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胰腺 α 细胞转分化的最新进展...
随着全球糖尿病患病率的上升，胰岛素治疗和口服降糖药等传统治疗方法往往无法达到最佳血糖控制，从而导致严重的并发症。最近的研究集中于通过 a 细胞的转分化来补充胰腺 b 细胞，这提供了一种有希望的治疗途径。本综述探讨了 a 细胞到 b 细胞转分化的分子机制，强调了关键转录因子，例如 Dnmt1、Arx、Pdx1、MafA 和 Nkx6.1，并讨论了潜在的临床应用，特别是在以严重 b 细胞功能障碍为特征的 1 型和 2 型糖尿病中。其中还包括转分化效率低、细胞稳定性和安全性问题等挑战。未来的研究方向包括优化分子途径、提高转分化效率和确保 b 细胞身份的长期稳定性。总体而言，将 a 细胞转化为 b 细胞的能力代表了糖尿病治疗的一种变革性策略，为严重 b 细胞丢失的患者提供了更有效和可持续的治疗希望。
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
颅内生殖细胞肿瘤：基因组诊断的进展和对新型治疗方法的需求
讨论：开发用于诊断和管理恶性肿瘤的液体活检平台是一个快速发展的领域。目前使用传统肿瘤标志物的方法存在很大的局限性。在这篇综述中，我们将讨论颅内 GCT 的遗传和表观遗传特征分析，这些特征正在成为有前途的生物标志物，有助于诊断和管理颅内 GCT。各种研究表明，MAPK 通路的激活突变是颅内 GCT 的常见改变，大多数生殖细胞瘤中都可见 KIT 表达。针对 KIT 的靶向疗法的开发为生殖细胞瘤的靶向治疗带来了前景。正在考虑进行临床开发的其他治疗方式包括免疫疗法和使用免疫检查点抑制剂，尤其是在 NGGCT 中。在这篇综述中，我们将讨论目前正在开发的潜在新型疗法和临床试验。
治疗晚期卵巢癌的新策略
晚期卵巢癌（AOC）容易复发，这可以归因于耐药性。耐药性可能与肿瘤微环境（TME）有关，包括免疫和非免疫TME。在免疫TME中，免疫效应细胞（例如树突状细胞（DC），M1样肿瘤相关巨噬细胞（M1-TAM）和T细胞被抑制。相反，激活了免疫抑制性细胞，例如M2样肿瘤相关的巨噬细胞（M2- TAM），髓样衍生的抑制细胞（MDSC）和调节性T细胞（Tregs）。这些变化使得产生免疫作用并影响化学免疫疗法的效率很难。在非免疫TME中，诸如凋亡抑制，DNA损伤反应（DDR）和上皮 - 间质转变（EMT）等机制可以促进肿瘤的生长，转移和耐药性。尽管TME在AOC治疗中提出了挑战，但纳米颗粒（NP）的独特生物学优势使调节TME成为可能。nps可以刺激M1-TAM，DC和T细胞的免疫反应，同时减少免疫抑制细胞（例如M2-TAMS和Tregs）的内化，从而调节AOC免疫TME。此外，NP可以通过减少AOC细胞的凋亡，抑制同源重组（HR）修复，反转EMT并实现逆转耐药性的效果来调节非免疫TME。总而言之，NPS的应用为AOC提供了一些新的临床治疗场所。
高级制作和统一的碳 -
对齐的碳纳米管（CNT）复合材料由于其出色的机械和物理特性而引起了很大的兴趣。本文简要概述了对齐的CNT复合材料的合成方法。首先对制造排列的CNT纤维制造的三种主要方法进行了审查，包括湿旋，干旋和浮动催化剂。但是，由于其多孔结构和纤维内的CNT对齐不良，获得的CNT纤维具有有限的机械和物理性能。需要适当的处理以使纤维致密以增强其性质。然后讨论CNT纤维致密化的主要方法。为了进一步增强CNT纤维内的负载转移，始终使用聚合物浸润。综述了CNT纤维聚合物浸润的典型研究，所获得的复合材料的特性表明该复合制造方法优于常规分散方法。由于对齐的CNT复合材料通常是在长纤维或薄膜的结构中获得的，因此很难测量这些复合材料的热导率。开发了一个非晶格蒙特卡洛模型，以准确预测对齐的CNT复合材料的热导率。
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生物多样性和生态系统功能研究的遥感进步
不同的生物多样性维度越来越受到赞赏，这对于维持生态系统及其对人类的服务至关重要。最近，随着功能生物地理学的出现，功能多样性特别感兴趣，因为它与碳，水和能源交换以及气候缓解等生态系统过程的密切联系。多种多样性在空间和时间上有所不同。了解这种范围的这种变化对于跟踪地球生态系统的弹性很重要，并且有关生态系统结构特征的信息为监测提供了必要的基础，预测生态系统功能模式和生态系统的过程，以整体方式从单个单位到整体。最近，关于生物多样性监测和测量的高分辨率，高通量，非侵入性和大规模数据正在成为提高生态发现中效率和相干性的新趋势。遥感被证明是解决这一研究差距的关键技术。在不同级别的空气和卫星传播光谱仪可以在各种生态系统以及各种社区和分类单元中开发新颖的多样性测量和替代方案。在本研究主题中，我们的目标是将最新的研究汇总到一个快速增长的方向上，该研究结合了遥感技术及其在生物多样性和生态系统功能（BEF）中的应用。我们想知道，从物种到生态系统的不同水平的生态理论如何通过多尺度的数字化观察和计算方法的进步来比以往任何时候都更加连接。从本研究主题的11篇发表论文中可以看出，我们概括了该领域的三个主要方向：（1）生物多样性的新型观察技术及其应用，（2）用地球信息学方法宏观的生态系统功能评估，以及
高级加密标准（AES）的比较分析
摘要：数据存储和通信的系统必须是安全的，并且加密算法对此至关重要。在这项工作中，比较了Rivest-Shamir-Adleman（RSA）算法和高级加密标准（AES）方法。我们根据AES和RSA加密算法的数学原理，安全特征，性能特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，向信息安全从业者和决策者提供了有见地的信息。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。我们讨论了这两种算法之间的数学和算术比较，并在安全性，速度和实施复杂性方面评估它们的性能。我们的分析表明，尽管AE为对称密钥加密提供了更好的性能，但RSA为非对称密钥加密提供了安全的机制。我们还强调，根据应用程序的特定需求，选择正确的加密算法是多么重要。关键字：加密算法，RSA，安全性，速度，实现复杂性，AES。1。简介每天向数百万用户发送到数百万用户的大量数据强调了安全通信渠道的关键作用。随着越来越多的数据被传输并以电子方式保存，确保数据安全性比以往任何时候都重要[10]。加密算法广泛用于在通信和存储系统中保护数据。选择适当的加密算法对于提供足够的安全性并确保特定应用程序的最佳性能至关重要[3]。高级加密标准（AES）和激烈的Shamir-Adleman（RSA）算法是两种最流行的加密方法。RSA使用不对称的密钥加密方法，而AES使用对称键。AES和RSA都有其优势和局限性，并且选择适当的算法需要对其数学，算法和性能方面进行透彻的了解[5]。国家标准技术研究所（NIST）定义了AES算法，以其在软件和硬件实施方面的效率而闻名，使其非常适合具有严格性能要求的应用。但是，与AES相比，RSA技术的加密和解密速度可能较慢。这是因为它基于分解大量数的数学复杂性，这在键分布和身份验证方面提供了鲁棒性。此外，RSA通常用于密钥交换和数字签名，而AE通常用于对称大量数据的对称密钥加密。在本文中，我们根据其数学原理，安全特征，绩效特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。2。国家标准技术研究所（NIST）于1998年创建了它，以扮演数据加密标准（DES）的角色。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，为信息安全领域的决策者和从业者提供了宝贵的见解。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。材料和方法提供了一种安全的对称密钥加密算法，该算法提供了一种安全的加密和解密数据的方法，称为高级加密标准（AES）。AES是一个在固定长度数据块上运行的块密码。它使用对称键进行加密和解密，这意味着两个操作都使用相同的密钥。AES支持128、192和256位的关键长度，其安全性取决于密钥长度[1]。AES使用替代 - 帝国网络（SPN）结构，该结构由几轮操作组成。在每个回合中，AES将四个转换应用于输入块：字节替换（Subbytes），行移动（shiftrows），列混合（MixColumns）和键添加（AddRoundKey）[1]。这些转换旨在提供混乱和扩散，这是任何加密算法的重要特性。AE的数学分析重点介绍了SPN结构的特性，例如其关键时间表，扩散和
从检测到消除：基于铁的纳米材料驱动肿瘤成像和晚期疗法
基于铁的纳米材料（INM），由于其特殊的磁性，出色的生物相容性和功能，已在肿瘤诊断和治疗中已发展为强大的工具。我们在此处概述了诸如氧化铁纳米颗粒，元素掺杂纳米复合材料和铁基有机框架（MOFS）等INM如何显示多功能性，以改善肿瘤成像和治疗。在成像方面，INM提高了磁共振成像（MRI）和光声成像（PAI）等技术的灵敏度和准确性，并支持多模式成像平台的开发。关于治疗，INM在高级策略中起着关键作用，例如免疫疗法，磁性高温和协同组合疗法，这些疗法有效地克服了肿瘤诱导的耐药性并降低全身毒性。INM与人工智能（AI）和放射线学的整合进一步扩展了其精确肿瘤识别，治疗优化和扩增治疗监测的能力。INM现在将材料科学与先进的计算和临床创新联系起来，以实现下一代癌症诊断和治疗学。