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生物塑料能否总是为基于化石的塑料提供真正可持续的替代品吗？
由基于生物的和/或可生物降解聚合物组成的摘要生物塑料具有在向可持续发展经济的过渡中发挥关键作用的潜力。使用可生物降解的聚合物不仅会导致温室气体排放减少，而且可能会解决环境中塑料废物持续存在的问题，尤其是在清除具有挑战性的情况下。尽管如此，鉴于其生物差异性强大取决于环境条件，因此不应将可生物降解的塑料视为适当的废物管理实践的替代品。在阻碍市场上可持续实施的挑战中，鉴于这些材料的生产量的增加，有效下游回收路线的降低至关重要。在这里，我们讨论了生物塑料最有建议的寿命终结场景。应考虑各种回收策略，包括机械，化学或生物学（酶和微生物）方法。使用酶作为生物植物作为化学回收的一种更具选择性和环保的替代品，从而可以生产新的生物塑料，并增加价值和高质量的产品。对生物塑料的工业提出的其他待处理问题包括最终用户的错误信息，缺乏标准化的生物塑料标签，不清楚的生命周期评估指南以及对更高金融投资的需求。尽管进一步的研发工作对于促进生物塑料的可持续性和广泛应用至关重要，但已经在这个方向上取得了重大进步。
引用：Ariaee A，Koentgen S，Wardill HR等。益生元的选择影响炎症性肠病治疗结果：
摘要炎症性肠病（IBD）的特征是胃肠道的慢性炎症，具有不清楚的病因，但已知的因素导致了该疾病，包括遗传学，免疫反应，环境因素和肠道微生物群的失调。现有的药物疗法主要针对疾病的炎症症状，但最近的研究突显了微生物访问的碳水化合物的能力，这些碳水化合物赋予了健康益处（即益生元），以选择性地刺激有益的肠道细菌的增长，以改善IBD管理。然而，由于益生元的来源，化学成分和菌群效应各不相同，因此显然需要了解益生元选择对IBD治疗结果的影响。本综述随后探讨并对比各种来源（β-果屑，半果 - 寡糖，Xylo -Oligosacacachides，抗性淀粉，果胶，β-葡萄糖，β-葡萄糖，葡萄糖糖，葡萄糖素氧基和阿拉伯氧基）的疗效在减弱的IBD症状学中，以均为或阿拉伯糖基糖类的效果。在临床前动物结肠炎模型中，益生元揭示了类型依赖性的作用，对肠道微生物群的组成和随后的疾病指标和促炎反应的衰减作用。虽然益生元在动物模型中表现出了治疗潜力，但其精确疗效的临床证据仍然有限，这强调了IBD人类患者的进一步研究，以促进其作为微生物群靶向IBD疗法的广泛临床翻译。
诊断基因组测序可提高诊断产量
抽象目的基因组测序（GS）有望减少罕见疾病遗传学的诊断差距。我们旨在评估基于基因组分析的可扩展框架“超越外显子”的遗传性视网膜变性患者（IRD）或遗传性神经病变（ION）。方法在常规诊断中使用IRD/ION的1000个探针上进行无PCR的短读GS。互补的全血RNA测序（RNA-Seq）是在74例患者中进行的。为结构变体（SV）调用和组合RNA/DNA变异解释优化了开源生物信息学分析管道。结果在57.4％的病例中确定了明确的遗传诊断。对于另外16.7％，在已知的IRD/离子基因中鉴定出了不确定意义的变异，而潜在的遗传原因在25.9％中仍未解决。svs或非编码基因组区域的变化占观察到的变体的12.7％。RNA-seq研究支持了两个不清楚的变体的分类。结论GS在临床实践中是可行的，并可靠地识别了很大一部分个体中的因果变异。gs将诊断产率扩展到罕见的非编码变体，并可以精确确定SV。RNA-Seq的附加诊断值受到血液中主要IRD疾病基因的低表达水平的限制。
抗癫痫药在人胶质母细胞瘤中的抗肿瘤潜力：药理学靶标和临床益处
摘要：胶质母细胞瘤（GBM）的特征是快速生长的细胞，遗传和表型异源基因以及放射化疗 - 疗法耐药性，有助于其令人沮丧的预后。各种医学合并症与GBM的自然历史有关。最残疾，最大程度地影响患者的生活质量是神经退行性，认知障碍和与GBM相关的癫痫（GRE）。GBM的标志包括分子固有的介体和途径，但是新兴的evence支持非机敏细胞在肿瘤微环境中在GBM攻击行为中的关键作用。在这种情况下，由谷氨酸能和GABA能失衡介导的神经元的高振荡性，有助于GBM增长增强了癌症造成的系统串扰。通过抗脑料药物（AED）及其相互作用的致病机制，临床特征和药理学管理的探索很差，但它是癌症神经科学研究中潜在的有希望的研究领域。本综述总结了肿瘤发生和癫痫发生中的新兴合作机制，重点是神经元到脱糖瘤的界面。在本文中讨论了用于管理GRE的选定AED的主要影响和效果，以及它们作为抗肿瘤治疗的潜在利益活性。总体而言，尽管仍需要阐明GBM增长和癫痫发作中的许多不清楚的过程重叠，但本综述着重于对GBM-Neuron相互作用的有趣靶向，以改善治疗GBM的挑战性结果。
先前的免疫力限制了突破性感染期间SARS-COV-2和FC轮廓的粘膜抗体识别
线粒体功能的增加可能会使一些癌症容易受到线粒体抑制剂的影响。由于线粒体DNA拷贝数（mTDNACN）部分调节线粒体功能，因此MTDNACN的准确测量可以帮助揭示哪些癌症是由线粒体功能增加的驱动，并且可能是候选线粒体抑制的候选者。然而，先前的研究采用了巨大的宏观解剖，无法说明MTDNACN中细胞型特异性或肿瘤细胞异质性。这些研究经常产生不清楚的结果，尤其是在前列腺癌中。本文中，我们开发了一种多重原位方法，用于量化细胞类型 - 特异性mtDNACN。我们表明，在前列腺腺癌（PCA）中，高级前列腺上皮内肿瘤（HGPIN）的腔细胞中有MTDNACN增加，并且在转移性castat依 - 耐药的前列腺癌中进一步升高。通过2种正交方法验证了PCA MTDNACN的增加，并伴随着MTRNA和酶活性的增加。从机械上讲，前列腺癌细胞中的MYC抑制作用降低了MTDNA复制和几个mtDNA复制基因的表达，而小鼠前列腺中的MYC激活会导致肿瘤前列腺细胞中的mtDNA水平升高。我们的原位方法还显示，胰腺和结肠/直肠的癌性病变中的mtdnaCn升高，使用临床组织样品表明了对癌症类型的概括。
用高密度碳纤维微电极
摘要 - 视网膜假体可以改善受感光者退行性疾病盲目的患者的视力。尽管人为视力受益，但这些假体的空间分辨率低限制了临床上可用设备的积极影响。视觉植入物中单电极产生的视觉感知可以重叠并导致不清楚的图像，这限制了视网膜假体使用者的形状和字母感知。然而，研究表明，在靶神经元近距离近端植入的较小的电极可能可以使用较小的分辨率。在这项研究中，我们使用穿透性亚细胞纤维微电极在离体小鼠视网膜中进行了视网膜刺激，并进行了钙成像以记录视网膜神经节细胞（RGC）的空间激活，以响应不同的刺激振幅和RGC-电极距离。我们观察到较小的RGC空间活性和较高的RGC - 电极距离较小的脱靶刺激，这可能是通过双极细胞间接RGC激活的指示。碳纤维电极的阻抗测量在整个插入和刺激过程中证明了它们的机械和电稳定性。我们的结果表明，脉冲振幅和电极深度的修饰会在活动电极周围产生小而焦点的响应。用碳纤维进行的视网膜刺激可能会增加临床应用中视网膜假体的刺激精度和图像分辨率。
引用：Wang J，Zhang X，Li G等。为重症患者实施院内运输准备工作（IHT）和管理项目：
摘要目的是使用合并框架（CFIR）框架来研究导致或阻碍院内运输准备和管理项目的因素。设计半结构化访谈用于定性描述性研究。在2023年12月至2024年1月之间，进行了此研究。参与者有目的的抽样来招募22位参与院内运输的医生和护士。主要和次要结果测量了一种内容分析技术来转录和分析所有收集的数据。迭代方法用于数据收集和分析。结果39实施决定因素 - 11个障碍，25个促进因子和3个中性因素。这些确定因素与26个CFIR构建体中的23个和5个CFIR域对齐。在四个主要领域中确定了促进者：易于实施，科学和项目完成，患者的优势以及增强的安全和专业转移能力。此外，在干预特征，外部设置和内部设置的CFIR领域中确定了障碍。这些障碍包括培训和动员不足，信息系统不足，不清楚的奖励和惩罚政策，缺乏劳动和物质资源以及缺乏既定的奖励和惩罚法律。结论本研究确定了影响急诊室内部运输计划和管理项目实施的因素。尽管遇到了许多障碍，但该项目为推进院内运输计划和管理提供了明显的途径。
AI对信息安全中监管合规性的影响
人工智能（AI）带来了信息安全性的重大变化。它使过程自动，有助于管理风险，并随着事情的实现而更快，更好。本研究论文讨论了AI如何使其更容易遵守法规，但也指出了不公平算法，不清楚的过程和重大道德问题等问题。随着机器学习的进展以及许多人称之为NLP或自然语言处理技术的方法，组织现在可以在成为问题之前就可以处理并管理复杂的规则。这是医疗保健和金融等法规不知所措的部门中的重要资产。ai可以提供很多东西，但是要注意其挑战是必不可少的，例如“黑匣子”算法如何工作的奥秘以及强大的系统及其能力的人的需求使其正常工作。本研究论文着重于发现出现哪些问题，并提出管理这些问题的方法。它讨论了NIST AI风险管理框架，该框架旨在在遵循法律和道德的同时降低风险。不难注意到AI对现实世界中的指南的遵守。在金融公司内发现虚假性并在医疗保健环境中处理机密信息展示了这一点。本研究论文强调了专注于公平，透明和对AI规则负责的重要性。它表明，合作 - 监管机构，技术专家以及对道德知识了解很多的人 - 可以创建灵活的规则。这些规则确保新发明符合社会认为正确的事物。
网络安全劳动力供求报告
在过去的五年中，联邦，学术和私营部门的研究强调了对美国和全球网络安全方面的熟练工人需求之间的差距。使用方法论，分类法和网络安全工作者的定义，量化网络安全工作者以及网络安全工作人员的供应和需求仅限于私营部门和行政数据提供商。使用先前发表的定义报告对网络安全劳动力的建议定义，该报告结合了工作活动和工作标题，本报告提出了一种方法，以量化和估计网络安全劳动力的大小，并提供了相应的估计值，并提供了相应的价值和上限的估计值，这些价值和上限可能构成当前的劳动力，劳动力，短期的需求，以及长期的需求，以及长期的劳动力，以及长期的需求。该报告随后评估可用数据的各种来源以及每个可用的一些局限性和缺点。由于网络安全作业的定义差异很大，因此对网络安全工人的供应和需求的现有估计因使用的定义和标准而有所不同。本报告中的分析表明，在美国估计总计161,052,000名工人中，网络安全劳动力目前在164,000至3,492,000名范围内。此外，劳动力管道正在迅速增长，每个级别的新毕业生。短期和长期需求仍然强劲，预计在未来十年内将超过国家工作的增长。这种快速增长可能构成证据，表明美国没有缺乏新工人的数量，而劳动力差距则由其他因素驱动，例如不清楚的管道以及缺乏有关劳动力所需的技能，知识和资格的明确数据。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。