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去泛素酶OTUD3：免疫和疾病的双刃剑
去泛素化是调节蛋白质稳态的翻译后修饰的一种重要形式。卵巢肿瘤结构域的蛋白质（OTUDS）亚家族成员OTUD3被鉴定为参与调节各种生物学过程（例如免疫和影响）的去泛素化酶。这些生理过程中的干扰会引发人类和动物的疾病，例如癌症，神经退行性疾病，糖尿病，乳腺炎等。otud3在肿瘤中异常表达，是一把双边剑，在影响癌细胞增殖，转移和代谢的不同类型的肿瘤中发挥肿瘤促成或抗肿瘤作用。otud3在转录水平上通过许多microRNA（例如miR-520h，miR-32和miR101-3p）调节。此外，OTUD3受到许多翻译后修改（例如乙酰化和泛素化）的调节。因此，了解OTUD3表达的调节机制可以帮助您深入了解其在人类免疫和疾病中的功能，从而将其用作诊断或治疗疾病的治疗靶点的可能性。
双刃剑：幼儿的covid-19与免疫成熟的大流行有关
在2020年，随着一种新的和潜在的致命呼吸道疾病的兴起，世界感到惊讶：Covid-19。随着疾病在全球范围内迅速传播，政府被迫采取严格的限制性措施，并执行掩护授权以减轻病毒的影响并限制死亡人数。在许多方面，尤其是在2020年，这些措施削弱了案例的曲线，1帮助卫生系统应对科学界为病毒开发毒素的需求和购买时间。然而，在一个已经由其主导的世界中，Covid-19只是一种呼吸道病毒，与COPE-19的措施势必会影响所有以类似方式传播的病毒，从而深深地改变了呼吸道病毒疾病传播的动力学。呼吸道病毒疾病在年轻的孩子中尤为常见，并且是急诊就诊的主要原因。2个孩子，尤其是学龄前年的孩子，估计每年有多达10种上呼吸道感染。3有些人可能还会出现下呼吸道感染，并产生更严重的后果。呼吸道病毒传播的动态通常遵循季节性的表演，与每个季节的共同集体习惯有关。通常，在秋季和冬季，人们倾向于在室内花费更多的时间，从而促进疾病传播时的传播更高。此外，研究表明，较低的湿度和较低的空气温度也可能影响宿主对呼吸道病毒的免疫力，例如炎性病毒。6，74，5在巴西，病毒感染的季节性受到纬度的影响，在各个地区不同。在西南部，呼吸道合胞病毒从2月至7月达到峰值，并在冬季流动。
错配修复是对抗微卫星不稳定性斗争中的一把双刃剑
人类基因组中约有 3% 由微卫星或短串联重复序列 (STR) 组成。这些 STR 通常不稳定，重复单元数量会高频扩张（增加）或收缩（减少）。一些微卫星不稳定性 (MSI) 出现在单个细胞内的多个 STR 中，并且与某些类型的癌症有关。第二种 MSI 形式的特点是单个基因特异性 STR 的扩增，这种扩增是 40 多种人类遗传疾病的罪魁祸首，这些疾病被称为重复扩增疾病 (RED)。虽然错配修复 (MMR) 通路可防止全基因组 MSI，但新出现的证据表明，一些 MMR 因子直接参与产生 RED 中的扩增。因此，MMR 抑制某些形式的扩增，而一些 MMR 因子则在其他情况下促进扩增。本综述将介绍 MMR 对哺乳动物细胞中微卫星扩增的矛盾影响。
氧化应激在皮肤损伤和黑色素瘤中的双刃剑：从病理生理学到治疗方法
摘要：皮肤不断暴露于外源性和内源性活性氧 (ROS) 源。ROS 水平和抗氧化防御之间的适当平衡对于最佳细胞和组织功能至关重要，尤其是对于皮肤而言，因为它必须面对不会影响其他组织的其他 ROS 源，包括紫外线辐射。黑色素细胞比其他细胞更容易受到氧化应激，这也是由于黑色素生成过程本身会产生 ROS。越来越多的证据表明，氧化应激可能在许多皮肤病中发挥作用，包括黑色素瘤，是主要原因或加重原发病的辅助因素。事实上，氧化应激正在成为黑色素瘤发展所有阶段的另一个主要力量，不仅在恶性肿瘤的出现中，而且在向转移表型的进展中。此外，氧化应激似乎也在化学抗性中发挥作用，因此已成为治疗的目标。在本综述中，我们讨论了有关皮肤氧化应激的现有知识，研究了氧化应激的来源和防御机制，特别考虑了黑色素细胞。因此，我们重点关注氧化应激在黑色素瘤中的重要性，从而分析了利用氧化应激诱导作为治疗策略来提高黑色素瘤治疗效果的可能性。
人工智能的双刃剑
在过去十年中，人们在社交媒体平台上消费新闻的倾向大大增加。信息现在可以快速、廉价地传播，消费者可以轻松获取；这迅速促进了分散的新闻制作，通常没有编辑监督。对抗代理正在利用这种情况传播虚假信息。在过去十年中，人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 领域在文本自动化应用程序的开发以及视觉和音频数据的识别和生成方面经历了前所未有的增长。这些蓬勃发展的人工智能能力是否会增强恶意行为者操纵人群的能力？人工智能现在在生成合成内容方面发挥着至关重要的作用，并使社交媒体平台上使用的有效微定位能够传播虚假信息，包括超现实的合成图像、视频、音频和文本。这篇技术性很强的文章旨在向北约的从业者、政策制定者和人工智能爱好者介绍如何使用人工智能/机器学习技术来塑造虚假信息。
人工智能：一把双刃剑
另一个值得关注的领域是美国刑事司法系统在制定保释和量刑建议时广泛使用的风险评估人工智能算法。6 这些算法也被证明是非常不准确和种族偏见的。一项研究将被捕者的风险分数与他们随后两年的被捕记录进行比较，发现黑人被告被错误地标记为高风险的可能性几乎是白人被告的两倍，而被错误地标记为低风险的可能性则要大得多。7 这些通常是专有的算法不向公众开放，并且在正当程序、人权和歧视方面构成了严重问题。在大棒与胡萝卜的分类中，你可以将这些人工智能工具称为高风险的严厉大棒。8