XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGHT
糖酵解 - 炎症反应的关键人物
炎症反应涉及几种细胞类型的激活，以使其由大量药物引起的侮辱，并维持组织同种异体。一方面，涉及促炎性反应的细胞，例如炎性M1巨噬细胞，Th1和Th17淋巴细胞或活化的小胶质细胞，必须迅速提供能量以燃料燃料流量，这基本上是由糖溶解和高乳液产生来完成的。是涉及免疫调节和炎症分辨率的调节性T细胞或M2巨噬细胞，优先使用TCA循环将脂肪酸氧化作为能量生产的主要来源。在这里，我们讨论了糖酵解代谢在炎症反应的不同步骤中的影响。最后，我们回顾了多种分子机制，这些机制可以解释糖酵解代谢产物与促炎性弹药的关系之间的关系，包括信号事件，表观遗传重塑，转移后调节调节和后转化后的修改。炎症过程是许多与年龄相关疾病（例如心血管和神经退行性疾病）的共同特征。发现免疫代谢可能是炎症的主要调节剂，可以通过操纵血管和免疫细胞代谢的操纵来扩展用于治疗炎症相关病理的大道。
卵巢癌中的 DNA 损伤反应改变
摘要：DNA 损伤反应 (DDR) 是一组用于检测和修复 DNA 损伤的信号通路，当细胞暴露于内源性或外源性 DNA 损伤剂时，它可以维持基因组稳定性。这些通路的改变与癌症的发展密切相关，包括最致命的妇科恶性肿瘤卵巢癌 (OC)。在 OC 中，DDR 的失败不仅与发病有关，还与进展和化学耐药性有关。已知大约一半最常见的亚型高级别浆液性癌 (HGSC) 在通过同源重组 (HR) 修复 DNA 双链断裂 (DSB) 方面存在缺陷，目前的证据表明，所有 HGSC 可能都至少在一条 DDR 通路中存在缺陷。这些缺陷不仅限于 HGSC； ARID1A 突变存在于 30% 的子宫内膜样 OC 和 50% 的透明细胞 (CC) 癌中，也被发现会导致 DNA 修复缺陷。此外，DDR 变异在不同 OC 亚型中的比例各不相同。在这里，我们概述了维持基因组稳定性的主要 DNA 修复途径及其在 OC 中的失调。我们还概括了支持针对 DDR 对抗疾病的潜力的临床前和临床数据。
表观遗传药物和免疫检查点抑制剂
表观遗传机制是影响基因表达和细胞功能的过程，而无需涉及DNA序列的变化。表观遗传学调节的基因的这种异常或不稳定的表达会引发癌症和其他各种疾病。参与抗肿瘤反应的免疫细胞和肿瘤的免疫原性也可能受到表观基因组变化的影响。这对癌症免疫疗法，表观遗传疗法及其在针对癌症中的联合治疗的发展和应用具有显着意义。我们提供了最近的研究文献概述，重点介绍了免疫细胞中表观基因组的变化如何影响免疫细胞的行为和功能以及癌细胞的免疫原性。以及对关注免疫检查点分子的免疫检查点抑制剂的表观遗传药物的联合利用[例如，程序性死亡1（PD-1），细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4），T细胞免疫球蛋白和Mimunoglobulin and Mucunain（Tim-3），tim-3） （lag-3）]存在于与肿瘤相关的免疫细胞和基质细胞中。我们强调了针对表观遗传调节剂扩增抗肿瘤免疫反应的小分子抑制剂的潜力。此外，我们讨论了如何利用癌症表观遗传学与癌症免疫学之间的复杂关系，以创建将表观遗传疗法与免疫疗法相结合的治疗方案。
使用 CRISPR/Cas9 技术敲除莱茵衣藻中的 Cia5 基因并评估对照和突变分离株中的二氧化碳封存
摘要：CRISPR/Cas9 技术是基因组编辑和靶基因突变的常用方法之一，最近已用于操纵莱茵衣藻等微藻。此外，该技术还可以通过研究遗传途径来改良藻类菌株，在对抗温室气体（例如二氧化碳）产生方面发挥作用。在藻类中，有几种对 CO 2 作出反应的基因和控制每种基因表达的调节剂；Cia5 是最关键的转录调节剂之一。在本研究中，我们使用 CRISPR/Cas9 技术敲除 Cia5 基因，并分析了莱茵衣藻进行 CO 2 封存的能力。我们的结果表明，在 0.5% CO 2 浓度下，莱茵衣藻在对照和突变体物种中的表现（即对 CO 2 处理的响应）均优于其他浓度。然而，对照微藻种群和突变种群之间的差异在于 CO 2 去除效率。此外，我们的研究结果显示，对照型分离物在 CO 2 浓度为 0.04%、0.5% 和 1% 时去除效率分别为 27%、37% 和 21%。然而，对于相同浓度的突变种群，观察到的去除效率分别为 16%、23% 和 9%。
量子生物技术和病毒物联网
摘要：量子化是将信息转换为量子 (qubit) 格式的过程，是推动制药领域全新独特基础设施的关键推动因素。量子信使 RNA (QmRNA) 技术是量子生物技术 (QB) 不可或缺的组成部分，由于其具有快速开发、高效和低成本制造以对抗传染病的能力，因此是传统疫苗方法的有力替代方案。病毒物联网 (IoVT) 是物联网 (IoT) 的生物版本，包括用于对抗流行病和提供有效疫苗管理的应用程序。QB 和 IoVT 的集成构成了 QBIoVT 系统，以推进在几天内发现 QmRNA 疫苗的前景。这项研究传播了 QBIoVT 系统范例，包括架构方面、优先领域、挑战、应用和 QmRNA 研究引擎设计，以加速 QmRNA 疫苗的发现。完成了全面的文献综述，并将以背景为中心的方法应用于 QBIoVT 范式法医调查，以推动 QmRNA 疫苗的发现。基于上述思考，本研究的主要动机是开发一种新颖的 QBIoVT 理论框架，这种框架尚未通过早期理论产生。拟议的框架将启发未来的 QBIoVT 系统研究活动，以改善流行病的检测和保护。
TCR重定向的T细胞进行癌症治疗 临床神经生理学 精确医学：内耳疾病的新时代
养子T细胞疗法（ACT）是一种快速发展的治疗方法，旨在利用T细胞特异性和功能来进行疾病。基于证据表明，T淋巴细胞可以介导有效的抗肿瘤反应，最初仅依赖于分离，体外膨胀以及输注肿瘤炎或循环肿瘤特异性T细胞。尽管在一部分病例中有效，但在第一次ACT临床试验中，几名患者在暂时疾病控制后发生了疾病进展。该证据促使研究人员通过利用不断发展的基因工程场和改进制造方案来改善ACT产品，从而能够生成有效且长期持续的肿瘤特异性T细胞产品。尽管最近进展，但在开发工具的开发中，包括抗原靶标，识别和优化肿瘤特异性T细胞受体的挑战，使T细胞能够抵消免疫抑制性肿瘤微环境，但仍需要面对。本综述旨在总结旨在在液体和实体瘤的背景下改善行为效率和安全性的主要成就，障碍和可能的解决方案。
饮食类黄酮在预防1900和其他感染性疾病中的作用：迷你综述
抽象类黄酮是一大批天然存在的多酚化合物，几乎普遍存在各种植物部分，例如水果，浆果，叶子和块茎。这些化合物是在植物中对环境压力源（例如微生物感染）的反应。这些烟酮中的抗氧化特性为我们提供了许多健康的好处。可以通过浸渍和沸腾的方法从上述天然来源中提取它们，以至于先进的方法，例如微波和超声波。已经进行了许多研究，以研究丙型类动物在预防人类传染病方面所起的保护作用。当前治疗此类传染病的方式仅依赖于化学治疗剂和辅助疗法，例如姑息治疗和支持性护理。这些化学治疗剂（主要是抗生素）导致我们的免疫力变性，并增加了对其他几种疾病的敏感性。因此，至关重要的是，我们处理感染的方法集中在预防上。这可以通过加强我们的免疫系统来实现，这是针对此类疾病的主要防御路线。类黄酮可以帮助提高我们的免疫力，结构感染并降低抗生素耐药性的发生率。因此，这些天然化合物在很大程度上被研究并用作营养素，以补充我们的日常饮食，并成功地减少了我们体内主要的传染病的发生。
快速部署部队 - NRDC-ITA - NATO
21 世纪见证了通信网络速度的大幅提升和国际网络的紧密联系，参战人数不断增加，战争形势也愈加复杂。在《无处不在的快速行动》中，我们将探讨如何在军级层面从分离环境转向日益一体化的联合思维模式开展作战。这将成为我们设计和开发未来部队和 C2 概念的载体。下一代实时冲突已经开始出现。随着用户生成内容和社交媒体的兴起，战争目击者不仅成为旁观者或受害者，还成为记者。信息的即时传输和互联网的广泛可用性增加了参战人数。千里之外手无寸铁的参与者甚至坐在电脑前也可以参与冲突。战场已成为一个虚拟和物理交战空间。它不再仅在常规地形上进行，而且也在网络上进行。任何愿意的人都可以成为战争的参战者，不仅仅是通过战斗，还可以通过即时传输信息、金钱或技术，以及从很远的距离向大量人员组织或宣传的能力。必须理解这些挑战，才能找到适当的答案来实施指挥和控制，如何在跨域环境中作战。
在精密医学时代，外泌体microRNA在肝癌中的新兴作用；潜力和挑战
外泌体microRNA（miRNA）在针对肝细胞癌（HCC）的战斗中具有巨大的潜力，这是全球癌症相关死亡的第四个最常见原因。在这项研究中，我们探讨了这些小分子的各种应用，同时分析它们在肿瘤发育，转移和肿瘤微环境中的变化中的复杂作用。我们还讨论了外泌体miRNA与其他非编码RNA（例如圆形RNA）之间存在的复杂相互作用，并展示了这些相互作用如何协调推动HCC发展的重要生物化学途径。靶向外泌体miRNA进行治疗干预的可能性至关重要，甚至超出了其机械意义。我们还强调了它们作为尖端生物标志物的日益增长的潜力，可以通过实现早期识别，精确的预后和实时治疗反应监测来导致量身定制的治疗计划。这种彻底的分析表明，外泌体miRNA的复杂网络导致HCC进展。最后，还讨论了外泌体和先进的生物传感技术检测外泌体miRNA的策略。总的来说，这项全面的评论阐明了HCC中复杂的外泌体miRNA的网络，为未来的诊断，预后和最终进步提供了宝贵的见解，并最终为与这种致命疾病作斗争的患者提供了改善的结局。
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
为了抗击冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，许多政府都设立了电话热线来预先筛查潜在病例。这些热线因呼叫者数量过多而苦不堪言，导致等待时间长达数小时，甚至无法联系到卫生当局。Symptoma 是一个根据症状和疾病进行分类的数字健康助手，可以区分 20,000 多种疾病，准确率超过 90%。我们使用一组不同的临床病例结合 COVID-19 的病例报告测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。结果表明，Symptoma 可以在 96.32% 的临床病例中准确区分 COVID-19。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种体征的情况下就能 100% 地识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性远远超过网上广泛提供的简单“是-否”问卷。总之，Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时还考虑了 20,000 多种其他疾病。此外，Symptoma 允许以 36 种语言自由输入文本，并附带针对特定疾病的后续问题。综合起来，这些结果和可访问性使 Symptoma 有可能成为全球抗击 COVID-19 的关键工具。Symptoma 预测器可在 https://www.symptoma.com 上免费在线获取。