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水蛭唾液软膏可加速金黄色葡萄球菌感染伤口的愈合
本研究旨在探索纯水蛭唾液及其与优色林的组合对感染金黄色葡萄球菌的伤口的影响。实验包括在动物胸部背部区域诱导伤口。为了感染伤口，将 100 µl 密度为 0.5 McFarland 的金黄色葡萄球菌细菌引入伤口部位。使用 75 只雄性 Wistar 大鼠，分成 5 组，每组 15 只，每组进一步细分为 3 个亚组：用呋喃西林（阳性对照）、水蛭唾液、水蛭唾液软膏、优色林软膏和阴性对照（未治疗）治疗。随后，在第 7、14 和 21 天从伤口部位采集样本，以量化细菌存在并评估伤口组织恢复情况。宏观观察显示，在 14 天内，水蛭唾液软膏和纯水蛭唾液均具有良好的伤口愈合能力。微生物分析证实了水蛭唾液及其软膏配方的抗菌功效。根据研究结果，可以合理地推断，水蛭唾液软膏和纯水蛭唾液在促进伤口愈合和促进皮肤上皮组织再生方面均表现出令人称赞的功效。
使用靶向纳米抗生素提高抗生素对金黄色葡萄球菌感染的疗效
摘要：抗生素在感染部位的生物利用度低是治疗失败和细菌耐药性增加的主要原因之一。因此，开发新的、非传统的抗生素输送策略来应对细菌病原体至关重要。在这里，我们研究了两种氟喹诺酮类药物环丙沙星和左氧氟沙星封装到聚合物基纳米载体（纳米抗生素）中，目的是提高它们在细菌感染部位的局部生物利用度。优化配方以实现最大药物负载。纳米抗生素的表面用抗葡萄球菌抗体作为配体分子进行修饰，以靶向金黄色葡萄球菌病原体。通过荧光共聚焦显微镜研究了纳米抗生素与细菌细胞的相互作用。常规测试（MIC 和 MBC）用于检查纳米抗生素制剂的抗菌性能。同时，还采用了生物发光分析模型，揭示了对胶体系统抗菌效力的快速有效评估。与游离型抗生素相比，靶向纳米抗生素对金黄色葡萄球菌的浮游生物和生物膜形式均表现出增强的抗菌活性。此外，我们的数据表明，靶向纳米抗生素治疗的疗效可能受其抗生素释放曲线的影响。
Delphine Leclerc、Louise Goujon、Sylvie Jaillard、Bénédicte Nouyou、Laurence Cluzeau 等人。基因编辑在体外纠正 a G > A GLB1 转换 f
摘要 神经节苷脂单唾液酸 (GM1) 神经节苷脂沉积症是一种罕见的常染色体隐性遗传病，通常由 GLB1 基因中的有害单核苷酸变异 (SNV) 引起。这些变异导致 b-半乳糖苷酶 (b-gal) 活性降低，从而导致与过早死亡相关的神经退行性病变。目前，尚无有效的 GM1 神经节苷脂沉积症治疗方法。正在进行的三项临床试验旨在提供 GLB1 基因的功能性拷贝以阻止疾病进展。在这项研究中，我们表明 41% 的 GLB1 致病 SNV 可以被腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 取代。我们的结果表明，ABE 可以有效地纠正患者来源的成纤维细胞中的致病等位基因，恢复 b-gal 活性的治疗水平。脱靶 DNA 分析未检测到接受治疗的患者细胞中的脱靶编辑活动，除了基于 3D 结构生物信息学预测的不影响 b-gal 活性的旁观者编辑。总之，我们的结果表明基因编辑可能是治疗 GM1 神经节苷脂沉积症的替代策略。
Amaurosis会议
这种情况主要影响视网膜，这是眼睛背面的专门组织，检测到光和颜色。Leber先天性amaurosis可能是由至少20个基因中的变异（也称为突变）引起的，所有这些基因对于视网膜和正常视力的功能都是必需的。这些基因在视网膜的发展和功能中起多种作用。例如，与该疾病相关的某些基因对于称为感光体的光检测细胞的正常发展是必需的。其他基因参与光转导，进入眼睛的光转换为传播到大脑的电信号。仍然其他基因在纤毛的功能中起作用，纤毛的功能是微观指的突出，从许多类型的细胞表面伸出。纤毛是在视网膜的感光体中发现的，对于视力是必不可少的。
Oracle 餐厅咨询服务
附加服务 12 Oracle Restaurants 咨询专业服务 - 每小时 12 Oracle Restaurants 专业服务和咨询 - 每小时 13 Oracle Restaurants 功能帮助台软件恢复服务 15 Oracle Restaurants 销售点软件恢复服务 16 Oracle Restaurants ECMS 配置服务 - 每小时 17 Oracle RES 3700 销售点软件更新服务 18 Oracle Restaurants 集成服务培训 - 每小时 20 Oracle Restaurants 信用卡本地 POS 网关 Merchant Link 设置费 21 Oracle Restaurants 信用卡本地 POS 网关 Merchant Link 服务变更 22
Oracle 餐厅云咨询服务
Simphony 安装入门套件、Simphony Essentials 和其他服务 22 Oracle Simphony Cloud 安装入门套件 - 标准 22 Oracle Simphony Cloud 安装入门套件 - 酒店 24 Oracle Simphony Essentials Cloud 安装入门套件 26 Oracle Simphony Cloud 库存管理配置服务 27 Oracle Simphony Cloud 厨房显示配置服务 29 Oracle Simphony Cloud 劳动力管理配置服务 31 Oracle Simphony Cloud 交易服务配置服务 32 Oracle Simphony Cloud 礼品和忠诚度配置服务 33 Oracle Simphony Cloud 硬件安装服务 34 Oracle Simphony Cloud 系统管理员培训服务 36 Oracle Simphony Cloud 最终用户培训服务 37 Oracle Simphony Cloud 实时支持服务 38
幽灵餐厅及其在食品和饮料行业中的作用
虽然幽灵餐厅必须遵守与传统餐厅相同的卫生标准，但由于没有实体店面，监控具有挑战性。遵守卫生标准的企业将与顾客建立信任和安全感。如果顾客知道这家餐厅是一家幽灵餐厅，并且已在食品和兽医服务处注册，这可以培养顾客忠诚度并提高企业的声誉，这对于在餐饮业建立成功的企业至关重要。这些结果共同说明了幽灵餐厅的双重性质，它既是餐饮业的颠覆性创新，也是需要更高透明度和监管监督才能取得长期成功的商业模式表 3。
立即发布联系人：劳拉·弗雷德里克（Laura Fredrick）日期：2025年1月22日（640）202-0308新泽西州教育部宣布向S
新泽西州特伦顿教育的人工智能 - 新泽西州教育部（NJDOE）今天宣布授予两项赠款，以促进全州学区和县职业学校的人工智能（AI）的使用。州长墨菲（Murphy）的2025财政年度预算在两项赠款中拨款150万美元，用于在K-12教室中为AI教育提供资金，并制定针对AI的新职业和技术教育（CTE）计划。“教育赠款中的人工智能创新”将支持10个学区的倡议，以推进AI在课堂中的作用； “不断扩大人工智能赠款的职业道路”将支持两个县职业学区，以扩大学生在计算机和软件如何模仿人类学习，推理和运动技能方面的知识和技能。“在新泽西州，我们致力于建立创新经济，并投资下一代技术领导者，”州长菲尔·墨菲（Phil Murphy）说。“通过为我们的学生提供与AI互动所需的工具，我们正在确保我们的国家将成为未来几年的最先进技术进步和创新的国家领导者。我期待看到这些赠款收件人能够完成的工作。”代理教育专员凯文·德默（Kevin Dehmer）说：“获得这些赠款的学区是教育的未来的最前沿。”“通过拥抱AI，他们正在准备学生在越来越需要对如何利用这项技术的劳动力中表现出色。奖励收件人和金额如下：这些计划是确保我们的课堂不仅整合最新技术的重要一步，而且还培养在AI时代成长所需的批判性思维和道德理解。”新泽西州首席AI策略师贝丝·西蒙妮·诺维克（Beth Simone Noveck）说：“新泽西州的公立学校长期以来为教育卓越而定，这些AI创新赠款代表了我们的下一步。”“通过将AI素养和工具整合到我们的课堂中，我们将在准备下一代领导者的同时使对这些变革性技术的访问民主化。在一起，这些赠款计划将帮助我们浏览技术AI的进步，并支持在教育中有负责任的AI使用的最佳实践，这些实践可以使我们州的学校受益，从而确保每个新泽西州的学生都有机会塑造我们的AI-Anabled Future。”人工智能创新教育赠款这笔赠款将使在两个关键领域的新计划开发：“与AI教学”和“关于AI的教学”。 “使用AI的教学”组成部分将支持使用生成AI工具的试点计划来增强教学实践，包括开发个性化的辅导，数据分析以改善教学和AI集成中的教师培训“关于AI的教学”组成部分将着重于创建创新的课程，以促进学生的AI素养，包括有关AI伦理学和社会影响的课程；建立以AI为中心的创客空间，以使学生可以共同努力并分享想法；并促进基于AI驱动的项目的学习机会。
具有国际学士学位的学生的最低主题要求
此外，要求申请人提交以下材料进行入学评估：1。学术结果2。大学临床能力测试（UCAT）结果▶在选拔过程中仅在入院前十二个月内采取的UCAT结果。3。个人陈述4。两个在线裁判报告▶其中一名裁判必须是申请人的公民教师/表格老师。在线裁判报告中的问题和回答格式。问题将不超过10分钟才能完成。将向申请人提供说明和登录详细信息，这些申请人将向裁判提供登录信息。
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。