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最初发表于：艾米丽霍明顿；史密斯，加布里埃尔； Chortis，Vasileios； Liang，Raimunde；利普特，朱利安；斯坦哈（Steinhauer），桑贾（Sonja）； Landwehr，Laur
肾上腺皮质癌（ACC）是一种侵略性恶性肿瘤，治疗方案有限。类似polo样激酶1（PLK1）是一个有前途的药物靶标； PLK1抑制剂（PLK1I）已在固体癌症中进行了研究，并且在TP53突变的病例中更有效。我们评估了ACC样品中的PLK1表达以及两个PLK1I在具有不同遗传背景的ACC细胞系中的功效。PLK1蛋白表达，并与临床数据相关。The efficacy of rigosertib (RGS), targeting RAS/PI3K, CDKs and PLKs, and poloxin (Pol), specifically targeting the PLK1 polo-box domain, was tested in TP53 -mutated NCI-H295R, MUC-1, and CU-ACC2 cells and in TP53 wild-type CU-ACC1.确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。 PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。 高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。 NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。 在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。 100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。 Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。 Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。TP53被压缩的ACC细胞系比野生型Cu-ACC1表现出对PLK1I的反应更好。这些数据表明PLK1I可能是对ACC患者的一部分的有希望的有针对性治疗，并根据肿瘤遗传特征预先选择。
PLK1抑制剂作为肾上腺皮质癌的新靶向疗法
肾上腺皮质癌（ACC）是一种侵略性恶性肿瘤，治疗方案有限。类似polo样激酶1（PLK1）是一个有前途的药物靶标； PLK1抑制剂（PLK1I）已在固体癌症中进行了研究，并且在TP53突变的病例中更有效。我们评估了ACC样品中的PLK1表达以及两个PLK1I在具有不同遗传背景的ACC细胞系中的功效。PLK1蛋白表达，并与临床数据相关。The efficacy of rigosertib (RGS), targeting RAS/PI3K, CDKs and PLKs, and poloxin (Pol), specifically targeting the PLK1 polo-box domain, was tested in TP53 -mutated NCI-H295R, MUC-1, and CU-ACC2 cells and in TP53 wild-type CU-ACC1.确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。 PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。 高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。 NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。 在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。 100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。 Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。 Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。TP53被压缩的ACC细胞系比野生型Cu-ACC1表现出对PLK1I的反应更好。这些数据表明PLK1I可能是对ACC患者的一部分的有希望的有针对性治疗，并根据肿瘤遗传特征预先选择。
能源安全与……之间不可或缺的联系
能源安全与网络安全之间不可或缺的联系 作者：Marlen Rein 勒索软件、网络间谍、网络钓鱼和 DDoS 攻击只是可能损害整个能源系统并造成重大社会混乱的众多可能性中的几个例子。随着许多国家走上绿色和数字化转型的道路（通常称为双重转型），能源部门也在经历快速而大规模的数字化。这与地缘政治紧张局势的加剧一起意味着能源安全与网络安全之间的相互联系正在不断加强。本文重点介绍了受网络风险影响的一些能源安全关键领域，以表明需要从整体角度来确保北约国家的能源安全。能源安全有多种概念，但本文采用了北约能源安全卓越中心 (ENSEC COE) 使用的能源安全定义和标准，该中心将能源安全称为“稳定可靠地供应所需的能源形式和数量，从而实现北约的能力、作战效率和弹性。”本文围绕这一定义的关键术语，即稳定可靠的供应、北约的能力、作战效能和弹性展开，重点介绍了更广泛的军民框架中与这些方面相关的一些主要网络威胁。关于能源部门易受网络威胁的脆弱性，有大量令人震惊的信息；例如，国际能源署、北约和欧盟委员会已警告能源部门网络攻击的增加，金融时报提到针对工业目标的网络攻击数量不断增加，仅举几例。此外，许多国家当局也强调了日益增加的安全风险。表 1 显示了近年来不同行业（包括天然气和电力基础设施）网络攻击趋势的增长。对关键能源基础设施构成的风险尤其令人担忧，因为它们可能造成严重破坏并削弱能源的稳定可靠供应，除了可能对经济和声誉造成负面影响之外。乌克兰的能源部门是最近几次网络攻击最突出的目标之一。不过，全球还有许多其他例子和事件，包括许多北约成员国。能源行业与任何其他关键行业一样，可能容易受到不同类型的风险的影响，例如勒索软件、DDoS 攻击、数据相关威胁、恶意软件、社会工程或供应链攻击。网络威胁可能会在短期或长期内对稳定可靠的能源供应产生负面影响，具体取决于攻击的难度和该行业的准备程度。能源行业的目标可能非常多样化。针对美国最大成品油管道 Colonial Pipeline 的勒索软件攻击是最近最著名的例子之一，造成了重大破坏性影响。CSIS 编制的网络事件列表中重点介绍的其他一些案例包括，针对意大利能源机构 GSE 的网络攻击，攻击方式是入侵服务器并阻止系统访问；针对立陶宛能源集团 Ignitis 的 DDoS 攻击；针对不同私营公司的网络间谍活动，
氯胺酮和裸盖菇素针对的共同和不同的大脑区域是早期基因表达的靶点
标题：氯胺酮和裸盖菇素靶向的共同和不同大脑区域，用于立即进行早期基因表达 作者：Pasha A. Davoudian 1,2、Ling-Xiao Shao 3,5、Alex C. Kwan 3,4,5 * 附属机构：1 耶鲁大学医学院医学科学家培训项目，康涅狄格州纽黑文 06511，美国 2 耶鲁大学医学院跨部门神经科学项目，康涅狄格州纽黑文 06511，美国 3 耶鲁大学医学院精神病学系，康涅狄格州纽黑文 06511，美国 4 耶鲁大学医学院神经科学系，康涅狄格州纽黑文 06511，美国 5 康奈尔大学梅尼格生物医学工程学院，纽约州伊萨卡，14853，美国 通讯地址：Alex Kwan，博士，梅尼格生物医学工程学院工程学，康奈尔大学，威尔厅 111 室，526 Campus Road，伊萨卡，纽约州，14853，美国；电子邮件：alex.kwan@cornell.edu 关键词：迷幻药、抗抑郁药、立即早期基因、c-Fos、活性依赖性转录、神经可塑性 摘要 裸盖菇素是一种具有治疗潜力的迷幻药。虽然越来越多的证据表明裸盖菇素通过增强神经可塑性发挥其有益作用，但所涉及的具体大脑区域尚不完全了解。确定裸盖菇素对整个大脑中可塑性相关基因表达的影响可以拓宽我们对迷幻药引起的神经可塑性所涉及的神经回路的理解。在本研究中，采用全脑连续双光子显微镜和光片显微镜来绘制雄性和雌性小鼠中立即早期基因 c-Fos 的表达图。将服用裸盖菇素后药物诱导的 c-Fos 表达与亚麻醉氯胺酮和盐水对照进行比较。裸盖菇素和氯胺酮在许多大脑区域（包括前扣带皮层、蓝斑、初级视觉皮层、中央和基底外侧杏仁核、内侧和外侧缰核和屏状核）中产生了急性相当的 c-Fos 表达升高。选定的区域表现出药物偏好差异，例如裸盖菇素的背缝和岛叶皮层以及氯胺酮的海马 CA1 亚区。为了深入了解受体和细胞类型的贡献，c-Fos 表达图与全脑原位杂交数据相关。转录分析表明，Grin2a 和 Grin2b 的内源性水平可以预测皮质区域是否对氯胺酮和裸盖菇素的药物诱发神经可塑性敏感。总的来说，系统映射方法产生了一个受裸盖菇素和氯胺酮影响的大脑区域的无偏见列表。这些数据是一种资源，它突出了以前被低估的区域，以供未来研究。此外，药物引起的 c-Fos 表达与内源性转录本分布之间的稳健关系表明谷氨酸受体是裸盖菇素和氯胺酮产生快速作用和持久治疗效果的潜在收敛靶点。
实施ETL数据的机器学习...
2 IEEE成员|麦克尼州立大学，德克萨斯州，美国kumarvuppala.shiva@gmail.com摘要ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。 传统的ETL过程缺乏所需的功能和敏捷性，并且缺乏应对数据生态系统的动态和不断发展的性质。 传统的ETL系统对数据管理过程提出了无数的挑战，例如处理高容量，高速数据，模式映射和保留数据质量的效率低下。 当前研究的目的是通过强调ML在改善数据转换和异常检测中的作用来实施机器学习（ML），以探索在ETL管道中整合ML的方法，并通过实用和理论镜头分析ML在ETL管道中的影响。 从Kaggle下载了由284,807行和31列组成的信用卡欺诈数据集。 该数据集最重要的问题是巨大的类失衡。 使用一种现代方法称为合成少数群体过采样技术（SMOTE）。 隔离森林（如果）用于检测数据集中的异常。 调查结果表明，在ETL管道中实施ML可以解决特征量表差异的问题，从而提高了模型的平衡和准确性。 该项目突出了现代机器学习驱动的ETL转换和异常检测过程的好处，而不是传统工作流程。 索引术语ETL管道，机器学习，数据转换，异常检测，SMOTE和隔离林。 I.2 IEEE成员|麦克尼州立大学，德克萨斯州，美国kumarvuppala.shiva@gmail.com摘要ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。传统的ETL过程缺乏所需的功能和敏捷性，并且缺乏应对数据生态系统的动态和不断发展的性质。传统的ETL系统对数据管理过程提出了无数的挑战，例如处理高容量，高速数据，模式映射和保留数据质量的效率低下。当前研究的目的是通过强调ML在改善数据转换和异常检测中的作用来实施机器学习（ML），以探索在ETL管道中整合ML的方法，并通过实用和理论镜头分析ML在ETL管道中的影响。从Kaggle下载了由284,807行和31列组成的信用卡欺诈数据集。该数据集最重要的问题是巨大的类失衡。使用一种现代方法称为合成少数群体过采样技术（SMOTE）。隔离森林（如果）用于检测数据集中的异常。调查结果表明，在ETL管道中实施ML可以解决特征量表差异的问题，从而提高了模型的平衡和准确性。该项目突出了现代机器学习驱动的ETL转换和异常检测过程的好处，而不是传统工作流程。索引术语ETL管道，机器学习，数据转换，异常检测，SMOTE和隔离林。I.简介A.背景ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。它与从多个数据源中提取数据，将其转换为一致且可用的格式，并将其加载到适当的目标系统中[1]。通过将数据从多个数据源合并为适当的格式以进行分析，ETL的有效实施ETL的有效实施增强了组织提高数据的相关性和完整性的能力。etl可以使最初存在于筒仓中并分散成各种系统和格式的数据的合并，清洁和转换，使其不仅可以访问，而且对决策也有用。ETL过程在决策和数据管理过程中的贡献取决于执行三个步骤的有效性。第一步，提取，与组织内部或外部的多个来源的数据相关[2]。虽然大多数数据都是从操作应用程序获得的，但包含来自外部来源的数据增强了
jynneos疫苗有效性
*每100,000人口的案件。接种疫苗的人=疾病发作日期，标本收集日期，录像完成，入院，诊断，出院，案例调查开始日期或第一次以电子方式提交或报告给第一个剂量的人（最早的可用日期），以前两周的次数viccecceccecceccecceccect和二剂量的次数在两周后， 可能报告给CDC的数量或确认案件的数量。 未接种疫苗的人=报告给CDC的可能或确认病例的数量，没有证据表明总未接种人群的疫苗接种。 §同性恋，双性恋和其他与患有艾滋病毒感染或有资格接受HIV预防性预防的HIV的男性发生性关系的男性被认为有资格进行疫苗接种。 ¶阿拉巴马州，阿拉斯加，加利福尼亚，科罗拉多州，康涅狄格州，哥伦比亚特区，佛罗里达州，佐治亚州，夏威夷，爱达荷州，伊利诺伊州，爱荷华州，堪萨斯州，堪萨斯州，肯塔基州，肯塔基州，缅因州，缅因州，缅因州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，密歇根州，密歇根州，密歇根州，明尼苏达州，新西托，新米西，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，纽约市，往来约克（不包括纽约市），北达科他州，俄亥俄州，俄克拉荷马州，俄勒冈州，宾夕法尼亚州，波多黎各，罗德岛，南卡罗来纳州，南达科他州，田纳西州，犹他州，佛罗里达州，佛蒙特州，佛蒙特州，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，威斯康星州，威斯康星州和Wyoming。可能报告给CDC的数量或确认案件的数量。 未接种疫苗的人=报告给CDC的可能或确认病例的数量，没有证据表明总未接种人群的疫苗接种。 §同性恋，双性恋和其他与患有艾滋病毒感染或有资格接受HIV预防性预防的HIV的男性发生性关系的男性被认为有资格进行疫苗接种。 ¶阿拉巴马州，阿拉斯加，加利福尼亚，科罗拉多州，康涅狄格州，哥伦比亚特区，佛罗里达州，佐治亚州，夏威夷，爱达荷州，伊利诺伊州，爱荷华州，堪萨斯州，堪萨斯州，肯塔基州，肯塔基州，缅因州，缅因州，缅因州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，密歇根州，密歇根州，密歇根州，明尼苏达州，新西托，新米西，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，纽约市，往来约克（不包括纽约市），北达科他州，俄亥俄州，俄克拉荷马州，俄勒冈州，宾夕法尼亚州，波多黎各，罗德岛，南卡罗来纳州，南达科他州，田纳西州，犹他州，佛罗里达州，佛蒙特州，佛蒙特州，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，威斯康星州，威斯康星州和Wyoming。可能报告给CDC的数量或确认案件的数量。 未接种疫苗的人=报告给CDC的可能或确认病例的数量，没有证据表明总未接种人群的疫苗接种。 §同性恋，双性恋和其他与患有艾滋病毒感染或有资格接受HIV预防性预防的HIV的男性发生性关系的男性被认为有资格进行疫苗接种。 ¶阿拉巴马州，阿拉斯加，加利福尼亚，科罗拉多州，康涅狄格州，哥伦比亚特区，佛罗里达州，佐治亚州，夏威夷，爱达荷州，伊利诺伊州，爱荷华州，堪萨斯州，堪萨斯州，肯塔基州，肯塔基州，缅因州，缅因州，缅因州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，密歇根州，密歇根州，密歇根州，明尼苏达州，新西托，新米西，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，纽约市，往来约克（不包括纽约市），北达科他州，俄亥俄州，俄克拉荷马州，俄勒冈州，宾夕法尼亚州，波多黎各，罗德岛，南卡罗来纳州，南达科他州，田纳西州，犹他州，佛罗里达州，佛蒙特州，佛蒙特州，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，威斯康星州，威斯康星州和Wyoming。可能报告给CDC的数量或确认案件的数量。未接种疫苗的人=报告给CDC的可能或确认病例的数量，没有证据表明总未接种人群的疫苗接种。§同性恋，双性恋和其他与患有艾滋病毒感染或有资格接受HIV预防性预防的HIV的男性发生性关系的男性被认为有资格进行疫苗接种。¶阿拉巴马州，阿拉斯加，加利福尼亚，科罗拉多州，康涅狄格州，哥伦比亚特区，佛罗里达州，佐治亚州，夏威夷，爱达荷州，伊利诺伊州，爱荷华州，堪萨斯州，堪萨斯州，肯塔基州，肯塔基州，缅因州，缅因州，缅因州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，马里兰州，密歇根州，密歇根州，密歇根州，明尼苏达州，新西托，新米西，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，新的，纽约市，往来约克（不包括纽约市），北达科他州，俄亥俄州，俄克拉荷马州，俄勒冈州，宾夕法尼亚州，波多黎各，罗德岛，南卡罗来纳州，南达科他州，田纳西州，犹他州，佛罗里达州，佛蒙特州，佛蒙特州，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州，威斯康星州，威斯康星州和Wyoming。**如果在出生时分配的年龄和性别或性别认同的年龄和性别认同，则有≥70％的报告，疫苗接种状况可在男性中≥50％的男性病例（由分配在出生或性别认同下的性别定义）的案例≥50岁或期限为18-49岁的案例或司法管辖区确认的案件与免疫化的持续性数据相关。