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通过反疫苗技术设计有效的多价表位疫苗候选tsutsugamushi -tsutsugamushi - 生物信息学和免疫信息
磨砂鼠伤寒是由革兰氏阴性细菌（Orientia tsutsugamushi）引起的一种威胁生命的，未分化的发热疾病。细菌菌株是应考虑的全球健康问题。尽管为开发有效的免疫原性疫苗开发了数年的努力，但仍未获得成功的许可疫苗。该研究的目的是使用反疫苗学方法来构建表位反应。TSA56和SCAA蛋白合并可能是针对O. tsutsugamushi的最有希望的亚基疫苗。预测了 b细胞，CTL和HTL表位，随后，所有表位分别由KK，AAY和GPGPG接头连接，以及N末端区域的佐剂。此外，进行了分子对接和MD模拟，对TLR-2表现出较高的属性。鉴定并验证了16个线性B细胞，6个CTL和2个HTL表位。最终疫苗构建体显示高抗原性，稳定性和溶解度。分子对接和MD模拟表明与TLR-2和稳定的疫苗受体复合物相互作用。通过在计算机克隆中成功实施了疫苗在PET28A（+）载体中的表达，以及免疫模拟的显着结果表明，在先天性和适应免疫反应过程中，疫苗在免疫细胞相互作用中的效率证明了免疫反应中的效率。总而言之，结果表明，如果通过实验进行进一步研究，新开发的疫苗将是控制和提供针对SCRUB TYPHUS的明确预防措施的有前途的候选人。
泛素介导的蛋白水解：通过破坏的生物调节
总结泛素蛋白水解系统在一系列基本的细胞过程中起重要作用。是细胞周期的调节，免疫反应和炎症反应的调节，信号转导途径的控制，发育和分化。这些复杂过程通过单个或子集的蛋白质的特异性降解来控制。deg含量涉及两个连续的步骤，共轭泛素的多种部分以及26S蛋白酶体对标记蛋白的降解。一个重要的问题涉及基于系统特异性的机制的身份。底物识别受一个大型家族泛素连接酶的控制，该连接酶可以认识底物，结合它们并催化/促进它们与泛素的相互作用。生物评估22：442±451，2000。β2000 John Wiley＆Sons，Inc。
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。
商业研究公司通过监管批准扩展了视网膜疾病的Beovu选择：2025年的关键行业趋势
为什么全球对Beovu Brolucizumab的需求增加？AMD的上升率上升是推动Beovu brolucizumab的需求的主要因素。amd是一种主要影响老年人的进行性眼疾，导致视力中心的视力障碍。随着预期寿命的上升，出生率的下降以及医疗保健的持续进步，全球老龄化人口的持续增长。beovu brolucizumab通过抑制血管内皮生长因子（VEGF）来治疗AMD，这有助于维持视网膜健康并减缓视力丧失。
2025.02.23.639730.full.pdf
摘要。大肠杆菌是一种无处不在的肠道，但也是一种机会性病原体，负责严重的肠道和肠外感染。shiga毒素产生的大肠杆菌（STEC）构成了重大的公共卫生威胁，尤其是在儿童中，在儿童中，感染会导致血腥的腹泻并发展为溶血性尿毒症综合征（HUS），这是一种长期并发症的危及生命状况。抗生素在STEC感染中禁忌，因为它们有可能诱导携带志贺毒素（STX）基因的预言，从而触发毒素的产生。在这里，我们提出了一种基于CRISPR的抗菌策略，该策略有选择地靶向并消除O157 STEC临床分离株，同时预防毒素释放。我们设计了一个Cas12核酸酶，以裂解> O157菌株中所有STX变体的99％，从而导致细菌杀死和抑制毒素的产生。为了实现有针对性的输送，我们设计了一个噬菌体衍生的衣壳，以将非复制性DNA有效载荷特异性地转移到大肠杆菌O157上，从而防止其传播。在小鼠STEC定植模型中，我们的治疗候选者EB003使细菌负担减少了3x10 3。在婴儿兔疾病模型中，EB 003缓解了临床症状，消除了STX介导的毒性，并在治疗相关剂量时加速了上皮修复。这些发现证明了基于CRISPR的抗菌药物对治疗STEC感染的潜力，并支持EB003作为针对抗生素性抗生素性细菌病原体的精确治疗。
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。
通过量子假设测试的量子分类的最佳可证明的鲁棒性
量子机学习模型与其经典同行相比，有可能提供加速和更好的预测精度。然而，这些量子算法与它们的经典算法一样，也已被证明也很容易受到输入扰动的影响，尤其是对于分类问题。这些可能是由于嘈杂的实现而引起的，也可以作为最坏的噪声类型的对抗性攻击。为了开发防御机制并更好地理解这些算法的可靠性，在存在自然噪声源或对抗性操纵的情况下了解其稳健性至关重要。从量子分类算法涉及的测量值是自然概率的，我们发现并形式化了二进制量子假设测试与可证明可证明可靠的量子分类之间的基本联系。此链接导致紧密的鲁棒性条件，该条件对分类器可以忍受的噪声量构成约束，而与噪声源是自然的还是对抗性的。基于此结果，我们开发了实用协议以最佳证明鲁棒性。最后，由于这是针对最坏情况类型的噪声类型的鲁棒条件，因此我们的结果自然扩展到已知噪声源的场景。因此，我们还提供了一个框架来研究量子分类方案的可靠性，超出了对抗性，最坏情况的噪声场景。
CRISPR/CAS通过同源重组的第3章基因组编辑
在整个细胞发育中，DNA可能遭受威胁基因组完整性和细胞存活的损害。最有害的病变之一是双链DNA断裂（DSB），因为它可能导致基因组信息的丢失。DSB可能自然发生在细胞代谢期间，也可能是由外部因素触发的（Deriano; Roth，2013）。无论哪种方式，这些损坏都会通过细胞立即修复，主要是通过两种途径：非同源末端连接（NHEJ）或同源指导修复（HDR）。与通过NHEJ进行修复不同，NHEJ仅将裂解的DNA的末端连接起来（请参阅第2章），HDR途径需要存在相同或非常相似的模板，即完整的序列，以准确地修复病变的DNA（Heyer等人，2010年）。提供用于HDR中使用的模板的可能性代表了通过同源重组（HR）途径进行基因编辑的关键元素，该途径可能被利用为几种新的繁殖技术（NBT）之一。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
飞行20年 - 塑造航空的未来
航空作为其固有的全球性质以及降低环境影响所涉及的复杂性，是最含碳和挑战性的部门之一。航空中可持续性的动力是由监管要求，消费者期望以及该行业做正确的事情的承诺所推动的。政府和国际机构正在实施更严格的排放标准，而旅行者越来越优先考虑可持续性驱动的选择。监管要求和消费者偏好的这种融合正在推动该行业朝着更可持续的实践迈进。成立于2004年，Vista通过开创了一种新的飞行方式，彻底改变了商业航空航天途径：在没有拥有飞机的责任的情况下，提供了通往全球飞机的船队。迄今为止，Vista