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社论：抗病毒先天免疫传感，调节和病毒免疫逃避的社区系列：II卷
先天免疫是细胞宿主对病毒感染的前线防御。它采用模式识别受体（PRR）来检测被公认为“病原体相关的分子模式”的病毒核苷酸（PAMPS）（1，2）。关键的RNA感应PRR包括Toll样受体（TLR），视黄酸诱导型基因I（RIG-I）样受体（RLR），点头样受体（NLRS），C-Type型乳糖素受体（CLR），蛋白酶R（Protinase r（pkr）蛋白酶R（pkr）和2级 - 5-5-5许多其他（3，4）。此外，DNA感应PRR包括环状GMP-AMP合酶（CGAS），干扰素γ-诱导蛋白16（IFI16），DDX41等（5，6）。Following the detection of speci fi c viral PAMPs, PRRs trigger the activation of intracellular signaling cascades, ultimately leading to the induction of type I interferons (IFNs), pro-in fl ammatory cytokines, and antiviral genes through the activation of interferon regulatory factor 3 (IRF3) and nuclear factor kappa B (NF- k B) ( 2 ).这些过程不仅抑制病毒传播，还可以激活适应性免疫系统（2）。然而，病毒已经制定了许多策略来规避宿主先天的免疫防御，从而使其能够坚持并建立持续的感染。因此，了解抗病毒先天免疫和病毒免疫逃避策略的机制仍然是先天免疫领域内研究的焦点。先天免疫系统通过检测病毒PAMP并激活各种抗病毒信号通路，在防御病毒和其他病原体中起着至关重要的作用。该研究主题“抗病毒先天免疫传感，调节和病毒免疫逃避：第二卷”重点介绍了14项最近的研究，这些研究研究了宿主中抗病毒先天免疫感应和调节的机制，并总结了病毒式使用的先天免疫逃避策略。这些途径必须精确调节以实现有效的抗病毒反应，而
免疫逃避、减弱和增强对接种疫苗的多数人群与未接种疫苗的少数人群之间人口混合动态的影响
安全有效疫苗的快速研发是 SARS-CoV-2 大流行的重大成就，可能已在全球范围内防止了数百万人的死亡 [1,2]。然而，使用疫苗强制令作为鼓励接种疫苗的一种手段引起了争议，反对者认为，工作、上学或旅行的疫苗接种要求是对个人权利的不合理限制 [3]。我们之前使用了一个简单的疾病传播和疫苗效果数学模型以及非随机人群混合来探索疫苗接种以及接种疫苗和未接种疫苗人群之间的不同混合模式将如何影响每个亚人群的风险和疾病动态 [4]。在这项工作中，我们创建了一个指标，以衡量在疫苗不完善的情况下，未接种疫苗的亚人群的感染对接种疫苗人群风险的不成比例的影响 [4]。我们发现，即使接种了效力较低的疫苗（VE 约 40%），在所有关于两组混合的假设下，未接种疫苗的人群的感染风险明显高于接种疫苗的人群[4]。我们还发现，经接触调整后，未接种疫苗的人群对感染风险的贡献是不成比例的，未接种疫苗的人群对接种疫苗人群感染的贡献率高于仅基于接触人数所预期的比率[4]。最后，我们发现，随着同类混合的增加（接种疫苗和未接种疫苗的人优先与具有相似疫苗接种状况的人互动），接种疫苗的人群的发病率下降，未接种疫苗的人群的发病率上升，但经接触调整后，接种疫苗的人群与未接种疫苗的人群接触对风险的贡献增加[4]。由此我们得出这样的结论：虽然在致命性疫情期间避免接种疫苗的风险主要由未接种疫苗的人群承担，但他们的选择对接种疫苗人群的病毒感染风险的影响，与未接种疫苗的人群比例不成比例。因此，该模型暗中支持使用疫苗强制令。我们的研究成果遭到了一些批评，有些是科学性的，有些则可以说是意识形态性的。我们在一篇发表的回应中回应了科学批评[5]。大多数批评集中在与奥密克戎变种出现相关的疫苗效力下降、我们在发表的模型中假设接种疫苗会产生持久免疫力，以及认为仅给未接种疫苗的人提供20%的基线免疫力的“先发优势”是不够的。关于疫苗效力[6-8]、持久性的信息不断发展
醛脱氢酶2介导的醛代谢通过调节点头/Vista轴促进肿瘤免疫逃避
抽象背景醛脱氢酶2（ALDH2）是参与内源性醛解毒毒素的关键酶，并且与肿瘤进展有关。然而，其在肿瘤免疫逃避中的作用尚不清楚。方法，我们分析了多种癌症中ALDH2表达与抗肿瘤免疫特征之间的关系。ALDH2敲除肿瘤细胞。在免疫能力的乳腺癌EMT6和黑色素瘤B16-F10小鼠模型中，我们研究了ALDH2阻断对流式细胞仪，质量细胞仪，Luminex液体悬浮液检测以及免疫组织组织的细胞量表仪，质量细胞仪，Luminex液体悬浮液的影响。还采用了RNA测序，流式细胞仪，蛋白质印迹，染色质免疫沉淀测定法和荧光素酶报告基因测定法，以探索参与肿瘤免疫逃避的ALDH2的详细机制。最后，在小鼠模型中研究了通过遗传耗竭或其抑制剂二硫次与免疫检查点封闭（ICB）结合使用的阻断ALDH2的协同治疗功效。在我们的研究中，我们发现了多种癌症中AldH2和T细胞功能障碍的表达水平之间的正相关。此外，通过增强CD8 + T细胞的细胞毒性活性并重塑体内肿瘤的免疫景观和细胞因子环境，可以显着抑制ALDH2。结果，CD8 + T细胞的细胞毒性功能得到了振兴。重要的是，ALDH2阻滞显着增强了ICB治疗的功效。从机理上讲，醛的ALDH2介导的代谢抑制了T细胞激活（VISTA）的V域Ig抑制剂的表达，通过灭活核苷酸寡聚结构域（NOD）/核因子Kappa-kappa-k（NF-κB）信号通路。结论我们的数据描述了ALDH2介导的醛代谢通过激活NOD/NF-κB/Vista轴通过激活肿瘤免疫逃避。靶向ALDH2为免疫疗法提供了有效的组合治疗策略。
考虑政府财政纪律和行为因素的变量来评估伊朗经济中的影子经济和逃税现象
摘要 伊朗的低税收收入和庞大的政府规模导致预算赤字，从而推高了通货膨胀率。这还导致经济不稳定和通货膨胀波动，导致税收不合规和人们转向非正规经济。因此，本研究考虑了金融纪律变量和行为因素，考察了这些变量对 1967 年至 2015 年伊朗影子经济规模及其造成的逃税的影响。为此，我们首先选择了八个模型，并使用多指标多原因 (MIMIC) 方法选择了最终模型。然后，利用时间序列的边信息和校准，计算了影子经济的相对和绝对规模以及由此造成的逃税。结果表明，税收士气和进口税负担以及失业率是影子经济形成的主要原因。此外，结果表明，行为因素对增加伊朗影子经济规模及其造成的逃税的影响大于金融纪律变量。关键词：影子经济、逃税、政府财政纪律、行为因素、多重原因和多重指标。JEL 分类：E17、E26、H26。1. 引言逃税是一个主要的经济问题，世界上几乎所有国家都面临着这个问题。Murphy（2011）研究了全球范围内的逃税问题。
实时感知髓母细胞瘤细胞中的 MAPK 信号，揭示细胞逃逸机制，抵消达沙替尼在侵袭过程中对 ERK 激活的阻断
异常激活的激酶信号通路驱动髓母细胞瘤 (MB) 的侵袭和播散。大多数促肿瘤激酶信号通路都参与丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 细胞外调节激酶 (ERK1/2) 通路。MB 细胞侵袭过程中 ERK1/2 的激活状态尚不清楚，其在侵袭控制中的作用尚不清楚。我们为 MB 细胞中的 MAPK ERK1/2 通路建立了一种合成激酶活化重定位传感器 (SKARS)，用于实时测量药物反应。我们使用 3D 侵袭试验和器官型小脑切片培养来测试生理相关组织环境中的药物效果。我们发现肝细胞生长因子 (HGF)、表皮生长因子 (EGF) 或碱性成纤维细胞生长因子 (bFGF) 导致 MB 细胞中核 ERK1/2 快速激活，这种激活持续数小时。与 BCR/ABL 激酶抑制剂达沙替尼同时治疗可完全抑制由 HGF 和 EGF 诱导的核 ERK1/2 活性，但不能抑制由 bFGF 诱导的核 ERK1/2 活性。核 ERK1/2 活性增加与侵袭速度呈正相关。达沙替尼阻断了大多数细胞中的 ERK 相关侵袭，但我们也观察到 ERK1/2 活性低的快速侵袭细胞。这些 ERK1/2 低、快速移动的细胞呈现圆形形态，而 ERK 高、快速移动的细胞呈现间充质形态。达沙替尼有效阻断了 EGF 诱导的增殖，但仅适度抑制组织侵袭，这表明一部分细胞可能通过非间充质运动逃避达沙替尼的侵袭抑制。因此，生长因子诱导的 ERK1/2 核活化与 MB 细胞中的间充质运动和增殖有关，并且可以通过 BCR/ABL 激酶抑制剂达沙替尼阻断。
供应链挑战和解决方案
图5：从一个虚拟货币地址转移到另一个虚拟货币地址逐渐转移可能会使交易难以追踪19图6：总加密货币市值，反映了波动性的总计市值，2013年3月至2013年10月2023年1023年10月28日图7：国库资产办公室的外国资产控件指定的示例，这些构成者的名称在其中促进了这些构想的行为，这些行为促进了数字宣传的行为34图84。 Sanctions Evasion with Digital Assets 37 Figure 9: Treasury Announcements of Sanctions-Related Financial Settlements with Entities in the Digital Asset Industry 38 Figure 10: U.S. Government Agencies' Reports and Action Plans in Response to a 2022 Executive Order Addressing Illicit Finance and Sanctions Evasion Risks 40 Figure 11: Department of the Treasury's Office of Foreign Asset Controls' Designations for Facilitating Sanctions Evasion with Digital Assets 56
标题列表2025
OK6CY13 Rule-Based With Machine Learning IDS for DDoS Attack Detection in Cyber-Physical Production Systems (CPPS) OK6CY14 Rethinking Membership Inference Attacks Against Transfer Learning OK6CY15 Automatic Evasion of Machine Learning-Based Network Intrusion Detection Systems OK6CY16 Evasion Attack and Defense on Machine Learning Models in Cyber- Physical Systems: A Survey OK6CY17 Transferability of Machine Learning Algorithm for IoT Device Profiling and识别OK6CY18网络威胁分类模型的自我训练以威胁付费中心增强OK6CY19 rmdnet-Deep学习范式，用于有效的恶意软件检测和分类OK6CY20高级机器学习基于机器学习的恶意软件检测系统
r e v i e W adeno相关的病毒工程和负载策略，以修饰向上主义，免疫逃避和增强的转基因表达
摘要：基因治疗旨在增加，替换或关闭基因以帮助治疗疾病。迄今为止，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了14种基因治疗产品。随着对基因治疗的兴趣日益增长，可行的基因递送向量对于将新基因插入细胞是必需的。有不同种类的基因递送载体，包括病毒载体，例如慢病毒，腺病毒，逆转录病毒，腺体相关病毒等，以及非病毒载体，例如裸体DNA，脂质矢量，脂质矢量，聚合物纳米植物，exosomes等，以及最常用的病毒素。中，最关心的载体是与腺相关的病毒（AAV），因为它具有安全性，自然能够有效地将基因传递到细胞中并持续多个组织中的转基因表达。此外，可以设计AAV基因组以生成包含感兴趣的转基因序列的重组AAV（RAAV），并已被证明是安全的基因载体。最近，RAAV载体已被批准用于治疗各种罕见疾病。尽管有这些批准，但仍存在一些主要局限性，即非特异性组织靶向和宿主免疫反应。其他问题包括中和抗体，这些抗体阻止转基因递送，有限的转基因包装能力，用于每剂量的高病毒滴度和高成本。要应对这些挑战，已经开发了几种技术。此外，总结了RAAV工程策略中遇到的主要优势和局限性。关键字：AAV工程，衣壳修改，表面束缚，病毒负载，理性设计，定向进化，机器学习基于工程方法的差异，本综述提出了三种策略：基于基因工程的衣壳修饰（衣壳修饰），通过化学共轭（表面绑扎）和其他带有AAV（病毒载荷）的配方束缚的衣壳表面束缚。
GR SAI 005 - V1.1.1
6 缓解推理攻击的措施 ...................................................................................................................................... 19 6.1 简介 .......................................................................................................................................................... 19 6.2 缓解逃避攻击 ............................................................................................................................................ 20 6.2.1 概述 ...................................................................................................................................................... 20 6.2.2 模型增强缓解逃避攻击的措施 ............................................................................................................. 20 6.2.3 与模型无关的缓解逃避攻击的措施 ............................................................................................. 23 6.3 缓解模型窃取 ............................................................................................................................................. 24 6.3.1 概述 ...................................................................................................................................................... 24 6.3.2 模型增强缓解模型窃取的措施 ............................................................................................................. 25 6.3.3 与模型无关的缓解模型窃取的措施 ................................................................................................ 26 6.4缓解数据提取 ................................................................................................................................................ 27 6.4.1 概述 .................................................................................................................................................... 27 6.4.2 针对数据提取的模型增强缓解措施 ................................................................................................ 27 6.4.3 与模型无关的数据提取缓解措施 ................................................................................................ 28