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盐霉素衍生物通过溶酶体铁靶向杀死乳腺癌干细胞
摘要：盐霉素 ( 1 ) 具有广泛的生物活性，包括选择性清除癌症干细胞 (CSC) 的能力，这使得它及其衍生物成为开发抗 CSC 药物的有希望的候选药物。我们之前已表明盐霉素及其 C20-炔丙基胺衍生物（铁霉素，2 ）在溶酶体中积累并隔离该细胞器中的铁。我们在此报告了一个盐霉素衍生物库，包括 C20-胺化、C1-酯化、C9-氧化和 C28-脱水的产物。我们评估了这些化合物对转化的人乳腺上皮 HMLER CD24 low /CD44 high 细胞（一种完善的乳腺 CSC 模型）和缺乏 CSC 特性的 HMLER CD24 high /CD44 low 细胞的生物活性。与其他结构改变不同，衍生物 4 在 C20 位置显示环丙胺，对 HMLER CD24 低 /CD44 高细胞的 IC 50 值非常低，仅为 23 nM。这项研究提供了针对 CSC 微环境的高度选择性分子，这对于预防癌症耐药性的药物开发来说是一个潜在的有趣进展。
一种基于子宫内膜异位症患者的人类唾液样本
1索邦大学医院托管医院的妇产科和生殖医学系，法国75020，巴黎75020； yohann.dabi@gmail.com（y.d。）; cyril.touboul@gmail.com（c.t.）; Anne.puchar@aphp.fr（A.P。）; emile.darai@aphp.fr（E.D。）2临床研究小组（RCM）巴黎6：子宫内膜异位专家中心（C3E），索邦大学（RCM6 C3E SU），75020巴黎，法国，法国3癌症生物学和治疗学，Saint-Antoine Research Center（CRSA），Sorbonne University，Sorbonne University，Sorbonne Universiti 69003法国里昂； stephane@ziwig.com 5巴黎脑部ICM脑部ICM，索邦大学，Inserm U1127，CNRS UMR 7225，AP-HP-HP-HPITAL PITII piti piti piti-salpê-Salpê分类，75013 Paris，法国，法国； ludmila.jornea@icm-institte.org 6 Gentoyping和测序核心设施，Igenseq，大脑研究所和Marrowépinipini，ICM，iCm，h。piti piti piti-salpê-sallp sort，47-83 Boulevard de l'h h华pital pital，75013 Paris，75013 Paris，75013 Paris，france，France; delphine.boutiller@icm-institut.org *通信：sofifane.bendifallah@aphp.fr;这样的。： +33-1-56-01-73-18
阳极氧化2024年的活动增长：销售和许可收入增长10.5％至241万欧元
❖2024年，Coil继续发展其业务模型，以增强其捕获价值创造并在高增长潜力市场中复制其发展的能力。2月，Coil与一家中国公司签署了一项战略协议，以利用其在亚洲的技术。该协议包括在富州建造一家工厂，专门用于连续阳极，线圈提供技术专长，并授予涵盖中国，东南亚和东北亚的独家许可证。作为回报，线圈从预付款，里程碑付款和特许权使用费中受益，同时收购了中国公司5％的股份。在这一年中收到了初始预付款。该协议是主要的增长驱动力，并在亚洲市场开辟了新的机会。在商业方面，尽管不确定的宏观经济状况和欧洲的竞争增加，但Coil在2024年的销售额增长了1.4％，并获得了第四季度收费服务销售的上升趋势和包装销售的反弹。
生产和销售报告4Q24 -
本报告可能包含有关未来事件的前瞻性陈述。这样的预测仅反映了公司管理对未来经济状况以及公司行业，绩效和财务业绩等的期望。术语“预期”，“相信”，“期望”，“预测”，“打算”，“计划”，“计划”，“项目”，“目标”，“应”，“应该”，以及其他类似的术语，旨在识别此类预测，当然，这些预测当然涉及公司的风险和不确定性的公司和不确定性的公司和不确定性的公司，并不是公司的保证。因此，公司运营的未来结果可能与当前的期望有所不同，读者不应仅依靠此处包含的信息。公司没有义务根据新信息或未来的发展来更新演示文稿和预测。报道的4q24开始的数字是估计值或目标。独立审核员尚未审核本报告中包含的操作数据。
思科 Catalyst 8K 系列边缘平台精选促销套装停售及停产公告
思科宣布了适用于 Catalyst 8K 系列边缘平台的思科精选促销套装的停售日期。受影响产品的最后订购日期为 2025 年 5 月 5 日。表 1 描述了受影响产品的停产里程碑、定义和日期。表 2 列出了受此公告影响的产品部件号。对于拥有有效和付费服务和支持合同的客户，将根据客户服务合同的条款和条件提供支持。
引用：Rania H. Farraj，Salma Haddad，Coral Cohen和Raed Mualem（2025），睡眠时间对认知表现和情绪状态C
背景/AIM青少年的睡眠对于认知表现，情感调节和学术上的成功至关重要。本研究旨在评估睡眠时间对高中生认知能力和情绪的影响。材料和方法五十届至11至12年级的学生（17-18岁）来自以色列北部。每个学生在两个条件下完成认知和情绪评估：睡眠8-10小时（最佳睡眠）和4-6小时的睡眠（睡眠剥夺）。测试包括内存评估（计算机卡游戏），浓度评估（功能扣除游戏）和来自国家考试的化学测试。使用情绪状态（POMS）问卷调查评估情绪状态。配对的t检验和Wilcoxon签名级测试用于分析差异。结果睡眠剥夺将记忆力显着降低20.39％，浓度降低了22.72％。化学评分下降了35％，而情绪障碍包括张力增加（64.92％），抑郁症（63.39％），愤怒（46.8％）和疲劳（64.9％）。活力降低了57.8％。结论睡眠剥夺会对认知表现和情感健康产生不利影响，这强调了促进青少年健康睡眠实践以提高学习成绩和心理健康的重要性。
引用Salama R、Mohapatra H、Tülbentçi T 和 Al-Turjman F (2025) 深度学习技术：通过物联网实现安全通信。
由于这些网络相互依赖，因此将它们连接在一起是一项巨大的挑战。深度学习是一种人工智能 (AI)，已成为提高物联网连接有效性和安全性的有力工具。深度学习算法可以通过使用强大的神经网络分析大量数据来发现异常、预测潜在威胁并快速应对安全漏洞。由于连接的设备数量众多且种类繁多，传统的安全方法在物联网环境中可能不够用。这就是为什么这个功能如此重要的原因。本文的目的是提供深度学习技术的基本介绍以及它如何应用于保护物联网连接。并在此研究的基础上，为基于深度学习的物联网系统中的漏洞发现提供了一种软件定义网络 (SDN) 支持的解决方案。最新的 Cuda 深度神经网络、Cuda 双向长短期记忆 (Cu-BLSTM) 和 Cuda 门控循环单元 (Cu-DNNGRU) 分类器可用于成功检测威胁。我们将研究深度学习背后的基本思想、构成其架构的组件，以及如何定制这些方法以应对物联网环境带来的独特挑战。我们还将讨论深度学习技术增强物联网网络安全性和可靠性的具体用例和实际应用。深度学习技术能够维护安全且有弹性的通信基础设施，了解其原理和功能将有助于物联网生态系统参与者（从开发人员和工程师到决策者和最终用户）认识到这一前景。通过这种分析，我们力求强调深度学习对未来物联网安全的变革性影响，并刺激相关技术的创新。要发现“深度学习技术：通过物联网实现安全通信”的相关信息，请查找讨论机器学习（特别是深度学习）与物联网安全之间关系的研究和文章。以下是一些重要领域和类似相关主题：
Salesforce Shield平台加密实施指南
术语。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23个涉及键的组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25经典与平台加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26如何存储关键材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28屏蔽加密流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29搜索索引加密流。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30沙箱。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31为什么要带上自己的钥匙？ div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。31个掩盖数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 Hyperforce中的盾牌平台加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33部署。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34设置您的加密策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
Salesforce Shield平台加密体系结构
外部密钥管理（EKM）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20带上自己的钥匙（byok）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21仅缓存键。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21外部密钥管理流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22拜克租户秘密流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24仅缓存键流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25加密信息流带有密钥推导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
分析机器学习对在线销售预测和股票管理的影响
在线企业继续经历快速发展，以及促进效率和竞争力的数字化转型。但是，面临的主要挑战之一是预测销售的不确定性，这可能会导致需求和股票之间的不平衡。该预测的不准确性通常会导致堆积或介绍，从而增加了运营成本并降低了客户满意度的水平。本研究旨在分析实施机器学习（ML）算法对销售预测准确性和在线业务中股票管理效率的影响。使用随机森林和长期记忆（LSTM）算法处理从电子商务平台收集的历史销售数据。结果表明，与传统方法相比，ML算法能够将销售预测的准确性提高高达20％。此外，基于ML的预测的实施允许更有效的库存管理，量化水平的水平降低了15％，并且降低了脑力学的风险高达25％。这些发现不仅加强了与智能技术在数字业务管理中的作用相关的文献，而且还为在线业务参与者提供了实用的指导，以通过机器学习技术改善其运营。因此，这项研究为竞争性在线业务生态系统中的数字转型策略做出了重要贡献。