XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物中
非人类灵长类动物中的突触核蛋白结构
多巴胺能神经元细胞死亡，与细胞内-突触核蛋白（ -syn） - 富含蛋白质聚集体[称为“ Lewy Bodies”（LBS）]，是帕金森氏病（PD）的良好特征。从多个实验模型中获得的许多证据表明， -syn在PD发病机理中发挥了作用，不仅是病理学的触发因素，而且是通过病理扩散的疾病进展的介体。在这里，我们使用了一种基于机器学习的方法来识别由来自PD患者衍生的不同 -Syn致病结构引起的猴子中神经退行性的独特特征。出乎意料的是，我们的结果表明，在非人类灵长类动物中，少量的奇异 - syn聚集体与LBS中存在的较大的淀粉样蛋白原纤维一样有毒，从而增强了该物种中临床前研究的需求。此外，我们的结果提供了支持PD的真实多因素性质的证据，因为多种原因可以引起多巴胺能神经变性的类似结果。
粪便脂质标记与古代沉积物 DNA 相结合，可作为从土壤和沉积物中追踪过去畜牧业的工具
当考古材料缺失时，重建过去的环境可能具有挑战性。研究有机分子是克服这一缺点的一种方法，这些分子在环境中以痕迹的形式存在了数千年。粪便脂质标记物（类固醇和胆汁酸）和古代沉积物 DNA 提供了一种互补和交叉验证的分析工具，可以拓宽环境考古学中使用的方法范围。然而，人们对结合这两种方法的好处知之甚少。我们简要概述了目前对粪便脂质标记物和古代沉积物 DNA 的了解状况。我们确定了科学和方法上的差距，并提出了它们对更好地理解过去动态的人与动物关系的潜在相关性。通过这篇评论，我们旨在促进新的研究途径，既在既定学科中，也结合迄今为止很少结合的分析方法。
在科学出版物中使用人工智能
AI中有无数使用的亚群岛。ml的特征是系统，这些系统学会根据其经验自动改进，而无需明确的编程。4“人工神经网络”是受人类大脑启发的模型，这些模型识别出生成学习的模式。5此外，还有“自然语言处理”（NLP），它通过使用自然语言（例如流行的“虚拟助手””而着重于人与计算机之间的关系。6最后，“计算机视觉”使计算机能够根据图像和视频（例如面部识别和基于图像的诊断）来解释和做出决策。7
从决明子茎皮乙酸乙酯提取物中分离的新型三萜衍生物的抗菌活性：体外和计算机模拟
随着全球范围内抗生素耐药性的增加，细菌感染的标准治疗方法变得越来越无效。由于抗生素的过度使用，耐多药细菌已成为 21 世纪的严重危害和全球主要医疗保健问题。传统的开发新型抗菌药物的方法不足以满足现有的需求，因此正在开发抗菌发现领域的新策略。决明子 (C.fistula) 是豆科植物的一种，天然具有抗菌特性。这种植物用于治疗皮肤病、肝脏问题、结核腺体、呕血、瘙痒、白斑和糖尿病。因此，除抗生素之外的有效抗菌治疗至关重要。这种植物含有多种次级代谢产物，包括单宁、萜类化合物、生物碱、黄酮类化合物和糖苷，它们都具有抗菌特性。萜烯和萜类化合物可有效对抗细菌、真菌、病毒和原生动物。萜烯的作用方式涉及亲脂性化学物质破坏膜。添加甲基以增加贝壳杉烯二萜的亲水性会显著降低其抗菌效果。在这项研究中，对金黄色葡萄球菌和肺炎克雷伯菌的抗菌筛选试验表明，从 C.fistula 的乙酸乙酯提取物中分离出的一种新化学物质比阳性对照具有更宽的抑制区。用这种新化学物质处理后，处理过的培养物的基因组 DNA 图谱保持不变。这种新化学物质抑制了蛋白质合成，导致两种菌株处理过的培养物中的蛋白质含量降低，证实了其杀菌作用。需要进一步进行免疫印迹分析以确认特定的蛋白质。研究一种可降低药物负荷和耐药性风险以及治疗成本的新型三萜类化合物，可以为治疗与糖尿病相关的继发性尿路感染提供有希望的治疗选择。
一种基于AAV的，室温稳定的单剂量Covid-19疫苗可在非人类灵长类动物中提供持久的免疫原性和保护
SARS-COV-2大流行已经影响了全球超过1.85亿人，导致超过400万人死亡。为了遏制大流行，继续需要安全疫苗，以低和可扩展的剂量提供耐用的保护，并且可以轻松部署。在这里，Aavcovid-1是一种腺相关病毒（AAV），基于尖峰基因的疫苗候选者在单个注射后表现出在小鼠和非人类培训中的有效免疫原性，并且在Ma-Caques中完全保护了SARS-COV-2挑战。峰值中和抗体滴度在1年时持续，并与功能性记忆T细胞反应相辅相成。Aavcovid载体在人类中没有相关的先前免疫力，也不会引起对基因治疗中使用的常见AAV的交叉反应。注射后载体基因组持久性和表达减弱。单一的低剂量需求，高收益的生产性和1个月在室温下存储的稳定性可能使得这项技术非常适合在全球范围内支持有效的新兴病原体的有效免疫效果。
测量蛋白质-DNA 凝聚物中的桥接力
蛋白质-DNA 凝聚物介导转录并调节基因表达以及 DNA 复制和修复。稳定凝聚物的分子间桥接力在这些过程中起着直接作用。在这里，我们使用光镊来测量桥接力。在鱼精蛋白存在的情况下，在两个微珠之间连接的 20.5 knt 单链 DNA (ssDNA) 上观察到单个凝聚物。拉伸产生具有锯齿状图案的力曲线，表明凝聚物是通过单个鱼精蛋白-ssDNA 桥的连续断裂而分解的。桥接力为 11.3 ± 4.6 pN，单个桥的展开长度为 1.3 ± 0.8 µm。相反，双链 DNA (dsDNA) 形成鱼精蛋白桥接缠结，可以承受足够高的力 (~55 pN) 以分离链。 ssDNA 通过在回缩时过度拉伸种子缠结形成，在 dsDNA 的缺口处追踪未剥离的部分，但初始凝聚物具有足够的 ssDNA 与 dsDNA 比率以呈现液体状，如随后拉伸中的锯齿状图案所示。dsDNA 的存在将桥接力提高到 34 ± 8 pN，在添加外部 ssDNA 后恢复到 ~10 pN。根据这些单分子结果，鱼精蛋白-dsDNA 混合物形成固体状聚集体，需要添加 ssDNA 才能变成液滴。相反，添加 dsDNA 会减慢鱼精蛋白-ssDNA 液滴的融合。这项工作展示了桥接力的首次测量，并表明 ssDNA 与 dsDNA 比率可以调整蛋白质-DNA 凝聚物中桥接力的大小。
从红树林土壤和药物废水中分离出来的velezensis和cupriavidus basilensis对新霉素的有效降解 抗生素负载的骨水泥和负压伤口疗法的临床疗效在多药耐药的生物中糖尿病足溃疡：回顾性分析 T淋巴细胞中调节免疫受体的替代剪接：一种新鉴定的抗癌药物免疫疗法的机制 Marfan综合征：动物模型的见解 STEM教育中的计算思维：当前最新... 功能多样性对哥斯达黎加可可农林系统中生态系统服务的影响 携带MCR的临床大肠杆菌的传播... 随机临床试验的荟萃分析 每周一次的半卢比特单药治疗在患有Prader-Willi综合征，肥胖和2型糖尿病的年轻受试者中的功效和安全性：病例报告 比较分析
新霉素是一种氨基糖苷抗生素，被广泛用于预防疾病的兽医医学。生物降解是从环境中去除新霉素的关键途径。迄今为止，仅记录了Ericae的白rot真菌versicolor和Ericoid Mycorrhizal真菌rongus rhizoscyphus ericae，以有效地降解新霉素。然而，尚无报道称为新霉素能力的细菌物种，突显了与新霉素修复有关的微生物研究的显着差距。在这项研究中，分别通过富集培养和逐渐适应性化，从药物废水和无新霉素的红树林土壤中分离出了cuprividus basilensis和velezensis。这些分离株显示新霉素的降解速率为46.4和37.6％，在96小时内，100 mg·l -1新霉素作为唯一的碳源。cuprividus basilensis的补充硫酸铵的降解率达到50.83％，而velezensis芽孢杆菌的降解速率为58.44％的可溶性淀粉的优质降解效率为58.44％。我们的发现为新霉素的微生物降解提供了宝贵的见解。首次分离出两种新霉素的细菌。在4天内，这两种物种都将新霉素降解为唯一的碳源或在合成代谢条件下。微生物适应新霉素应激，并超过了受污染源的微生物。这挑战了以下假设：抗生素降解的微生物主要起源于污染的环境。这些发现扩大了已知的新霉素降解微生物的多样性，并证明了它们从药物废水中去除难治性新霉素的潜力。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
微生物中的作用在动物入侵中：范围评论
Promicon项目旨在了解微生物组功能，以引导其表型生产生物聚合物，能量载体，原料和抗菌剂。它专注于使用高级数据挖掘，建模和机器学习分析关键物种和整个微生物。Promicon整合了合成生物学和代谢工程，以优化微生物群落以有效的代谢产物生产。该项目建立了一个标准化平台，用于定量单细胞和OMIC数据分析。其结果与欧盟的生物经济战略相吻合，促进了可持续的生物产品和循环经济。