XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempotential
解锁肿瘤免疫疗法中的凋亡潜力
1四川医学科学院和四川省人民医院，中国电子科学技术学院医学院，中国成都，2个个性化药物治疗四川省医学院，医学院，中国医学院，医学院3个个性化药物疗法四川医学科学学院和四川省人民医院，中国电子科学与技术大学医学院，成都，中国，成都5神经科学系，成都锡希迪学校，成济族尚格学校，中国成都，6 6号药学院，6次中国医学，临床医学，临床医学，临时性医学，四川医学学院和四川省人民医院，成都，四川，中国
碳存储潜力和影响因素...
红树林种植园是热带和亚热带海岸可持续管理以捕获和存储大气碳的基本方法。但是，尚不清楚种植红树林的碳积累潜力与天然红树林的碳积累潜力是否一样多。此外，尚不清楚树种，森林时代和流体动力学条件对碳储存的影响。这项研究调查了广东省Huidong县Kaozhouyang种植的红树林的碳储能和影响因素。植被碳库存是通过研究领域调查收集的社区参数计算得出的，生态系统碳库存是通过植被和沉积物的总和来计算的。结果表明，红树林的种植园显着增加了植被和土壤的碳库存（植被碳库存= 9.9645.06 t c/ha；土壤碳库存= 70.37-110.64 t c/ha），与非蔬菜泥浆相比（63.73 t c/ha）。然而，种植地点的生态系统碳储备仍低于天然avicennia码头（282.86 t c/ha），其显着差异主要反映在土壤碳库存上（p <0.05）。进一步的结果表明，碳积累受森林时代，树种和潮汐水平的影响。植被生物量/碳储备随着森林年龄的增长而逐渐增加（p <0.05），但是对于土壤碳储备而言，差异并不重要，这表明在红树林恢复的早期，碳积累主要集中在植被上。此外，合适的栖息地条件（陆路）和快速增长的物种（sonneratia apetala）对碳的积累更有利用。我们的结果表明，红树林种植园可以在植被和土壤中实现碳储存和隔离，从而通过合适的物种选择和管理来增加碳汇。
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用...
迪金大学，沃恩池塘，维克3216，澳大利亚b食品科学技术系，农业教职员工，马什哈德费尔多夫大学（FUM），马什哈德，伊朗C国际生物研究材料研究中心（ICRI-BIOM研究） - ICRI-BIOM研究-ICRIHIE ZERHIE，LODK，LODA，LODA，LODA，LODA，LODA，lodk 116，90-90-924 Lodz，Poland D洛兹D STEM学院，RMIT大学，墨尔本，VIC 3001，澳大利亚E e生物学与生物工程学系治疗学，默多克大学，珀斯，华盛顿州6150，澳大利亚H边境材料研究所，迪金大学，沃恩池塘，吉朗，维多利亚州吉朗3216，澳大利亚I生命科学系，Chalmers Technology，Chalmers Technology，SE 412 96 Gothenburg，瑞典，瑞典迪金大学，沃恩池塘，维克3216，澳大利亚b食品科学技术系，农业教职员工，马什哈德费尔多夫大学（FUM），马什哈德，伊朗C国际生物研究材料研究中心（ICRI-BIOM研究） - ICRI-BIOM研究-ICRIHIE ZERHIE，LODK，LODA，LODA，LODA，LODA，LODA，lodk 116，90-90-924 Lodz，Poland D洛兹D STEM学院，RMIT大学，墨尔本，VIC 3001，澳大利亚E e生物学与生物工程学系治疗学，默多克大学，珀斯，华盛顿州6150，澳大利亚H边境材料研究所，迪金大学，沃恩池塘，吉朗，维多利亚州吉朗3216，澳大利亚I生命科学系，Chalmers Technology，Chalmers Technology，SE 412 96 Gothenburg，瑞典，瑞典迪金大学，沃恩池塘，维克3216，澳大利亚b食品科学技术系，农业教职员工，马什哈德费尔多夫大学（FUM），马什哈德，伊朗C国际生物研究材料研究中心（ICRI-BIOM研究） - ICRI-BIOM研究-ICRIHIE ZERHIE，LODK，LODA，LODA，LODA，LODA，LODA，lodk 116，90-90-924 Lodz，Poland D洛兹D STEM学院，RMIT大学，墨尔本，VIC 3001，澳大利亚E e生物学与生物工程学系治疗学，默多克大学，珀斯，华盛顿州6150，澳大利亚H边境材料研究所，迪金大学，沃恩池塘，吉朗，维多利亚州吉朗3216，澳大利亚I生命科学系，Chalmers Technology，Chalmers Technology，SE 412 96 Gothenburg，瑞典，瑞典迪金大学，沃恩池塘，维克3216，澳大利亚b食品科学技术系，农业教职员工，马什哈德费尔多夫大学（FUM），马什哈德，伊朗C国际生物研究材料研究中心（ICRI-BIOM研究） - ICRI-BIOM研究-ICRIHIE ZERHIE，LODK，LODA，LODA，LODA，LODA，LODA，lodk 116，90-90-924 Lodz，Poland D洛兹D STEM学院，RMIT大学，墨尔本，VIC 3001，澳大利亚E e生物学与生物工程学系治疗学，默多克大学，珀斯，华盛顿州6150，澳大利亚H边境材料研究所，迪金大学，沃恩池塘，吉朗，维多利亚州吉朗3216，澳大利亚I生命科学系，Chalmers Technology，Chalmers Technology，SE 412 96 Gothenburg，瑞典，瑞典
引用 Zhang Y, Yu H, Fu J, Zhuo R, Xu J, Liu L, Dai M 和 Li Z (2024) 氧化平衡评分与患类风湿性关节炎的可能性：
类风湿关节炎 (RA) 是一种常见的炎症性疾病，主要影响关节。作为一种自身免疫性疾病，它还会导致关节外多个器官系统的损害，包括心血管系统、肝脏、肾脏等 ( 1 , 2 )。目前，全球每 200 个成年人中约有 1 人患有 RA，女性发病率更高。然而，RA 的确切病因仍不明确；遗传和环境因素都可能在该疾病的发展中发挥作用 ( 3 )。先前的一项研究表明，活性氧 (ROS) 水平升高与 RA 密切相关。人体内多种氧化剂和抗氧化剂必然会在 RA 中发挥作用，这为人们预防 RA 以及衡量或改善 RA 患者的生活质量提供了一些思路 ( 4 )。许多研究已经探讨了如何通过养成健康的饮食习惯来有效降低 RA 的可能性。研究结果表明，补充抗氧化剂可能是一种有益的补充方法，可减少类风湿性关节炎患者的氧化应激，而补充锌和硒多年来一直被用于预防类风湿性关节炎缓解 ( 5 )。然而，一些研究表明，摄入某些抗氧化剂似乎并不能改善类风湿性关节炎 ( 6 )。不同的科学家对酒精对类风湿性关节炎的影响有不同的看法 ( 7 , 8 )，但根据现有研究，吸烟、超重和不健康的生活方式对类风湿性关节炎的影响似乎是肯定的 ( 9 )。氧化平衡评分 (OBS) 是为了全面评估人体内氧化和抗氧化状况而开发的。它整合了多种营养饮食和各种生活方式，一般来说，OBS 升高表示促氧化负担降低 ( 10 )。目前，越来越多的流行病学研究正试图发现 OBS 与某些流行疾病之间的相关性。一些研究发现，较高的OBS评分与癌症患病率降低相关（11）。OBS与糖尿病（12）和抑郁症（13）之间也存在类似的负相关关系，并且在女性中这种关系似乎更为明显。根据Wang等人的研究，OBS还可用于测量全因死亡率和心血管疾病死亡率（14）。每个人都有自己的饮食习惯和生活方式，这些因素对RA可能是有益的，也可能是有害的。通过选择来自国家健康和营养检查调查（NHANES）的数据，我们利用OBS评分系统对这些因素进行了综合评估。我们旨在首次系统地评估它们对RA的影响及其潜在影响。我们希望这能为未来预防、诊断和治疗RA提供参考。
引用 Ji S 和 Ji N (2025) 人乳头瘤病毒 16 的甲基化位点作为宫颈癌进展的潜在生物标志物。Front. Oncol. 15:1
持续感染高危型人乳头瘤病毒 (HR-HPV) 以及随后的病毒癌蛋白 E6 和 E7 上调被认为是宫颈癌变中的关键分子事件 ( 1 , 2 )。这些癌蛋白会干扰关键宿主肿瘤抑制蛋白的功能，导致恶性转化。具体来说，E6 会促进 p53 的降解，p53 是一种对程序性细胞死亡至关重要的肿瘤抑制因子，而 E7 则会抑制通常调节细胞周期进程的视网膜母细胞瘤蛋白 (pRb) ( 3 , 4 )。p53 和 pRb 功能的破坏会导致染色体不稳定和癌症发展 ( 5 )。在各种 HR-HPV 类型中，HPV16 最为常见（其次是 HPV18），是全球 50% 以上宫颈癌病例的诱因 ( 6 – 8 )。 HPV 感染发生在宫颈上皮未分化的基底细胞中，病毒早期蛋白 E1、E2、E6 和 E7 在此细胞中表达水平较低（9）。随着被感染细胞的分化，病毒晚期蛋白 L1 和 L2 产生，用于衣壳的形成和病毒颗粒的组装。E4 蛋白通过与宿主细胞骨架结合协助病毒颗粒的释放（10,11）。高免疫原性的 L1 蛋白的产生受宿主蛋白和表观遗传修饰的调控，确保其仅在分化细胞中表达，从而逃避免疫检测（12）。HPV16 L1 蛋白及其相关 mRNA 在低度宫颈病变和增殖性感染中可检测到，但其缺失与高度病变高度相关（13,14）。虽然 L1 编码序列在转化细胞中保持完整，但衣壳蛋白不会合成（15）。尽管 HR-HPV 感染是宫颈癌的必要前兆，但只有一小部分感染者会发展为宫颈癌 ( 16 , 17 )。目前的 HPV DNA 检测不足以准确识别需要阴道镜检查的 HR-HPV 阳性女性，因为许多感染都是暂时性的 ( 18 )。目前建议对 HPV16 和 HPV18 进行基因分型，并结合细胞学检查进行宫颈癌筛查 ( 19 )；然而，需要更特异的生物标志物来分类 HPV16 或 HPV18 阳性的女性，并减少不必要的阴道镜转诊 ( 20 , 21 )。宿主基因和 HPV 基因的甲基化已得到广泛研究，并被证实与宫颈异常有关 ( 22 , 23 )。甲基化修饰，例如 L1 基因内的 CpG 位点甲基化，可以控制该基因的表达，该基因在转化的宫颈细胞中经常被沉默。亚硫酸氢盐测序报告称 3' L1 基因区域的甲基化水平较高，表明其在控制 L1 表达方面具有潜在作用 ( 24 , 25 )；然而，亚硫酸氢盐测序和直接测序等方法可能导致临床样本中甲基化水平估计不准确。焦磷酸测序，一种更准确的定量方法，已用于测量 HPV DNA 甲基化，揭示了各种 HPV 类型的 L1 和 L2 区域的高甲基化（ 26 , 27 ）。最近的研究表明，L1 基因甲基化可以区分宫颈上皮内瘤变 3 (CIN3) 和浸润性宫颈癌（ 26 , 28 ）。
意识到26万亿美元经济的潜力
这种增长是由印度总部和全球IT公司驱动的。此外，其他全球公司还通过其在印度的能力中心利用印度人才，该中心雇用了超过500万人1。最初的成本套利现在已成为高质量人才和领先创新的关键来源。印度的1,500个全球能力中心（GCC）占全球海湾合作委员会的45％，这是一个承认，这些中心是可扩展的，可以访问新技术的人力熟练，同时坚持最高质量和效率的业务流程。所有这些都汇聚在一起，使印度有机会成为公司的“世界办公室”，因为他们希望在全球范围内采用技术。
能量代谢相关基因对射血分数保留的心力衰竭的诊断潜力
方法：从基因表达综合数据库中获取 HFpEF 小鼠数据集（GSE180065，包含 10 个 HFpEF 和 5 个对照样本的心脏组织）。比较 HFpEF 组和对照组的基因表达谱，以识别差异表达的 EMRG（DE-EMRG），并使用机器学习算法筛选具有诊断价值的诊断生物标志物。同时，我们构建了基于生物标志物的列线图模型以评估其预测能力，并使用单基因集富集分析、药物预测和调控网络分析对诊断生物标志物的功能进行研究。此外，利用基于诊断生物标志物表达的共识聚类分析来识别差异 HFpEF 相关基因（HFpEF-RG）。对 HFpEF 和亚型进行免疫微环境分析，以分析免疫细胞与诊断生物标志物以及 HFpEF-RG 之间的相关性。最后，对HFpEF小鼠模型进行qRT-PCR分析，以验证诊断生物标志物的表达水平。
阴道失调和阴道微生物组的潜力
健康的阴道微生物组（VMB）由乳酸杆菌属属于乳酸菌。并提供针对入侵病原体的第一条防御线。阴道营养不良的特征是乳酸杆菌优势丧失和微生物多样性的增加，与不良生殖道疾病的风险增加有关，包括细菌性阴道病，有氧性阴道性阴道，外阴阴道念珠菌，性交性传播感染和怀孕的复杂性。目前，建议对抗生素和抗真菌剂进行高疗法的第一线处理，但它们也可以导致高复发和耐药性发育。作为替代方案，已利用乳酸杆菌恢复阴道菌群。在这篇评论文章中，我们讨论了基于实时生物治疗产品（LBP）的各种妇科感染和潜在干预措施中的阴道营养不良，重点是那些使用阴道内治疗方式调节VMB的人。基于这些，我们提供了有关设计表型和基因型筛选的关键因素，以选择细菌菌株，以用作阴道施用的微生物组指导的治疗剂。最后，为了强调该领域内的当前进展，我们提供了当前正在开发的LBP的概述，并通过发表的Recurrent BV，VVC和UTI的临床试验完成。我们还讨论了药物开发过程中的监管挑战，以协调VMB治疗中未来的研究工作。
探索炎症、免疫和……的联合潜力
背景：肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征 (ME/CFS) 是一种使人衰弱的慢性疾病，迄今为止尚未发现诊断生物标志物。根据元研究，其患病率高达 0.89%，四分之一的患者卧床或居家，这对公共卫生构成了严重挑战。由于与疾病爆发和疾病浪潮的联系，人们鼓励对炎症 - 免疫轴进行研究。最近，我们小组的研究表明，β2-肾上腺素能 (抗 b 2AdR) 和毒蕈碱乙酰胆碱 (抗 M4) 受体的抗体对 ME/CFS 的进展表现出敏感性。本研究的目的是调查炎症组（以干扰素 (IFN)-g、肿瘤坏死因子 (TNF)-a、白细胞介素 (IL)-2、IL-21、Il-23、IL-6、IL- 17A、激活素-B、免疫组 (IgG1、IgG2、IgG3、IgG4、IgM 和 IgA) 为特征）和基于受体的生物标志物（抗 M3、抗 M4 和抗 b2AdR））的联合潜力 - 用于评估 ME/CFS 进展，并确定未来前瞻性临床研究中验证的最佳选择。
利用机器学习潜力拓展量子计算在材料科学领域的应用范围
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前，人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法，目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中，我们提出了一种策略，使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性：统计、优化和硬件噪声。最后，我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟，优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。