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与低剂量甲氨蝶呤的astaxanthin共同治疗增加了细胞周期停滞，并改善NALM-6
甲氨蝶呤（MTX），广泛识别的化学疗法药物，通过抑制包括叶酸途径中的各种酶（包括二氢叶酸还原酶（DHFR））的各种酶来抑制DNA合成。MTX被认为是所有不同治疗方案中的关键元素（4）。DHFR产生THF，而胸甲酯合成酶（TYMS）则利用亚甲基THF作为其底物。Tyms在DNA合成和修复中起重要作用（5）。Tyms通过抑制甲氨蝶呤的作用来促进抗增生特性（6）；因此，已利用TYMS水平预测MTX治疗结果（7）。尽管甲氨蝶呤在所有人的治疗中都非常有效，但它有几个缺点，其中一些可能是威胁生命的（8，9）。进行化学疗法作为白血病治疗的常规方法与许多局限性有关。此外，MTX耐药性为所有化学疗法的成功带来了重要的障碍（8-10）。
高度选择性的抑制剂 - hdac6 for-for-...
价值主张大多数细胞毒性和靶向治疗方法都通过细胞凋亡的线粒体途径杀死细胞，这可能导致某些患者同类的获得化学耐药性和治疗失败。通过小分子筛选采取公正的方法已将HDAC6确定为耐凋亡的TNBC细胞中的新治疗靶标。这代表了从常规方法转向TNBC药物发现的范式转变，该发现主要或没有故意有效地在识别通过线粒体凋亡机制杀死的治疗剂迅速发展化学抗性。我们的代表性小分子铅化合物BAS-2（MW <300）是铅优化的有吸引力的候选者，并且正在进行医学化学计划，以实现临床前研究的进展。其他未发表的数据还表明，在神经退行性疾病中，BAS-2作为HDAC6靶向治疗的潜力。
通过预训练卷积神经网络进行脑肿瘤诊断和分类
摘要 — 脑肿瘤是最具侵袭性的肿瘤，如果在晚期才诊断出来，则会导致预期寿命缩短。人工识别脑肿瘤非常繁琐，而且容易出错。误诊会导致错误治疗，从而降低患者的生存机会。医学共振成像 (MRI) 是诊断脑肿瘤及其类型的常规方法。本文试图从诊断过程中消除手动过程，而使用机器学习来代替。我们提出使用预训练的卷积神经网络 (CNN) 来诊断和分类脑肿瘤。使用一类非肿瘤 MRI 图像对三种类型的肿瘤进行分类。已使用的网络是 ResNet50、EfficientNetB1、EfficientNetB7、EfficientNetV2B1。EfficientNet 由于其可扩展性而显示出有希望的结果。EfficientNetB1 显示出最佳结果，训练和验证准确率分别为 87.67% 和 89.55%。索引词——脑肿瘤、诊断、分类、预训练 CNN、卷积神经网络
tRNA合成酶增强遗传代码扩展
使用正交翻译系统（OTSS）是通过在遗传密码中添加非经典氨基酸（NCAA）来产生非天然蛋白质的最有效方法。在寻求扩展底物特异性时，常规方法始于（超 - ）稳定酶，能够承受由于必要突变而导致的结构变化。然而，我们在这里从发展以应对不稳定性的酶开始，从而占据根本不同的位置，因此可能对突变表现出更大的弹性。通过工程化甲烷菌Coides Burtonii的精神病（“冷”）OTS，我们开发了常用的中嗜和热嗜热系统的替代方法。即使在非常低的NCAA浓度下，这种OT在体内效率和滥交方面都显示出显着的特性。鉴于适用的寄主生物的广泛范围，我们预计冷酷将极大地促进扩展的遗传密码从学科转变为高价值化学驱动的生物技术。
农业和生物技术-Purwati等。
从植物组织中提取质量的DNA需要从细胞膜，蛋白质和其他细胞成分纯化DNA的正确方法。在水稻植物中的DNA隔离通常使用叶片部分，但需要考虑使用方法，具体取决于需求，目标，并注意每种DNA隔离方法的优点和缺点。本文研究了使用常规方法或商业试剂盒的稻叶上的DNA隔离方法以质量质量获得DNA。比较五个研究人员的水稻叶叶DNA的分离方法表明，与所有其他四种方法相比，Ahmadikhah（2009）方法具有优势。Ahmadikhah（2009）使用了修改的CTAB方法，需要一个很小的样品（30 mg），可以应用于新鲜的（年轻）样品和干叶。隔离方法ahmadikhah（2009）显示了无需涂抹的透明色带模式的可视化结果。
生成基础模型的合成音频可以帮助音频识别和语音建模吗？
基础模型的最新进展已使音频生成模型产生与音乐，事件和人类行动相关的高保真声音。尽管在现代音频产生模型中取得了成功，但评估音频发电质量的常规方法在很大程度上取决于Frechet Audio距离等距离指标。相比之下，我们旨在通过检查使用它们作为训练数据的有效性来评估音频产生的质量。具体来说，我们进行了研究，以探索合成音频识别的使用。此外，我们研究合成音频是否可以作为语音相关建模中数据增强的资源。我们的全面实验证明了使用合成音频进行音频识别和与语音相关的建模的潜力。我们的代码可在https://github.com/usc-sail/synthaudio上找到。索引术语：音频生成，音频事件识别，合成数据，语音建模
使用区块链
DNR工程技术学院，kshpk@dnrcet.org摘要：该项目调查了区块链技术的应用，特别是基于以太坊的智能合约，以开发旨在解决传统预制方法固有的安全含义的分布式E型系统。 分为四个部分，专注于招标，出版，招标，评估，谈判和获胜竞标的选择。 每个阶段都采用不同的算法来确保效率和公平性。 通过利用区块链的分散性质和强大的加密，该系统旨在提高安全性和透明度，从而促进对招标过程的信任。 通过全面的评估，该项目评估了常规方法中固有的安全性和听觉性挑战，并将其与建议的基于区块链的解决方案进行比较。 最终，该项目试图建立一个公平，透明且开放的招标计划，为政府和公司部门的更有效的采购实践奠定了基础。 索引术语：区块链，公平和开放的招标方案，智能合约，以太坊，电子培训DNR工程技术学院，kshpk@dnrcet.org摘要：该项目调查了区块链技术的应用，特别是基于以太坊的智能合约，以开发旨在解决传统预制方法固有的安全含义的分布式E型系统。分为四个部分，专注于招标，出版，招标，评估，谈判和获胜竞标的选择。每个阶段都采用不同的算法来确保效率和公平性。通过利用区块链的分散性质和强大的加密，该系统旨在提高安全性和透明度，从而促进对招标过程的信任。通过全面的评估，该项目评估了常规方法中固有的安全性和听觉性挑战，并将其与建议的基于区块链的解决方案进行比较。最终，该项目试图建立一个公平，透明且开放的招标计划，为政府和公司部门的更有效的采购实践奠定了基础。索引术语：区块链，公平和开放的招标方案，智能合约，以太坊，电子培训
使用深度学习的恶意URL识别-IJRPR
以高风险行业（例如财务或医疗保健）的高风险行业运营的跨国公司，其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL，敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然，但它是一个精心制作的网络钓鱼链接，旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意，因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是，该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后，系统会自动分析URL，提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同，基于CNN的模型标识了微妙的不规则性，例如意外的字符模式和异常的子域结构，将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件，以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队，该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时，将URL添加到共享威胁情报数据库中，帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁，保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中，恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁，影响个人，组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞，制造传统的检测机制，例如黑名单和基于规则的算法，对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加，因此恶意URL的流行率不断增加，这导致了各种检测方法的发展，每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法：黑名单，机器学习模型和拟议的深度学习方法。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。