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crispri：基于结核病药物靶标和微晶纤维素增强药物递送的基于持续治疗功效的识别
ElenaFernándezTorres摘要结核病（TB）仍然是全球重大的健康挑战，由于多药耐药性结核分枝杆菌（MTB）的兴起而加剧。由于抗性机制而导致的现有药物的效率低下需要新颖的药物靶标和优化的药物输送系统。这项研究旨在使用CRISPR干扰（CRISPRI）筛查确定MTB中的必要药物靶标，并评估基于微晶纤维素（MCC）的配方效应以持续药物递送。使用DCAS9介导的转录抑制构建了一个基因组 - 宽CRISPRI文库，并使用qPCR和RNA测序（RNA-Seq）评估了基因敲低效率。使用肉汤稀释测定法和菌落形成单位（CFU）枚举评估了基因抑制对细菌存活和药物敏感性的影响。基于MCC的Isoniazid制剂是使用湿的颗粒方法开发的，并通过扫描电子显微镜（SEM），X射线衍射（XRD）和傅立叶变换红外光谱（FTIR）来表征。使用USP溶解设备II评估了体外药物释放曲线，并进行了统计分析，包括ANOVA和Pearson相关性，以确定重要的趋势。结果表明，高CRISPRI敲低效率与降低的细菌存活率相关（r = -0.78，p <0.0001），表明成功鉴定了基本基因。细菌存活与利福平MIC之间的正相关（r = 0.61）证实，敲低会影响药物敏感性。基于MCC的制剂显示在24小时内持续释放药物，在MCC药物释放和细菌存活之间存在很强的负相关（-0.68），证实了延长的抗菌活性。该研究得出结论，CRISPRI是结核病药物靶标识别的有力工具，而基于MCC的配方为持续药物递送提供了有希望的策略。未来的研究应在体内药代动力学，全基因组测序和先进的药物携带者中整合，以进一步优化结核病治疗策略。关键字：结核病，CRISPR干扰，结核分枝杆菌，基因敲低，细菌存活，微晶纤维素，耐药性，持续药物释放，药物释放，精确药物，精密医学引起的结核病（TB），由Mycobacterium witter（Mimabacterium witter）造成了1.超过100个全球的造成（Mimobacterium witter and Fresprim andim Million Millionb）（Mim Million Millionb），是一个1. Mimb）。每年死亡（Samukawa等，2022）[1]。耐多药（MDR-TB）和广泛的耐药性结核（XDR-TB）的出现增加了对新型治疗策略的迫切需求（Cheung等，2021）[3]。传统的药物发现方法由于细菌代谢，休眠机制和内在耐药性的复杂性而难以确定新的有效靶标（Rock等，2016）[2]。在响应中，CRISPR干扰（CRISPRI）技术已成为鉴定和验证细菌生存，耐药性和代谢脆弱性所需基因基因的革命性工具（Yan等，2022）4 []。CRISPRI利用催化死亡的CAS9（DCAS9）酶选择性地抑制基因表达而无需诱导双链断裂，从而在活细菌细胞中实现了高通量药物靶标筛查（McNeil等人，2021年）[3]。虽然CRISPRI已广泛用于癌症研究和细菌遗传学，但通过鉴定出新的可药物靶标和抗生素协同作用来增强结核病药物发现的潜力仍未得到充分激发（Choudhery等，2024）[5]。除了确定新药靶标外，改善药物输送系统对于增强治疗功效和患者依从性至关重要（Kalita等，2013）[6]。当前的结核病药物治疗方案很长（6-9个月），导致辍学率高，治疗不完全，
亚麻微绿木脂素作为新型前列腺癌靶向抑制剂的分子建模与鉴定
前列腺癌 (PCa) 是最常见的癌症类型之一，其在 70 岁以上的老年男性中的发病率呈上升趋势。在药物治疗中，天然化合物及其结构类似物已用于治疗癌症。多项研究已证明亚麻（Linum usitatissimum，俗称亚麻）在治疗各种癌症方面具有治疗潜力。然而，亚麻衍生化合物作用于 PCa 的具体机制仍不清楚。本研究旨在通过鉴定和评估亚麻嫩芽中的生物活性化合物来填补这一空白。GCMS 分析使用 Shimadzu（GCMS-TQ8040 NX）进行。仪器温度设置为从 50°C 到 300°C，持续 37 分钟，以得到 100% 的总峰面积。分子对接研究是使用 AutoDock tools 4.2 版软件进行的。使用 SWISSADME 在线 (http://www.swissadme.ch/) 和 ProTox-3.0 在线 (https://tox.charite.de/protox3/ index.php?site) 预测工具预测和分析 ADMET 特性。GC-MS 分析鉴定了亚麻嫩芽甲醇提取物中的 58 种植物化合物。其中，CID11002708 和 CID290541 对 PCa 靶蛋白表现出最高的结合亲和力。ADME/T 结果显示这些化合物具有低毒性和特定的代谢特性。考虑到分子对接和 ADMET 评估的结果，可以得出结论，CID11002708 和 CID290541 有望成为治疗 PCa 的新型抑制剂。目前的结果可以通过体外和体内研究进一步验证。
将anaerococcus识别为Potentia
子宫内膜癌（EC）是发达国家最常见的女性生殖道恶性肿瘤之一。根据国际癌症研究机构的说法，与2018年相比，EC的发病率迅速增加，到2040年，全球范围内将增加50％以上。在2020年，波兰的EC率最高，与9,869个诊断为新病例相对应（Chen等，2017； Morice等，2016； World Cancer Research Fund; International，2023）。只有几个因素，包括宿主遗传改变和遗传因素，在子宫内膜癌发生中起着重要作用。但仍然可以解释10-20％的EC病例。女性的EC终生风险约为3％，诊断为61岁的中位年龄。环境因素，例如激素，肥胖，炎症，绝经状态和微生物组组成，与EC的启动和进展有关（Kuz ́mycz和StąCzek，2020; Morice et al。，2016）。人类微生物组项目表明，在女性生殖道中发现了总人类微生物组的9％。从历史上看，子宫颈被认为是保护上生殖道免受细菌的屏障。因此，子宫以其生理状态，被认为是无细菌的区域。然而，使用元基因组测序技术的研究表明，子宫中的细菌种群多样性，此外还可以发生病理状态的显着变化（Moreno等，2022）。先前的研究已关联物种有趣的是，EC的危险因素是绝经后，因为在此期间，观察到子宫细菌多样性的增加，这与女性生殖道的疾病和病理有关。绝经后妇女的子宫内膜菌群可能会产生与EC相关的细菌群落的疾病。建议与EC相关的细菌可能与宿主细胞功能的慢性炎症和破坏有关，从而导致致癌过程（Medina-Bastidas等，2022； Walsh等，2019）。在介绍的研究中，检查了患有EC或子宫内膜肌瘤（EM）女性的颈管道微生物组，以揭示微生物组成的差异。确定了一些病理分类群，这可能在EC的发展和发展中起着至关重要的作用。
使用 nrITS 和叶绿体 rbcL 基因序列对印度叶下珠进行 DNA 条形码编码和系统发育分析，以进行分子鉴定
叶下珠属植物因其生态和治疗意义而闻名。准确识别这些物种对于保护和研究目的至关重要。由于植物的表型可塑性以及在检测植物产品中的替代品或掺假物方面存在挑战，传统的分类学鉴定往往不够完善。因此，通过 DNA 条形码进行分子鉴定已成为草药产品质量控制和国际草药贸易的新标准。本研究使用 DNA 条形码工具来识别印度叶下珠属物种，重点关注 nr 内部转录间隔区 2 (ITS2) 和叶绿体 rbcL 基因。系统发育分析显示高度的遗传相似性和很强的系统发育关系。这些发现证实了与全球同类的遗传亲缘关系，突出了进化模式。ITS2 区域的结构使用最小自由能计算来验证物种鉴定。这项研究展示了如何将 rbcL 基因分析与基于 ITS2 的 DNA 条形码相结合来准确识别印度叶下珠属物种，这种方法增强了这些宝贵植物资源的可持续利用，确保了产品质量，最大限度地减少了掺假，并支持生物多样性保护。
使用深度学习的恶意URL识别-IJRPR
以高风险行业（例如财务或医疗保健）的高风险行业运营的跨国公司，其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL，敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然，但它是一个精心制作的网络钓鱼链接，旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意，因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是，该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后，系统会自动分析URL，提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同，基于CNN的模型标识了微妙的不规则性，例如意外的字符模式和异常的子域结构，将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件，以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队，该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时，将URL添加到共享威胁情报数据库中，帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁，保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中，恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁，影响个人，组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞，制造传统的检测机制，例如黑名单和基于规则的算法，对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加，因此恶意URL的流行率不断增加，这导致了各种检测方法的发展，每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法：黑名单，机器学习模型和拟议的深度学习方法。
患者错误识别 - HC-UK 会议小组
案例研究中的患者记录系统 • 根据 HSSIB 报告自我评估您的服务 • 改进处理患者错误识别事件的方式 • 培养您在临床实践中使用 NHS 编号的技能 • 了解如何提高患者识别准确性以确保输血安全 • 培养您采用新患者扫描技术的技能 • 通过投诉流程（包括调查）为员工提供支持 • 确定在 NHS Trust 中实施 Scan4Safety 技术的关键策略 • 自我评估、反思和扩展您在患者识别方面的技能 • 支持 CPD 专业发展并作为重新验证证据。本课程
利用病毒复制子进行全基因组 CRISPR 敲除筛选，以鉴定参与病毒复制的宿主因子
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 11 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.09.632058 doi：bioRxiv 预印本
使用协作交叉和新心脏模型的识别
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631983 doi：Biorxiv Preprint
在矿物材料上生长的嗜极古菌中代谢物提取和呼吸醌鉴定的改进方案
我们研究了在黄铁矿 (FeS 2 ) 上生长的铁和硫氧化、极嗜热酸的古菌 Metallosphaera sedula 的代谢组。由于细胞与矿物材料之间紧密接触和相互作用，从这些微生物中提取有机物是一项重大挑战。因此，我们应用了一种改进的方案来破坏微生物细胞并将其有机成分与矿物表面分离，通过液液萃取提取亲脂性化合物，并使用 MALDI-TOF MS 和 UHPLC-UHR-Q/TOF 进行代谢组学分析。通过这种方法，我们确定了几种参与中心碳代谢和古菌中发现的改良 Entner-Doudoroff 途径的分子、硫代谢相关化合物以及参与 M. sedula 适应极端环境（如金属耐受性和耐酸性）的分子。此外，我们还确定了参与微生物相互作用的分子，即通过生物膜形成进行的细胞表面相互作用和通过群体感应进行的细胞间相互作用，这依赖于信使分子进行微生物通讯。此外，我们利用高级化合物识别软件（MetaboScape）成功提取并识别了不同的饱和噻吩醌。这些醌是 M. sedula 的呼吸链电子载体，具有在极端环境条件下进行生命检测的生物标志物潜力。
直磷酸监测的倾斜和阅读障碍物电化学传感器
DNA2VEC载体。单词嵌入被广泛用于自然语言处理（NLP），可使用固定长度向量有效地将单词映射到高维空间中[19]。这个概念也已应用于DNA序列[20]。在这项研究中，我们利用了预训练的单词向量来嵌入DNA序列。我们通过窗口大小m（m = 3）和步长s（s = 1）进行长度n的DNA样本，然后获得长度m xi∈{x 1，x 2，x 3，...，x n-2}的N-2 DNA序列。每个X I可以在衍生自DNA2VEC的预训练的DNA载体基质中找到[21]。我们使用ei∈Rk来表达缝隙I序列的k（k = 100）维矢量，然后将我们的序列x i转换为e ei∈{e 1，e 2，e 3，...，e n-2}。最后，对于每个长度n的样本，它可以嵌入为：e 1：n -2 = e1⊕e2 e 2 e 2⊕e n -2（1），其中⊕表示串联算子。