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NIST SP 800-61R3首次公共草案，事件响应建议和网络安全风险管理的注意事项：CSF 2.0社区资料
权威本出版物是由NIST根据其法定责任根据《联邦信息安全现代化法》（FISMA）制定的，2014年44年4月44日。§3551et Seq。，公法（P.L.）113-283。 nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。 本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。 本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。 也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。 非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。 但是，归因将受到NIST的赞赏。113-283。nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。归因将受到NIST的赞赏。
CSFα-突触核蛋白种子扩增测定阳性与疾病的关联
抽象的组织质发生是北美的一种流行真菌病，经常在俄亥俄州和密西西比河河谷沿线报道，尽管自动病例发生在非流行地区。在美国，这种疾病是由两个遗传学上不同的组织囊肿sensu lato，组织的密西西比州组织（NAM1）和H. ohiense（NAM2）引起的。为了弥合分子流行病学间隙，我们基因分型93个组织型分离株（62种新型基因组），包括通过整个基因组测序的临床，环境和兽医样本，包括整个基因组测序，然后进行进化和物种小niche模型分析。我们表明，组织胞浆病是由两个主要谱系H. Ohiense和H. Mississippiense引起的。由加利福尼亚州和德克萨斯州的H. seramericanum引起的零星病例。虽然H. Ohiense在东部州普遍存在，但发现密西西比州的H. Mississipiense在美国的中部和西部地区很普遍，但在某些地区也在地理上重叠，表明这些物种可能共同存在。物种生态裂建模表明，H。ohiense在温暖和干燥的地方繁衍生息，而密西西比州H. Mississippiense则是温度较低和降水量更高的地区的特有。此外，我们预测了两个物种共发生的多个次级接触区，有可能促进基因交换和杂交。这项研究提供了对美国组织胞浆病的基因组流行病学的最全面的理解，并为侵入性真菌疾病的研究奠定了蓝图。
阐明lecanemab减慢
对图2的描述黑线和红线表示CSF LEC-PF和整个受试者组中CSF LEC-PF和每个脑脊液标记的Spearman相关系数的95％置信区间（CI）分别在淀粉样蛋白阳性受试者组中。黑色和红点表示Spearman相关系数的中值。黑色和红线之间的巨大差异反映了Aβ阳性或负面状态的显着影响。在此分析中，在所有受试者（黑线）中，CSF LEC-PF与所有测量的生物标志物之间的相关系数，即Aβ42，Aβ42/40比例，P-TAU 181，P-TAU 181，P-TAU 217，TAU 217，TOTAL-TAU和NEUROGROGRANIN，NEUROGRANIN，NEUROGRANIN，NEUROGRANIN，均为0.2或更高的较高的Biors is ass is ass is ass is ass is ass is ass is ass iss sss sss sss and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。在淀粉样蛋白阳性组（红线）中，Spearman相关系数在CSF LEC-PF和CSF总-TAU和0.434和0.434和0.434和CI：0.260-0.581之间的CSF LEC-PF和CSF总tau之间的相关系数为0.634（CI：0.409-0.786）（CI：0.260-0.581）。 LEC-PF和两个生物标志物。另一方面，CSF LEC-PF与大脑Aβ积累生物标志物，CSFAβ42和CSFAβ42/40比率之间的相关性均相对较低。这表明CSF LEC-PF的量与Aβ在大脑中的积累相比，与神经变性更密切相关。
从大脑到生物标志物发现脑脊液的解密蛋白质分泌
摘要：脑脊液（CSF）是发现神经系统疾病生物标志物的重要基质。然而，CSF中蛋白质浓度的高动态范围阻碍了不靶向的质谱法检测最少丰富的蛋白质生物标志物。因此，对大脑内部的分泌过程有更深入的了解是有益的。在这里，我们旨在探讨脑蛋白是否以及如何预测CSF的分泌。通过将策划的CSF蛋白质组和人蛋白质图集的脑升高蛋白质组相结合，将脑蛋白分类为CSF或非CSF分泌。机器学习模型接受了一系列基于序列的特征的培训，以区分CSF和非CSF组，并有效地预测蛋白质的大脑起源。分类模型如果使用高置信度CSF蛋白，则在曲线下达到0.89的面积。最重要的预测特征包括亚细胞定位，信号肽和跨膜区域。分类器良好地概括为较大的大脑检测到的蛋白质组，并能够正确预测通过亲和力蛋白质组学鉴定的新型CSF蛋白。除了阐明蛋白质分泌的潜在机制外，受过训练的分类模型还可以支持生物标志物候选者的选择。关键字：脑蛋白质组，脑脊液，流体生物标志物，机器学习，蛋白质分泌■简介
DNA甲基化 - 环境相互作用在人类基因组中
背景：甲状腺激素（Th）是大脑发育和功能所必需的。浸泡9个大脑和脊髓的脑脊液（CSF）含有自由或经甲状腺素（TTR）结合。中枢神经10系统中的紧密甲状腺激素水平调节对于控制神经发生，髓鞘形成和突触发生的发育基因表达至关重要。这一综合的11个功能强调了开发精确和可靠的方法评估CSF中TH水平的重要性。方法：我们报告了12种基于LC-MS的方法，用于测量啮齿动物CSF和血清中的甲状腺激素，适用于新鲜和冷冻样品。13结果：我们发现怀孕大坝与非妊娠成年人以及胚胎与成人CSF的CSF甲状腺激素有着明显的差异。14此外，靶向的LC-MS代谢分析发现了这些人群中CSF中的不同中央碳代谢。结论：相关代谢途径的第15次检测和代谢物分析开放了对CSF甲状腺激素16的严格研究的新途径，并将为正常发育过程中CSF的代谢改变的未来研究提供信息。17 18
战略协调框架（SAF）
使命与愿景：指导组织战略的基础要素。 战略目标：源自使命与愿景的长期目标。 关键成功因素 (CSF)。组织成功的重要要素，分为： • 战略 CSF：与组织愿景一致。 • 运营 CSF：与组织使命一致。 目标和关键结果 (OKR)： • 战略 OKR：与战略 CSF 保持一致。 • 运营 OKR：与运营 CSF 保持一致。 财务指标：投资回报率、盈利能力和市场份额等指标。 绩效管理： • 季度评审：以运营 OKR 为依据。 • 年度评审：以战略 OKR 为依据。 IT 和商业智能 (BI)：促进 OKR 跟踪的工具。 绩效评估：基于指标计算和分配奖金的方法。 各组成部分之间的相互联系： • 使命与愿景为战略目标提供信息。 • 战略目标指导 CSF 识别。
解开关键成功因素以提高供应链有效性，效率和性能：一个7VS框架
摘要本文试图通过检查与有效性相关的决策主题来指导供应链经理有关关键成功因素（CSF）。它基于与CSF有关供应链管理的先前理论和运营观点。研究使用了一个定量调查工具，该工具由303家供应链决策者的响应告知。这可以通过应用主成分分析直接链接到供应链效率的48个变量中识别7个关键集群。CSF在供应链文献中有所忽略，为了解决这一点，提出了一个基于证据的7VS框架，并结合了CSF，以帮助供应链性能的成功运作。结果表明，管理CSF提高供应链效率和性能，同时协助组织获得竞争优势。这项研究对组织的运营效率有了整体的看法，并为成功运行CSF的供应链成功奠定了基础。
开发Nulisaseq CNS疾病面板120 for ...
结果：我们开发了一个CNS疾病小组，该小组具有120个目标，该目标涉及NDD的各种途径和过程。使用10 µL血浆或CSF，NULISA表现出高灵敏度检测到血浆中约94％的靶标，而CSF中的〜81％，高精度为血浆中位数为5.4％的CV，CSF中位数CSF 9.1％。线性回归分析确定了已知和新型蛋白质，疾病和年龄匹配的对照之间的丰度有显着差异。
Kaiser Permanente
拥有一个可以适应各种规模和各个部门的组织的国家框架具有巨大的价值。 NIST CSF 以允许从高管层到运营层在整个组织内传达网络安全活动和结果的方式提供行业标准、指南和实践。 NIST CSF 还允许组织建立强大的网络安全基础并识别风险和合规性差距。但是，NIST CSF 是高级的，并且引用了以不同方式组织的其他框架，这可能会造成混淆。此外，组织需要对应该和不应该如何使用 NIST CSF 有一个共同的理解。例如，指导可以澄清，NIST CSF 子类别不应被视为安全控制的替代来源（与 NIST SP 800-53 中的安全控制分开）。