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姜黄素的双层及其治疗前景
摘要：植物已被用作各种医疗状况的一种治疗方法，超过80％的人口依赖于医疗保健。姜黄素是Curcuma Longa L.的芳香香料，是该列表的重要贡献者。姜黄素是无毒的，并且具有许多益处，包括抗炎，抗菌素，抗氧化剂和镇痛特性。It contains a high number of antioxidants, which can help treat various ailments, including digestion, smallpox, skin cancer, wound healing, body weight, neurological illnesses, cardiovascular diseases, erectile dysfunction, malaria, chicken pox, urinary tract infections, conjunctivitis, rheumatoid arthritis, chronic anterior uveitis, and liver ailments.姜黄素还用于增强整体能量，消除蠕虫，调节月经和解决消化系统疾病。姜黄素是一种多功能的药理学化合物，具有有效的治愈性和受调节的化学生物学特性，可有效解决各种人类健康状况。但是，它也可能具有毒性作用。由于其生物利用度差，吸收速度缓慢，代谢快速和强制性消除。为增强姜黄素生物利用度，已经使用了抑制姜黄素代谢途径的药物。本综述提供了姜黄素及其有毒作用的多种药用益处的全面概述。
版权所有©2024作者/s这项工作是根据CC的4.0许可（*）许可的，相应的作者对等评论方法：双盲源
摘要：人工智能（AI）正在迅速成为我们日常生活的一部分，毫无疑问，我们所知道的改变了世界。在各个部门提供了重大进步的同时，这一快速发展引起了人们对人权的许多担忧。认识到这些问题后，本文研究了AI技术如何侵犯隐私，永久偏见和破坏知识产权原则。使用定性研究方法，包括对现有文献和政策分析的系统审查，讨论了主要挑战，例如算法歧视，滥用个人数据以及创建有害内容。特别注意教育在减轻这些风险中的作用，因为教育和教育工作者是解决现在使用AI的道德困境的强大力量。关键字：算法歧视；隐私;道德困境；政策分析；人工智能技术；人权;算法偏见
版权所有©2024作者/s这项工作是根据CC的4.0许可（*）许可的，相应的作者对等评论方法：双盲源
摘要：人工智能（AI）正在迅速成为我们日常生活的一部分，毫无疑问，我们所知道的改变了世界。在各个部门提供了重大进步的同时，这一快速发展引起了人们对人权的许多担忧。认识到这些问题后，本文研究了AI技术如何侵犯隐私，永久偏见和破坏知识产权原则。使用定性研究方法，包括对现有文献和政策分析的系统审查，讨论了主要挑战，例如算法歧视，滥用个人数据以及创建有害内容。特别注意教育在减轻这些风险中的作用，因为教育和教育工作者是解决现在使用AI的道德困境的强大力量。关键字：算法歧视；隐私;道德困境；政策分析；人工智能技术；人权;算法偏见
丁酰乳糖A是一种磷脂氟脂肪抑制剂，可增强
修复DNA损伤对于所有生物体来说都是至关重要的。DNA双链断裂（DSB）是最严重的DNA损伤类型之一，因为它们导致丧失了网络信息和未修复时死亡。在大肠杆菌中，它们被RECBCD复合物认识和处理，该复合物通过同源重组启动修复。尽管RECBCD下游的重复动力学已得到很好的特征，但尚不清楚该复合物与DNA保持附着多长时间，以及什么触发了其在体内的分离。要回答这些问题，我们在单分子水平上成像了RECB，并量化了其在暴露于环丙沙星的细菌细胞中的动态行为，这是一种诱导DSB的抗生素。我们的结果表明，RECB与DSB（10秒）形成长寿命的复合物，并且其与DNA的解离是复合物的固有证券，不取决于DNA损伤的量，也不取决于修复途径中的以下步骤。更重要的是，我们表明我们可以使用与DSB的RECB结合作为估计损害形成速率的标记。这项研究对RECBCD与DNA双链在体内的大肠杆菌的相互作用以及对环丙沙星诱导的DSB的细菌反应提供了详细的定量见解。
双重负担：解决全球南方的营养不良问题
解决全球营养不良问题，尤其是解决全球南方国家的营养不良问题，需要采取有针对性的多方面措施。近期的国际努力，如世卫组织的《2025 年全球营养目标》，概述了一个旨在减少发育迟缓、消瘦和贫血的综合框架，特别是在脆弱人群中。《全球营养报告》强调，需要制定以孕产妇和儿童营养、强化食品的发展和农业改革为重点的政策，以提高食品质量和供应量。区域举措也正在获得支持。非洲联盟的非洲农业综合发展计划 (CAADP) 旨在加强整个非洲大陆的粮食安全和营养成果。该政策框架鼓励可持续的农业实践、营养敏感型农业和公平的粮食分配网络。南亚也采取了类似的方法，印度的 Poshan Abhiyaan（国家
随机、双盲、安慰剂 - Scholar Commons
在这项即将开展的多中心、前瞻性、随机、双盲安慰剂对照试验中，我们将研究选择性血清素再摄取抑制剂依他普仑对中风后失语症患者语言治疗的增强作用。我们假设，当与语言治疗相结合时，在语言治疗结束一周后进行的未经训练的图片命名任务（费城命名测试简版）中，每日服用依他普仑将比服用安慰剂产生更大的改善。我们还将研究依他普仑对语言的影响是否独立于其对抑郁症的影响，是否因病变部位而异，或是否与左半球功能连接的增加有关。最后，我们将研究 BDNF met 等位基因的个体是否对治疗反应减弱，连接变化是否减少。我们预计将在四年内招募 88 名参与者。参与者在中风后一周内接受依他普仑或安慰剂治疗，持续 90 天，并从药物治疗开始后 60 天开始接受 15 次 45 分钟的计算机语言治疗。然后，患者在最后一次语言治疗后一周、五周和二十周完成全面的语言评估。ELISA 是第一个随机对照试验，评估选择性血清素再摄取抑制剂对在急性至亚急性中风后接受语言治疗的失语症患者语言改善的影响。试验注册：该试验在 ClinicalTrials.gov 注册为 NCT03843463。
将 CRISPR 扫描与使用双链 DNA 脱氨酶进行靶向染色质可及性分析相结合
基因组编辑可以对内源性顺式调控元件进行序列功能分析，从而推动对其机制的理解和基因疗法的发展。然而，这些方法不能与染色质结构和长单分子染色质纤维可及性的直接可扩展读数相结合。在这里，我们利用双链 DNA 胞嘧啶脱氨酶通过靶向 PCR 和长读测序以高深度和分辨率分析内源性目标基因座的染色质可及性，我们将这种方法称为靶向脱氨酶可及染色质测序 (TDAC-seq)。TDAC-seq 凭借目标基因座的高序列覆盖率，可以与 CRISPR 扰动独特地整合，从而实现顺式调控元件的功能解剖，其中遗传扰动及其对染色质可及性的影响叠加在同一单个染色质纤维上并以单核苷酸分辨率解析。我们利用 TDAC-seq 解析了在红细胞分化过程中激活人类 CD34+ 造血干细胞和祖细胞中胎儿血红蛋白的 CRISPR 编辑，以及在合并的 CRISPR 和碱基编辑筛选中平铺控制珠蛋白位点的增强子。总之，TDAC-seq 能够通过基因组编辑实现单分子染色质纤维的高分辨率序列功能映射。
药物型大麻sativa L.双倍形发育。
有两个主要例子，即体细胞或配子体，每种都可以采用两种不同的发育途径：胚胎发生或De-Novo器官发生途径（Soriano等，2013; Long等，2022）。主要差异取决于可以增殖的细胞类型以及导致完全再生植物的发育途径。原始细胞可以是配子或体细胞。同时，发育途径可以涉及产生胚胎，也可以涉及不同器官中分生组织中心的分化（Lardon＆Geelen，2020）。在体细胞再生的情况下，细胞起源于二倍体植物组织。再生植物通常具有与供体植物相同的遗传特征和倍增水平，尽管此过程也可以促进由于somaclonal变异而产生具有新特征的植物（Wang＆Wang，2012;Galán-ávila等人，2020年）。
半导体输出控件的双刃剑
，如果中国的设计和设计策略仅影响前沿半导体技术，这是美国出口控制的主要目标，那将是一回事。但是，中国远离美国技术的枢纽不仅影响了前沿，而且影响了基础或“尾随边缘”的半导体技术。11个中国和第三国公司希望避免应对美国出口管制的高监管和财务负担，这些负责是复杂的，比其他国家的覆盖范围和执法更为严格，并且快速发展。因此，新近激励向中国市场出售的中国和外国公司在可能的情况下避免使用美国技术。此外，控件的含糊性意味着公司可能会选择与出口法规过度交流，并避免出售或购买美国技术（即使产品从技术上属于控件之外），因为担心要处理昂贵的诉讼。12
基于攻击防御的强化学习学习隐私的方法，以针对双重拍卖市场推理攻击
摘要 - 作为一种公平而有效的资源分配方法拍卖机制已被广泛用于品种交易方案，例如广告，众汇和频谱。但是，除了获得更高的利润和满意度外，隐私问题还引起了研究人员的关注。在本文中，我们主要研究了针对间接推理攻击的双重拍卖市场中保存隐私问题。大多数现有作品都采用差异隐私理论来防御推断攻击，但存在两个问题。首先，差异隐私（DP）的“难以区分”无法阻止拍卖市场中持续估值。第二，尚未解决差异隐私部署中的隐私 - 实用性权衡（PUT）。为此，我们提出了一种基于攻击防御的强化钢筋学习隐私方法 - 保存实际上在双重拍卖中提供隐私保护的方法。首先，拍卖师充当防守者，为投标人的估值增加了噪音，然后充当发射推理攻击的对手。之后，拍卖师使用攻击结果和拍卖结果作为指导下一次部署的参考。上述过程可以视为马尔可夫决策过程（MDP）。国家是当前步骤下每个投标人的估值。动作是添加到每个竞标者中的噪声。奖励由隐私，公用事业和培训速度组成，其中攻击成功率和社会福利被视为隐私和效用的衡量标准，使用延迟惩罚条款来减少培训时间。利用深层确定性政策梯度（DDPG）算法，我们建立了一个参与者批评网络来解决MDP问题。最后，我们进行了广泛的评估，以验证我们提出的方法的性能。结果表明，与其他现有的基于DP