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众议院法案第 157 号 (2025) - DNA 样本、指纹
一项与样本收集有关的法案；修改爱达荷州法典第 19 篇第 25 章，增加爱达荷州法典第 19-2512A 节，规定在某些情况下收集 DNA 样本和指纹印记；修改爱达荷州法典第 19-5501 节，修订立法结果；修改爱达荷州法典第 19-5502 节，定义术语；修改爱达荷州法典第 19-5506 节，修订有关须接受样本收集的罪犯的规定；废除爱达荷州法典第 19-5507 节，有关样本收集的责任、时间和地点；修订爱达荷州法典第 19 篇第 55 章，增加爱达荷州法典第 19-5507 节，制定有关样本收集的责任、时间和地点的规定；宣布紧急状态并提供生效日期。
RECQ5 的转录衰减和RNA聚合酶II的缩合机制 通过欧洲黑松的造林管理增强生态系统服务提供 brochosomes作为叶霍普珀的反染色伪装涂层 myh11稀有变体增强主动脉生长，并诱导心脏肥大和心力衰竭，并以压力超负荷 Genomeocean：在大规模宏基因组组件上训练的有效基因组基础模型 干细胞特异性NF-κB是干细胞存活和肠道损伤时上皮再生所必需的 1 Nora病毒在分裂的肠道干细胞中增殖... 2025.01.31.635872.full.pdf 一个集成多端的计算分析，以更好地了解85个小动物的结构和功能 铬摩托运动指纹启用单个疾病生物标志物分子的多素数字计数 AAV血清型php.eb与中的AAV9相比，具有上升的神经元转导效率 Neuromark DFNC模式 rtct：啮齿动物三角完成任务，以促进路径整合的翻译研究 全球大脑活动和功能连通性的剂量依赖性变化1 1识别... 的JNK调节的磷蛋白体标记 CDKN2ALOW癌细胞胜过... 的巨噬细胞 2025.02.05.636601.full.pdf gutheridge3
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636647 doi：Biorxiv Preprint
铬摩托运动指纹启用单个疾病生物标志物分子的多素数字计数
（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2025年2月4日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636515 doi：Biorxiv Preprint
共价可逆转的肽蛋白酶抑制剂。设计，合成和临床成功案例 内源性大麻素降解酶抑制剂作为潜在的抗精神病药：药物化学的观点 结合DNA支架和声力光谱以表征单个蛋白键 单个CSPBBR3纳米晶体中量子限制的光谱指纹 根据不同的生命周期步骤，电池对运输应用的环境影响 基准测试量子对``硬''匹配问题的实例
摘要：人类肽酶失调与癌症，高血压和神经变性等多种疾病有关。病毒蛋白酶的一部分对于病原体的成熟和组装至关重要。几十年的研究致力于探索这些宝贵的治疗靶标，通常用基于合成底物的抑制剂来解决它们，以阐明其生物学作用并开发药物。基于肽的抑制剂的合理设计为获得各种研究工具和候选药物提供了快速的途径。非共价修饰符在历史上是由于其可逆酶结合模式而导致的蛋白酶抑制作用的首选，因此可能更安全。然而，近年来，共价性不可逆抑制剂正在复活，其相关出版物，临床前和临床试验以及FDA批准的药物的急剧增加。取决于上下文，共价修饰符可以提供更有效和选择性的候选药物，因此需要较低剂量，从而限制了脱靶效应。此外，这种分子似乎更适合解决癌症和耐药性耐药性的关键问题。在可逆性和不可逆的抑制剂的边界，新药类别是基于共价肽的抑制剂，随着FDA在2003年获得FDA的批准，迄今为止又有4个其他4个列表。该领域的亮点是第一种口服Covid-19药物Nirmatrelvir的快速发展。1。简介共价可逆抑制剂理论上可以提供可逆修饰符的安全性，并结合其不可逆转的对应物的高效力和特异性。在此，我们将介绍基于共价可逆的基于肽的抑制剂的主要群体，重点是其设计，合成和成功的药物开发计划。
更多地研究有关DNA指纹识别
总而言之，重组胰岛素的产生涉及使用基因工程技术将人类胰岛素基因插入细菌或酵母细胞中，然后产生胰岛素蛋白。最终的产品是高度纯净的，广泛可用的，通常比传统胰岛素便宜。但是，生产过程很复杂，需要专业的设备和专业知识。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
Sasidhar B等。使用指纹图像创新的非侵入性血型检测。 J Crim Forensic研究2025，7（1）：180087。
血型的确定是卫生部门输血和诊断的关键步骤。在本文中，采用了与深度学习算法相结合的成像技术来自动识别血型。结缔组织与规模不变特征变换（SIFT），方向短暂和旋转的barf（Orb）以及使用Gabor滤波器的指纹的空间相关性用于识别血型的区别特征以及指纹图像。然后，提取的特征通过卷积神经网络（CNN）进行分类。此外，指纹特征还具有脊频率和空间特征，以进一步改善血型的测定。该框架包括对比度增强和降解技术，可改善图像质量，从而使图像质量波动稳定。采用了使用VGG，Resnet和Densenet作为基本模型来提高模型有效性和概括性，请进行转移学习。对不同数据集进行了测试，该方法在识别血型和歧视性标记方面表现出良好的准确性，一致性和成功率。这种新颖的技术是完全自动化的。它可以通过快速，准确地治疗输血和患者来彻底改变血型和输血的过程。
引用：Sun N，Gan Y，Wu YJ等。单光束光学陷阱的表面增强拉曼散射光流体分子指纹光谱
在这项研究中，我们开发了一个基于单光光学陷阱的表面增强拉曼散射（SERS）光氟分子指纹光谱检测系统。该系统利用单光束光学陷阱在光氟芯片中浓缩游离银纳米颗粒（AGNP），从而显着提高了SERS性能。我们使用COMSOL模拟软件研究了锥形纤维内的光场分布特性，并建立了MATLAB模拟模型，以验证单光束光学陷阱在捕获AGNP方面的有效性，证明了我们方法的理论可行性。为了验证系统的粒子捕获功效，我们通过实验控制了光学陷阱的On-Own状态，以管理颗粒的捕获和释放。实验结果表明，捕获状态中的拉曼信号强度明显高于非捕获状态，这证实了单光束光学陷阱有效地增强了光氟硅烷检测系统的SERS检测能力。此外，我们采用了拉曼映射技术来研究捕获区域对SERS效应的影响，表明激光捕获区域中分子指纹的光谱强度得到了显着改善。我们以10 -9 mol/l的浓度和农药Thiram的浓度成功地检测到了晶体紫罗兰色的拉曼光谱，并在10 -5 mol/L的浓度下进一步证明了单光束光学TRAP在增强分子手指纹状体识别能力的能力的能力。作为集成光电传感系统的关键组成部分，在本研究中开发的光捕获仪具有与便携式高功率激光器和高性能拉曼光谱仪的集成潜力。这种集成有望推进高度集成的技术，并显着提高光电传感系统的整体性能和可移植性。
基于面部，手指静脉，指纹和虹膜的生物特征识别的文章深度学习模型：调查
摘要：最近，个体生物特征引起了很多关注，并且是建立多种安全性和真实性系统的核心，例如监视，法医，欺诈性披露和基于身份的访问控制。广泛的生物识别性特征使选择合适的问题是至关重要的问题，这主要取决于应用程序的类型，样本的可用性，复杂性的程度和可能性的可接受价值。机器学习算法的概念对最后的方式产生了极大的兴趣，尤其是它被称为深度学习神经网络的进化版本。机器学习已在许多生物识别系统中使用和实施，因为其强大的属性和功能可以为系统提供所需的目标，具有出色的性能。这项工作旨在对过去七年来的190多种有前途的作品进行广泛的调查，描述了基于多种基于生物特征的深度学习系统，这些深度学习系统基于四个流行和大多数使用的特征，包括面部，指纹，Iris和Finger Finger静脉。本文还介绍了两种生物识别技术的简要回顾和深度学习神经网络。