XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrace
超越双螺旋：金黄色葡萄球菌生物膜中细胞外DNA的多面景观
金黄色葡萄球菌形成的生物膜由嵌入由蛋白质，多糖，脂质和细胞外DNA（EDNA）的基质中的细胞组成。生物膜相关的感染很难治疗并可以促进抗生素耐药性，从而导致负面的医疗保健结果。edna有助于金黄色葡萄球菌的稳定性，生长和免疫渗透特性。edna是由自溶的释放的，自溶的是由murein水解酶介导的，这些水解酶通过霍林样蛋白形成的膜孔进入细胞壁。金黄色葡萄球菌的EDNA含量在单个菌株之间有所不同，并且受环境条件（包括存在抗生素的存在）影响。edna通过充当促进蛋白质细胞和细胞 - 细胞相互作用的静电网，在生物膜的发育和结构中起重要作用。由于埃德娜（Edna）在生物膜中的结构重要性及其在金黄色葡萄球菌分离株中的普遍存在，因此它是治疗剂的潜在靶标。用DNase处理生物膜可以消除或大大减少它们的大小。此外，靶向与EDNA结合并稳定的DNABII蛋白的抗体也可以分散生物膜。本综述讨论了有关Edna在金黄色葡萄球菌中的发行，结构和功能的最新文献，此外还讨论了针对Edna靶向生物膜消除的潜在途径的文献。
Darktrace 网络人工智能分析师：自主调查
通过结合使用监督式和无监督式机器学习以及深度学习方法和高级数学，Cyber AI Analyst 可以完成大量原本需要人类完成的繁重工作。它利用 Darktrace 世界级专家多年来在威胁调查中收集的见解来做出高度准确的决策，并首次向公众提供这些丰富的知识。
评估重组侵入性，非致病性大肠杆菌作为针对细胞内病原体Brucella
我们的方法利用非病原性大肠杆菌在递送和呈递抗原时模仿细胞内病原体的布鲁氏菌融合体来刺激TH1和CTL反应。大肠杆菌通常是细胞外的，而布鲁氏菌是细胞内细菌。因此，我们启动了大肠杆菌（DH5α），以表达含有耶尔森氏菌的INV基因的质粒，单核细胞增生李斯特氏菌的基因和HLY基因[31]。通过结合αβ1-整合素异二聚体来引入宿主细胞的大肠杆菌侵袭。整合素的聚类后，Inva-sin激活了信号级联。一种信号通路会导致局灶性粘附组分的激活，包括SRC，局灶性粘附激酶和细胞乳蛋白蛋白，导致形成伪足，使细菌吞噬细菌进入宿主细胞。侵入蛋白与β1-整合蛋白的结合是必要的，并且足以诱导细菌的吞噬，即使是非专业的吞噬细胞。第二个途径，包括Rac1，NF-κB的激活和有丝分裂原激活的蛋白激酶，导致促炎细胞因子的产生[32]。互隔化后，将大肠杆菌带入发生细菌裂解的吞噬体/溶酶体。HLY基因产物以及其他细菌蛋白被释放到乳胶囊泡中。硫酸激活的Hly，也称为李斯特氏蛋白酶O（LLO）是一种在低pH值下的结合和孔形吞噬体膜的孔形成细胞溶胶蛋白酶。此批判步骤将抗原从大肠杆菌出口到细胞质细菌的细胞质含量可以通过LLO产生的孔中逃脱到乳腺细胞的胞质区室。
Darktrace Cyber AI 平台 - 3SC
然而，通过分析每个用户和通讯员的正常“生活模式”，Darktrace 的 Antigena Email 可以独特地发展对电子邮件通信中“人性”的理解。在 Cyber AI 的支持下，它是唯一能够可靠地询问收件人在正常“生活模式”以及其同事和更广泛组织的背景下与特定电子邮件互动是否不寻常的技术。这种多维度理解使系统能够做出高度准确的决策并消除各种高级电子邮件攻击，从“干净”的欺骗电子邮件到供应链帐户接管。
Darktrace Cyber AI 分析师
Darktrace 的 Cyber AI 首先看到公司桌面使用远程桌面通信协议和管理凭据与第二台内部设备建立新连接。在此连接进行期间，第二台设备使用 SMB 文件共享协议与内部服务器建立连接。通过此连接，第二台设备写入内部服务器上的隐藏文件共享，这是在此上下文中从未见过的活动。
Darktrace Cyber AI：电子邮件免疫系统
免疫系统还具有独特的优势，能够检测到任何环境中的感染，并自动进行根本原因分析，以查看感染是否来自电子邮件。如果是，它将立即保护受到同一攻击的所有其他员工。我们称之为战略自主响应 - 从零号病人身上学习可以在无需人工干预的情况下对其余业务进行战略保护。从安全团队的角度来看，仍然需要有人清理第一个受害者的笔记本电脑，但这比清理 200 个或更糟的受害者要好得多。
使用铯 - 3 7 作为 XA04N1922 侵蚀和... 的示踪剂
第四章 用铯-137数据估算侵蚀速率 4.1 介绍 4.1.1 经验关系的使用 4.1.2 理论模型和核算程序 4.2 铯-137沉积和再分布的模拟 4.2.1 耕地剖面模型概述 4.3 铯-137的沉降输入 4.3.1 “旧”和“新”铯-137的区分 4.4 沟内和沟间侵蚀 4.4.1 侵蚀过程的粒度选择性 4.5 “旧”铯-137的损失 4.6 “新”铯-137的损失 4.6.1 铯-137的初始深度分布 4.6.2 “新”铯-137的损失沟间侵蚀造成的新铯-137 损失 4.7 侵蚀剖面铯-137 含量的变化 4.8 侵蚀土壤中铯-137 的含量 4.9 加积剖面的模拟 4.9.1 加积剖面铯-137 含量的变化 4.10 耕作混合的模拟 4.1 0.1 侵蚀剖面 4.10.2 加积剖面 4.11 耕作位移的影响 4.1 1.1 模拟沟间侵蚀的影响 4.11.2 模拟耕作加积的影响 4.12 校准曲线的制定 4.13 灵敏度分析 4.14 概述 4.15 参考文献 4.16软件清单 4.16.1 配置文件模型：FORTRAN-77 程序 4.16.2 数据文件示例：Wile' 4.16.3 大气沉降物数据文件：'mod.dat'
细胞囊泡介导的胰岛和糖尿病的胰岛间的互块
糖尿病（DM）是一种全身代谢疾病，具有高死亡率和发病率。细胞外囊泡（EV）已成为一种新型的信号分子，生物标志物和治疗剂。EVs-mediated intercellular and interorgan crosstalk of pancreatic islets plays a crucial role in the regulation of insulin secretion of b -cells and insulin action in peripheral insulin target tissues, maintaining glucose homeostasis under physiological conditions, and it ' s also involved in pathological changes including autoimmune response, insulin resistance and b -cell failure associated with DM.此外，EV可以作为生物标志物和治疗剂，分别反映了胰岛的状态并提高功能和生存能力。在这篇综述中，我们提供了电动汽车的概述，讨论了在生理和糖尿病条件下的EVS介导的胰岛的细胞间和跨组织串扰，并总结了电动汽车在DM诊断和处理中的新兴应用。对胰岛介导的EVS介导的胰岛间和实体间交流的更好理解将扩大和丰富我们对生理稳态维持以及DM的开发，诊断和治疗的了解。
ProbeInterface：细胞外电生理学中探针处理的统一框架
使用穿透式细胞外多通道电极阵列（通常称为神经探针）记录神经元活动是探测神经元活动最广泛的方法之一。尽管有大量可用的细胞外探针设计，但尖峰分类软件要求的电极通道顺序和相对几何形状的映射这一耗时过程总是留给最终用户。因此，这个手动过程容易出现错误映射，进而导致不良的尖峰分类误差和效率低下。在这里，我们介绍了 ProbeInterface，这是一个开源项目，旨在通过消除在尖峰分类之前手动进行探针映射的步骤来统一神经探针元数据描述，以分析细胞外神经记录。ProbeInterface 首先是一个 Python API，使用户能够以任何所需的复杂度级别创建和可视化探针和探针组。其次，ProbeInterface 有助于以可重现的方式生成任何特定数据采集设置的全面接线描述，这通常涉及使用记录探头、探头、适配器和采集系统。第三，我们与探头制造商合作编译了一个可用探头的开放库，可以使用我们的 Python API 在运行时下载。最后，使用 ProbeInterface，我们定义了一种用于探头处理的文件格式，其中包含 FAIR 探头描述的所有必要信息，并且与神经科学中的其他开放标准兼容且互补。
