FGF

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蛋白家族系列：FGF
Mabnus的博客
09-26 1498
哺乳动物FGF家族由22种相关成员组成，所有成员都具有大约140个氨基酸的核心区段，根据氨基酸序列和结构分析，其中18个被分为五个旁分泌作用组（FGF1、FGF4、FGF7、FGF8、FGF9亚家族）和一个内分泌作用组（FGF19亚家族），另外还有一个细胞内非分泌作用组（FGF11亚家族）。FGF配体与FGFR的结合定位于胞外结构域的D2和D3结构域，当FGFs与无活性单体 FGFRs的结合将触发FGFRs的构象变化，通过磷酸化FGFRs胞质尾部内的酪氨酸残基，导致胞质酪氨酸激酶的二聚化和活化。
FGF13：欣欣向荣的调控分子
Mabnus的博客
07-12 1130
另外FGF13与皮层神经元生长锥中的微管相关：其FGF13B亚型是一种微管稳定蛋白，调节轴突和前导过程发育和神经元迁移，而FGF13缺乏的小鼠在皮质发育、学习和记忆方面表现出缺陷，说明FGF13在神经发生中具有重要调节功能。围绕FGF13的整体研究涉及面很广，主要从电压门控钠通道和神经元调控两个方面发散，当然还涵盖了其他在不同肿瘤疾病进展中的调控发现，这里就不一一列举，希望对FGF13的研究发现早日能应用于临床，造福病患。数据来源Wang Q, et al. J Adv Res. 2020。
成纤维细胞生长因子19（FGF19）与脂代谢相关性研究进展
2501_91949183的博客
08-15 907
成纤维细胞生长因子19（FGF19）是一种在回肠末端特异性合成并分泌的细胞因子，属于成纤维细胞生长因子（FGFs）家族的特殊成员。近年来的研究表明，FGF19不仅在胆汁酸代谢调节中发挥重要作用，还与多种心血管疾病危险因素密切相关。
fgf
ruistart的博客
02-29 194
地方郭德纲
AbMole小课堂 | FGF-9在原代细胞、干细胞及类器官培养中的应用
AbMole的博客
08-07 693
FGF-9（重组FGF-9蛋白AbMole，M15032）可以和BMP-2（AbMole，M9990）、BMP-4（AbMole，M9759）、BMP-7（AbMole，M11480）、Activin A（AbMole，M15046）等细胞因子，以及CHIR-99021（AbMole，M1692）等小分子化合物联用，以有效促进肾脏祖细胞的形成和分化。重组成纤维细胞生长因子-9（FGF-9，AbMole，M15032）在胚胎干细胞（ESC）和诱导多能干细胞（iPSC）的定向分化中具有重要的调控作用。
AbMole小课堂丨bFGF（FGF-2）：维持干细胞培养、驱动类器官构建与细胞分化
AbMole的博客
07-30 1090
例如，在牙髓干细胞（DPSCs）和根尖乳头干细胞（SCAPs）的培养中，bFGF（Recombinant Human bFGF Protein）能显著上调其增殖能力（如SCAPs的cyclin B1/cdc2表达增高），同时维持其干性标志物（如Stro-1/CD146）的表达[2]。例如，在脑类器官培养中，神经干细胞的增殖能力直接影响类器官的大小和结构完整性，添加适宜浓度的 bFGF 可显著提高神经干细胞的增殖速率，增加神经上皮祖细胞的数量，为后续脑区结构的形成奠定基础。AbMole的bFGF。
成纤维细胞生长因子10（FGF10）：从发育生物学到再生医学的关键调控因子
最新发布
2501_91949183的博客
09-09 645
FGF10是旁分泌FGF家族成员，特异性结合受体FGFR2b，激活MAPK和PI3K/AKT等信号通路，调控细胞增殖、迁移、分化和存活。其表达具有时空特异性，依赖HSPGs维持稳定性和促进信号传导，在胚胎发育和多器官形成中发挥关键作用。
成纤维细胞生长因子21（FGF21）：一种新型肝激素的发现与研究进展
2501_91949183的博客
08-19 962
成纤维细胞生长因子21（Fibroblast Growth Factor 21，FGF21）是一种由肝脏分泌的蛋白质激素，近年来因其独特的结构与功能而备受关注。与经典的成纤维细胞生长因子（FGF）家族成员不同，FGF21缺乏肝素结合结构域，从而能够进入血液循环并作为内分泌因子发挥广泛的生理作用。
成纤维细胞生长因子2（FGF-2）在纤维化疾病中的作用及研究进展
2501_91949183的博客
08-18 518
成纤维细胞生长因子2（FGF-2）是一种多功能细胞因子，广泛参与细胞迁移、分化和组织发育等多种生物过程。近年来的研究表明，FGF-2在纤维化疾病的形成中具有重要的调节作用。本文综述了FGF-2在纤维化疾病中的作用机制及其在肺、肝、肾、心肌和皮肤纤维化中的异常表达，探讨了FGF-2靶向治疗纤维化疾病的潜力，为相关研究和临床应用提供参考。
成纤维细胞生长因子19（FGF19）的结构、功能及其在代谢和肿瘤中的作用研究进展
2501_91949183的博客
08-18 517
成纤维细胞生长因子19（FGF19）是一种由216个氨基酸组成的内分泌型胞外蛋白，最初在胎儿大脑中被发现，被认为在早期神经元发育中起着关键作用。近年来的研究表明，FGF19不仅参与胆汁酸代谢的调节，还在多种代谢性疾病和肿瘤中发挥重要作用。
论文研究 - FGF21在阿尔茨海默氏病中的治疗潜力
05-31
成纤维细胞生长因子21（FGF21）是一种内分泌激素，由多个器官表达。 它增加了胰岛素敏感性，并调节脂质代谢和能量稳态。 新兴证据表明，FGF21在大脑中具有潜在的作用，涉及代谢调节，神经保护和认知。 因此，我们...
FGF7对小鼠乳腺发育和泌乳的作用
02-27
FGF7（成纤维细胞生长因子7），也被称为角质细胞生长因子（KGF），是一种由上皮组织中相关的基质细胞产生的多肽因子，它能够与上皮细胞表达的受体——KGFR（角质细胞生长因子受体）结合，发挥生物学功能。FGF7是由...
FGF21在糖脂代谢中的研究进展
02-21
FGF21，即成纤维细胞生长因子21，是一种内源性的激素样蛋白质，属于成纤维细胞生长因子（FGF）家族。FGFs家族成员参与多种生物学过程，如细胞增殖、分化、细胞迁移、组织修复等。而FGF21特别被发现可以调节糖脂代谢...
fgf.rar_VC 端口_Vc_fgf_毕业 识别_毕业设计
09-21
标题“fgf.rar_VC 端口_Vc_fgf_毕业 识别_毕业设计”暗示了这个压缩包可能包含一个基于VC++（Visual C++）的项目，该项目专注于人脸识别技术，并且适合用作毕业设计。描述中提到，“人脸识别 VC++”进一步确认了这是...
K8s 很难么？带你从头到尾捋一遍，不信你学不会
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10天智能锁项目实战第1天（了解单片机STM32F401RET6和C语言基础）
北豼不太皮的博客
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10天智能锁项目实战第1天（了解单片机STM32F401RET6和C语言基础）一、学习目标二、了解单片机STM32F401RET6三、C语言基础 一、学习目标 二、了解单片机STM32F401RET6 4、STM32F401RE特征 三、C语言基础 1.数据类型 常用2的次方： 2^7 = 128 2^8 = 256 2^15 = 32768 2^16= 65536 51单片机常见的数据类型： char: 占内存1字节 取值范围：-128~127 -2^7 ~ 2
Android开发（1） | Fragment 的应用——新闻应用
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系统学习 TypeScript（四）——变量声明的初步学习
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认识了 TypeScript 中的基础类型，接下来当然是变量声明的相关学习了，我在这里记录一下我学习过程中的一些总结。
清除浮动的五种方法
weixin_52212950的博客
02-22 3200
为什么要清除浮动？因为往往浮动后的子元素因为脱离了标准流，不能自动撑起父元素的高度，所以会对后续布局产生影响，对此清除浮动不如理解为清除浮动产生的影响更为合理。 例如：我们设置了两个盒子如图所示，粉色为父盒子，只有宽度没有高度，蓝色盒子有宽有高，粉色盒子的高由蓝盒子的高度撑开。 但是给蓝色的子盒子设置了左浮动后，脱离了标准流，无法再撑开粉盒子，可以看到粉盒子高度变成了0； 清除浮动有五种方法： 直接设置父元素的高度 额外标签法 单伪元素法 双伪元素法 ove.
自适应权重滤波器fgf
01-15
### 自适应权重滤波器 FGF 实现原理 自适应权重滤波器（FGF, Fast Guided Filter）是一种用于图像处理中的高效滤波技术。其核心思想是在保持边缘细节的同时平滑图像，通过引导图指导滤波过程。 #### 基本概念 FGF 使用一个引导图 \( G \) 来指导对目标图 \( I \) 进行滤波操作。输出图 \( O \) 中的每一个像素值由局部线性模型决定： \[ q_i = a_k p_i + b_k \] 其中 \( k \) 表示当前像素所在的窗口区域，\( p_i \) 和 \( q_i \) 分别表示输入图和输出图中第 i 个像素的灰度值或颜色向量[^1]。 #### 计算步骤详解 为了计算上述公式中的参数 \( a_k \) 和 \( b_k \)，需要最小化如下代价函数： \[ E(a_k,b_k)=\sum_{i∈wk}(I_i-a_kG_i-b_k)^2+\epsilon a_k^2 \] 这里引入了一个正则项 \( \epsilon \)，用来防止过拟合并稳定求解过程。最终得到的系数可以通过矩阵运算快速获得，在实际应用中可以显著加速计算效率。 #### 应用场景 FGF 广泛应用于多种计算机视觉任务中，特别是在图像去噪、超分辨率重建等领域表现出色。例如，在低光照条件下拍摄的照片通常会存在大量噪声；利用 FGF 可以有效地去除这些随机干扰而不损失重要的纹理特征[^2]。 ```python import numpy as np from skimage import io, img_as_float def fast_guided_filter(I, p, r=40, eps=1e-3): """Fast guided filter implementation.""" # Convert images to float type and normalize them between [0., 1.]. I = img_as_float(I).astype(np.float64) p = img_as_float(p).astype(np.float64) mean_I = cv2.boxFilter(I, ddepth=-1, ksize=(r,r)) mean_p = cv2.boxFilter(p, ddepth=-1, ksize=(r,r)) corr_Ip = cv2.boxFilter(I*p, ddepth=-1, ksize=(r,r)) cov_Ip = corr_Ip - mean_I * mean_p var_I = cv2.boxFilter(I*I, ddepth=-1, ksize=(r,r)) - mean_I*mean_I a = cov_Ip / (var_I + eps) b = mean_p - a * mean_I mean_a = cv2.boxFilter(a, ddepth=-1, ksize=(r,r)) mean_b = cv2.boxFilter(b, ddepth=-1, ksize=(r,r)) q = mean_a * I + mean_b return q.clip(0, 1) if __name__ == "__main__": image_path = "path_to_image" guide_img = io.imread(image_path) input_img = io.imread(image_path) output_img = fast_guided_filter(guide_img, input_img) ```
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