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封装机制标准； FIPS 204，模块 - ...
该文档计划于20124年8月14日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2024-17956上在线提供，以及https://govinfo.gov
社论：高等植物应对非生物胁迫的遗传和表观遗传调控机制
遗传和表观遗传调控生物标记在植物抗逆分子机制和作物育种方法中起着至关重要的作用。由于不利的生长条件阻碍了作物产量和全球粮食安全，养活不断增长的全球人口是一项艰巨的任务。为了很好地解开上述机制，科学家们不得不整合多个植物研究领域，因此，他们必须具备丰富的生物信息学知识和工具来管理大数据集。从本质上讲，本主题中包含的常规文章涉及农民和股东面临的现代问题。为了解决这些问题，科学家们采用了多方面的研究方法，涵盖植物生理学、分子生物学、遗传学、表观遗传学和组学等各个领域，以及最先进的植物科学和尖端方法，这些方法由复杂的技术和先进的方法提供支持，包括全基因组关联研究 (GWAS) 和表观遗传学方法，以揭示植物对高温、盐分、干旱和病原体侵袭等胁迫（生物和非生物）的耐受机制。因此，可以将进化的分子技术投入到未来的作物育种策略中，以提高生产力并产生更能抵御环境挑战和抵抗病原体侵袭的新品种。值得注意的是，Kumar 等人通过两种不同的方法揭示了遗传可塑性的分子基础对水稻种植中不同环境条件的关键重要性。本专题汇集了新发现和有用方法来促进植物科学研究。它阐明了表观遗传学变化（例如 DNA 甲基化、组蛋白（去）乙酰化和其他翻译后修饰 (PTM)）在基因调控（抑制或诱导）中的作用，以及组学（基因组学、表观基因组学、转录组学、代谢组学、离子组学和蛋白质组学）在检测应激反应基因中的作用。使用
揭示了植物防御的复杂机制
植物可能缺乏流动性，但对病原体和害虫构成的不断威胁并非毫无防御。模式识别受体（PRR），使植物能够有效识别入侵者。这些受体通过传感引起或损坏引起的细胞壁的碎片发挥作用。最近的研究强调了在发现寄生虫后，在国防机制协调中维持细胞壁完整性的重要性。病原体侵袭通常会触发细胞壁结构的改变，从而导致B-葡萄糖和寡乳糖苷剂等分子的释放。这些小分子然后被PRR识别，该分子刺激了涉及受体样激酶和钙依赖性信号传导的下游信号通路。在这里，我们对植物信号的最新见解在免疫中起着至关重要的作用：维持细胞壁完整性；受体样激酶之间复杂的相互作用；以及钙离子的参与。审查的目的是为读者提供对植物防御策略潜在机制的更深入的了解。
Trop-2靶向抗体-药物偶联物治疗乳腺癌的进展：机制、临床应用及未来发展方向
乳腺癌仍然是全球女性癌症相关死亡的主要原因，凸显了对新治疗策略的需求。滋养层细胞表面抗原 2 (Trop-2) 是一种 I 型跨膜糖蛋白，在包括所有乳腺癌亚型在内的各种实体瘤中高度表达，已成为癌症治疗的一个有希望的靶点。本综述重点介绍用于治疗乳腺癌的 Trop-2 靶向抗体-药物偶联物 (ADC) 的最新进展。我们全面分析了 ADC 的结构和作用机制，以及 Trop-2 在乳腺癌进展和预后中的作用。几种 Trop-2 靶向 ADC，如 Sacituzumab Govitecan (SG) 和 Datopotamab Deruxtecan (Dato-DXd)，在三阴性乳腺癌 (TNBC) 和激素受体阳性/HER2 阴性 (HR+/HER2-) 乳腺癌的临床试验中均表现出显着的抗肿瘤活性。我们系统地回顾了这些 ADC 正在进行的临床研究，重点介绍了它们的疗效和安全性。此外，我们还探索了将 Trop-2 靶向 ADC 与其他治疗方式（包括免疫疗法、靶向疗法和小分子抑制剂）相结合的潜力。值得注意的是，Trop-2 靶向 ADC 已显示出通过多种信号通路重新编程肿瘤微环境的前景，有可能增强抗肿瘤免疫力。本综述旨在为创新乳腺癌疗法的开发提供新的见解和研究方向，为改善乳腺癌患者的治疗结果和生活质量提供潜在的解决方案。
肠肺轴在肺纤维化中的作用机制
肺纤维化（PF）是肺部疾病的终末改变，以肺泡上皮细胞受损、成纤维细胞异常增生转化、细胞外基质（ECM）过度沉积并伴有炎症损害为特征。其特点是中位生存期短、死亡率高、治疗效果有限。需要对PF的机制进行更深入的研究以提供更好的治疗选择。肠肺轴的概念是人们对微生物组、代谢组和免疫系统进行全面研究的结果。该理论以微生物及其代谢产物的物质基础为基础，而肠肺循环系统和共同的粘膜免疫系统作为促进胃肠道和呼吸系统相互作用的连接器。肠肺轴新观点的出现与PF机制研究相辅相成，为其治疗提供了新思路。本文就PF的发病机制、肠肺轴理论以及二者的相关性进行综述，从微生物、微生物代谢产物、免疫系统等角度探讨PF的肠肺轴机制及相关治疗。肠肺轴与PF的研究尚处于起步阶段，本综述系统性地总结了与肠肺轴相关的PF机制，为后续相关机制的研究及治疗提供思路。
沙门氏菌针对抗生素的防御机制
沙门氏菌是一种粮食性的致病细菌，在全球范围内引起沙门氏菌病。此外，沙门氏菌被认为是食品安全和公共卫生的严重问题。几种包括氨基糖苷，四环素，酚和B-乳酰胺的抗菌类别用于治疗沙门氏菌感染。抗生素已经开了数十年，以治疗由人类和动物医疗保健中细菌引起的感染。然而，大量使用抗生素会在包括沙门氏菌在内的几种食源性细菌中产生抗生素耐药性（AR）。此外，沙门氏菌的多药耐药性（MDR）急剧增加。除了MDR沙门氏菌外，全球据报道，除了MDR沙门氏菌，广泛的耐药性（XDR）以及PAN耐药（PDR）沙门氏菌。因此，增加AR正在成为严重的普遍公共卫生危机。沙门氏菌开发了许多机制，以确保其对抗菌剂的生存。针对这些抗生素的最突出的防御机制包括酶促失活，通过EF伏特泵从细胞中排出药物，改变药物的结构以及改变或保护药物靶标。此外，沙门氏菌的生物膜和质粒介导的AR形成，增强了其对各种抗生素的耐药性，使其在医疗保健和食品行业环境中都是充满挑战的病原体。本综述仅着重于提供沙门氏菌中AR机制的详细概述。
基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
摘要：本文讨论了一种针对脑肿瘤的医学图像分割改进模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net基础上，引入GSConv模块和ECA注意力机制，提升模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更高效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地聚焦重要通道，从而显著提高分割效果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过观察训练集和测试集的loss曲线，我们发现两者的loss值在第8个epoch之后迅速下降到最低点，随后逐渐收敛并趋于稳定。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势，特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进模型能够提供更为准确的分割结果，这一成果不仅提高了医学图像分析的准确率，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要的意义。未来希望进一步挖掘该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像事业的发展。
在存在二苯或terthihiophene的存在下硫代的电化学聚合：聚合的动力学和机制。
镍磷酸催化剂，遵循Tamao等人报告的程序。34电化学合成和环状伏安法（CV）在EG＆G PAR 273型Potentiostat/galvanostat上进行。用饱和的钙胶电极（SCE）用作参考和铂金箔作为工作和反电极，用饱和的钙胶电极（SCE）用作。 用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。 0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。 在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。 使用测量电导率。用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。使用
花生鲜种子休眠：机制、因素及对作物改良的影响——综述
摘要：花生（Arachis hypogaea L.）是一种全球重要的油籽和豆科粮食作物。然而，最常见的西班牙束状花生品种缺乏鲜种子休眠（FSD），这对花生的产量和质量造成了重大障碍。鉴于其经济意义，目前正在研究模型系统中导致 FSD 的机制和因素，这对花生栽培具有重要意义。最近的评论强调了在揭示遗传控制、分子机制以及影响不同植物物种发芽和休眠的生理和环境因素方面取得的显著进展。在此背景下，我们研究了有关花生 FSD 的最新研究成果，重点关注与 FSD 相关的遗传因素。此外，我们还探讨了旨在培育优良基因型以加强花生改良的尝试。
将糖尿病与血栓形成风险增加的分子机制
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。