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乳铁蛋白对幽门螺杆菌感染的抗菌作用
摘要：幽门螺杆菌（H.）幽门螺杆菌是各种胃十二指肠疾病的主要病因。H.幽门螺杆菌是一种适应的微生物，已进化为在人类胃的酸性条件下生存，具有自然策略来定居恶劣的环境。尽管全球实施了各种根除方案，但由于抗生素耐药菌菌株的出现，近年来幽门螺杆菌的根除率降至不到80％。这在治疗幽门螺杆菌感染方面构成了重大挑战，因为抗生素耐药性和副作用变得越来越有问题。乳铁蛋白是转铁蛋白家族的成员，是一种结合抗氧化剂，抗菌，抗病毒和抗炎性特性的铁结合蛋白，可促进人类健康。在幽门螺杆菌感染期间，胃汁中乳铁蛋白的浓度显着升高，并且与胃粘膜炎症的严重程度密切相关。许多研究人员在体外和体内研究了乳铁蛋白的抗菌特性。此外，最近的研究还研究了对幽门螺杆菌根除疗法的口服乳铁蛋白补充剂的添加，即使用乳铁蛋白进行单药治疗并不能消除微生物。在本文中，我们审查了幽门螺杆菌的生存策略，以逃避人乳铁蛋白的抗菌活性，并探索乳铁蛋白在消除幽门螺杆菌中的潜力。
Fraunhofer ISE - 年度报告2022/2023
能源过渡已成为公众关注的话题的事实不仅可以通过媒体代表的询问数量增加一倍来证明：政治和行业与概念性解决方案有关，以放弃化石燃料并通过使用再生能源来实现更大的能源自主权。例如，大量关注是指向热泵。我们对中国在PV价值链方面的依赖现在导致了深入的讨论，以重建欧洲的PV行业。为光伏技术找到足够的表面积的主题，我们的关键主题“集成光伏”也非常需求。在这一点上，我们衷心感谢所有同事将自己应用于这些多样化和众多主题的伟大奉献精神。
用作生物肥料的发酵森林凋落物的化学和微生物特性
摘要：集约化农业中化学品的过度使用对土壤多样性和肥力产生了负面影响。发展可持续农业的战略可以依赖于使用微生物肥料，即生物肥料。如果小农户能够使用森林凋落物生产自己的生物肥料，那么就可以为他们提供市场上产品的替代品，森林凋落物是微生物多样性最高的。本研究的目的是表征发酵森林凋落物 (FFL) 的微生物群落，假设发酵过程会改变它们的丰度和多样性。我们研究了两种类型的微生物群落，它们在最初使用的凋落物的化学成分和它们来源的森林的气候环境中有所不同。使用定量 PCR 和分子基因分型技术评估了细菌和真菌群落的丰度和多样性。使用红外光谱法比较了发酵前后凋落物的化学成分。结果表明，发酵增加了细菌的丰度，但降低了真菌的丰度。发酵后观察到的低 pH 值和有机物组成的变化也显著降低了细菌和真菌群落的 α 多样性。与初始垫料相比，FFL 中脂肪族分子的比例更高，C/N 更低，这表明 FFL 一旦加入土壤就会迅速分解。这项初步研究表明，FFL 用作生物肥料的农学意义可能更多地与植物容易吸收的营养物质的贡献有关，而不是与组成它的微生物的多样性有关。必须利用测序技术进行进一步研究，以准确识别可能有益于植物生长的微生物物种。
FICHE技术生物肥料
近年来，使用有机添加剂，活跃的天然代谢产物或有用的微生物是讨论的主题，作为一种更耐用的植物生产的生态策略。我们观察到全世界对微生物接种剂的兴趣及其与植物相互作用的有针对性使用。有用的微生物确实可以通过增加对土壤和环境不利条件的耐受性或改善其养分储存能力来促进植物的生长。每当特定微生物接种物的开发（称为生物肥料）具有有益作用非常困难。特别是挑战之一是农业应用与各种精神环境条件之间的适当性。目前销售的一些BI施用者的质量较差，或者其应用很复杂。如此多的缺点导致农民和农民的信心丧失。尽管如此，提高微生物配方的质量以及理解生物学机制的进展已逐渐提高该领域的应用程序的盈利能力。此表总结了该领域的研究最新进展。
白皮书：安全 AI。这如何实现？ - Fraunhofer IKS
具有认知能力的新一代信息物理系统 (CPS) 正在为现实世界的控制应用而开发。例如自动驾驶汽车、柔性生产工厂、自动化手术机器人、智能电网和认知网络。这些系统基于人工智能 (AI)，利用 AI 领域的技术灵活应对不精确、不一致和不完整，具有从经验中学习的固有能力，并根据不断变化甚至不可预见的情况进行调整。然而，AI 的这种额外灵活性使其行为更难预测，而挑战在于构建基于 AI 的系统而不产生“类似 AI”行为的弱点 [1]。此外，信息物理 AI 系统通常是安全关键的，因为它们可能会在现实世界中造成真正的伤害。因此，安全 AI 的核心目标是处理甚至克服安全与复杂 AI 系统很大程度上不可预测的行为之间的矛盾。例如，考虑一种汽车的自动紧急制动系统，该系统基于机器学习 (ML) 不断感知操作环境，通过基于操作环境模型（及其自身）的 AI 决策模块评估当前情况，并在必要时通过超越人类驾驶员来启动紧急制动操作。当然，这种紧急操作的目的是防止在时间紧迫的情况下发生事故，因为人类操作员可能无法再控制这些事故。紧急制动操作本身也与安全有关，因为错误执行可能会造成严重伤害。安全 AI 挑战并不新鲜 [2]，很可能可以追溯到 20 世纪 50 年代初的图灵本人。尽管如此，由于人们对人工智能的热情高涨，它最近变得至关重要，因为人工智能技术的接受度和在现实世界应用中的成功取决于有意义、可靠和安全的控制。关于在现实世界中负责任地部署人工智能的持续讨论范围从以人为本的社会规范和价值观 2 到其稳健和安全的实现 [3] [4]。然而，在这个思想大纲中，我们将自己限制在安全人工智能系统的技术设计和工程原理上，这是将任务和安全关键型人工智能系统负责任地部署到我们的社会结构中的必要步骤。此外，尽管我们在这个思想大纲中只关注安全方面，但我们相信，所建议的方法也能与人工智能系统的相关可靠性属性（如安全性、隐私、逆向隐私、公平性和透明度）有效地交叉。