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探索食物加工过程中脉冲电场（PEF）在微生物失活中的功效：深入研究微生物细胞和分子机制
脉冲电场（PEF）是一种食品加工技术，基于电穿孔现象，用于灭活微生物，主要优势对食品产品的质量（营养，功能和感官）特征的最小影响。尽管有关PEF处理的食品安全的大量研究文献，但PEF作为经典巴氏灭菌的替代方案仍有限，并且主要在工业水平上集中在高酸性液体食品上。因此，对PEF的抗菌效率进行了彻底评估，再加上对关键微生物耐药机制的细致鉴定，这是迫切的。这些努力对于通过协同的集成和与其他方法或/和/和障碍结合结合来完善过程和探索潜在的增强至关重要。在此基础上，此MANU脚本旨在批判性地审查和总结：a）抗菌作用机理，b）微生物失活效率以及c）PEF在微生物基因组/转录组水平上的影响。工业应用：评估失活和理解潜在的抵抗机制的有效性可以帮助制定优化PEF介导的净化实践的策略，从而提高整体过程效率。
计划 - 索菲：神经符号计划体系结构
近年来，人工智能（AI）的概念引起了人们的关注，基于AI的工具越来越多地融入了我们的日常生活中。随着这一研究的吸引力，中心的一个核心之一是，端到端的机器学习或符号AI方法是否可以导致有效的AI模型，或者是否需要将这些技术集成到协同的系统中。我们相信成为最有希望的整合途径。为此，我们介绍了神经象征性建筑的专业化，即Sofai（慢速和快速AI），灵感来自D. Kahneman的著作“ Thinking，Thinking，Fast and Slow and Slow”的认知框架。我们的系统旨在解决各种场景中的计划问题，并在经典环境中具有特定的效果。计划 - 索菲利用多种计划方法，每种方法具有独特的特征，并将其归类为快速或缓慢的，同时纳入了治理的元认知过程。最后，我们评估了该系统针对最先进的计划的性能，这表明我们的解决速度和计划的最佳性之间的平衡表现出了坚实的平衡。
软件工程的可信协同人工智能：愿景和路线图
摘要 — 几十年来，许多软件工程研究一直致力于设计自动化解决方案，以提高开发人员的生产力和提升软件质量。过去二十年，为软件工程任务量身定制的智能解决方案的开发出现了前所未有的激增。这一势头建立了软件工程人工智能 (AI4SE) 领域，该领域迅速成为软件工程领域最活跃和最受欢迎的领域之一。这篇关于软件工程未来 (FoSE) 的论文涵盖了几个焦点。它以 AI4SE 的简洁介绍和历史开始。此后，它强调了 AI4SE 固有的核心挑战，特别强调了实现值得信赖和协同的 AI4SE 的必要性。接下来，本文描绘了如果克服 AI4SE 的主要挑战，可能实现的飞跃的愿景，并提出了向软件工程 2.0 过渡的设想。然后制定了两个战略路线图：一个以实现值得信赖的 AI4SE 为中心，另一个以促进协同 AI4SE 为中心。虽然本文可能不是结论性指南，但其目的是促进进一步的进步。最终的愿望是将 AI4SE 定位为重新定义软件工程视野的关键，推动我们走向软件工程 2.0。
在2020年以后保护淡水生活：欧洲体验的新全球生物多样性框架的建议
淡水生物多样性是生物圈中最多样化，最危险的部分之一（Reid等，2019； Strayer＆Dudgeon，2010；Vörösmarty等，2010）。淡水生态系统面临许多人为威胁，包括侵入性外星物种（IAS），栖息地的修改，降解和碎片，过度开发，倾斜度的变化和污染。这些生态系统还取决于淡水的质量，数量和时机，越来越稀缺的资源（Shumilova，Tockner，Thieme，Koska，＆Zarfl，＆Zarfl，2018; Van Rees，Cañizares，Garcia，Garcia和Reed，2019年）。尽管威胁的多样性和严重性以及与人类福祉的紧密联系，但淡水生态系统在生物多样性研究和保护中的代表始终不足（Mazor等，2018； Tydecks，Tydecks，Jeschke，Jeschke，Wolf，Singer，Singer和Tockner，2018）。需要在全球范围内进行协同的研究和政策行动，以保护淡化鲜生活及其相关的生态系统服务，需要一个连贯且深远的框架（Darwall等，2018； Tickner等，2020）。迄今为止，没有这样的具体指南来解决淡水生物视线 -
微生物学
该程序的设计方式使学生在微生物学的各个领域都获得了强大的理论和实践知识。 The programme includes details of microorganisms of general, agricultural, industrial and medical importance, their metabolism, instrumentation and analytical techniques, molecular biology, biochemistry of microorganisms, nucleic acids, lipids, proteins & enzymes, immunology, genetic engineering, bioethics followed by applied biotechnology to make the study of living system more comprehensive with微生物学的深刻知识。实用课程旨在为学生提供微生物学方面的实验室技能。学生将能够设计和进行实验，并以有用形式进行分析和解释科学数据。该计划将为学生提供知识和技能基础，使他们能够在一般微生物学/农业/医学微生物学/生物技术/工业微生物学/食品微生物学/分子生物学及相关领域或涉及微生物学的多学科领域的高级研究。学生将获得微生物 /生物技术科学的广泛职业。学生将获得领域知识和知识，以实现学术界，行业和研究成功的职业生涯。最终目标是开发训练有素的人力资源，以协同的方式为社会的可持续发展开展工作。
TRXR1抑制剂和Lenvatinib的组合触发ROS ...
肺癌是世界上最致命的疾病之一。尽管在治疗肺癌方面取得了重大进展，但仍缺乏晚期病例的有效策略。lenvatinib是一种多靶标的酪氨酸激酶抑制剂，由于其抗肿瘤特性而引起了很多关注。尽管如此，Lenvatinib的使用受到效力和耐药性不佳的特征的限制。在这项研究中，我们评估了人类肺癌细胞中Lenvatinib与硫氧还蛋白还原酶1（TRXR1）抑制剂结合的有效性。我们的结果表明，涉及TRXR1抑制剂和Lenvatinib的联合疗法在人肺癌细胞中表现出显着的协同抗肿瘤作用。此外，Sitrxr1在肺癌细胞中还显示出与伦瓦替尼的显着协同作用。从机械上讲，我们证明了ROS积累显着有助于Lenvatinib和Trxr1抑制剂Auranofin之间的协同作用。此外，Lenvatinib和Auranofin的组合可以激活内质网应激和JNK信号传导途径，以实现杀死肺癌细胞的目标。重要的是，与Lenvatinib和Auranofin结合疗法在体内发挥了协同的抗肿瘤作用。总而言之，涉及Lenvatinib和Auranofin的组合疗法可能是治疗肺癌的潜在策略。
研究中的动物实验：挑战和机遇
我是一名兽医，我自己做了动物实验 - 对于某些环境中的某些人来说，这是一个难以理解的矛盾，对他人来说是更好的组合。动物实验的话题将永远是紧张的社会领域，并产生各种各样的意见。对我的环境来说，保护动物是一个重要的话题，当然也是测试动物的重要话题。i支持并要求测试动物尽可能最好地使用最少的动物数量，如果可能的话，可以完全分配动物的使用。这是由3R-Prin ZIP（精炼，减少，替换）确保的，应继续促进并越来越多地提升。在可预见的将来可以设置所有通过无动物的动物实验。医学和技术的巨大进步以及相关的社会和个人利益只能通过进行动物实验来实现。为了不阻碍医学和技术的进一步发展，我认为目前对动物实验的调节是合理的，而不是编织的挖掘。是在基础研究中进行基本生物学机制更好的冲突还是已经与诊所或其他应用直接相关的动物实验并不重要。这样的整体研究过程的人为分离将变成协同的草地合作伙伴。
FHD-286，BRG1/BRM的有效抑制剂（... ） 发现选择性BRM（SMARCA2）ATPase抑制剂... 靶向蛋白质降解和染色质调节系统 选择性CBP和EP300 DEGRADERS的发现和表征
BRG1/BRM（SMARCA4/SMARCA2）是SWI/SNF复合物的关键组成部分，在调节控制细胞命运和身份的转录程序中至关重要。肿瘤细胞异常上调BRG1水平，劫持了“茎特征”。此外，BRG1已被证明会影响免疫细胞极化，驱动与T细胞耗尽和免疫抑制细胞状态相关的程序。我们的小组先前证明，FHD-286和抗PD-1抗体的组合在来自各个谱系的合成小鼠模型中是协同的，并且将肿瘤微环境（TME）实质上转移到了更肿瘤的杀伤状态（Ichikawa，K. 2022，SITC）。FHD-286在1期剂量升级（FHD-286-001，NCT04879017）中评估，转移性卵生黑色素瘤（MUM）是一种对标准免疫检查点疗法的缓解率较低的肿瘤（MUM），以及高水平的免疫抑制细胞抑制。因此，我们努力确定是否有证据表明在转移性紫veal瘤患者中，从我们的1期剂量升级中取出的样品中外周血和TME转移的生物学变化。
pembrolizumab疗效的生物标志物在晚期肛门鳞状细胞癌中：II期临床试验的分析和长期响应者的队列
抽象背景抗生素在免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的恶性肿瘤中的作用尚不清楚。几项研究表明，使用抗生素对ICI反应的有害影响，但容易被指示混淆。因此，我们的目标是评估抗生素使用与ICI反应之间的关系是病因还是仅是关联。方法对接受非小细胞肺癌（NSCLC）或转移性黑色素瘤的个体进行了大型单中心观察队列研究。使用了一种效应修改方法，旨在估算抗生素使用和总生存期（OS）之间的关联，并比较接受一线ICI治疗的个体与接受一线酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）的个人之间的估计。感兴趣的暴露是在抗癌治疗开始前30天内使用抗生素。使用多变量倾向调整后的分析，估计了每种队列中抗生素与无抗生素的OS hrs。 使用相互作用项对ICI与TKI队列中的“真正的抗生素效应”进行了建模。 结果总共包括4534例患者，其中1908年在ICI队列中，在TKI队列中有817例。 在抗癌治疗开始前30天内，每个队列中约有10％的患者使用抗生素。 这是由协同指数（HR = 0.96（95％CI 0.70至1.31）反映的，这暗示当前抗生素使用和ICI之间没有协同的相互作用。hrs。使用相互作用项对ICI与TKI队列中的“真正的抗生素效应”进行了建模。结果总共包括4534例患者，其中1908年在ICI队列中，在TKI队列中有817例。在抗癌治疗开始前30天内，每个队列中约有10％的患者使用抗生素。这是由协同指数（HR = 0.96（95％CI 0.70至1.31）反映的，这暗示当前抗生素使用和ICI之间没有协同的相互作用。Our results demonstrate a lack of synergistic interaction between current antibiotic use and ICI therapy in relation to OS: although antibiotic use was significantly associated with OS decline in the ICI cohort (HR=1.26 (95% CI 1.04 to 1.51)), a similar magnitude in OS decline was found within the TKI cohort (HR=1.24 (95% CI 0.95 to 1.62)).结论这项研究强烈表明，在患有恶性黑色素瘤或NSCLC患者的OS时，抗生素使用和ICI治疗结果之间没有因果关系。在以前的研究中，抗生素与ICI反应之间经常观察到的反相关性很可能是由混杂
抗生素使用与免疫检查点抑制剂疗法之间没有有害的关联：一项观察队列研究，比较了ICI治疗和TKI治疗的黑色素瘤和NSCLC的患者
抽象背景抗生素在免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的恶性肿瘤中的作用尚不清楚。几项研究表明，使用抗生素对ICI反应的有害影响，但容易被指示混淆。因此，我们的目标是评估抗生素使用与ICI反应之间的关系是病因还是仅是关联。方法对接受非小细胞肺癌（NSCLC）或转移性黑色素瘤的个体进行了大型单中心观察队列研究。使用了一种效应修改方法，旨在估算抗生素使用和总生存期（OS）之间的关联，并比较接受一线ICI治疗的个体与接受一线酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）的个人之间的估计。感兴趣的暴露是在抗癌治疗开始前30天内使用抗生素。使用多变量倾向调整后的分析，估计了每种队列中抗生素与无抗生素的OS hrs。 使用相互作用项对ICI与TKI队列中的“真正的抗生素效应”进行了建模。 结果总共包括4534例患者，其中1908年在ICI队列中，在TKI队列中有817例。 在抗癌治疗开始前30天内，每个队列中约有10％的患者使用抗生素。 这是由协同指数（HR = 0.96（95％CI 0.70至1.31）反映的，这暗示当前抗生素使用和ICI之间没有协同的相互作用。hrs。使用相互作用项对ICI与TKI队列中的“真正的抗生素效应”进行了建模。结果总共包括4534例患者，其中1908年在ICI队列中，在TKI队列中有817例。在抗癌治疗开始前30天内，每个队列中约有10％的患者使用抗生素。这是由协同指数（HR = 0.96（95％CI 0.70至1.31）反映的，这暗示当前抗生素使用和ICI之间没有协同的相互作用。Our results demonstrate a lack of synergistic interaction between current antibiotic use and ICI therapy in relation to OS: although antibiotic use was significantly associated with OS decline in the ICI cohort (HR=1.26 (95% CI 1.04 to 1.51)), a similar magnitude in OS decline was found within the TKI cohort (HR=1.24 (95% CI 0.95 to 1.62)).结论这项研究强烈表明，在患有恶性黑色素瘤或NSCLC患者的OS时，抗生素使用和ICI治疗结果之间没有因果关系。在以前的研究中，抗生素与ICI反应之间经常观察到的反相关性很可能是由混杂