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World File Search System第二篇
酶和酶抑制剂 - 医学和诊断的应用
这是有关酶和酶抑制剂及其在医学和诊断中的应用的第一期的第一部分。第一篇论文着重于在需要长时间存储蛋白质的情况下维持MBCOMT的稳定性。膜结合的儿茶酚 - 甲基转移酶（MBCOMT）负责儿茶酚神经素 - 米特脱位的主要途径。该酶与几种类型的人类痴呆有关，新的，有效的无毒抑制剂已开发用于帕金森氏病治疗。，这种酶的不稳定性代表了新药开发的主要障碍，因为它倾向于迅速失去其生物学活性。离子液体可以帮助保持蛋白质稳定性和折叠，并由于其多种离子组合而预防蛋白质聚集。在酶缓冲液中添加添加剂，例如半胱氨酸，甘油和海藻糖，在最小化MBCOMT损伤并增强其稳定性方面显示出令人鼓舞的结果。结果表明，作者使用的缓冲液不仅导致HMBComt活性维持高达32.4 h，因此可以在-80℃下储存，而且与原始水平相比，生物学活性在-80℃下的储存量最高约40％[1]。第二篇论文的目的是在需要长时间存储蛋白质的情况下评估HMBCOMT的稳定性。作者测试了几个健康对照样品以验证测定法，然后研究了诊断出患有白内障，青光眼，过敏，干眼和叶博天腺功能障碍的患者的20个撕裂样本。获得的结果证实了ABMAS检验的可靠性，以量化人撕裂样品中MMP-9浓度的定量。因此，作者得出的结论是，生物标志物检测技术的使用对于评估预后和使眼科医生的工作更加容易，从而使患者健康的改善更大[2]也是有利的[2]。第三篇论文探讨了mpelanin浓度的激素1（MCHR1）拮抗剂的发展，这对于治疗肥胖症很有用。考虑到其结合位点类似于人类（HERG）通道的事实，并且由于HERG引起的心脏毒性，基于机器学习的预测模型在临床发育中开发的大多数药物在临床发展中失败了，这对于克服这些困难而言是有用的。考虑到这一点，作者试图使用基于DNN的机器学习模型发现新的MCHR1拮抗剂，而没有心脏毒性，并通过分析基因表达来识别新的适应症。结果，作者确定了具有心脏毒性的KRX-104130 MCHR1拮抗剂。此外，发现通过使用基于转录组的药物重新定位方法，可以识别该拮抗剂的新指示。因此，作者表明KRX-104130增加了低密度脂蛋白受体（LDLR）的表达，这是胆固醇水平降低的原因。此外，有人提到，这种拮抗剂通过降低肝脂质积累的程度，肝脏
激烈的自然资源冲突
摘要 科学界普遍认为，自然资源在暴力冲突中发挥着重要作用。资源的稀缺性和丰富性都会导致暴力冲突，这取决于当时的社会经济和政治条件。因此，自然资源的关键性可能比稀缺性或丰富性更能描述与暴力冲突的联系。然而，研究难以揭示导致自然资源冲突的确切社会环境机制。因此，自然资源管理干预措施在预防冲突和建设和平方面效果有限。本论文的总体目标是促进对暴力自然资源冲突潜在机制的理解，以有效预防冲突。本论文重点关注 1989 年以来国家内部的暴力自然资源冲突，因为随着冷战的结束，武装冲突的性质越来越多地转向国内冲突。我提出以下问题：（1）什么是关键的自然资源？（2）考虑到复杂的社会经济和政治背景，自然资源和暴力冲突在数量上是否相关？（3）将自然资源与暴力冲突联系起来的核心社会环境因果途径是什么？ (4) 有哪些机会可以防止因资源使用而引发的暴力冲突？采用了多种方法，包括系统文献综述、文本数据的开放编码、使用逻辑回归和机器学习技术的预测模型、因果网络映射以及因果图的网络分析。第一篇论文通过定义自然资源冲突并描述分析它们的三个分析视角（通过资源特征、冲突周期和地理尺度）从理论上阐述了这一论点。本论文的第二篇论文表明，现有的对关键自然资源的描述过分强调其经济重要性，而忽视了生态系统支持和自然资源的社会文化功能；与可再生能源相比，不可再生资源的比例过高。因此，它提出了一种新的、整体的自然资源关键性定义，该定义基于人类需求的层次结构，而不仅仅是经济价值。第三和第四篇论文证实了自然资源变量在数值预测冲突方面的重要性，尽管它们的影响通常受到中间社会经济变量的影响。更具体地说，水和食物等可再生能源是冲突的重要预测因素，而非可再生能源的重要性则不如先前的研究表明的那样。在所有确定的社会环境相互作用中，粮食生产与其经济和人口背景之间的相互作用最为密切。第五篇论文确定了自然资源冲突的因果路径上的关键结构点，这些结构点可能有助于有效预防冲突。为了将冲突的恶性循环扭转为和平的良性循环，我的分析发现，必须改善国家和自然资源管理机构，平衡资源的供应和需求，限制人口流动，并确保足够的生计。我的分析进一步发现，资源开发及其产生的收入以及环境保护和遏制环境恶化可以稳定和平局势。
通过气相聚集形成先进纳米材料
气体聚集是一种众所周知的现象，在自然界中通常出现在温度降低的情况下，例如云、雾或霾的形成。大气气体的原子和分子形成非常小的聚集体，称为团簇或纳米颗粒。几十年前，气相聚集原理成为在实验室条件下合成原子和分子团簇用于特定研究应用的新技术的基础[1,2]。从那时起，这项技术逐渐发展成为一种广泛使用的方法，并在20世纪90年代获得了显著的推动力，此后由于与快速发展的纳米科学和纳米技术领域的高度相关性[3-6]。目前市场上可买到的不同类型的气体聚集源与其他物理和化学纳米级合成方法相比具有许多优势，可以调整纳米颗粒参数并将其组装成功能系统，这在各种研究和工业部门中都有很高的需求[7,8]。近年来，人们开展了大量研究以改进气体聚集源以及相关团簇光束操纵系统的性能和能力[9,10]。许多研究探讨了团簇聚集的物理原理和影响其形成的关键参数，从而为控制团簇的组成、形状、大小和结构铺平了道路[11,12]。大量研究致力于将气相合成纳米粒子用作功能纳米材料和光学、催化、传感和成像、生物技术和其他领域的器件的构建块[13]。我们编写这期特刊的目的是讨论气相聚集技术的最新进展、纳米粒子合成和功能化的趋势，以及团簇光束在制备功能纳米材料或纳米级表面改性中的应用。总体而言，本书为读者提供了该领域的各种主题：从核@壳纳米粒子的形成技术到纳米粒子组装基质的应用和纳米尺度的表面改性。这种多样性表明人们对纳米粒子气体聚集和团簇束领域的兴趣是多方面的。本书以 Popok 和 Kyli án [ 14 ] 的综述开始，该综述分析了使用气相聚集法合成纳米材料的最新技术，并概述了主要应用领域，如催化、磁介质的形成、纳米粒子用于传感和检测，以及功能涂层和纳米复合材料的生产。本文从应用的角度很好地概述了不同的团簇物质相互作用机制和团簇束方法的优势。它还解决了集群技术分支的巨大发展与工业层面集群资源的稀疏使用之间的矛盾局面。Skotadis 等人的第二篇论文 [ 15 ] 也是一篇关于气相纳米粒子合成的综述，但特别关注传感技术中的应用。本文概述了基于电导率变化的传感器基质的工作原理
特刊：人工智能中的生成模型及其应用
近年来，人工智能已用于生成大量高质量数据，如图像、音乐和视频。由于不同机器学习技术（如人工神经网络）性能的提高，如此大量的合成数据得以生成。考虑到人们对这一领域的兴趣日益浓厚，最近提出了用于自动数据生成和增强的新技术。例如，生成对抗网络 (GAN) 及其变体是当今该研究领域的流行技术。合成数据的创建也是通过基于进化的技术实现的，例如在多媒体工件创建的背景下。本社论总结了在特刊 (SI)“人工智能中的生成模型及其应用”背景下发表的研究论文。本期特刊由两位客座编辑负责：来自里斯本新大学（葡萄牙）的 Mauro Castelli 和来自的里雅斯特大学（意大利）的 Luca Manzoni。该特刊旨在收集人工智能生成模型领域的新贡献，重点关注它们在解决不同领域复杂的现实问题中的应用。在第一篇论文“Daydriex：将夜间场景转化为夜间日间驾驶体验” [ 1 ] 中，作者提出了一种处理流程，以生成专注于道路视图的增强型日间转换。关键思想是使用与街景服务输入图像相对应的现有日间图像来补充输入图像帧中暗区的缺失信息。第二篇论文“Fake It Till You Make It：有效合成数据生成指南” [ 2 ] 涉及对各种合成数据生成方法的评估。更详细地讲，作者研究了 (i) 数据预处理对生成的合成数据效用的影响，(ii) 在生成监督机器学习模型时是否应对合成数据集进行调整，(iii) 共享初步机器学习结果是否可以改进合成数据模型，以及 (iv) 一种效用度量（倾向得分）是否可以预测在现实生活中使用合成数据生成的机器学习模型的准确性。作者进行的分析有助于定义一些在生成和使用合成数据时应遵循的最佳策略指南。在第三篇投稿“使用多重插补集成和生成对抗网络生成济州传统饮料 Shindari 的合成发酵数据” [ 3 ] 中，作者提出了一个模型，该模型以 Shindari（一种传统的韩国饮料）的不完整表格发酵数据作为输入，并使用多重归纳集成 (MIE) 和生成对抗网络 (GAN) 来生成合成发酵数据，这些数据以后可用于预测和微生物腐败控制。为了生成合成数据，作者使用跳过连接重新建模了表格 GAN，并使用梯度惩罚调整了 Wasserstein GAN 的架构。最后，他们将所提模型的性能与其他归纳和集成模型进行了比较，证明了所提模型适合当前任务。在第四篇投稿“使用形式语法
聚苯乙烯泡沫塑料
我们非常荣幸地向您呈现《宾夕法尼亚大学生物伦理学杂志》第 XX 卷第 1 期，题为“重温旧事，探索新事物”。在我们杂志的整个生命周期中，我们有幸发表了来自全国各地的广泛主题的文章。自《宾夕法尼亚大学生物伦理学杂志》创刊以来，一些道德困境经常被重新审视，每次都从新颖的角度进行探索，而其他一些困境则随着时间的推移而出现，反映了我们不断变化的世界。在本期中，我们将前沿研究与既定的医疗实践相结合。通过这样做，我们希望为围绕健康和医疗保健服务的持续对话增添细微差别，运用生物伦理学推动更美好、更光明的未来。第一篇文章“激励筛查乳房 X 线照片：付费还是不付费”讨论了乳房 X 线照片作为筛查程序在最近推动激励计划的背景下的重要性。大峡谷州立大学的作者 Erica Wiencek 将对当前事态的有力分析与她自己作为诊断医学超声医师的经验相结合。第二篇文章《心灵隐私：读心 AI 的伦理和监管影响》探讨了 AI 的热点问题以及如何使用这项技术来解读他人的想法。作者 Kerissa Duliga（东北大学）概述了读心技术的发展，并讨论了目前缺乏 AI 监管，尤其是与读心能力相关的监管。第三篇文章《尿液好手：肾脏市场合法化》探讨了用合法肾脏市场补充器官移植过程的利弊。作者 Sriya Bandi（芝加哥大学）谨慎地处理了这个敏感话题，将生物伦理分析与对健康的社会决定因素的考虑相结合。我们的“生物伦理简讯”部分涵盖了生物伦理和健康领域的当前事件。在第一篇简讯中，Manav Parikh 讨论了全国和国际禁止生殖系基因组编辑的可行性和使用情况。在第二篇简报中，Ashrit Challa 采用生物伦理学方法探讨食品可及性和安全性概念，这些主题通常仅从卫生政策角度进行探讨。在反思联合国题为“2024 年世界粮食安全和营养状况”的报告时，本简报旨在将全球健康概念的食品正义与核心生物伦理原则的正义联系起来。我们要感谢我们的出版商 Claire Jun 和出色的编辑团队，没有他们，本期杂志就不可能问世。此外，还要特别感谢我们的教师顾问 Harald Schmidt 博士在整个编辑和出版过程中的支持。我们希望您喜欢这期宾夕法尼亚大学生物伦理学杂志，并激励您进一步参与生物伦理学领域。如有任何问题、意见，请联系我们。或通过 pbjeditorinchief@gmail.com 提出合作想法。最后，“重温旧事，探索新事物”标志着 Penn Bioethics Journal 出版了第 20 卷！自 2005 年春季出版第一本题为“大脑及其他……”的出版物以来，我们的编辑团队已大大壮大，这让我们能够扩大期刊的影响力。我们很荣幸能与多元化的作者和读者群体分享我们对生物伦理学的热情，我们期待 Penn Bioethics Journal 的未来！
植物基因组学——增进我们对植物的了解
近年来，植物基因组学取得了重大进展，研究人员能够识别负责植物生长、发育和逆境反应的基因和基因组区域。2019 年植物基因组学特刊汇集了 57 篇论文，深入探讨了植物基因组学的各个方面，包括基因发现、数量性状位点（QTL）鉴定、基因组预测、基因组编辑、植物叶绿体基因组测序和比较分析、microRNA 分析和比较基因组学。这些研究广泛采用结合生物信息学和转录组分析的综合研究方法来识别响应各种生物和非生物逆境的基因 [ 1 , 2 ]。该方法包括（1）从参考基因组及其注释中全基因组识别所研究的基因家族，对已识别基因进行生物信息学分析，如染色体分布、基因结构、相似性和重复、保守结构域和基序分析以及系统发育分析； (2) 使用来自 Illumina RNA-Seq 测序和/或实时 PCR 分析的转录组数据，对不同胁迫处理下不同发育阶段的不同组织进行表达谱分析，并研究响应研究性状的基因沉默。使用这种方法，在 22 篇论文中，研究了已报道的各种基因家族，以识别响应非生物胁迫、果实成熟、种子发育、种子产量和花粉发育的基因，涉及 12 多个物种，例如番茄、小麦、桉树、烟草、葡萄、拟南芥、番茄、木薯、芜菁、陆地棉、谷子和西瓜。这些基因家族包括2-氧代戊二酸依赖性双加氧酶（2OGD）、细胞分裂素氧化酶/脱氢酶（CKX）、钙依赖性蛋白激酶（CPK）、核转运蛋白β、VQ、水通道蛋白、赤霉酸刺激的拟南芥（GASA）、YABBY转录因子、B3结构域转录因子、多聚半乳糖醛酸酶（PG）和果胶甲酯酶（PME）、MADS-box转录因子、WRKY转录因子、teosinte-branched 1/cycloidea/增殖（TCP）转录因子、III类过氧化物酶（POD）、糖苷水解酶家族1β-葡萄糖苷酶、RNA编辑因子、蛋白磷酸酶（PP2C）、LIM、油菜素类固醇信号激酶（BSK）和查尔酮合酶（CHS）。微小RNA（miRNA）是一类小RNA分子，在基因表达中发挥着重要的调控作用。两篇论文探讨了miRNA在不同植物物种中的作用。第一篇论文开发了一种人工miRNA前体系统，可以在拟南芥和水稻中高效克隆和沉默基因。该系统可以成为这些作物功能基因组学研究的宝贵工具[3]。第二篇论文鉴定并描述了亚麻籽（一种重要的油料作物）正在发育的种子中的miRNA[4]。结果表明，miRNA 在种子发育过程中发挥着重要作用，可以作为作物改良的靶标。总体而言，这些研究有助于我们了解 miRNA 在植物生长发育中的调控作用，并有望应用于作物改良。GWAS 已广泛用于识别与植物重要性状相关的 QTL 或数量性状核苷酸 (QTN)。本期的一篇精彩论文是关于与西瓜驯化相关的瓜氨酸变异的 GWAS 匹配单倍型网络 [ 5 ]。该论文确定了控制瓜氨酸合成的基因组区域，瓜氨酸是一种非蛋白氨基酸，在植物的生长发育中起着至关重要的作用。