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一种新型的生物启发的元疗法用于全局优化
本文介绍了山羊优化算法（GOA），这是一种新型的生物启发的元疗法，灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略，运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感，果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制：用于全球搜索的自适应觅食策略，一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外，解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的，包括颗粒群优化（PSO），灰狼优化器（GWO），遗传算法（GA），鲸鱼优化算法（WOA）和人造Bee Colony（ABC）。比较结果证明了果阿的出色收敛速度，增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效，果阿仍面临一些挑战，包括计算复杂性和对参数设置的敏感性，这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整，与其他元启发式学的杂交以及供应链管理，生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明，果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
2025; 15（9）：3961-3978。 doi：10.7150/thno.107406审查机制和苦味受体在疾病中的新型治疗作用
味道受体，包括离子通道和G蛋白偶联受体（GPCR），检测酸，苦，咸，甜和鲜味。最初被确定为在舌头上的专门上皮细胞中表达的味觉受体（图1），这些受体现在因其超出口服味道感知的更广泛的作用而被认可。它们的检测功能在整个消化道中延伸，包括肠上皮，呼吸道和牙龈，在那里他们感觉到与粘膜表面和微生物之间相互作用的各种代谢产物相处[1]。例如，几种粘膜中存在分离的化学感应细胞（SCC）和表达味觉信号蛋白的簇细胞。SCC可以检测过敏原，细菌，有害刺激，病毒，驱动回避行为，抗菌反应和气道中的神经炎症。同样，肠道中的簇状细胞蠕虫感染和细菌失调，触发以组织重塑为特征的II型免疫反应。在牙龈中，
新颖的实时电力安排家庭能源...
摘要：本文介绍了基于能源互联网（IOE）的实时家庭能源管理系统的新型调度方案。该方案是一种多代理方法，它考虑了两个主要目的，包括用户满意度和能源消耗成本。该方案是在微电网环境下设计的。用户在节省能源成本方面的影响通常在系统效率方面显着。这就是为什么国内用户参与国内电器管理的原因。优化算法基于降雨算法和SALP群算法的改进版本。在本文中，提出了使用时间（TOU）模型来定义肩膀峰和峰值小时的速率。一个两级通信系统将MATLAB中实现的微电网系统连接到云服务器。本地通信级别利用IP/TCP和MQTT，用作全球通信级别的协议。通过使用SALP群算法和通过使用降雨算法，通过使用SALP群算法和节省31.335％的调度控制器成功节省了25.3％的能源。
在Escherichia Coli Nissle 1917中的一种新型益生菌工具包，用于感应和减轻肠道炎症性疾病
摘要：炎症性肠病（IBD）的特征是慢性肠炎，没有治愈和有限的治疗选择，通常具有全身性副作用。在这项研究中，我们开发了一种特定于目标的系统，可以通过设计益生菌大肠杆菌Nissle 1917（ECN）来潜在地处理IBD。我们的模块化系统包括三个组成部分：基于转录因子的传感器（NORR），能够检测炎症生物标志物一氧化氮（NO），1型血素蛋白分泌系统以及由人类抗TNFα纳米型的库组成的治疗货物。尽管敏感性降低，但我们的系统表现出对NO的浓度依赖性反应，成功地分泌了与常用药物adalimumab相当的结合亲和力的功能性纳米型，如酶联免疫吸收测定和体外分析所证实。这个新验证的纳米库库扩展了ECN治疗功能。也可以在ECN中首次表征所采用的分泌系统，可以进一步改编为筛选和净化感兴趣的蛋白质的平台。此外，我们提供了一个数学框架来评估工程益生菌系统中的关键参数，包括相关分子的产生和扩散，细菌定植率和粒子相互作用。这种综合方法扩展了用于基于ECN的疗法的合成生物学工具箱，提供了新颖的零件，电路和炎症热点可调反应的模型。关键字：工程益生菌，IBD，渗透性，E。Coli Nissle 1917（ECN），一氧化氮，TNFα，纳米型■简介
特刊 - 纺织应用的新型合成纤维
今天，由于旋转速度高和生产线的简单性，聚合物的融化和湿旋转是制造商业合成纤维的最常用方法。正在进行的研究工作确保纤维和纺织品仍然是高增值产品。本期特刊旨在收集有关纤维融化和湿旋转领域最新进展的贡献。感兴趣的主题是新型聚合物，添加剂和可用于熔体和湿旋的过程；多组分旋转；喂食线，旋转链或下降单元的特殊设计；旋转不稳定性；物理和化学表征；以及合成纤维的应用。除了实验结果，理论贡献和模拟研究外，还阐明了纤维旋转的物理学并回答有关纤维形态的基本问题（从纳米级到宏观麦克索）也受到欢迎。
主演员评论家的新颖声音通过人为反馈框架进行增强机器人导航
这项工作在头部（VIH）框架中提出了一种新颖的声音，该框架集成了大型语言模型（LLM）和语义理解的力量，以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习（RL）循环中的演员和评论家组成部分，以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制，使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制，该系统将增强学习与人类反馈（RLHF）组件结合在一起，仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果，达到超过94.54％的成功率，超过了既定的基准。最重要的是，VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境，该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步，为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路，这使我们更接近实现人工通用情报。
线粒体呼吸复合物I具有脱钩特性的新型抑制剂具有有效的抗肿瘤活性
癌细胞高度依赖生物能过程，以支持其生长和生存。代谢途径的破坏，特别是通过靶向线粒体电子传输链复合物（ETC-I至V）已成为一种有吸引力的治疗策略。因此，寻找具有最小不良反应的临床有效新呼吸链抑制剂是一个主要目标。在这里，我们表征了一种称为MS-L6的新型OXPHOS抑制剂化合物，该化合物的表现为ETC-I的抑制剂，结合了NADH氧化和解偶联效果的抑制作用。MS-L6在完整和亚整位颗粒上都是有效的，表明其效率不取决于其在线粒体内的积累。MS-L6降低了ATP的合成，并诱导代谢转移，随着葡萄糖消耗量增加和癌细胞系中的乳酸产生。MS-L6剂量依赖性地抑制细胞增殖或诱导各种癌细胞系中的细胞死亡，包括B细胞和T细胞淋巴瘤以及小儿肉瘤。酿酒酵母NADH脱氢酶（NDI-1）的异位表达部分恢复了用MS-L6处理的B淋巴瘤细胞的生存能力，表明NADH氧化的抑制在功能上与其细胞毒性效应有关。此外，MS-L6给药可诱导两个没有毒性的鼠内异种移植模型中淋巴瘤肿瘤生长的良好抑制作用。因此，我们的数据将MS-L6作为OXPHOS的抑制剂，具有双重作用机理，在呼吸链上具有双重作用机理，并且在临床前模型中具有有效的抗肿瘤特性，将其定位为可评估癌症治疗的有前途药物类的开创性成员。
新型N型MOSFET的工程拉伸紧张的SI层的新策略
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
新兴牛皮癣治疗的新型疗法
牛皮癣是一种慢性自身免疫性和自身炎症性疾病，由异常的皮肤细胞更新和炎症定义，导致皮肤上形成斑块。尽管靶向白介素（IL）-17和IL-23的生物疗法显着改善了中度至严重牛皮癣的治疗景观，但它们对所有患者都不有效。这突出了需要其他治疗策略的必要性。近年来，探索诸如靶向IL-21，小核仁RNA（SNORNA）SNORA73，肠道微生物组和自然疗法等新型治疗途径在管理牛皮癣方面已经越来越有希望。白介素21是一种细胞因子，在Th17细胞的分化和功能中起关键作用，这对于牛皮癣的发病机理至关重要。最近的研究表明，用特定的抗体中和IL-21可以帮助恢复免疫稳态，降低疾病的严重程度并改善患者结局。靶向IL-21可能对抗IL-17和IL-23抑制剂等常规疗法的患者特别有益。除了IL-21外，SNORNA SNORA73还成为牛皮癣治疗的新靶标。snora73通过与miR-3074- 5p和前B细胞白血病同型1（PBX1）相互作用来调节细胞增殖，从而促进牛皮癣中促进异常细胞更新。肠道微生物组在包括牛皮癣在内的自身免疫性疾病中的作用越来越多。微生物组中的失衡与疾病加剧有关，引发全身炎症和免疫反应改变。此外，各种自然处理的抗炎特性引起了人们的关注。这些天然疗法可以用作现有治疗方法的辅助手段，提供一种互补的方法，可以最大程度地减少副作用，同时改善患者的预后。针对IL-21，SNORA73和肠道微生物组以及使用自然治疗，可能为更有效，个性化的牛皮癣管理提供新的机会。
引用：Rabie，Obj和Selvarajan，S和Hasanin，T和Alshareef，Am和Am和Yogesh，CK和Uddin，M（2024）一种新颖的IoT Intrusion Intrusion检测框架U
物联网（IoT）在现代生活中广泛使用，例如在智能家居，智能运输等中。但是，由于物联网对恶意袭击的脆弱性，目前的安全措施无法完全保护该物联网。入侵检测可以保护物联网设备作为安全工具的最有害攻击。然而，常规入侵检测方法的时间和检测效率需要更准确。本文的主要贡献是开发一个简单的智能安全框架，以保护物联网免受网络攻击。为此，在拟议的工作中开发了决定性的红狐（DRF）优化和描述性背部传播径向函数（DBRF）分类的组合。这项工作的新颖性是，与机器学习算法合并的最近开发的DRF优化方法可用于最大化物联网系统的安全水平。首先，进行数据预处理和归一化操作以生成平衡的物联网数据集，以提高分类的检测准确性。然后，应用DRF优化算法以最佳调整精确入侵检测和分类所需的功能。它还支持提高训练速度并降低分类器的错误率。此外，还部署了DBRF分类模型，以使用优化的功能对正常和攻击数据流进行分类。在这里，建议的DRF-DBRF安全模型的性能使用五个不同且流行的IOT基准测试数据集进行了验证和测试。最后，通过使用各种评估参数将结果与先前的异常检测方法进行比较。