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糖基化的代谢和分子特征......
从近几十年来尖端基因技术的出现将突变归因于癌症，到重新研究癌症内在代谢转变的古老理论（瓦伯格糖酵解），对转移性癌症精准灵丹妙药的探索仍在继续。本综述概述了晚期糖基化终产物 (AGE)-AGE 受体 (RAGE) 通路驱动的复杂致癌线索，从肿瘤细胞对代谢（糖酵解）的依赖开始，发展为恶性肿瘤的转移性出现。转移、化学抗性和癌症复发中强烈的 AGE-RAGE 共存会不利地刺激疾病进展和患者死亡。在癌症代谢和转移转变的结合处，是“糖酵解”产生的 AGE 和 AGE 激活的 RAGE，引发异常的分子通路，最终导致侵袭性恶性肿瘤。作为代谢叛乱的副产物，AGE 会改变代谢组、表观基因组和微生物组，此外还会胁迫细胞内、细胞间和细胞外微环境，从而有利于上皮间质转化 (EMT) 等致癌事件的发生。AGE-RAGE 协同引发 ATP 激增以获得过剩能量，引发自噬以逃避凋亡和产生化学抗性，引发胰岛素样生长因子 1 (IGF-1) 以引发元炎症和血管生成，引发高迁移率族蛋白 1 (HMGB1) 以引发免疫耐受，引发 S100 蛋白以引发转移，引发 p53 蛋白衰减以抑制肿瘤。据报道，AGE 在乳腺癌、前列腺癌、结肠癌和胰腺癌等侵袭性癌症中含量明显高于健康癌症患者，晚期癌症患者中含量高于局限性癌症患者。因此，可以提倡研究个体特有的 AGE、可溶性 RAGE 和 AGE 激活的 RAGE，将其作为诊断、预后和治疗目的的生物标记，以预测糖尿病、肥胖症、代谢综合征患者以及普通人群的癌症风险，监测癌症患者的预后和转移，并估计癌症幸存者的并发症。此外，关于癌症患者外源性（饮食）和内源性（内部形成）AGE 的临床报告以及涉及癌症中 AGE-RAGE 轴的当代临床试验具有治疗诊断意义。
健康调查状态签名
佛蒙特州________________________凯文·加夫尼保险公司（Kevin Gaffney Insurance Commissioner白人保险委员弗吉尼亚保险局西弗吉尼亚州__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ nathan houdek保险委员
脑部疾病的神经影像学特征
此手稿总结了设计机器学习模型的研究，以发现精神障碍的大脑成像特征。我们探索了缩小维度和正规化策略，以提出由大量的介导测量引起的“维度的诅咒”。鉴于稀疏模型产生稳定且可解释的预测性特征的局限性，我们建议通过整合空间约束来推动正则化。对实验数据的评估表明，这些约束迫使解决方案遵守生物学先验，从而产生更合理的可解释的预测性临床状态脑签名。为了弥合生物学过程和脑成像之间的间隙，我们提出了多元潜在可变稀疏模型，以研究大脑对遗传的影响。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。这篇共识论文从具身理论与非模态理论的原始竞争出发，探讨了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，再到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
改变了Mycobiota特征并丰富... -Dr -ntu
背景和目的：肠菌菌Mimcobiota是人类肠道菌群的主要组成部分，但其在直肠癌（CRC）中的作用仍然难以捉摸。我们进行了一项荟萃分析，以发现真菌迈气对CRC的贡献。方法：我们从以前的7个出版物中检索了粪便元基因组数据集，并建立了一个额外的内部队列，总计1329个宏基因组（454个带有CRC，350，患有腺瘤和525个健康个体）。菌落组成和微生物相互作用。候选富含CRC的真菌物种（Aspergillus rambellii）在体外和体内都有功能验证。结果：多线分析表明，CRC中的肠菌菌属发生了变化。我们鉴定了与来自多个队列的CRC或腺瘤患者相关的真菌。签名CRC-
在带有Eulerian Transformations的短数字签名上
e-邮件：vasyl.ustymenko@rhul.ac.uk摘要。让N代表N变量中具有二次多元公共规则的数字签名的长度。我们构建了Quantum的安全程序以签名O（n T），T≥1具有时间O（n 3+t）的签名n的数字文档。它允许在时间O（n 4）中签名O（n t），t <1。该过程是根据代数密码术定义的。它的安全性取决于基于半群的非交通加密协议，该协议指的是碰撞元件分解为构图中的复杂性，使其成分为给定的发电机。该协议使用了多种（k*）n的欧拉（Eulerian）变换的半群，其中k*是有限交换环k的非平凡乘法组。其执行复杂性为o（n 3）。此外，我们使用此协议来定义不对称的密码系统，并使用明文和密文的空间（k*）n，允许用户加密和解密o（n t）大小n中的n中o（n 3+[t]）文档，其中[x]在x中提供[x]的流量。最后，我们建议基于协议的密码系统与明文空间（k*）n一起工作和密文k n的空间，该空间允许o（n t）解密，t> 1个大小n的文档，时间为o（n t+3），t> 1。多元加密图具有线性度O（n）和密度O（n 4）。我们通过Eulerian转换讨论了公共密钥的概念，该转换允许签署O（n t），t≥0文档O（n t+2）。还讨论了几种欧拉和二次转化的交付和使用思想。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。从具身理论与非模态理论的原始竞争开始，这篇共识论文讨论了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
AC响应中的近距 - 莫霍拉纳相互作用的签名
我们分析了混合纳米结构的动力传输特性，其中包括嵌入源和排水电极之间的相关量子点，这些点嵌入了AC电压，这些点均具有AC电压，重点介绍了由副标士零零能模式印在电荷传输上的签名。考虑因素是基于Kubo公式，该公式通过使用数值重量化组方法来确定相关的相关函数，这使我们能够考虑由于库仑排斥而引起的相关效应及其与Major的相互作用，并以非扰动方式与Majorana模式相互作用。我们指出了动力电导的通用特征，出现在近杂志 - 马约拉那策略中，并将它们与常规的近托和主要系统系统区分开来。，我们预测主要的准粒子在近距尺度下低于峰值以下的峰值频率范围内会产生AC电导的通用分数值。我们还显示了这种近托量表，以实际增加与拓扑超导电线的耦合。
与HPV相关的基因信号
背景：越来越多的证据表明，HPV感染在膀胱癌（BC）的起始和进展中起关键作用。然而，确定卑诗省HPV相关基因的预测价值仍然具有挑战性。方法：我们从TCGA和GEO数据库中鉴定出差异表达的BC患者的HPV相关基因。我们使用Cox和Lasso回归筛选了预后基因，随后建立了风险预测模型。使用Kaplan-Meier生存分析和ROC曲线测量了模型的精度和临床相关性。在高风险和低风险的集合中进行了功能富集，免疫细胞浸润和药物敏感性分析。PCR分析用于测量基因的表达水平。结果：我们为风险模型确定了13个与HPV相关的基因。在其中，将FLRT2，HOXC5，LDLR，SCD，GRM7，DSC1，EMP1和HMGA1鉴定为风险贡献者，而LPA，SERPINA6，ZNF124，ETV7和SCO2被认为是保护性的。COX回归分析验证了我们的模型在膀胱癌（BC）患者中提供了整体生存（OS）的独立预测。基因本体论（GO）分析显示，在伤口愈合，细胞外基质组成和富含胶原蛋白的细胞外基质中，主要基因富集。KEGG途径分析突出了主要的富集区域，包括焦点粘附，PI3K-AKT信号通路和ECM受体相互作用。风险评分与肿瘤微环境（TME）评分，免疫细胞浸润以及对化学疗法和免疫疗法的敏感性相关。结论：我们已经制定了一个风险评估模型，该模型指出了卑诗省的13个中央HPV相关基因。这些基因作为预后指标和治疗靶标的潜力，强调了HPV诱导的BC进展与免疫景观之间的相互交织的关系。
混合PQC数字签名和SSI
自我主持的身份（SSI）和数字证书变得越来越实用，尤其是在欧洲，因此，对于他们而言，必须抵抗量子威胁至关重要。我们知道PQC是一个相对现代的密码学领域，因此我们决定在SSI堆栈中的混合实现中实施经典和PQC数字签名方案。因此，提供我们知道和信任的经典安全性，同时还为将来最终的量子计算攻击做准备。我们正在开发一种混合PQC数字签名方案，在该方案中，我们并行实施ML-DSA和ECDA。我们项目的目标还包括混合与PQC与经典实现的基准测试和比较。