XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一种
靶向铁死亡：一种克服乳腺癌耐药性的有前途的策略
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率在年轻人群中越来越高。近年来，耐药性已成为乳腺癌治疗的一大挑战，因此，耐药性成为当代研究的焦点，旨在寻找解决这一问题的策略。越来越多的证据表明，通过各种机制诱导铁死亡，特别是通过抑制系统 Xc -、消耗谷胱甘肽 (GSH) 和灭活谷胱甘肽过氧化物酶 4 (GPX4)，在克服乳腺癌耐药性方面具有巨大潜力。预计针对铁死亡的疗法将成为逆转肿瘤耐药性的有希望的策略，为乳腺癌患者带来新的希望。本综述将探讨在乳腺癌耐药性背景下理解铁死亡的最新进展，特别强调铁死亡诱导剂和抑制剂的作用，以及铁死亡途径对克服乳腺癌耐药性的影响。
抗惊厥药 MK-801 是一种强效的 N-甲基-D-...
摘要 化合物 MK-801{(+)-5-甲基-10,11-二氢-5H-二苯并[a,d]环庚烯-5,10-亚胺马来酸盐} 是一种强效抗惊厥药，口服后有效，其作用机制尚不清楚。我们在大鼠脑膜中检测到了 [3H]MK-801 的高亲和力（Kd = 37.2 ± 2.7 nM）结合位点。这些位点不耐热、具有立体选择性且具有区域特异性，其中海马的位点密度最高，其次是大脑皮层、纹状体和延髓脑桥。小脑中未检测到结合。MK-801 结合位点表现出一种新的药理学特性，因为这些位点上没有一种主要的神经递质候选物活跃。唯一能够竞争 [3H]MK-801 结合位点的化合物是已知能够阻断由 N-甲基-D-天冬氨酸 (N-Me-D-Asp) 受体亚型介导的兴奋性氨基酸反应的物质。这些物质包括分离性麻醉药苯环利定和氯胺酮以及 a 型阿片类药物 N-ailylnormetazocine (SKF 10,047)。使用大鼠皮质切片制剂进行的体外神经生理学研究表明 MK-801 对 N-Me-D-Asp 的去极化反应具有强效、选择性和非竞争性拮抗作用，但对海人酸或奎斯奎特无作用。苯环利定、氯胺酮、SKF 10,047 和 MK-801 对映体作为 N-Me-D-Asp 拮抗剂的效力与其作为 [3H]MK-801 结合抑制剂的效力密切相关 (r = 0.99)。这表明 MK-801 结合位点与 N-Me-D-Asp 受体相关，并解释了 MK-801 作为抗惊厥药的作用机制。
迈向jacamo-rest：一种面向资源的抽象，用于管理多代理系统∗†
摘要。多代理的编程（MAOP）范式为模型和实施代理人及其组织和环境提供了抽象。近年来，研究人员已开始探索MAOP和面向资源的Web体系结构（REST）的整合。本文通过在Jacamo-Rest上展示了一项持续的工作，这是一项持续的研究，这是一种基于资源的基于资源的网络编程平台JACAMO的抽象。jacamo- reth将多代理系统（MAS）互操作性达到新级别，不仅可以与万维网的服务或应用程序进行交互，还可以通过其他应用程序在其规范中进行管理和更新。要将开发人员界面添加到适合Web的Jacamo中，我们提供了一个关于MAOP规范实体管理的新颖概念观点。我们将其作为编程接口应用程序的中间件进行了测试，该应用程序提供了现代软件工程设施，例如连续部署和MAS的迭代软件开发。
在商业周期中平衡预算是一种明智的策略
允许拆除退休工厂可以适当清理和利用该空间，以用于包括真正的清洁能源解决方案在内的不同经济途径。退休工厂的长期污染可能造成伤害。适当的拆除和清理可以减轻对公共和环境健康的风险。拆除空间可能允许清洁能源项目和其他下一代工作，这些工作可以推动更大的明尼苏达州社区前进，而不是留下废弃的空间，以保留无用的过时的能源。
引用Long CA，Ahrens RNM，Jones TT和Siders ZA（2024）一种用于保护物种的机器学习方法。正面。 3月科学。 11：
渔业旁观，与商业或娱乐性的未经使用或未托管的物种的相互作用（Davies等，2009）对许多物种产生负面影响，包括死亡率，使旁观者的减少成为海洋保护和薄纱管理的主要重点2018; Nelms等人，2021年；当旁观物包含受保护的物种，例如海洋哺乳动物，海龟，鲨鱼和海鸟（Moore等，2009; Wallace等，2013; Lewison et al。，2014; Komoroske and Lewison和2015; 2015; 2015; 2015; 2015年;降低旁观可以提高商业曲折的效率和有效性（Richards等，2018； Noaa Fisheries，2022; Senko等，2022），并限制了由于高水平的受保护物种相互作用而导致的填充风险。然而，鉴于大多数bychip的物种的相互作用率低以及受保护物种相互作用的稀有发生率的较低相互作用率，估计杂草捕获的水平可能具有挑战性（McCracken，2004；Amandè等，2012; Martin等，2015； 2015年； Stock等，2019）。渔业管理计划和法规通常需要估算和监视给定层中给定物种的兼容量。根据管辖区的不同，过度的旁观，定义不同，可能会导致调整习惯的监管变化，弯曲齿轮的变化，限制性活动的限制或整个封闭式封闭。1362）。因此，准确，准确地确定在填充中旁观的水平的能力是填充管理的关键组成部分。在美国，《马格努森 - 斯文森渔业保护与管理法》（MSA），濒危物种法（ESA）和海洋哺乳动物保护法（MMPA）（MMPA）适用于旁观物种和填充物，并要求管理机构来监视旁注。在MSA（50CFR§600.350）下，应最小化或避免征用，而受保护的物种兼容不能超过ESA（50 CFR 216.3）下的允许采取或超过MMPA下潜在的生物移除水平（U.S.C.通常，为了实现旁观监测目标，训练有素的钓鱼者观察者被放置在钓鱼容器上，以监视受保护的物种相互作用，并记录捕获和旁捕虫（NOAA Fisheries，20222），因为这些信息不需要记录在日志中。这些观察者收集的数据用于通过各种统计或数学手段来估计填充中的兼例水平。在许多情况下，基于样本的比率估计器（例如广义比率估计器或Horvitz-Thompson估计器）可以提供对旁观的无偏估计（McCracken，2000，2019）。还实施了基于模型的估计，包括通用线性模型（GLM），零插入模型，跨栏模型，贝叶斯模型和广义添加剂模型（GAMS），以说明少数协变量对纤维状雪橇的影响（McCracken，2004; Martin等； Martin等，2015; 2015年； 2015年；从这种方法中估算的临界估计，然后进一步介绍了在给定时期内（通常为一年）对某些物种的兼容限制的过程（Moore等，2009），以及其他下游产品和
Web-LCCA 一种用于...的采购决策支持工具
作者：AB Calvo · 2001 · 被引用 4 次 — 美国显示器联盟 (USDC) 已采取... 该模型已广泛应用于军事采购计划，作为决策支持工具。
水解帕罗西汀（一种选择性5-羟色胺再摄取抑制剂）在水溶液中的水解和光解
摘要 - 帕罗西汀HCl的水解和光解，一种选择性的5-羟色胺再摄取抑制剂，在水溶液溶液中（pH 5、7和9），合成腐殖质水中，在湖水中研究了25 8 c，在黑暗中，在黑暗中，在生长室中与富含功能的灯光相结合，在黑暗中和散热室中研究了Ultverscult subland subland cum sun veftiment cun uft ultver inftiment cun varvemult（Uver）（UV）（UV）（UV）（Uv）Uvv（UV）帕罗西汀在所有水性培养基中通过模拟阳光在4天内完全降解。通过增加pH，帕罗西汀HCl的光解会加速。pH 5、7和9处的T 1/2值分别为15.79、13.11和11.35 h。合成腐殖质水和两个湖水中帕罗西汀的半衰期比pH 7缓冲液中的长度略长。检测到两种光产物，并通过液体色谱图在正模式下鉴定出其结构。光产物I被发现光解不稳定，在辐照12至18 h后逐渐降解。但是，在整个实验期间，光产物II在光解中非常稳定，表明它持续进行进一步的光降解。在黑暗中，在所有水溶液中，帕罗西汀都在30-d期间稳定。总而言之，帕罗西汀是一种相对光的药物，具有地表水中阳光的光降解可能性。
Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
ISEEK 是一种高速、并发、分布式取证数据工具......
ISEEK，一种用于高速、并发、分布式取证数据采集的工具。论文发表于 Valli, C. (Ed.)。第 15 届澳大利亚数字... 会议论文集