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World File Search System保护机制
糖尿病中的盐皮质激素受体拮抗作用通过保留肾小球内皮糖质
引言肾小球疾病，包括糖尿病性肾病（DN），是终末期肾衰竭的最常见原因（1）。大约有5分之一的糖尿病患者在其一生中需要DN治疗（2）。2018年，美国有70万人因终末期肾病（ESRD）治疗，糖尿病占所有新ESRD病例的47％（3）。肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统（RAAS）具有血管紧张素转换酶抑制剂（ACEI）或血管紧张素受体阻滞剂（ARB）的阻断降低了蛋白尿和ESRD的风险（4）。然而，由于醛固酮逃脱，使用ACEI或ARB可能不会减少醛固酮介导的矿物皮质激素受体（MR）刺激（5，6）。在DN中，在ACEI或ARB治疗中添加MR拮抗剂进一步降低了蛋白尿，这表明MR激活直接导致蛋白尿（7-12）。最近，大型III阶段Fidelio-DKD试验报告说，在患有慢性肾脏疾病（CKD）和2型糖尿病的患者中，MR拮抗作用降低了CKD进展，蛋白尿和心血管疾病的风险（13）。然而，包括高钾血症在内的副作用限制了MR拮抗剂的临床使用（10、12、14-16）。因此，需要更好地定义由MR拮抗剂介导的肾小球保护机制，以鉴定新型的特异性治疗靶标。
太空飞行是生物衰老的催化剂吗？
从太空任务中返回的宇航员经常表现出与年龄有关的状况的健康问题，这表明太空飞行是生物衰老和与年龄有关的疾病的潜在驱动力。为了揭示这些条件的基本机制，这项全面的评论探讨了空间“ exposome”对十二个衰老标志的影响。通过涵盖空间环境和Terres试验类似物的细致分析，我们旨在破译不同条件如何影响衰老标志。利用PubMed，我们确定了189项研究和60项符合筛查标准。空间中生物衰老的研究集中在基因组不稳定性，慢性炎症和放松管制的营养感应上。太空飞行始终诱导基因组不稳定性，与长期暴露与电离辐射有关，触发和免疫改变，类似于分离的模拟中的条件。营养感应途径揭示了全身性胰岛素样生长因素1。微生物组研究表明，在太空飞行过程中有利于机会性物种的失衡。端粒动力学呈现出有趣的模式，在任务期间延长，并且返回后快速短缺。尽管趋势是一种趋势，但仍出现了一些保护机制。对策，包括饮食调整，益生元，后生物学，共生药物，量身定制的运动，冥想和抗炎补充剂，具有潜力。太空飞行对衰老的影响是复杂的，各种各样的发现挑战了既定的信念。多学科研究为该领域的未来研究提供了指导。
植物蛋白水解酶：改善粮食可用性针对气候变化效应的贡献和挑战
蛋白酶在原核生物和真核生物中都起着无处不在的作用。在植物中，这些酶在多种生理过程中充当关键调节剂，侵蚀性蛋白质瘤，细胞器开发，衰老，播种，蛋白质加工，环境应激反应，环境应激反应和程序性细胞死亡。蛋白酶的主要功能涉及肽键的分解，导致蛋白质的不可逆翻译后修饰。它们还充当信号分子，最终调节细胞活性，分别分裂并激活了脱肽。此外，蛋白酶通过将错误折叠和异常蛋白质降解为氨基酸而导致细胞修复机制。此过程不仅有助于细胞损伤修复，而且还可以调节生物学对环境压力的反应。蛋白酶在植物素的生物发生中也起着关键作用，该植物激素的生长，发育和对环境挑战的反应（Moloi和Ngara，2023年）。现代农业努力满足由于气候变化和人口迅速增长而导致的粮食，饲料和原材料需求的增加。气候变化是对作物产量潜力产生负面影响的主要因素。在植物防御生化机制内部，蛋白水解酶是几种生理过程的关键调节剂，包括环境应激反应。与动物不同，植物不具有带有移动防御者细胞的自适应免疫系统，因此它们具有通过激活触发生理，形态和生化变化的不同保护机制来适应和适应环境条件的策略。
uv-driven-priven-eff-cyclobutane-pyrimidine-dimers-in- ...
摘要：诸如DNA和RNA之类的遗传分子可能会受到紫外线（UV）辐射的破坏，形成结构光电剂，例如环丁烷 - 吡啶胺二聚体（CPD）。通过从相邻碱基的电荷转移的CPD自我修复是核酸对紫外线阳光的无核保护机制。在地球早期的表面上，这些自动化机制可能影响了最早的核苷酸序列的选择。到目前为止，在DNA中仅观察到了自我修复。在这里，我们首次表明，RNA对地球上的生命至关重要，并被认为是DNA的祖细胞，也可以通过从相邻基地的电荷转移来促进自我修复。我们确定了含CPD的DNA序列的自我修复的量子屈服，D（GAT = T）（0.44％）和RNA序列，GAU = U（0.23％），D（GATT），d（GATT）和GAUU，在285 nm通过UV / Vispropspocy和HPLC分析。我们研究了用超快紫外泵 - IR探针光谱法对自我修复负责的中间电荷转移（CT）状态的动力学。在二核苷酸GA和D（ga）中，我们发现CT状态的可比量子率为〜50％，而寿命为几百个picseconds。RNA链中的带电自由基可能导致RNA光化学中目前未考虑的反应，并可能有助于理解现代细胞中RNA损伤的形成和修复。
使用可解释的人工智能提高基于人工智能的车载入侵检测系统的可信度
摘要 车载入侵检测系统 (IV-IDS) 是用于检测针对电动或自动驾驶汽车的网络攻击的保护机制之一，其中基于异常的 IDS 解决方案在检测攻击尤其是零日攻击方面具有更好的潜力。通常，由于难以区分正常数据和攻击数据，IV-IDS 会产生误报（错误地将正常数据检测为攻击）。它可能导致不良情况，例如系统松懈加剧，或在生成警报后事件处理中的不确定性。借助复杂的人工智能 (AI) 模型，IDS 提高了检测到攻击的机会。然而，使用这种模型是以降低可解释性为代价的，可解释性这一特性在确定其他各种有价值的需求时被认为很重要，例如模型的信任、因果关系和稳健性。由于基于人工智能的复杂 IV-IDS 缺乏可解释性，人类很难信任这样的系统，更不用说知道当 IDS 标记攻击时应该采取什么行动。通过使用可解释人工智能 (XAI) 领域的工具，本论文旨在探索可以根据模型预测产生什么样的解释，以进一步提高基于人工智能的 IV-IDS 的可信度。通过比较调查，在自定义、伪全局、基于可视化的解释（“VisExp”）和基于规则的解释上评估了与可信度和可解释性相关的方面。结果表明，VisExp 提高了可信度，并增强了基于人工智能的 IV-IDS 的可解释性。关键词：入侵检测系统、车载入侵检测系统、机器学习、深度学习、可解释人工智能、可信度。
蛋白质组学研究噬菌体与细菌宿主Klebsiella肺炎之间的相互作用
抽象的噬菌体和细菌已经获得了保护机制。在这种情况下，本研究的目的是分析从肺炎克雷伯氏菌的21个新型裂解噬菌体中分离出的蛋白质，以寻求针对细菌的防御机制，并确定噬菌体的感染能力。还进行了一项蛋白质组学研究，以研究受噬菌体感染的两种肺炎的临床分离株的防御机制。为此，对21个裂解噬菌体进行了测序并从头组装。宿主范围是在47个肺炎的47个临床同核中确定的，揭示了噬菌体的感染能力可变。基因组测序表明，所有噬菌体都是属于Caudovirale s的裂解噬菌体。噬菌体序列分析表明，蛋白质是在基因组内的功能模块中组织的。Although most of the proteins have unknown func- tions, multiple proteins were associated with defense mechanisms against bacteria, including the restriction-modi fi cation system, the toxin-antitoxin system, evasion of DNA degradation, blocking of host restriction and modi fi cation, the orphan CRISPR-Cas sys- tem, and the anti-CRISPR system.Proteomic study of the phage-host interactions (i.e., between isolates K3574 and K3320, which have intact CRISPR-Cas systems, and phages vB_KpnS-VAC35 and vB_KpnM-VAC36, respectively) revealed the presence of several defense mechanisms against phage infection (prophage, defense/virulence/resistance, oxidative stress and plasmid proteins)在细菌和噬菌体中的ACR候选者（抗CRISPR蛋白）中。
新兴航天国家与商业卫星研究
近地空间环境是一种有限的共享资源。发射成本降低、电子设备小型化和对弹性、分解架构的偏好等趋势正在推动轨道人口的大幅增长。现有的协调和管理太空交通的系统无法扩展到这种更高的利用率，也无法促进太空的有效和公平利用。人们越来越需要新的技术太空交通管理 (STM) 系统和政策制度来协调前往、在太空和从太空返回的活动。本论文介绍了开发这一综合语料库的几项贡献。对拟议的 STM 架构的文献综述突出了对新兴太空国家 STM 观点和商业运营商对数据共享的态度的理解方面的差距。根据联合国文件和对新兴太空国家代表的采访，为未来的国际 STM 发展工作制定了四项建议。这些建议强调可负担性、可实现的参与技术要求、包容性的系统设计以及对卫星控制分配的仔细考虑。通过审查运营商的美国监管文件以及对运营商和专家的新采访，运营商的态度依次通过以下几个方面进行追踪：1) 潜在的 STM 领域和功能；2) 每个功能的数据要求；3) 对数据共享的担忧；4) 对数据保护机制的态度；以及 5) 对潜在 STM 系统设计的影响。关键见解包括运营商认为数据共享带来的自身利益的重要性，以及运营商数据共享态度的显著差异。
利用人工智能的力量增强下一代网络安全
网络安全生态系统是保护敏感信息并确保应对现代网络威胁的关键基础设施的重要方面。随着安全事件的复杂性和频率的增加，对与网络安全措施有关的当前人类能力的开发的需求不断提高。人工智能或AI可以在无数的网络安全领域中使用。它是一种技术创新，可以通过促进已知和未知威胁的更快和实时威胁检测，自动化人口错误和最佳决策，从而增强网络保护。利用AI在网络安全方面的力量创造了强大的防御能力，以抵抗不断变化的未来的网络威胁，同时以威胁智能和主动的预见来赋予网络安全人员的能力，以维护关键资产和机密信息，并具有无与伦比的精确性和有效性。本研究论文旨在调查AI支持的网络安全系统的潜力，并着重于推论使用AI来增强寻求管理风险概况的组织的网络安全流程的好处。通过全面的文献综述，已经分析了AI在网络安全中的广泛应用，例如入侵检测，预测性仿真和自动应急响应管理。该研究研究了实施基于AI的网络防御的好处，例如提高脆弱性评估和威胁管理中的及时性和准确性，减少误报并识别模式。AI在网络安全方面的未来潜力将在扩大保护机制方面取得飞跃，以评估攻击向量的优势和劣势，以防止对抗性攻击。
对混合能源存储系统中能源交换的研究以及不同系统的能力，寿命和成本的比较
现代车辆具有许多电子控制单元（ECU），这些单元（ECU）不断地通过受控区域网络（CAN）段组成的嵌入式车内网络（IVN）进行通信。CAN总线技术的简单性和尺寸约束的8字节有效载荷使整合基于真实性和完整性的保护机制是不可行的。因此，恶意组件将能够将恶意数据注入网络中，其检测风险很小。通过各种安全攻击（例如洪水，模糊和故障攻击）证明了这种漏洞。改善现代车辆安全性的实际方法是监视CAN巴士的流量以检测异常。但是，要使用一般方法管理这种入侵检测系统（IDS）面临一些挑战。首先，需要省略CAN数据字段的专有编码，因为它们是原始设备制造商（OEM）的知识产权，并且在车辆制造商及其型号之间有所不同。其次，这种一般和实用的ID方法在速度和准确性方面也必须在计算上有效。用于计算机网络的传统IDS通常使用基于规则或基于签名的方法。最近，使用机器学习（ML）具有有效特征表示的方法已显示出巨大的成功，因为检测速度更快，开发和维护成本较低。因此，提出了具有增强频率特征表示的有效数据聚合技术，以提高IVN的ML基ID的性能。使用汽车ID的生存分析数据集验证了性能增益。
从根本上理解和解决 RowHammer
我们概述了困扰现代 DRAM（动态随机存储器访问）芯片的 RowHammer 漏洞的最新发展和未来发展方向，几乎所有计算系统都使用 DRAM 芯片作为主存储器。RowHammer 是一种现象，即反复访问真实 DRAM 芯片中的某一行会导致物理上相邻的行发生位翻转（即数据损坏）。自 2014 年最初的 RowHammer 论文发表以来，许多研究都表明，这种现象会导致严重且广泛的系统安全漏洞。最近对 RowHammer 现象的分析表明，随着 DRAM 技术的不断扩展，问题变得越来越严重：较新的 DRAM 芯片在设备和电路级别上更容易受到 RowHammer 的攻击。对 RowHammer 的更深入分析表明，问题有很多方面，因为漏洞对许多变量都很敏感，包括环境条件（温度和电压）、工艺变化、存储的数据模式以及内存访问模式和内存控制策略。因此，设计出完全安全且非常高效（即性能、能耗和面积开销低）的 RowHammer 保护机制已证明非常困难，DRAM 制造商所做的尝试也表明缺乏安全保障。在回顾了利用、理解和缓解 RowHammer 的各种最新进展之后，我们讨论了我们认为对解决 RowHammer 问题至关重要的未来方向。我们主张在两个主要方向上加大研究和开发力度：1）在现场部署的尖端 DRAM 芯片和计算系统中，更深入地了解该问题及其诸多方面；2）通过系统内存协作设计和开发极其高效且完全安全的解决方案。