摘要 - 软件应用程序开发是一个复杂的功能,涉及所谓的软件供应链中的各种参与者和组织。软件供应链的演变带来了许多好处,例如利润最大化,代码相互化和交货时间的优化。但是,软件供应链的复杂性会导致多个安全问题和攻击,因为妥协非常普遍。在软件供应链中损害单个链接的攻击者(例如,通过恶意修改软件)可能会损害该软件的用户,并且这种攻击技术经常被利用以攻击知名公司。,只有在了解其安全链和功能时,我们才能为软件供应链提供整体有效的安全解决方案。我们讨论了如何实现网络威胁的软件供应链的强大弹性。接下来,我们为软件供应链提出了一种整体端到端的安全方法。
结直肠癌(CRC)可以分为四个共有的分子亚型(CMS),其中CMS1的预后最佳,与CMS4形成鲜明对比,CMS4的结果最差。CMS4 CRC众所周知,如临床前研究和回顾性临床观察表所证明的那样,对治疗干预具有抵抗力。 在这里,我们报告了发现两种临床雇用的药物,依维莫司(EVE)和普里卡米霉素(PLI),有效地针对原型CMS4细胞系MDST8。 与原型CMS1细胞系LOVO相比,用EVE或PLI处理的MDST8细胞表现出更强的细胞抑制作用和细胞毒性作用,凋亡和自噬的迹象增加,并且对DNA-TO-RNA转录和RNA-RNA-RNA-to-rna-to-prot蛋白翻译的抑制更为明显。 此外,EVE和PLI的无毒剂量诱导了小鼠MDST8肿瘤的收缩,但对LOVO肿瘤的肿瘤减少较小。 总的来说,这些结果表明,应评估EVE和PLI对CMS4 CRC的临床活性。CMS4 CRC众所周知,如临床前研究和回顾性临床观察表所证明的那样,对治疗干预具有抵抗力。在这里,我们报告了发现两种临床雇用的药物,依维莫司(EVE)和普里卡米霉素(PLI),有效地针对原型CMS4细胞系MDST8。与原型CMS1细胞系LOVO相比,用EVE或PLI处理的MDST8细胞表现出更强的细胞抑制作用和细胞毒性作用,凋亡和自噬的迹象增加,并且对DNA-TO-RNA转录和RNA-RNA-RNA-to-rna-to-prot蛋白翻译的抑制更为明显。此外,EVE和PLI的无毒剂量诱导了小鼠MDST8肿瘤的收缩,但对LOVO肿瘤的肿瘤减少较小。总的来说,这些结果表明,应评估EVE和PLI对CMS4 CRC的临床活性。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年9月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.12.557406 doi:Biorxiv Preprint
组织学分析是癌症诊断的黄金标准方法。但是,它容易出现主观性和采样偏差。应对这些局限性,我们引入了一种定量的双峰方法,旨在为可疑区域提供非侵入性指导。将光谱光谱和定量超声技术组合在一起,以表征来自动物模型的两种不同的骨肿瘤类型:软骨肉瘤和骨肉瘤。使用两种不同的细胞系诱导骨肉瘤的生长。进行组织学分析作为参考。光反射率的三个超声参数和强度显示,在5%水平上,软骨肉瘤和骨肉瘤之间存在显着差异。同样,尽管在组织学检查中观察到了两种类型的骨肉瘤,但两种类型的骨肉瘤的变化也被报道了两种类型的骨肉瘤。这些观察结果表明我们技术在探测细组织特性中的敏感性。其次,超声基于光谱的技术鉴定了软骨肉瘤细胞和核的平均大小,相对误差分别为22%和9%。光学当量技术正确提取了软骨肉瘤和骨肉瘤的细胞和细胞的散射尺寸分布(分别为9.5±2.6和µ)。软骨肉瘤的核的光散射贡献估计为52%,骨肉瘤的光散射贡献可能分别表明大量和不存在细胞外基质。因此,超声和光学方法带来了互补参数。他们在细胞和核尺度上成功估计了形态学参数,这使我们的双峰技术有望用于肿瘤表征。
肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因。肺腺癌 (LUAD) 是最常见的组织学亚型,占所有病例的 40%。虽然现有的基因工程小鼠模型 (GEMM) 重现了人类 LUAD 的组织学进展和转录进化,但它们耗时且技术要求高。相比之下,细胞系移植模型快速灵活,但这些模型无法捕捉疾病进展的全部范围。类器官技术提供了一种创建下一代癌症模型的方法,该模型整合了自体系统和基于移植的系统的最有利特征。然而,目前缺乏强大而可靠的 LUAD 类器官平台。在这里,我们描述了在类器官培养中持续扩增小鼠肺泡 2 型 (AT2) 细胞(LUAD 的主要起源细胞)的优化条件。这些类器官表现出 AT2 细胞的典型特征,包括标记基因表达、层状体的存在以及分化为 AT1 谱系的能力。我们利用该系统开发了灵活且多功能的免疫功能正常的类器官模型,用于 KRAS 、 BRAF 和 ALK 突变型 LUAD。值得注意的是,类器官肿瘤表现出广泛的负担和完全渗透性,并且在组织病理学上与原发肿瘤没有区别。总之,该类器官平台是一个功能强大、用途广泛的新型 LUAD 研究模型系统。
Approximately 20% of adolescents in the United States experience ELS (such as physical, emotional, sexual abuse; neglect; interpersonal violence; poverty; hunger; food insecurity; low SES; racial discrimination; or family strife) at some point in their childhood, and these experiences influence health outcomes (Bomysoad & Francis, 2020; Hoffman et al., 2019).Felitti等人的开创性纸。(1998)开始了一项工作,研究了负面生活经历与成人健康和福祉之间的联系。作者发现经验丰富的EL和成人身体健康问题的数量之间存在牢固,积极的关系。具有ELS病史的成年人表现出较高的心血管健康,糖尿病,高胆固醇,内部化问题(焦虑,抑郁症)和药物使用障碍(SUD)(Bomysoad&Francis,2020; Clemens et al。,2020; Heim等,2008)。尽管ELS与整个生命周期的健康结果有关,但本叙事审查将重点介绍其在青春期(世界卫生组织定义为10-19岁)在内部化问题和物质使用的发展(组织,2001年)中的作用(由世界卫生组织定义为10-19岁)。本综述中使用了“性别差异”一词,以指物理和生理差异,而“性别差异”一词是指身份,社会和行为差异。虽然用二进制术语(男性/女性,男人/女人)广泛提及,但性别和性别都以液体马赛克的形式存在(Joel,2020; Suen等,2020)。
摘要目的:该研究的目的是通过检测耐药性基因的表达,并使用对乳腺癌的不同分子亚型进行药物敏感性测试来确定中国女性乳腺肿瘤各种分子亚型的特定化学敏感药物。方法:在组织微阵列中用免疫组织化学检测到耐药性基因的表达,包括TOPO II,GST-π,P-GP,LRP和CD133。药物敏感性测试包括针对紫杉醇,硬纤维蛋白,卡铂,乙烯甲胺和氟尿嘧啶的测试,并在原发性癌症组织细胞和细胞系上进行,包括T47D,BT-474和MDA-MB-231细胞和MDA-MB-231细胞和人类乳腺癌的Nude小鼠中。结果:不同的抗药性基因topo II,GST-π,p-gp和LRP在乳腺癌的不同分子亚型中差异表达(p <0.05)。在基底样乳腺癌中,CD133的阳性表达最高(P <0.05)。Kaplan-Meier生存分析表明,TOPO II和CD133的阳性表达式与较短的无病生存率(DFS)(p <0.05)和总生存率(P <0.05)相关(P <0.05),LRP的阳性表达仅与较短的DF相关(P <0.05)。BT-474显示对紫杉醇和硬纤维蛋白的化学敏感性,而MDA-MB-231对紫杉醇,甲脂蛋白,硬纤维蛋白和氟尿嘧啶表现出化学敏感性(T/C≤50%)。与腔内乳腺癌初级细胞相比,基底样和HER2+乳腺癌的原代细胞对紫杉醇和半柔软蛋白的化学敏感性具有显着差异(P <0.05)。结论:抗药性基因的差异表达和乳腺癌分子亚型中药物的差异化学敏性表明应为每种类型的乳腺癌提供个体治疗。关键词乳腺癌;分子亚型; CD133;耐药基因;化学敏感性
摘要:胚泡sp。是一种广泛的肠道原生动物,经常感染人类和动物群体。尽管在全球范围内具有负担和人畜共患的潜力,但在与人类接触的动物群体中,流行病学研究仍然有限。因此,北非有史以来最大的调查是在埃及进行的,目的是调查胚泡sp的患病率和亚型(ST)分布。动物。为此,从鸡(217),牛(373),狗(144)和猫(155)中,总共收集了889个粪便标本。然后将这些标本筛选为存在胚泡sp。使用定量的实时PCR,然后使用分离株进行亚型。胚泡sp的总体患病率。达到9.2%(82/889),鸡的感染率最高(17.0%)和家养牛(11.0%),强调了这两个动物群体的寄生虫的主动循环。相比之下,猫(2.6%)的患病率低和狗中的寄生虫缺乏表明宠物不是胚泡sp的天然宿主。ST10和ST14在很大程度上主要是牛,并确定两个ST代表牛适应于牛的ST。在该动物群体中,一个ST3和一个ST4分离物的报告可以通过人类到动物的意外人畜共患病来解释。除了家禽中的一个亚型分离物以外的所有属于ST7,被认为是禽类。剩余的ST14分离物的存在可能反映了鸟类和牛粪之间的接触中的瞬时感染。相同的环境污染也很可能是四只阳性猫中三只ST14感染的来源,其余动物被ST3感染是人向动物传播的结果。这些事件和亚型数据以及先前在埃及人群中收集的数据,这意味着家禽可以作为人畜共动性传播的储层发挥重要作用,而牛和宠物并非如此。
ELISA 血清冰袋 49.00 美元 M - F 3-5 DVL 最低 1 毫升。亚型 A、亚型 B 和亚型 C。每个亚型收取一次 ELISA 费用,每个样本收费 3 个单位。所有 ELISA 阳性样本都将由 IFA 进行测试,因此预计总周转时间将额外增加 3 天。
机器学习可用于根据精神障碍的共同生物学基础来定义精神疾病的亚型。在这里,我们分析了来自 ENIGMA、非 ENIGMA 队列和公共数据集的 41 个国际队列中 4,222 名精神分裂症患者和 7038 名健康受试者的横断面大脑图像。使用亚型和阶段推断 (SuStaIn) 算法,我们通过绘制精神分裂症中灰质变化的空间和时间“轨迹”来识别两个不同的神经结构亚型。亚型 1 的特征是早期皮质为主的损失和纹状体扩大,而亚型 2 显示海马、纹状体和其他皮质下区域早期皮质下为主的损失。我们确认了这两种神经结构亚型在欧洲、北美和东亚等不同样本地点的可重复性。这种基于成像的分类法有可能识别具有共同神经生物学属性的个体,从而表明基于生物因素重新定义现有疾病结构的可行性。