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World File Search System解密
ShardSecure 与“先收获，后解密”
随着组织存储的敏感数据量不断增加，人们越来越担心这些数据今天会被泄露，明天会被解密。英国国家网络安全中心在 2020 年写道：“尽管 CRQC [密码相关量子计算机] 今天还不存在，但存在这种计算机的可能性现在是一个重大威胁。” HNDL 场景对各种静态存储的数据构成重大风险，包括个人身份信息 (PII)、知识产权、财务记录和国家安全数据。如果现在收集这些敏感数据，未来的进步很可能使网络攻击者能够在未来解密它，从而导致隐私泄露、知识产权盗窃和其他严重后果。
用COTS设备解密卫星计算的谜团：测量和分析
在大规模低地表轨道卫星星座迅速部署之后，在这些环境中利用商业现成（COTS）设备的全部计算潜力已成为一个紧迫的问题。然而，由于陆地构造与太空中的卫星平台之间的固有差异，理解此问题远非直接。在本文中，我们通过介绍有关卫星上COTS计算设备的治疗控制，电源管理和性能的首次测量研究来缩小这一知识差距的重要一步。我们的测量结果表明，卫星平台和COTS计算设备在温度和能量方面很明显地相互作用，从而在卫星计算上构成了主要约束。此外，我们分析了塑造船上COTS计算设备特征的关键因素。我们为未来的研究提供了指南，以优化用于计算目的的此类设备。最后，我们发布了数据集，以促进卫星计算中的进一步研究。
解密分子异质性和人类海马神经干细胞在不同年龄和损伤状态的动力学
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月5日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2023.05.15.15.540723 doi：Biorxiv Preprint
地方政府应该了解密歇根州的新可再生能源选址政策
本文档包括我们对密歇根州新的可再生能源选址政策的最佳理解 - HB5120/HB5121，现在是2023年的公众行为233和234。本文档中的信息仅用于教育目的，不应将其解释为法律建议。强烈鼓励地方官员咨询市政律师。我们要感谢与密歇根州规划协会，密歇根镇协会，密歇根州市政联盟和MSU扩展相关的同事提供有关问题和内容的反馈。随着我们学习更多信息，我们将不断更新这些常见问题解答，并将努力找到对社区产生的其他问题的答案。如果您认为本文档中包含的任何信息是不正确的，或者您想回答其他问题，请随时通过sbmills@umich.edu与我们联系。
mgikit：用于MGI FASTQ文件的解密工具包
MGI Tech推出了一系列基于DNBSEQ技术的新NGS设备。对于不同类型的测序文库而言，这些序列据报道这些序列仪的准确性相似或精确度略低。但是，根据T7 Sequencer的情况，它们每天更具成本效益，并且每天达到约6 TB的数据。这些原因为MGI测序仪在基因组学领域中广泛使用铺平了道路，因此鼓励开发可以分析此类数据的软件。MGI序列器输出带有不同读取标题和文件命名的大型FastQ文件，而不是Illumina输出。单端的配对末端或正向读取（R1）的反向读取（R2）的末端是包含样本索引（i7和i5）和唯一分子标识符（UMI）的读取条形码。这些索引用于删除数据，即将读取分配给相应的样本。MGI Tech已将SplitBarcode工具1发布给Demultiplex MGI FastQ。但是，该工具无法识别数据中的UMIS，也没有解决不同标头和文件命名格式的问题，这些格式可以由Illumina基于Illumina的工具所需的问题。此外，它要求用户知道在读取条形码中找到索引的前期，并且不支持同一运行中的多个库。Mgikit用Rust编程语言写。可以在工具网页上获得综合文档和用户指南https：// sagc- bioinformatics.github.io/mgikit/。在此申请注释中，我们提供了一个软件套件的Mgikit，以消除MGI FASTQ数据，检测条形码模板并生成可以通过mgikikit-multiqc插件转换为html报告的反复材料和质量报告工具[1]。
解密脑脊液对干细胞命运的影响是增强临床疗法发育的新机制
神经干细胞（NSC）由于其强大的神经保护性和再生性质而成为细胞治疗的候选者的非常重要的希望。使用NSC的临床前研究表明，有足够的令人鼓舞的结果，可以对更深入的临床应用进行更深入的研究。 然而，我们对神经发生及其潜在机制的了解仍然不完整。 为了更好地理解它们，似乎有必要表征神经干细胞生态位的所有组成部分，并发现它们在生理和病理学中的作用。 使用NSC在体内带来挑战，包括有限的细胞存活和宿主组织内的整合不足。 识别可能影响这些结果的被忽视因素变得关键。 在这篇综述中，我们对大脑中存在的基本元素，脑脊液（CSF）的影响进行了更深入的研究，该元素仍然相对尚未探索。 其在神经发生中的作用可能有助于帮助找到神经系统疾病的新型治疗解决方案，最终促进了我们对中枢神经系统（CNS）再生和修复的知识。使用NSC的临床前研究表明，有足够的令人鼓舞的结果，可以对更深入的临床应用进行更深入的研究。然而，我们对神经发生及其潜在机制的了解仍然不完整。为了更好地理解它们，似乎有必要表征神经干细胞生态位的所有组成部分，并发现它们在生理和病理学中的作用。使用NSC在体内带来挑战，包括有限的细胞存活和宿主组织内的整合不足。识别可能影响这些结果的被忽视因素变得关键。在这篇综述中，我们对大脑中存在的基本元素，脑脊液（CSF）的影响进行了更深入的研究，该元素仍然相对尚未探索。其在神经发生中的作用可能有助于帮助找到神经系统疾病的新型治疗解决方案，最终促进了我们对中枢神经系统（CNS）再生和修复的知识。
转移性结直肠癌的解密治疗耐药性：药物传输的作用，EGFR突变和HGF/ C-MET信号 div>
在2023年，大肠癌（CRC）是最诊断出的恶性肿瘤，是全球癌症死亡的第三大主要原因。在初次就诊时，有20％的被诊断为CRC的患者患有转移性CRC（MCRC），另有25％的患有局部疾病的患者将后来发展转移。尽管通过各种调节策略（例如化学疗法）结合靶向治疗，放射疗法和免疫疗法的反应率提高了，但MCRC的预后较差，5年生存率为14％，而治疗失败的主要原因被认为是对治疗疗法抗药性的发展。在此，我们提供了MCRC中抗性的主要机制的概述，并在特定的情况下强调了药物运输，EGFR和HGF/C-MET信号传导途径在介导MCRC耐药性中的作用，并讨论了近期的治疗方法，该方法是由药物和阻力引起的抗药性和抗阻力，以抗药性和抗阻力为抗抗阻力，以抗抗阻力，以抗抗体的抗性/cont，抗抗阻力，抗抗EG，抗抗抗阻抗，抗抗体，抗抗抗素，抗抗体/抗性，抗抗体/抗性，抗抗体/抗性，抗抗体/抗性抗抗药性，以抗体和阻力为抗抗体抗性/抗性抗抗药性。信号通路。
解密遗传密码：探索 DNA 条形码在生物多样性评估中的潜力
摘要：在全球生物多样性面临的威胁不断升级的情况下，DNA 条形码是评估和监测物种多样性的重要方法。我探索了 DNA 条形码作为一种强大而可靠的生物多样性评估工具的潜力。首先全面回顾现有文献，深入研究 DNA 条形码的理论基础、方法和应用。广泛研究了各种 DNA 区域（如 COI 基因）作为通用条形码的适用性。此外，在 DNA 条形码的背景下评估了不同 DNA 测序技术和生物信息学工具的优势和局限性。为了评估 DNA 条形码的有效性，对包括陆地、淡水和海洋栖息地在内的各种生态系统进行了采样。从收集的样本中提取的 DNA 经过目标条形码区域的扩增和测序。将获得的 DNA 序列与参考数据库进行比较，可以对采样的生物进行识别和分类。研究结果表明，即使在形态鉴定具有挑战性的情况下，DNA 条形码也能准确识别物种。此外，它还揭示了隐蔽和濒危物种，有助于保护工作。我还通过分析遗传数据来研究遗传多样性模式和不同分类群之间的进化关系。这项研究有助于加深对 DNA 条形码及其在生物多样性评估中的适用性的了解。这种方法的优势（例如速度、准确性和成本效益）以及有待改进的领域被强调。通过解开遗传密码，DNA 条形码增强了我们对生物多样性的了解，支持保护计划并为生态系统的可持续管理提供基于证据的决策。
解密心外膜参与心脏疾病
1人类解剖学系，法律医学和科学史，医学院，马拉加大学，西班牙拉加29071Málaga； rita@uma.es. 2人类解剖学和胚胎学系医学与健康科学学院，分子病理学研究所生物标志物，埃斯特雷马德拉大学，06006，西班牙巴达霍兹； clopez@unex.es（c.l.-s.）; Virginio@unex.es（V.G.-M。）3医学与健康科学学院医学和外科治疗系，埃斯特雷马杜拉大学医学与健康科学学院，06006，西班牙巴达霍兹； garcialopez@unex.ES 4动物生物学系科学系，马拉加大学，西班牙拉加29071； Chapuli@uma.es 5心血管研究小组，Jaén大学实验生物学系，西班牙23071JaéN； evelasco@ujaen.es *通信：dfranco@ujaen.es
从大脑到生物标志物发现脑脊液的解密蛋白质分泌
摘要：脑脊液（CSF）是发现神经系统疾病生物标志物的重要基质。然而，CSF中蛋白质浓度的高动态范围阻碍了不靶向的质谱法检测最少丰富的蛋白质生物标志物。因此，对大脑内部的分泌过程有更深入的了解是有益的。在这里，我们旨在探讨脑蛋白是否以及如何预测CSF的分泌。通过将策划的CSF蛋白质组和人蛋白质图集的脑升高蛋白质组相结合，将脑蛋白分类为CSF或非CSF分泌。机器学习模型接受了一系列基于序列的特征的培训，以区分CSF和非CSF组，并有效地预测蛋白质的大脑起源。分类模型如果使用高置信度CSF蛋白，则在曲线下达到0.89的面积。最重要的预测特征包括亚细胞定位，信号肽和跨膜区域。分类器良好地概括为较大的大脑检测到的蛋白质组，并能够正确预测通过亲和力蛋白质组学鉴定的新型CSF蛋白。除了阐明蛋白质分泌的潜在机制外，受过训练的分类模型还可以支持生物标志物候选者的选择。关键字：脑蛋白质组，脑脊液，流体生物标志物，机器学习，蛋白质分泌■简介