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抑制 miMOMP 诱导的 SASP 以对抗与年龄相关的疾病
细胞衰老于 1961 年首次被描述，最初是在正常人类成纤维细胞中观察到的，这些细胞在培养中经过有限次数的分裂后停止增殖。该过程由各种刺激引发，包括氧化应激、染色质修饰和致癌基因激活，其特征是不可逆的细胞周期停滞、对细胞凋亡的抵抗以及复杂的衰老相关分泌表型 (SASP) 的诱导。在过去十年中，新出现的证据将细胞衰老与衰老过程和多种慢性年龄相关疾病联系起来。因此，针对衰老以缓解或延缓与年龄相关的疾病（称为衰老疗法）的研究已经迅速开展。因此，阐明细胞衰老的机制对于提供旨在解决这一状况的实用策略至关重要。
对抗抗生素耐药性：抗菌药物开发的机制、挑战和创新方法
抗生素耐药性对公共卫生和药物开发构成重大威胁，主要原因是医疗和农业环境中抗生素的过度使用和滥用。随着细菌适应逃避现有药物，控制细菌感染变得越来越具有挑战性，导致疾病长期存在、医疗成本增加和死亡率上升。本综述探讨了抗生素在对抗感染中的关键作用以及使细菌能够抵抗抗生素的机制。讨论的主要抗生素包括香芹酚、达巴万星、喹诺酮类、氟喹诺酮类和佐利氟达星，每种抗生素对细菌病原体都有独特的作用。细菌已经进化出复杂的耐药策略，例如产生酶来中和药物、修改药物靶点以及使用外排泵去除抗生素，从而显著降低药物疗效。此外，本综述还研究了抗生素开发中的挑战，包括由于成本高和监管复杂性导致新药发现率下降。创新方法，例如基于结构的药物设计、联合疗法和新的给药系统，因其有可能创造具有增强对抗耐药菌株作用的化合物而受到关注。本评论为旨在对抗抗生素耐药性和推动开发强大的抗菌疗法以确保未来健康安全的研究人员和开发人员提供了宝贵的见解。
AAG：用于评估机器学习模型针对对抗性
•系统上下文图：显示与系统相互作用的用户和外部实体。•容器图：这将系统表示为相互交互的一组独立服务。•组件图：将每个容器分解为详细信息到详细的组件，作为功能块执行特定任务的功能。•代码图：描述每个组件的实现，使用uml uml uml uml duagram andity duagram duagram andity duagram duagram andity duagram duagram andity duagurape andity die tie diagragram andity die diagumal diagumals andity diabes。
通过 LC-MS 和 -MS/MS 对抗体药物偶联物 (ADC) 进行高通量、全面表征
抗体药物偶联物 (ADC) 属于一类日益壮大的高度靶向生物制药药物。它们结合了特异性结合肿瘤表面抗原的单克隆抗体和通过化学接头连接的高效细胞毒性药物 (1)。使用半胱氨酸或赖氨酸残基作为结合位点的 ADC 具有高度异质性，其表征带来了分析挑战 (2)。质谱法是 ADC 开发过程中常规分析的首选工具。在这里，我们描述了两种用于表征 ADC 的分析工作流程，结合了强制降解分析。在第一个工作流程中，ADC 的高通量表征允许在 Bruker MaXis II™ETD 仪器的天然和还原条件下使用设计的 SEC-HPLC-MS 方法每天分析多达 48 个样本，然后使用 Biopharma Compass ® 进行全自动数据分析
气回细菌对抗生素的耐药性和乳酸的有效性
引言该细菌在几种鱼类（Cyprinus carpio L.）在内的几种鱼类的幸福感和生产力中起着重要作用，因此被认为是养鱼场的主要疾病来源。出血性败血病和溃疡病是气动作引起的许多健康问题中的两个，它们在这些细菌中脱颖而出（Pereira，2023年）。治疗细菌感染的一个挑战是气动细菌表现出的抗生素耐药性，由于它们在养鱼中的广泛使用而被观察到了（Semwal等，2023; Aljoburi等，2024）。作为抵消有害菌株并维持健康鱼类的一种策略，乳酸菌（LAB）表现出很大的希望。这些微生物具有改善鱼类健康并保护其免受细菌疾病的潜力（Amador等，2023； Dewi等，2023）。正在探索几种治疗方法，以防止可能损害鱼类健康的气管菌株的传播（Van，2015； Jumma，2024）。在鱼类水产养殖中预防疾病的一种广泛接受的方法是使用实验室益生菌，例如乳酸杆菌。（Kuley等，2021; al-Shammari，2024）。这项研究的目的是评估乳杆菌CFS
通过探测器自测试对抗量子通信中的探测器操纵攻击
量子密钥分发 (QKD) 是一种使用光的量子态作为可信信使的通信方法，这样，任何对信息传输的窃听企图都会被揭示为对状态进行测量过程的底层量子物理的一部分。1-3 虽然基本协议在其假设范围内是安全的，但实际的 QKD 系统可能会因原始协议方案的不完善实现、准备和检测设备不完善，或通过侧信道将信息泄露出两个通信伙伴所谓的安全范围而表现出漏洞。4-6 已经通过技术措施和高级协议识别和解决了这类漏洞。例如，光子数分裂攻击（其中单个光子被微弱的相干脉冲近似）、7,8 特洛伊木马攻击、3,9 各种定时攻击、10-12 以及各类信息泄漏到寄生自由度中。 QKD 系统最关键的漏洞可能是针对单光子探测器的探测器致盲/假态攻击。13 实验证明，这种攻击有效
利用计算机方法鉴定有效的天然肽脱甲酰酶抑制剂以对抗抗生素耐药性
简介抗生素耐药性是现代社会面临的一项重大全球健康挑战 [1,2]，其主要原因是多重耐药 (MDR) 细菌（通常称为“超级细菌”）的出现、传播和持续存在。这些超级细菌是导致对常规治疗干预具有耐药性的感染的罪魁祸首。人类和动物健康中广泛且不加区分地使用抗生素，再加上抗生素研究缺乏创新（新型抗生素的引入减少就是明证），这是导致抗生素耐药性发展和传播的重要因素 [3]。我们必须加快努力，不仅要制定政策遏制抗生素的不当和不合理使用，还要着力开发能够有效对抗细菌感染的新型化学实体 [4]。肽脱甲酰酶 (PDf) 是一种金属酶，它通过将蛋氨酸上的末端 N 残基转化为甲酰基部分来调节蛋白质成熟 [5,6]，作为开发新型抗菌剂的靶标具有巨大的潜力（图 1）。最初人们认为 PDf 只存在于细菌中，而且缺乏针对性药物，因此它被视为开发新型抗菌剂的希望之光 [7-9]。尽管在真核生物中已经鉴定和表征了功能性 PDf 同源物，包括人类的线粒体异构体 [10-14]，这对将该酶明确指定为相关的抗生素靶点提出了挑战，但酶学和结构研究表明，原核细胞和细胞器细胞之间 PDf 配体结合位点存在显著差异 [15-17]，证实了该酶作为引人注目的相关治疗靶点的地位。
advad：探索对对抗性攻击的非参数扩散
不可察觉的对抗性攻击旨在通过添加与输入数据的不可察觉的概念来欺骗DNN。以前的方法通常通过将共同的攻击范式与专门设计的基于感知的损失或生成模型的功能相结合，从而提高了攻击的易用性。在本文中，我们提出了扩散（Advad）中的对抗攻击，这是一种与现有攻击范式不同的新型建模框架。通过理论上探索基本的建模方法，而不是使用需要神经网络的reg-ular扩散模型的转化或发电能力，从而将攻击作为非参数扩散过程概念化。在每个步骤中，仅使用攻击模型而没有任何其他网络来制定许多微妙而有效的对抗指导，从而逐渐将扩散过程的结束从原始图像终结到了所需的不可感知的对抗性示例。以拟议的非参数扩散过程的扎实理论基础为基础，达到了高攻击功效，并且在本质上降低了整体扰动强度，并实现了高发作的效果。此外，还提出了增强版本的Advad-X，以评估我们在理想情况下的新型框架的极端。广泛的实验证明了拟议的Advad和Advad-X的有效性。与最新的不可察觉的攻击相比，Advad平均达到99.9％（+17.3％）的ASR，为1.34（-0.97）L 2距离，49.74（+4.76）PSNR和0.9971（+4.76）和0.9971（+0.0043）（+0.0043）ssim，抗四个DIFERTIBER架构的DNN均具有三个流行的DNN。代码可在https://github.com/xianguikang/advad上找到。
使用生成对抗神经网络对多发性硬化症患者大脑结构连接进行数据增强
背景和目标：机器学习框架已经展示了其在处理复杂数据结构方面的潜力，并在包括脑成像在内的许多领域取得了显著成果。然而，训练这些模型需要大量的数据。这在生物医学领域尤其具有挑战性，因为由于获取的可及性、成本和病理相关的多变性，可用的数据集有限且通常不平衡。为了克服这一挑战，可以使用生成模型来生成新数据。方法：在本研究中，提出了一个基于生成对抗网络的框架来创建多发性硬化症 (MS) 中的合成结构脑网络。该数据集包括 29 名复发缓解型和 19 名继发进展型 MS 患者。使用 T1 和扩散张量成像 (DTI) 采集来获取每个受试者的结构脑网络。对新生成的脑网络质量的评估是通过 (i) 分析其结构特性和 (ii) 研究它们对分类性能的影响来执行的。结果：我们证明了高级生成模型可以直接应用于结构脑网络。我们从数量和质量上表明，新生成的数据与真实数据相比没有显著差异。此外，使用生成的样本扩充现有数据集可提高分类性能（ 퐹 1 푠푐표푟푒 81%），而基线方法（ 퐹 1 푠푐표푟푒 66%）则没有。结论：当需要基于连接组的数据增强时，我们的方法为生物医学应用定义了一种新工具，为通常的基于图像的数据增强技术提供了一种有效的替代方案。