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摘要：谷胱甘肽S-转移酶（GST）是参与动物排毒过程的必不可少的酶。它们催化抗氧化剂谷胱甘肽（GSH）的偶联到各种亲电的化合物，例如环境毒素，致癌物和代谢副产品，形成胃酸，这些苏联酸是水溶性更大的，可以被排除。此过程可保护细胞免受氧化应激和化学损害的影响，而在肝，肾脏和肺等排毒器官中，GST尤其丰富。除解毒外，GST还调节了信号转导，凋亡和细胞增殖等细胞过程。GST从兔肝脏中纯化，产量为22倍，产量为78-80％。使用1-氯-2,4-二硝基苯作为底物评估酶活性，导致91 µmole/min/mg/mg蛋白的特定活性。凝胶过滤，以揭示酶的天然分子量约为50,000。聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE）来检查酶的亚基组成，并使用染色体来确定其等电点（PI）。来自兔肝脏的纯化GST酶表现出两个不同的亚基，分子量为28,000和27,000，所有酶活性与天然聚丙烯酰胺凝胶电泳中的单个蛋白质带有关。该酶在6.5左右显示出最佳的pH值，并受热的影响最小，在室温下存储八天后，保留了50％的活动。酶与1,2-氧基-3-（硝基苯氧基）丙烷和乙酰乙酸等底物的谷胱甘肽降低显示较高的共轭速率。染色体将GST分解为七个同工酶，PI值范围为7.96至9.6。主要同工酶（PI 8.6）负责超过94％的整体活性，并由两个半相同的亚基组成。该研究成功纯化和表征了兔肝GST，揭示了其亚基组成，等电点和底物特异性。研究结果表明，兔肝脏包含具有相似免疫学特性的多种同工酶，主要同工酶负责大多数酶活性。这种纯化和表征提供了对动物组织中GSTS的酶特性和功能多样性的见解。各种抑制剂和兔肝脏的底物活性的作用进行了测试。
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PSNS 3113寿命开发3个学时先决条件：顾问的初中或许可。对从出生到死亡的人类发展的调查，从生物学，心理学，社会学和医学等多个学科中汲取灵感。重点是关于人类发展的经验衍生的信息，这可能是对以服务能力直接与他人合作的人的实际使用。在（F，SP，SU）
自然科学 - An-Najah 期刊
摘要 ：在全球范围内，结直肠癌 (CRC) 是癌症相关死亡人数的第二大疾病。尽管人们认为 CRC 是遗传与环境相互作用的结果，但多项证据表明肠道菌群在增加炎症和肿瘤生长方面发挥了作用。人体肠道菌群由大约 40 万亿个细菌组成。下一代测序技术和宏基因组学促进了对肠道微生物生态学的理解，并促进了肠道菌群与结直肠癌之间的联系。在人类和动物模型上进行的大量研究强调了特定肠道细菌（如具核梭杆菌、具有肠毒性的脆弱拟杆菌和大肠杆菌）在结直肠癌 (CRC) 的发展和进展中起着关键作用。宏基因组学研究为肠道菌群在 CRC 诊断、预防和治疗中的应用开辟了新方向。本综述概述了肠道微生物群对结直肠癌发展的贡献及其可能的治疗用途。
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曼戈苏图理工大学可以不损害其其他权利，同意撤回我/我们与曼戈苏图理工大学之间可能已达成的合同，并且我/我们将向曼戈苏图理工大学支付曼戈苏图理工大学因接受任何较不利的 RFQ 或必须邀请新的 RFQ 而产生的任何额外费用，以及因邀请新的 RFQ 和随后接受任何较不利的 RFQ 而产生的额外费用，曼戈苏图理工大学还有权通过抵消根据此或任何其他 RFQ 或合同我/我们应付或应得的款项，或抵消我/我们或代表我/我们为妥善履行此或任何其他 RFQ 或合同而提供的任何担保或押金来收回此类额外支出，并在确定此类额外支出的金额之前保留此类款项，保证金或押金作为曼戈苏图理工大学因我/我们的违约而遭受的任何损失的担保。
自然科学研究生院 2024
新潟大学理工学研究生院在数学、物理学、化学、材料科学、机械工程、电子学、信息工程、建筑学、土木工程、生命科学、生物资源、食品科学、林业、地球科学、环境科学等理工学、农学、工学、农学、农学、环境科学等广泛学科领域开展基于先进研究的高级教育。研究生院设有 20 个与各个领域相对应的课程，分为五大专业：基础科学、先进材料科学与技术、电气与信息工程、生命与食品科学以及环境科学与技术。研究生院还为跨学科和新兴领域提供独特的教育项目，例如“农业与食品专家培训项目”、“下一代太阳能氢能系统教育项目”和“全球人才开发项目”等。我们还开设了“清酒学”特别课程，学生可以通过该课程学习日本清酒酿造的各个学术方面，这是新潟举世闻名的当地产业。完成第一个两年期和第二个三年期课程的学生将根据其主修教育和研究领域，分别获得理学、工学、农业或哲学硕士学位和博士学位。我们鼓励研究生出国留学，同时也欢迎国际学生。在博士课程中，我们与亚洲多所大学合作实施双学位课程。学生通过此课程在两所大学学习并获得两个学位。我们还提供包括博士生实习在内的职业路径教育，以便学生在完成研究生学习后能够在社会的各个领域取得成功。此外，我们欢迎希望在研究生院学习终身教育或提高研究技能的在职成人学生。我们项目的毕业生有望凭借其高超的技能和专业知识为各个领域的地区和全球发展做出巨大贡献。
自然科学-An -Najah期刊
摘要：在这项研究中，我们提出了一种革命性的深入强化学习方法，用于自动渗透测试。建议的方法使用深度Q学习网络来开发有效利用目标系统中弱点的攻击序列。该方法在虚拟环境中进行了测试，结果表明它可以识别手动渗透测试无法做到的漏洞。在这项工作中使用了各种工具，包括深Q学习网络，Mulval，NMAP，VirtualBox，Docker，Docker，National脆弱性数据库（NVD）和共同的漏洞评分系统（CVSS）。建议的方法显着优于当前自动穿透测试方法。我们提出的方法可以检测到手动渗透测试错过的缺陷，并且可以修改（根据惩罚值）以适应目标系统（网络）更改的更新。此外，它有可能大大提高渗透测试的有效性和效率，并可能有助于提高计算机系统的安全性。在这项工作中进行的实验测试通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量，揭示了DQN自动渗透测试的有效性。通过在攻击自动化过程中利用最有效的攻击向量，揭示了DQN自动渗透测试的有效性。