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NIST加密模块验证程序的自动化程序：2024年9月状态报告
A.2.1。 TE Filters ...................................................................................................................................... 18 72A.2.1。TE Filters ...................................................................................................................................... 18 72
研究论文整合网络药理学，分子对接和实验验证，以探索槲皮素的药理机制
慢性非治疗糖尿病伤口（DW）对社会和个人都构成了挑战。先前的研究表明，饮食中等的槲皮素（QCT）有益于预防糖尿病并发症，包括非治疗DW。但是，很少有研究研究了针对DW的QCT相关分子机制。在本研究中，我们首先将网络药理学与分子对接和实验验证进行了研究，以研究与QCT相关的治疗靶标和治疗DW的机制。最后，从在线数据库中获得了191个与QCT相关的靶标和1750个与DW相关的致病靶标。删除重复项后，最终确定了槲皮素的90个潜在的治疗靶标。此外，预测7个具有较高程度的目标，包括IL-6，EGFR，SRC，TNF，AKT1，JUN和MMP9作为QCT的中央治疗靶标，用于治疗DW。功能富集分析表明，QCT施加了强大的多白素调节活动。此外，KEGG富集分析表明，糖尿病并发症中的几种信号通路，包括年龄板信号通路IL-17，PI3K-AKT，TNF，HIF-1，VEGF，被预测为治疗DW处理DW的QCT的关键调节剂。分子对接结果表明，QCT与预测靶标具有强大的结合活性。结合了网络药理学与实验验证，我们首次系统地研究了与DW处理的QCT相关性治疗靶标和潜在途径。此外，验证实验表明QCT可能会显着减弱炎症细胞因子的表达，并且PI3K-AKT信号传导途径的调节可能是QCT药理机制以治疗DW的重要机制。我们的研究可能为DW治疗提供理论基础。
俄亥俄州第三前沿技术验证和启动基金
• 加速俄亥俄州初创公司的技术商业化，这些公司在公司早期阶段授权合格机构开发的技术。 • 生成将技术推向可以商业化或可以筹集额外商业化资金的程度所需的证据。鼓励主要申请人（定义见第 2.3.1 节）明确确定后续融资机会的途径，如果可能，直接与潜在投资者合作，以确定投资公司所需的证据。 • 资助活动可能包括但不限于 beta 原型开发和部署给潜在客户进行测试和评估以及市场研究/业务开发，以生成所需的证据。
生成模型通过歧管概括分析验证
摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用维度和增长的数据。，大多数模型验证都侧重于局部流形的保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），几乎不关注这些模型的全局歧管拓扑，理想情况下应该是学习。为了解决这一限制，我们实施了一个强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cytobench以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集演示了这种方法，以帮助用户开始工作流。歧管概括分析可用于开发和评估旨在学习蜂窝动力学网络的模型，并在外部数据集上验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
对消毒产品验证评估的研究
清洁和消毒评估是任何制药行业中CGMP的重要组成部分。为了验证消毒程序中使用的消毒剂的疗效，以减少表面污染，我们测试了商业消毒剂的作用。在筛选测试中进行了程序的资格，以衡量测试消毒剂的有效性。干净的表面变得更容易消毒，因此清洁和消毒程序相互补充。消毒疗效和验证研究是根据美国药物<1072>消毒剂和防腐剂方案进行的。使用的测试生物包括USP <1072>中提到的标准菌株。在消毒之前和之后遵循标准使用稀释测试方案，并评估了微生物载荷以计算log 10还原指数。随后，我们开发并验证了使用大约10 6 - 10 7的消毒程序，每个测试总菌落形成单位。我们的结果表明，美国Pharmacopeia <1072>的接受标准<1072>>杀菌，杀真菌和孢子效应。正确实施我们的清洁和消毒程序，尊重规定的浓度和接触时间，导致所有使用的微生物减少了4 log 10。在筛选测试中进行了程序的资格，以衡量消毒剂的有效性，根据其作用原则选择。
帝国迷幻预测量表的验证
背景。获得迷幻药物正在自由化，但反应是高度无法预测的。因此，必须提高预测急性迷幻体验的性质以提高安全性并优化潜在的治疗结果的能力。这项研究试图验证“帝国迷幻预测量表”（IPP），这是一项简短，广泛适用的前瞻性措施，旨在预测精神经验的显着维度。方法。使用四个独立的数据集，其中IPP被前瞻性地完成 - 两项在线调查“自然主义”使用（n = 741，n = 836）和两个受控的管理数据集（n = 30，n = 28） - 我们进行了因子分析，回归，回归和相关分析，以评估构造，预测性和预测性，预测性和收敛性的有效性。结果。我们的方法产生了一个9个项目量表，具有良好的内部一致性（Cronbach'sα= 0.8），其中包含三个因素：设置，融洽和意图。IPP大大提出了“神秘”，“挑战”和“情感突破”的经历。在受控的管理数据集（n = 28）中，发现和融洽的多个回归解释了神秘经验中40％的差异，而发现简单的回归集合解释了挑战性经验的16％差异。在另一个（n = 30）中，融洽关系与情感突破有关，解释了9％的差异。结论。在一起，这些数据表明，IPP可以预测在广泛的环境中迷幻体验的相关特征。我们希望这个简短的9个项目量表将被广泛采用，以改善对受控设置及其他地区的迷幻准备的知识。
分析人类围栏相互作用的方法：一项针对需求开发和验证的试点研究
被定义为能够通过利用生成模型来生产各种格式和不同任务的新内容”（Garc´ıa-pe〜nalvo and v´azquez-ingelmo，2023年），对话性Genai（Cgenai）已经启发了他们在系统中的启发研究人员（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau），2024年）在受到要求工程估值之后（例如; Arora等。，2023）。从先前的研究中看，对人类 - 哥伦斯相互作用的研究（H-cgenai.i）似乎因缺乏适合其特定生成性质的方法学工具而受到影响，从而增加了其研究和测试的困难。此外，主要是理论工作或自我示威的集中度表明，与最终用户的经验证明少数，表示没有验证拟议的准则或模板（Rapp etal。，2023）。为了减少这一知识差距，这项试验研究的重点是开发和试验一种支持基于过程评估的混合方法。研究方法是在案例研究中评估的，该案例研究旨在分析提示有条不紊的建议对要求定义的影响，这是研究问题的一部分：促使指南和模板如何影响需求定义的质量？这项研究旨在提出H-Cgenai的新方法。I分析与人类科学观点和实践的整合。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。希望在用例中的方法应用的结果和观察值希望支持由系统工程师和Cgenai组成的启用系统的规范，设计和评估。
![验证EZH2抑制剂在甲状腺甲状腺癌细胞系中的抑制剂效率
儿童髓母细胞瘤靶向疗法的新方法
新型Imidazo [2,1-B]恶唑衍生物抑制上皮细胞转化和三重阴性乳腺癌肿瘤发生
通过靶向下一代测序检测到的遗传改变及其在神经母细胞瘤中的临床意义
替莫唑胺和AZD7762诱导对人神经胶质瘤细胞的协同细胞毒性影响
PARP抑制剂作为酪氨酸激酶依赖性白血病的治疗选择：评论
泛素 - 蛋白酶体系统是杀死抗顺铂的膀胱癌细胞的有希望的目标](/simg/1/14bf3ab14f6a22ab20047b5898877188f8f3061a.webp)
验证EZH2抑制剂在甲状腺甲状腺癌细胞系中的抑制剂效率 儿童髓母细胞瘤靶向疗法的新方法 新型Imidazo [2,1-B]恶唑衍生物抑制上皮细胞转化和三重阴性乳腺癌肿瘤发生 通过靶向下一代测序检测到的遗传改变及其在神经母细胞瘤中的临床意义 替莫唑胺和AZD7762诱导对人神经胶质瘤细胞的协同细胞毒性影响 PARP抑制剂作为酪氨酸激酶依赖性白血病的治疗选择：评论 泛素 - 蛋白酶体系统是杀死抗顺铂的膀胱癌细胞的有希望的目标
摘要。背景/目标：甲状腺塑性甲状腺癌（ATC）的预后很差，目前尚无既定治疗方法来改善其结果。我们先前报道说，Zeste同源2（EZH2）的增强子在ATC中高度表达，并且可能是治疗靶标。但是，EZH2对ATC增长的影响目前尚不清楚。材料和方法：我们研究了EZH2抑制剂（DZNEP）对四种ATC细胞系（8305C，KTA1，TTA1和TTA2）的影响。我们对所有ATC细胞系进行了基因面板分析，以识别细胞系之间DZNEP敏感性的差异。为了研究DZNEP对分化恢复的影响，我们评估了使用PCR进行DZNEP处理之前和之后甲状腺分化标记（TDM）的变化。结果：EZH2在所有ATC细胞系中均表示。在所有ATC细胞系中都检测到DZNEP的细胞还原作用，并且在KTA1细胞中最强，然后是TTA2细胞。TTA1和8305C细胞系显示了弱细胞减少作用，具有TP53突变。在任何ATC细胞系中均未观察到TDM的变化。结论：EZH2抑制剂DZNEP对ATC细胞的生长产生了抑制作用
通过RP-
摘要目的：为了同时确定散装和药物剂型的达帕格列嗪和Linagliptin，创建并随后验证了一种更容易，更实惠的RP-HPLC方法。方法：使用柱热科学同步C8，5μm粒径，昏暗。（mm）250x4.6 i.D标准化色谱条件。使用波长为230 nm的紫外检测器检测分析物。磷酸盐缓冲液和乙腈在30:70 v/v比的流动阶段使用。结果：Dapagliflozin和Linagliptin的保留时间分别为3.3和2.3分钟。dapagliflozin校准曲线在5–25μg/ml的浓度范围内显示线性相关系数为0.999，而Linagliptin的浓度范围为2-10μg/mL。已经确定，这种方法是快速，健壮，线性，灵敏，准确，精确和特定的。将各种降解应力条件应用于Dapagliflozin和Linagliptin。结论：随着保留时间的明显不同，两种API（活性药物成分）与纯标准药物（Dapagliflozin和Linagliptin）明显区分开。当前的药物方法已经开发并成功地用于确定合并配方和常规质量控制分析中的达帕列酰辛和利格列汀的水平，具有良好的准确性和敏感性。该方法已根据ICH指南对统计验证。关键字：Dapagliflozin，Linagliptin，反相HPLC，验证，强制降解研究，色谱条件。收到：12/09/2024接受：09/10/2024
