Recognition of PrP on the cell surface.

<p>Transgenic DT40 cells expressing PrP on their surface were stained with sera from 4 mice immunized with agPrP+FA (red, green, purple and cyan histograms) (A) or from 6 mice immunized with sPrP+DnaK+FA (red, green, purple, cyan, orange and brown histograms) (B), to evaluate recognition of PrP on the cell surface. Indigo; 6H4 staining, red negative control (secondary antibody only). Differences in the modes of the histograms between agPrP+FA and sPrP+DnaK+FA mice are statistically significant (T-test, P = 0.330).</p

Survival curves of immunized mice.

<p>Naive mice and mice immunized with sPrP+FA, agPrP+FA, PrP-DnaK+FA, sPrP+DnaK+FA or FA alone were challenged with a mouse adapted scrapie strain and sacrificed at terminal point. Mice immunized with agPrP+FA survive significantly longer than naive mice (Mantel-Cox test, P = 0.0033).</p

Sera from sPrP+DnaK mice recognize total PrPSc and sPrP in western blots.

<p>A. 2.5 mg brain equivalent from terminally ill mice were blotted with 6H4 (lanes 1, 2), serum from a mouse immunized with sPrP+DnaK (lanes 3, 4) or with the secondary antibody alone (lanes 5, 6), prior (lanes 1, 3, 5) or ensuing (lanes 2, 4, 6) PrP^Sc enrichment. B. sPrP (1 µg) was blotted with serum from a mouse immunized with sPrP+DnaK (lane 7) or the secondary antibody alone (lane 8).</p

sPrP is recognized with the immune sera in ELISAs.

<p>Sera from mice immunized with sPrP+FA, sPrP+DnaK+FA, PrP-DnaK+FA. agPrP+FA or FA alone were tested for their ability to recognize sPrP in ELISA in a 1∶100 (<i>v/v</i>) dilution. Each point corresponds to one individual. Line: average value; dotted line OD₄₀₅. of the positive control antibody (6H4, 0.2 µg/ml).</p

Splenic PrP^Sc accumulation.

<p>Early PrP^Sc accumulation in spleens from naive mice (lane 1), mice immunized with FA alone (lane 2), agPrP alone (3) or agPrP+FA (4), 40 (A) or 80 (B) days after challenge. Splenic samples from 3 mice per group were enriched in PrP^Sc and blotted with the polyclonal antibody SAL 1 <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0059143#pone.0059143-Sachsamanoglou1" target="_blank">[39]</a>. Equal amounts of total protein from three mice per group were processed.</p

MODELI ZA PROCJENU NEIZRAVNE ČVRSTOĆE VAPNENCA U SATURIRANOM STANJU

There are a number of methods of estimating physical and mechanical characteristics. Principally, the most widely used is the regression, but recently the more sophisticated methods such as neural networks has frequently been applied, as well. This paper presents the models of a simple and a multiple regression and the neural networks – types Radial Basis Function and Multiple Layer Perceptron, which can be used for the estimate of the Brazilian indirect tensile strength in saturated conditions. The paper includes the issues of collecting the data for the analysis and modelling and the overview of the performed analysis of the efficacy assessment of the estimate of each model. After the assessment, the model which provides the best estimate was selected, including the model which could have the most wide-spread application in the engineering practice.Potreba za procjenom neizravne vlačne čvrstoće koju inače određujemo brazilskim testom može se javiti pri idejnim rješenjima podzemnih radova u sredinama gdje je prisutna podzemna voda. Pregledom dostupne literature iz relevantnih izvora, koja se bavi utjecajem zasićenja na neizravnu vlačnu čvrstoću stijena koja se određuje brazilskim testom, utvrđeno je da se samo nekoliko radova bavi procjenom neizravne vlačne čvrstoće kod vapnenaca i pri tome se ne bave zasićenjem vodom. Isto tako, autori ovoga rada pregledom dostupne literature iz relevantnih izvora nisu naišli na rad koji bi se bavio procjenjivanjem neizravne vlačne čvrstoće vapnenca pomoću neuronskih mreža koje bi primjenjivale samo dva ulazna parametra, neizravnu vlačnu čvrstoću u suhome stanju i/ili šupljikavosti, stoga je bio razumljiv znanstveni interes za izradu i primjenu modela takva tipa. Skup podataka na temelju kojega je modelirano izrađen je jednim djelom od prikupljenih podataka iz objavljene literature gdje su navedeni rezultati ispitivanja poroznosti, indirektne vlačne čvrstoće u suhome i zasićenome stanju miocenskoga vapnenca, a drugi dio početnoga skupa bazira se na istraživanjima koja su provedena u Geomehaničkome laboratoriju RGN fakulteta u Zagrebu na vapnencima iz kamenoloma „Podberam” kod Pazina. U obama slučajevima ispitivanja su obavljena prema preporuci Međunarodnoga društva za mehaniku stijena pa je objedinjavanje bilo moguće. Na temelju prikupljenih podataka pomoću programskoga paketa Statistica 12 ukupno je napravljeno pet modela za procjenu neizravne vlačne čvrstoće. Modeli jednostruke regresije nose oznaku SR_1 (temelji se na jednostavnoj regresiji s poroznošću) i SR_2 koji je napravljen pomoću neizravne vlačne čvrstoće u suhome stanju. Model višestruke regresije nazvan je MR, a u njemu su nezavisne varijable šupljikavosti i neizravne vlačne čvrstoće u suhome stanju. Model neuronskih mreža s radijalnom baznom funkcijom nazvan je NN_RBF, a model tipa višeslojna mreža nosi oznaku NN_MLP. Uobičajeno se izrađeni modeli evaluiraju pomoću niza koeficijenata koji služe u tu svrhu: koeficijent koleracije (R), koeficijent determinacije (R2 ), korigirani R2 (R2 Adj) i korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE). Prema parametrima ocjene najbolji je model NN_MLP, zatim slijedi model NN_RBF pa model MR te model SR_2 i na kraju model SR_1. Iako model NN_MLP najbolje procjenjuje neizravnu vlačnu čvrstoću u saturiranome stanju jer ima R = 0,987348; R2 = 0,974856; R 2 Adj = 0,974382 i RMSE = 0,272791, ipak prema mogućnosti šire primjene u inženjerskoj praksi model višestruke regresije najviše obećava jer za njegovu primjenu nisu potrebni složeni programski paketi. Modele iz ovoga rada treba primjenjivati samo kada su ulazni parametri u rasponu za indirektnu vlačnu čvrstoću u suhome stanju od 0,07 do 7,381 MPa

Additional file 1: of YKL-40 in the brain and cerebrospinal fluid of neurodegenerative dementias

Summary of human brain cases and regions analyzed with qPCR, western blot and immunohistochemical analysis. Number of cases, age (mean ± SD) and gender (number of females and males) are indicated. (TIFF 93 kb