布在神经系统中更难获取的区域,如脊髓和背根神经节。不过,过去10年的科学发现为克服这些困难提供了一定的帮助,其中包括使用人类多能干细胞(hPSC)衍生的神经元。

人类胚胎干细胞(hESCs)自20世纪90年代末就可用于研究,但直到2012年才首次发表了关于如何衍生功能性初级感觉伤害感受样神经元的方法。2007年,Takahashi和Yamanaka发现了从人类体细胞生成诱导多能干细胞(iPSCs)的方法,这为广大科学界提供了使用人类细胞(包括来自患病患者的细胞)进行研究的前所未有的机会。

2. 人类感觉样神经元的重要性及特点

在急性和炎症性疼痛中,伤害感受器是潜在疼痛刺激的首批接收者。这些疼痛感知初级感觉神经元的细胞体位于背根或三叉神经节,属于外周神经系统。伤害感受器是一个相当异质的细胞群体,对它们的分类基于对其电、解剖和/或分子特性的测量。一些亚型对多种刺激(如温度、机械和化学刺激)有反应(定义为多模式),而另一些仅对一种刺激有反应。不过,伤害性神经元有一些共同特征,如存在电压门控钠通道NAV1.8,或能够被炎症分子敏化。

在体外生成人类伤害感受样神经元的可能性,为研究在啮齿动物模型系统中发现的敏

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研员及工程技术员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
基于PhasorDetect手持NIRS设备多光谱反射数据的组织氧饱和度实时监测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于PhasorDetect手持近红外光谱(NIRS)设备的多光谱反射数据,开展组织氧饱和度(StO2)的实时监测研究,并提供了完整的Matlab代码实现方案。研究聚焦于利用NIRS技术采集生物组织的多光谱反射信号,通过光传输理论模型(如修正的朗伯-比尔定律)反演出组织中氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白的浓度,进而实时计算氧饱和度。文中详细阐述了信号预处理、光谱特征提取、参数标定及实时计算算法的设计与实现过程,展示了如何将硬件数据采集与软件算法处理相结合,构建一套完整的实时监测系统。; 适合群:具备一定信号处理和生物医学工程背景,熟悉Matlab编程,从事近红外光谱技术、生理参数监测或相关领域研究的研发员和研究生。; 使用场景及目标:① 实现基于手持式NIRS设备的便携式组织氧饱和度实时监测;② 学习和掌握多光谱数据处理、生理参数反演算法的Matlab编程实现;③ 为开发同类医疗监测设备提供算法参考和技术验证原型。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心,紧密结合理论与实践,建议读者在阅读时同步运行和调试提供的代码,重点关注数据预处理流程、光谱分析模型和实时计算逻辑的实现细节,并可根据具体硬件参数进行相应调整和优化。
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