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国防部手册 3020.45-V1，2008 年 10 月 24 日
编号 3020.45，第 1 卷 2008 年 10 月 24 日 USD(P) 主题：国防关键基础设施计划 (DCIP)：国防部基于任务的关键资产识别流程 (CAIP) 参考文献：参见附件 1 1。目的。根据国防部指令 (DoDD) 5111.1（参考文献 (a)）中的授权以及 DoDD 3020.40 和国防部指令 (DoDI) 3020.45（参考文献 (b) 和 (c)）中指定的指导方针和职责：a.本手册为执行 DCIP 活动提供了统一的程序。b.本卷： (1) 提供全面的程序，用于在所有国防部组成部分和国防基础设施部门实施国防关键基础设施 (DCI) 识别流程，使用以任务为中心的流程，包括 DoDD 5100.1（参考文献 (d)）中所述的所有国防部职能。所有 DCI 资产都将被指定为任务关键资产 (TCA)，其中此列表的子集将被指定为国防关键资产 (DCA)。(2) 合并并取消关键性流程指导文件（参考文献 (e)）。2.适用性。本卷适用于：a. OSD、各军事部门、参谋长联席会议主席办公室和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室、国防机构、国防部实地活动部门以及国防部内所有其他组织实体（以下统称为“国防部组成部分”）。b.参考 (b) 中确定的每个国防基础设施部门牵头机构 (DISLA)。
干细胞在重度抑郁症中的治疗潜力和机制：综合综述
抑郁症是全球范围内普遍存在的情感障碍，根据世界卫生组织统计，全球约有3.22亿人患有抑郁症，占全球人口的4.4%，位列全球第三大疾病，预计到2030年将成为第二大疾病，带来巨大的社会经济负担（Malhi and Mann，2018）。抑郁症具有复发率高、自杀率高、患者社会功能障碍严重的特点，严重者甚至出现幻觉、暴力行为和自杀倾向，对自身和他人均构成严重威胁（Health Quality Ontario，2017；Copeland et al.，2021）。此外，抑郁症常与糖尿病、高血压、癌症等严重慢性疾病共存，加重症状，妨碍治疗（Cui et al.，2024）。目前，抑郁症的主要治疗方法包括心理咨询和药物治疗（ Hillhouse and Porter，2015 ）。虽然心理治疗被广泛应用，但它存在各种缺点，例如缺乏标准化协议、长期随访有限以及样本量限制。通常使用的药物包括三环类抗抑郁药 (TCA)、选择性血清素再摄取抑制剂 (SSRI) 和单胺氧化酶抑制剂 (MAOI)（ Cleare 等，2015；Lane，2015；Purgato 等，2015 ）。然而，这些药物通常会引起嗜睡、心脏 QT 间期延长和性功能障碍等副作用。此外，大约三分之一的难治性抑郁症患者对这些药物的反应不佳。缺乏经过验证的临床试验阻碍了对抑郁症发病机制的全面了解，因此有必要开发新的抗抑郁治疗方法。
机器学习和可视化
主要抑郁症（MDD）的治疗通常涉及抗抑郁药，但对初始疗法的无反应仍然是一个重大的临床和经济负担。这项研究旨在评估13种常见的抗抑郁药的比较疗效和成本效益，涵盖4种药物类别：SSRIS，SNRIS，NASSAS和TCAS。通过使用机器学习和模拟患者数据，我们在两年内对无响应率进行了建模，从而突出了每种药物的累积风险轨迹。这项研究还涉及无响应率与估计的医疗保健成本之间的直接相关性，从而有助于抗抗抑郁症的经济含义的见解。分析揭示了各个类别的无响应模式，SSRI表现出最低的累积风险和成本变化。相反，纳入和TCA类表现出较高的无响应率，导致更大的财务压力。视觉表示，包括带有置信区间的线图，条形图，散点图和盒子图，提供了风险分布和经济影响的直观分解。这项研究的主要目标是指导临床医生和决策者选择具有成本效益和有效的抗抑郁药，最终改善患者的结果，同时最大程度地减少不必要的医疗保健支出。本研究通过将统计建模与视觉分析整合在一起，以解决MDD处理中临床疗效和经济可持续性的双重挑战。主题领域future工作将集中于合并现实世界中的人口统计和临床数据，以增强发现结果的精确性和适用性。
使用全原子模拟和人工智能发现新的淀粉样蛋白样肽
微生物组革命移动了微生物学家的守门柱。几个世纪以来，微生物学一直在理解相对少量的微生物上。这些模型物种是因为它们对健康，环境，工业的重要性，或仅仅是因为该物种易于使用。微生物学家在整个分子，遗传和基因组旋转中保持了关注，但是宏基因组革命使得不可能忽略我们世界各个方面发现的成千上万种研究的物种（DeWhirst等人。2010; Quast等。2013; Parks等。2018）。微生物组的科学崛起令人兴奋，但它给微生物学带来了巨大的实践挑战。如果只花了几个世纪的时间才能学习几种模型物种的细节，我们如何才能理解成千上万的新发现物种？为了说明研究研究的数据的匮乏，我们进行了文献计量分析，以提出微生物学研究的不均匀分布。GTDB数据库的版本202（Parks等人2022）包括43,409种独特的物种，我们计算了参考标题或摘要中每个物种的PubMed文章数量。结果严重偏斜。几乎74％的已知物种从来都不是科学出版物的主题 - 这些是未研究的细菌（图1A）。即使在研究的物种中（至少有一个出版物），所有文章中的50％仅指十种物种（图1b）。因此，我们的知识密度（我们每个物种所学的数量）实际上正在减少。所有细菌学文章中有90％以上研究的物种的研究不足1％，从而产生了细小的微生物的“长尾巴”。科学企业正在扩大，每年科学家发表的论文比久违的年份（国家科学基金会和国家科学委员会2021年）多4-5％。很容易想到，科学产量的增加将克服微生物的长尾巴，也就是说，科学家最终将四处研究每个物种。不幸的是，每年发现的物种数量超过了科学产出的增加（图1C）。在1990 - 2020年之间，每个研究的细菌种类发表的论文数量降低了60％（图1D）。当我们的很多理解来自少量的小动物时，我们对细菌多样性的看法就会有偏见。微生物学家杰弗里·格拉尼克（Jeffery Gralnick）曾经打趣说：“大肠杆菌是大肠杆菌的伟大模型生物。”格拉尼克（Gralnick）的评论提到在Shewanella Oneidensis的TCA周期中发现异常（相对于大肠杆菌）（Brutinel and Gralnick 2012）。尽管Oneidensis链球菌的引用减少了201倍，但可以说不是一个研究的物种。我们的分析将其排名为研究最多的细菌，在所有物种中排名前2.17％。即使是格拉尼克上述论文的简介也将S. oneidensis表示为“模型环境有机体”。如果在微生物2％之外发现了S. Oneidensis的TCA周期等差异，请想象其他98％的微生物中的多样性。微生物学家如何赶上爆炸的生命树？我们提出了两个宏伟的挑战，以培训一代可以解决微生物世界多样性的微生物学家。首先，我们需要采用多因素实验设计。一次进行一次研究的物种，菌株，基因，环境，压力源和表型。统计学家已经教导了数十年来，最有效，最强大的实验设计同时改变了多个因素，然后对效果进行解析
P 化学（所有 XL 考生必修）
第 1 部分：生命的组织；水的重要性；生物分子的结构和功能：氨基酸、碳水化合物、脂质、蛋白质和核酸；蛋白质的结构、折叠/错误折叠和功能；肌红蛋白、血红蛋白、溶菌酶、核糖核酸酶 A、羧肽酶和糜蛋白酶。第 2 部分：酶动力学、调节和抑制；维生素和辅酶；生物能量学和代谢；ATP 的生成和利用；代谢途径及其调节：糖酵解、TCA 循环、戊糖磷酸途径、氧化磷酸化、糖异生、糖原和脂肪酸代谢；含氮化合物的代谢：氮固定、氨基酸和核苷酸。光合作用、卡尔文循环。第 3 部分：生化分离技术：离子交换、尺寸排阻和亲和色谱法、离心；通过电泳表征生物分子；DNA-蛋白质和蛋白质-蛋白质相互作用；紫外可见光谱和荧光光谱；质谱法。第 4 部分：细胞结构和细胞器；生物膜；动作电位；跨膜运输；膜组装和蛋白质靶向；信号转导；受体-配体相互作用；激素和神经递质。第 5 部分：DNA 复制、转录和翻译；DNA 损伤和修复；基因表达的生化调控；重组 DNA 技术和应用：PCR、定点诱变、DNA 微阵列；下一代测序；基因沉默和编辑。第 6 部分：免疫系统：先天性和适应性；免疫系统细胞；主动和被动免疫；补体系统；抗体的结构、功能和多样性；B 细胞和 T 细胞受体；B 细胞和 T 细胞活化；主要组织相容性复合体；免疫学技术：免疫扩散、免疫电泳、RIA 和 ELISA、流式细胞术；单克隆抗体及其应用。
Nelarabine在T细胞急性淋巴细胞白血病
lon蛋白酶1（LONP1）是位于线粒体基质中的ATP依赖性蛋白酶，在调节线粒体蛋白抑制性，代谢和细胞应激反应等方面起着至关重要的作用。在各种肿瘤的进展中发现了异常的LONP1表达。然而，LONP1在前列腺癌（PCA）中的作用和分子机制仍然知之甚少。在这里我们表明，LONP1的过表达与PCA患者的不良临床病理特征和预后不良密切相关。机械上，发现发现LONP1与从氧化磷酸化（OXPHOS）转变为有氧糖酵解的代谢转换有关，从而促进肿瘤的增殖，侵袭和转移，并在体外和体内进行转移。同时，我们证明LONP1作为蛋白酶直接靶向线粒体丙酮酸载体1（MPC1），这是一种在糖酵解过程中的关键代谢蛋白，并增强其降解，从而又抑制了三羧酸（TCA）周期，并最终促进PCA的进展。Furthermore, using PCa in cancer-prone mice homozygous for a prostate-targeted conditional Pten knockout and Lonp1 knockin, we integrate transcriptomic and proteomic analyses of prostate tumors, upon which reveals that Lonp1 overexpression results in a signi fi cant downregulation of NADH: ubiquinone oxidoreductase activity, consequently impeding the electron transfer process and线粒体ATP合成，与PCA转移有关。总的来说，我们的结果表明，PCA中LONP1引起的代谢重编程与疾病进展紧密相结合，这表明针对线粒体中LONP1介导的级联反应可能会为PCA疾病提供治疗潜力。
Guihua Wang实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度lcnet.pdf-科学技术学院
摘要 - 优化人工神经网络的计算效率对于资源受限的平台（例如自主驾驶系统）至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了一个轻巧的上下文感知网络（LCNET），该网络加速了语义细分，同时在本文中保持了推理速度和细分精度之间的有利权衡。提出的LCNET引入了部分通道转换（PCT）策略，以最大程度地减少基本单元的计算潜伏期和硬件要求。在PCT块中，三个分支的上下文聚合（TCA）模块扩展了功能接收场，从而捕获多尺度上下文信息。此外，双重注意引导的解码器（DD）恢复了空间细节并增强了像素预测的认可。在三个基准上进行的广泛实验证明了拟议的LCNET模型的有效性和效率。值得注意的是，一个较小的LCNET 3_7仅获得了73.8％MIOU，只有51万个参数，分别使用单个RTX 3090 GPU和Jetson Xavier NX，其令人印象深刻的推理速度约为142.5 fps和〜9 fps。更准确的LCNET 3_11版本可以在约117 fps的推理速度下以相同的分辨率达到75.8％MIOU，在城市景观上约为117 fps推理速度。可以在较小的图像分辨率下实现更快的推理速度。LCNET在移动应用程序方案 - iOS的计算效率和预测能力之间取得了巨大的平衡。代码可在https://github.com/lztjy/lcnet上找到。
从旧到新——重新利用药物来靶向癌症中的线粒体能量代谢
许多肿瘤的特征是 OXPHOS 水平低。然而，这种病理的原因在不同的癌症类型中有所不同。一些肿瘤携带线粒体 DNA 编码复合物 I 亚基（例如肾嗜酸细胞瘤）或核编码复合物 II 亚基（例如嗜铬细胞瘤和副神经节瘤）的致病突变；其他肿瘤则显示所有 OXPHOS 复合物减少，线粒体 DNA 拷贝数减少；还有一些肿瘤的线粒体质量较低 [9–13]。在许多情况下，这种下调的遗传原因仍然难以捉摸。许多肿瘤均显示 OXPHOS 水平均匀降低，例如嗜酸细胞瘤、神经母细胞瘤、肾细胞癌和星形细胞脑瘤 [10,11,14]。然而，只有一小部分癌和黑色素瘤缺乏 OXPHOS，其他肿瘤仍保留有功能性 OXPHOS 系统 [15–20]。某些癌症亚型的 OXPHOS 依赖性受基因改变和/或肿瘤微环境的影响。例如，肺癌中 KRAS 驱动的三羧酸 (TCA) 循环中葡萄糖的贡献比正常肺组织高 [21]。此外，肺癌中经常检测到 SWI/SNF 染色质复合物成分（包括 SMARCA4）的改变。SMARCA4 突变的肿瘤以 OXPHOS 和呼吸能力增强为特征，因此对 OXPHOS 抑制敏感 [22]。与磷酸酶和张力蛋白同源物 (PTEN) 野生型前列腺癌细胞相比，PTEN 缺陷细胞的线粒体通过复合物 V 消耗 ATP，而不是产生 ATP，这导致体外对复合物 I 抑制的基因型特异性敏感性 [23]。
维生素B12并非所有海洋原始细菌与其环境共享
维生素B 12（钴胺，本文B 12）是大多数原核，真核微生物和动物的氨基酸合成和碳补给TCA循环的必不可少的辅助因。尽管大多数人都要求，但B 12仅由少量的原核生物产生，因此导致原子营养和辅助营养物之间的复杂相互作用。然而，未知B 12是如何由概念营养提供的。在这项研究中，在与Thalassiosira pseudonana（A B 12富营养硅藻）的共同培养中生长了33 B 12个原型型植物菌株，以确定通过共享B 12来支持硅藻生长的细菌能力。被鉴定为与硅藻共享B 12，而9个被鉴定为保留B 12，并且不支持硅藻的生长。其他细菌仅在添加底物的情况下与硅藻共享B 12，或者抑制了硅藻的生长。细胞外B 12测量B 12 -provider和b 12-取消菌株证实，只能在经过测试的B 12 -provider菌株的环境中检测到辅助因子。通过LC -MS测量细胞内B 12，并表明不同B 12-构造剂和B 12的retainer菌株的浓度有很大不同。尽管B 12对于绝大多数微生物至关重要，但导出该基本辅助因子的机制仍然未知。我们的结果表明，可以合成b 12 de Novo的大部分细菌不能与环境共享辅助因子。
微生物代谢中的渗透和生活方式过渡
†dv（dv2121@cumc.columbia.edu）摘要微生物物种的对应关系在其代谢特性，基因组组成和生态分布方面具有显着的多样性。系统生物学的一个核心挑战是了解细菌的基因组，代谢和表型特性之间的关系。但是，目前尚不清楚代谢网络的结构如何定义并反映了整个生命树中各种细菌物种的生活方式。通过分析细菌的数千种基因组规模的代谢模型，我们发现了它们在约800个代谢反应或约2000蛋白质编码基因上在独立碳源上生长的渗透样过渡。观察到的过渡的特征是代谢网络功能连通性的显着变化主要与中央碳代谢和TCA循环的完成有关。引人注目的是，细菌的实验观察到的表型特性在过渡下和之上也表现出两种明显不同的状态。物种在过渡时代以下具有代谢网络大小的物种通常是强制性共生体，并且需要复杂的最小培养基才能生长。相比之下，网络高于过渡的物种主要是自由生活的通才。观察到的渗透转变也反映在多种其他基因组特性中，例如，调节基因的比例大大降低了过渡到过渡的低于过渡的新代谢表型的较高的可变性。此外，我们发现来自公正的环境宏基因组测序的细菌基因组大小的分布也反映了与观察到的过渡相对应的基因组簇。总体而言，我们的工作确定了微生物代谢和生活方式的两个质量不同的制度，其特征在于其代谢网络的不同结构和功能特性。