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深入了解植物对线虫入侵的反应以及植物寄生线虫对宿主防御的调节
植物病原体通过抑制植物免疫反应和与植物细胞相互作用而引起疾病。研究这些相互作用有助于解读病原体用来克服植物免疫力的分子策略。在植物病原体中，寄生于各种植物的线虫对全球粮食生产产生了深远的影响。为了对付这些寄生虫，植物已经发展出一套复杂的防御系统，包括刚性细胞壁和加固等防御措施，作为对抗任何入侵者的第一道防线。植物还具有多种组成性释放的植物化学物质，这些化学物质对入侵的微生物具有毒性，是它们的防御武器库。此外，根据宿主植物感知和识别入侵病原体的能力，宿主在感染后会触发大量的反应系统。线虫已经进化出通过神经系统感知和应对宿主防御的策略，这有助于它们逃避、避免或中和宿主植物的防御系统。为了制定有效的管理策略，了解线虫抑制宿主防御的机制至关重要。前文主要讨论了植物与线虫相互作用对线虫入侵的免疫作用，本文将讨论植物寄生线虫抑制植物防御的策略，全面阐述线虫的基本识别机制和宿主植物的基础免疫反应，并探讨线虫调控宿主防御的机制及其效应分子的作用，分析植物代谢产物的释放及其在分子水平上防御作用方式的最新研究进展。
植物防御的环形气味编码钥匙蛋白...
亲爱的读者！在11月22日，现在是时候了：我们的研究所在Sci的漫长夜晚打开了大门。在第九次，我们想将每个人引入所有人之间迷人的化学传播世界。这一事件不仅是我们介绍有关植物，昆虫和微生物的研究的机会，而且是我们对支持我们以公共资金支持的社会的承诺的表达。研究不会在真空中进行。它与我们以积极的方式生活和呼吸的民主和世界开放的价值观紧密相关。在一个越来越多地以紧张局势为标志的世界中，需要寻找全球危机（例如全球变暖或物种灭绝）的共同答案，我们认为这是建造桥梁和促进对话的责任。
体型决定不同物种的免疫防御
Cynthia J. Downs 宿主能力的差异（宿主遇到病原体并将其传播给另一个宿主或媒介的能力）是影响宿主群落内疾病动态的关键因素。免疫系统在确定宿主能力方面起着关键作用，因为它有助于防御，确定宿主对病原体的易感性和适应性。异速生长（特征如何随体型变化）为对免疫防御和疾病动态进行种间预测提供了一个有希望的框架。安全因子假说认为，大型动物应该具有不成比例的更强的免疫防御能力，因为它们接触传染性生物的风险不成比例，并且跟上病原体复制的速度不成比例。数百种鸟类和哺乳动物的粒细胞浓度数据表明超度量缩放，支持安全因子假说。相比之下，数十种鸟类和哺乳动物的补体功能性抗菌能力数据表明，大型和小型宿主具有成比例的保护。我们的团队还通过在体外全血样本中用脂多糖 (LPS) 诱导模拟细菌感染并量化基因转录，探究了九种灵长类动物的体型对血液先天免疫反应调节结构的影响。新的比较转录组学方法表明，大型物种对感染的转录反应更为剧烈，与小型灵长类动物相比，大型灵长类动物在感染期间优先考虑先天免疫基因表达，而不是非免疫基因。在 LPS 攻击后，大型物种不成比例地上调了组成性表达较少的基因的基因表达，表明存在补偿性变化。这些转录组学结果支持安全因子假说。总体而言，结果表明体型会影响对细菌感染的免疫反应的调节。进一步说，体型会影响宿主的能力和疾病动态，将免疫防御的异速生长整合到能力的异速生长模型和流行病学模型中将有助于预测疾病动态的后续影响。
PhishCatcher：客户端防御网络欺骗...
PhishCatcher：使用机器学习1 Mr.G的客户端防御网络欺骗攻击。Harish Kumar，2 B. Srivani，3 B. Nikhitha，4 C. Varshitha 1电子和传播工程系助理教授，Malla Reddy工程学院，妇女Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Secunderabad。2,3,4，Malla Reddy工程学院电子与传播工程系学生，MALLA REDDY工程学院，Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Telangana。摘要网络安全面临着一个巨大的挑战，即保持用户私人信息（例如密码和PIN代码）的机密性和完整性。每天将数十亿用户暴露于伪造登录页面，要求秘密信息。有很多方法可以欺骗用户访问网页，例如网络钓鱼邮件，诱人的广告，点击插错，恶意软件，SQL注入，会话劫持，中间人，拒绝服务和交叉站点脚本攻击。Web欺骗或网络钓鱼是一种电子技巧，攻击者构建合法网页的恶意副本，并请求用户的私人信息（例如密码）。为了应对此类漏洞，研究人员提出了几种安全策略，但他们面临延迟和准确性问题。为了克服此类问题，我们根据机器学习技术提出和开发客户端的防御机制，以检测欺骗的网页并保护用户免受网络钓鱼攻击。该算法采用四种不同类型的Web功能作为输入，然后随机森林分类器决定是否对登录网页进行了欺骗。作为一种概念证明，开发了一种被称为PhishCatcher的Google Chrome扩展程序，它是开发了实现我们的机器学习算法的，该算法将URL归类为可疑或值得信赖。为了评估扩展的准确性和精度，对实际Web应用程序进行了多个实验。实验结果表明，在400个分类的Pheded和400个合法URL上进行的试验的精确度很高，为98.5％，为98.5％。此外，为了测量我们的工具的潜伏期，我们进行了40多个浮网罗的实验。PhishCatcher的平均记录响应时间仅为62.5毫秒。I.介绍于2022年1月1日，法国国家数字科学与技术研究所（INRIA）的成员/用户收到了法语中的一封电子邮件，要求用户使用直接链接https：//www.educationonline确认其网络邮件帐户。nl/cliquez.ici.cas.inria.fr.cas.login/login.htm l。单击此链接时，它需要一个假，但出现了真正的中央身份验证登录页面。此
偶然的噬菌体防御在由毒素 - 抗毒素系统介导的流行病弧形霍乱中，由噬菌体编码的抗毒素模仿
抽象细菌及其病毒捕食者（噬菌体）不断发展以相互颠覆。许多抑制噬菌体的细菌免疫系统是根据可以水平传播到多种细菌的流动遗传元素编码的。尽管细菌中免疫系统普遍存在，但这些免疫系统是否常常在自然界遇到的噬菌体作用。此外，有限的例子证明了这些噬菌体如何应对这种免疫系统。在这里，我们确定了具有编码细菌免疫系统DARTG的新型遗传元素的全球病原体弧菌霍乱的临床分离株，并揭示了免疫系统对共同循环裂解噬菌体ICP1的影响。我们表明，DARTG抑制ICP1基因组复制，从而防止ICP1斑块。我们通过识别反击DARTG并允许ICP1后代生产的ICP1编码蛋白来进一步表征DARTG介导的防御与ICP1之间的冲突。最后，我们将这种蛋白ADFB识别为一种功能性抗毒素，ABRO可能通过直接相互作用大门。在临床V.霍乱分离株中检测DARTG系统后，我们观察到ICP1分离株与功能性抗毒素的增加。这些数据强调了对霍乱弧菌及其裂解噬菌体的监视使用，以了解细菌与其自然界噬菌体之间的共同进化武器竞赛。
基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
主动欺诈防御：机器学习在保护在线欺诈中的作用不断发展
随着在线欺诈变得更加复杂和普遍，传统的欺诈检测方法正在努力与欺诈者采用的不断发展的策略保持同步。本文通过为欺诈检测和预防提供更高级，可扩展和适应性的解决方案来探讨机器学习在解决这些挑战中的变革作用。通过分析诸如随机森林，神经网络和梯度提升之类的关键模型，本文突出了机器学习在处理庞大数据集时的优势，确定了复杂的欺诈模式，并提供了实时预测，以实现积极的欺诈预防方法。与欺诈发生后反应的基于规则的系统不同，机器学习模型不断从新数据中学习，适应新兴的欺诈计划并减少误报，最终使财务损失最小化。这项研究强调了机器学习通过使它们更具动态，高效且能够处理各个行业欺诈日益增长的复杂性来彻底改变欺诈检测框架的潜力。机器学习中的未来发展，包括深度学习和混合模型，有望进一步提高这些系统的预测准确性和适用性，以确保面对新的和新兴的欺诈策略，组织保持韧性。
国防卫生机构-陆军医疗后勤司令部
2024 年 8 月 26 日 备忘录：适用于：所有国防卫生局军事医疗机构 主题：针对 Mpox 的医疗机构最新指南 2024 年 8 月 14 日，世界卫生组织宣布刚果民主共和国 (DRC) 和其他几个非洲国家爆发的 mpox 疫情为国际关注的突发公共卫生事件 (PHEIC)。这是两年内第二次与 mpox 相关的 PHEIC。上一次 PHEIC 于 2022 年 7 月宣布，并于 2023 年 5 月结束。国防卫生局 (DHA) 监测国防部人员之间 mpox 的人际传播情况。目前，军人感染 mpox 的风险很低。mpox 有两个基因上不同的进化枝，即进化枝 I 和进化枝 II。 2022-2023 年 PHEIC 涉及进化枝 II 型 mpox，主要（但并非唯一）通过性接触传播。刚果民主共和国及其邻国的当前疫情涉及进化枝 I 的新变种。从历史上看，进化枝 I 导致的疾病和死亡比进化枝 II 更严重。这两个进化枝都可以通过与受感染的野生动物直接接触、与 mpox 患者的密切接触（包括亲密接触或性接触）以及接触受污染的物质传播（https://www.cdc.gov/poxvirus/mpox/if-sick/transmission.html）。截至 2024 年 8 月，自 2022 年以来，军事卫生系统 (MHS) 受益人中没有报告任何经实验室确认的 I 型猴痘病例。本备忘录提供了更新的信息，并取代了 2022 年 8 月 29 日的 DHA“针对 2022 年猴痘公共卫生紧急情况的 MTF 临床指导”。它更新了 MHS 特定的 mpox 方面，包括测试、报告和公共卫生响应活动。由于临床管理指导可通过多种来源获得，包括疾病控制和预防中心 (CDC)，因此已删除特定的临床管理指导。收到本备忘录后，请分发给所有医疗机构。有关进一步指导，请参阅 CDC 的 https://www.cdc.gov/poxvirus/mpox/index.html 或整个文档中的链接，或联系您当地的公共卫生/预防医学。