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World File Search System抗性
比较转录组学揭示了蚊子的抗性和敏感的表型之间的不同曲线
在几种物种中，抗性和易感个体之间的表型差异与基因表达的组成型变化有关。例如，在对神经毒性杀虫剂有抵抗力的个体中观察到了排毒基因家族的构型过表达。这表明了代谢解毒在抗性中的作用，在某些情况下，允许允许使用哪些基因参与耐药的遗传方法。细胞色素P450单糖酶和三磷酸腺苷（ATP）结合盒（ABC）转运蛋白的情况就是这种情况。5,24 - 29除解毒基因之外，已经记录了编码角质层合成基因的过表达，并导致耐药性和易感性的独立物（即穿透性抗性）之间的表皮变化。30该证据突出了通常基于抗性表型的复杂性，并表明需要研究基因表达以充分理解昆虫抗性。与其他杀虫剂相反，抗药性个体中的表达情况已被广泛阐明，蚊子对CSIS的抗性表型的整个基因表达模式仍然被忽略了。在这里，我们的目标是通过分析蚊子CX的易感和耐DFB个体的构成基因表达来弥补这一差距。pipiens。
机器学习的对抗性攻击与防御
近年来，物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长，达到数十亿台。然而，随着这一发展，一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外，由于该领域的进步和处理能力的提高，这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下，攻击者并没有停滞不前，他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击，并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而，文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能，它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响，以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上，它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构，用于个人设备识别。然后，使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集，将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案，在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后，对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击，以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别，但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后，选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性，将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17，而不会以有影响力的方式降低其性能。
研究使用富含微生物的蚯蚓堆肥对番茄生长和根部抗性的影响
控制土传疾病是番茄生产的主要问题之一。本研究旨在调查使用富含细菌和真菌的蚯蚓堆肥对感染根结线虫 (Meloidogyne javanica) 和枯萎病 (Fusarium oxysporum) 的番茄植株生长参数的影响。蚯蚓堆肥的应用量包括控制量、最佳量和过量量。生物防治剂是菌根真菌 (Glomus mosseae) 和两种拮抗细菌 (枯草芽孢杆菌和恶臭假单胞菌)。这些生物防治剂可单独使用、二元组合使用，也可在不同蚯蚓堆肥应用量下以三元组合使用。实验结束时测量了生长参数，包括茎干湿重、根干湿重和叶绿素指数。结果表明，在两种水平上施用蚯蚓堆肥以及在所有组合处理中接种生物防治剂，显著 (P < 0.001) 改善了感染病原体的植物的生长参数。在两种水平的蚯蚓堆肥和感染镰刀菌的三种生物防治剂组合中获得的大多数研究参数最高，而在蚯蚓堆肥施用和生物防治剂以及感染两种病原体的对照条件下获得的生长参数最低。总体而言，我们的研究结果表明，蚯蚓堆肥和生物防治剂的组合使用在提高番茄植株对根结线虫和镰刀菌的防御能力方面具有显著效果，因此可以提高植株的生长水平。
发生，埃塞俄比亚中部家禽和人类的弯曲杆菌的危险因素和抗菌素抗性：一种健康方法
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
去势抵抗性前列腺癌：从未发现的抵抗机制到当前的治疗方法
1 马赛癌症研究中心 —CRCM、Inserm UMR1068、CNRS UMR7258、艾克斯-马赛大学 U105、13009 马赛，法国； khanh.le-thi@inserm.fr (TKL)； quang-hieu.duong@inserm.fr（QHD）； virginie.baylot@inserm.fr (VB); michael.baboudjian@outlook.fr (MB)； david.taieb@ap-hm.fr (DT) 2 欧洲医学影像研究中心 (CERIMED)，艾克斯-马赛大学，13005 马赛，法国； christelle.fargette@gmail.com 3 越南科学技术学院 (VAST)、河内科技大学 (USTH)，河内 10000，越南 4 艾克斯 - 马赛大学拉蒂莫内大学医院核医学系，13005 马赛，法国 5 艾克斯 - 马赛大学泌尿外科 AP-HM 系，13005 马赛，法国 6 艾克斯 - 马赛大学 INSERM、MMG、U1251 蒂莫内医学学院，13385 马赛，法国；laurence.colleaux@inserm.fr * 通信地址：palma.rocchi@inserm.fr † 上述作者对本文的贡献相同。
对多发性骨髓瘤中双特异性T细胞探测器的抗性机制及其临床意义
在磁力-3研究（队列A）中，Elranatamab导致三级暴露的患者的ORR为61％，PFS的中位数为〜15个月，这些患者的中位数为5个先前的线。7靶向其他肿瘤抗原（IE，FC受体（例如5（FCRL5））和G蛋白偶联受体家族C第5组成员D [GPRC5D]）在复发MM中也表现出令人鼓舞的活性。8最近，基于Monumental-1研究的结果，塔尔奎塔马布（Talquetamab）是另一位靶向GPRC5D的双重攻击性GPRC5D的Talquetamab。9，10在患有晚期，T细胞的患者中 - 重定向剂 - 未指导骨髓瘤（n = 145; 69％三级难治性，中位数为5个先前的线），tal- quetamamb（0.8 mg/kg bieweek）单位药物表现出72％的ORR为72％和中位数PF，为14个月14个月14个月。在暴露于T细胞 - 重定向剂（n = 51）的患者中，塔尔奎塔amab的ORR为64％，中位反应时间为11.9个月。尽管这种有利的效率证明了，但几乎三分之一的患者对双期治疗没有反应（初级分析）。此外，大多数用双科抗体治疗的反应患者最终会发展出疾病进展（获得性抗药性）。本综述旨在描述导致双感染性耐药性的肿瘤内部和肿瘤 - 肢体机制。
baargin：用于自动分析细菌基因组数据的NextFlow工作流程，重点是抗菌抗性
抗菌耐药性（AMR）的出现和发展是一个全球健康问题，到2050年每年可能造成约1000万人死亡（汤普森，2022年）。对这些（多）抗性细菌菌株的基因组的研究对于理解抗性的出现和循环至关重要。在过去的几十年中，高通量测序技术已得到了认真的改进，并且一次对数百种细菌菌株的完整基因组进行测序变得更加负担得起。作为对应物，这些实验会产生大量数据，需要通过各种生物信息学方法和工具来分析重建基因组的工具，因此可以确定其特定特征以及AMR的遗传决定因素。为了自动化多种菌株的生物信息学分析，我们开发了一种名为Baargin的NextFlow（Di Tommaso等，2017）的工作流，称为Baargin（Nextflow中的细菌组装和抗菌抗性基因检测）https://github.com/ jhayer/baargin。它可以进行测序读取质量控制，基因组组装和注释，多层次序列键入和质粒鉴定以及抗菌耐药性决定因素检测以及pangenome分析。使用工作流管理系统NextFlow的使用使我们的工作流便携式，灵活并能够进行可再现的分析。
作者校正：CRISPR屏幕揭示了针对癌症进化上不同化学抗性的收敛靶向策略
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逻辑机动：检测和缓解太空中的对抗性硬件故障
摘要 — 卫星极易受到太空中敌对故障或高能辐射的影响，这可能导致机载计算机出现故障。过去几十年来，人们探索了各种辐射和容错方法，例如纠错码 (ECC) 和基于冗余的方法，以缓解软件和硬件上的临时软错误。然而，传统的 ECC 方法无法处理硬件组件中的硬错误或永久性故障。这项工作引入了一种基于检测和响应的对策来处理部分损坏的处理器芯片。它可以从永久性故障中恢复处理器芯片，并利用芯片上可用的未损坏资源实现连续运行。我们在目标处理器的芯片上加入了基于数字兼容延迟的传感器，以便在发生故障之前可靠地检测到芯片物理结构上的传入辐射或故障尝试。在检测到处理器算术逻辑单元 (ALU) 的一个或多个组件出现故障后，我们的对策采用自适应软件重新编译来重新合成受影响的指令，并用仍在运行的组件的指令替换这些指令，以完成任务。此外，如果故障范围更广，并妨碍了整个处理器的正常运行，我们的方法将部署自适应硬件部分重新配置来替换故障组件并将其重新路由到芯片的未损坏位置。为了验证我们的说法，我们在 28 nm FPGA 上实现的 RISC-V 处理器上部署了高能近红外 (NIR) 激光束，通过部分损坏 FPGA 结构来模拟辐射甚至硬错误。我们证明我们的传感器可以自信地检测到辐射并触发处理器测试和故障恢复机制。最后，我们讨论了我们的对策带来的开销。
靶向 PHB1 抑制体内和体外去势抵抗性前列腺癌进展
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativeco mmons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。