FGF

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蛋白家族系列：FGF
Mabnus的博客
09-26 1290
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。
fgf
ruistart的博客
02-29 186
地方郭德纲
FGF14：脑部疾病新潜力靶标
Mabnus的博客
07-13 349
其中FGF14的N端交替剪接成两种亚型：FGF14-1a和FGF14-1b。FGF14-1a与FGF12-1a和FGF13-1a具有序列同源性，而FGF14-1b的C端包含独特的69个氨基酸序列。成纤维细胞生长因子14（FGF14）是FGF11亚家族成员，在神经元的所有基本特性（内在放电、兴奋性和抑制性神经元的突触传递和可塑性）中发挥作用。FGF14由247个氨基酸组成，属于胞内非分泌型蛋白，亚细胞定位于细胞核上，主功能域为全长区段，其中在N端和C端分别包含一段无序结构。数据来源AlphaFold。
FGF13：欣欣向荣的调控分子
Mabnus的博客
07-12 1063
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。
FGF20：多些研究关注
Mabnus的博客
08-27 608
围绕FGF20的研究较为广泛，但基础研究仍显薄弱，转化医学的风险也过高，从FGF20以前的一段故事里也能凸显一二：早期FGF20在临床前表征中显着降低了粘膜损伤的严重程度，随后一种重组人FGF20蛋白（CG53135-05，velafermin）在2005年获批进行临床试验，用于研究预防口腔粘膜炎（口腔粘膜炎是接受自体造血干细胞移植的患者大剂量化疗常见的副作用），遗憾的是II期试验未能达到其主要终点，使患者严重口腔粘膜炎的发病率降低，最终终止该药物的开发。导的细胞迁移和血管形成损伤，通过调。
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
最新发布
AbMole的博客
07-30 912
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。
简易Fgf游戏
Dave-Tc的博客
06-12 479
Game.javapackage com;/** * 游戏全局接口 * @author lzq31 * */ public interface Game { String PLATFORM_NAME = "青鸟游戏大厅"; String PLATFORM_VERSION = "1.0.1"; String FGF_NAME = "炸金花"; } Player.javap
FGF22：神经元重塑调节剂
Mabnus的博客
08-29 432
之后进一步将 FGF22确定为受伤脊髓中神经回路重塑的关键调节剂：FGF22由脊髓中继神经元产生，而其主要受体FGFR1和 FGFR2由皮质投射神经元表达，FGF22缺陷或后肢运动皮层中FGFR1和FGFR2的靶向缺失限制了皮质脊髓侧枝和中继神经元之间新突触的形成，延迟了它们的分子成熟，并阻碍了脊髓损伤小鼠模型的功能恢复。基于前期 FGF22在神经元修复突触形成的机制研究上，科研工作者开发了一种新的突触发生疗法：FGF22基因疗法，可改善脊髓损伤后的神经元重塑和功能恢复，并确定了其应用的时间限制。
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
民工哥的博客
02-23 9878
点击关注公众号，回复“1024”获取2TB学习资源！为什么要学习 Kubernetes?虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等...
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
02-21 4032
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
Jormungand_V的博客
02-21 7419
文章目录 news_item.xml： <TextView xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/news_title" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:lines="1" android:ellipsize="
系统学习 TypeScript（四）——变量声明的初步学习
编程三昧
02-25 1960
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。
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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