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环境DNA调查，以检测热带淡水流中的一种流行的隐秘鱼类，AnablePsoides Cryptocallus
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南加州盐沼陆地-海洋横断面隐秘甲烷循环和甲基营养代谢的空间证据
。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.07.16.603764 doi：bioRxiv 预印本
自动瞳孔测量和认知范式揭示急性脑损伤中的隐秘意识
摘要背景：识别重症监护病房 (ICU) 昏迷和其他意识障碍 (DoC) 患者的隐性意识对于治疗决策至关重要，但缺乏灵敏的低成本床边标记。我们研究了自动瞳孔测量结合被动和主动认知范式是否可以检测出患有 DoC 的 ICU 患者的残留意识。方法：我们前瞻性地招募了来自三级转诊中心 ICU 的临床反应低或无反应的创伤性或非创伤性 DoC 患者。年龄和性别匹配的健康志愿者作为对照组。患者被分为临床无反应（昏迷或无反应性觉醒综合征）或临床反应低（微意识状态或更好）。使用自动瞳孔测量法，我们记录了被动（视觉和听觉刺激）和主动（心算）认知范式下的瞳孔扩张情况，并设定了特定任务的成功标准（例如，连续 5 次心算任务中 5 次瞳孔扩张中有 ≥ 3 次）。结果：我们从 91 名 ICU 脑损伤患者（平均年龄 60 ± 13.8 岁，31% 为女性，49.5% 为非创伤性脑损伤）的 178 个时间点获取了 699 次瞳孔测量记录。还从 26 名匹配的对照者（59 ± 14.8 岁，38% 为女性）获取了记录。被动范式对患者和对照者之间的区别有限。然而，主动范式可以区分不同的意识状态。对于中等复杂程度的心算，17.8% 的临床无反应患者和 50.0% 的临床低反应患者出现≥ 3 次瞳孔扩张（风险比 4.56，95% 置信区间 2.09–10.10；p < 0.001）。相比之下，76.9% 的健康对照者出现≥ 3 次瞳孔扩张（p = 0.028）。使用不同成功阈值进行的敏感性分析的结果保持一致。Spearman 等级分析强调了心算过程中瞳孔扩张与意识水平之间的密切关联（rho = 1，p = 0.017）。值得注意的是，一名行为无反应的患者在出现明显的意识迹象前 2 周表现出持续的服从命令行为，表明认知运动分离存在长时间。结论：自动瞳孔测量结合心算可以识别 ICU 急性 DoC 患者的认知努力，从而识别隐性意识。关键词：心脏骤停、认知运动分离、昏迷、重症监护医学、创伤性脑损伤
Stathmin-2和UNC13A mRNA的隐秘剪接是TDP-43相关的阿尔茨海默氏病的病理标志
RNA结合蛋白TDP-43的抽象核清除率和细胞质积累是几乎所有肌萎缩性侧面硬化症患者（ALS）的病理标志，高达50％的额叶痴呆（FTD）患者和阿尔茨海默氏病。在阿尔茨海默氏病中，TDP-43病理在边缘系统中主要观察到，并且与认知能力下降和海马体积减少有关。核TDP-43功能的破坏会导致RNA剪接异常，并在许多转录本中掺入错误的隐性外显子，包括Stathmin-2（STMN2，也称为SCG10）和UNC13A，最近在ALS和FTD患者的组织中报道了UNC13A。在这里，我们在阿尔茨海默氏病患者中识别STMN2和UNC13A隐秘外显子，与TDP-43病理负担相关，但与淀粉样蛋白β或TAU沉积物无关。我们还证明，与UNC13A相比，STMN2前MRNA的处理对TDP-43功能丧失更敏感。此外，编码STMN2和UNC13A的全长RNA被抑制在由阿尔茨海默氏病后验尸脑组织产生的大型RNA-seq数据集中。共同开放了令人兴奋的新途径，将使用STMN2和UNC13A用作具有TDP-43蛋白质病（包括阿尔茨海默氏病）的广泛神经退行性疾病的潜在治疗靶标。
RansomAI：基于人工智能的隐秘加密勒索软件
摘要 — 网络安全解决方案在检测使用固定算法和加密率的勒索软件样本时表现出色。然而，由于目前人工智能 (AI) 的爆炸式增长，勒索软件（以及一般的恶意软件）很快就会采用人工智能技术，智能、动态地调整其加密行为，以使其不被发现。这可能会导致网络安全解决方案无效和过时，但文献中缺乏人工智能驱动的勒索软件来验证它。因此，这项工作提出了 RansomAI，这是一个基于强化学习的框架，可以集成到现有的勒索软件样本中，以调整其加密行为并在加密文件时保持隐秘。RansomAI 提出了一个代理，它可以学习最佳的加密算法、速率和持续时间，以最大限度地减少其检测（使用奖励机制和指纹智能检测系统），同时最大限度地提高其损害功能。所提出的框架在勒索软件 Ransomware-PoC 中得到了验证，该软件感染了 Raspberry Pi 4，充当众包传感器。深度 Q 学习和隔离森林（分别部署在代理和检测系统上）的一系列实验表明，RansomAI 可以在几分钟内以超过 90% 的准确率逃避对影响 Raspberry Pi 4 的勒索软件 PoC 的检测。索引术语 — 勒索软件、强化学习、人工智能、恶意软件、逃避
列新图的开发和验证以预测早期口服鳞状细胞癌中的隐秘宫颈转移
选择性颈部解剖（END）被视为口服鳞状细胞癌（OSCC）治疗的标准实践，其特征是全球范围内的发病率和死亡率很高（1）。然而，对于早期OSCC患者而言，仍然很难确定，因为一些研究表明终点提高了患者的存活率，其他研究表明差异并不显着（2-4）。根据先前的评估，CT1-2N0M0 OSCC的隐匿性宫颈转移比约为20％（5）。为了在临床节点阴性OSCC患者中获得临床益处和过度治疗之间的平衡，建立了几种用于隐匿性宫颈转移诊断的预测模型。例如，Mermod等。（6）报告了一个基于CD31，Prox1检查和相关组织学参数的模型，该模型在曲线（AUC）下达到了0.89的面积，准确性为0.88。但是指示标记的免疫组织化学评分是相对的。Sinha等。（7）使用声辐射力冲动成像进行了类似的工作，这也实现了
Versant Ventures 成立精准肿瘤学公司，专注于研究隐秘的驱动突变
领先项目有望在 2023 年第一季度前获得开发候选人提名马萨诸塞州剑桥市，2022 年 10 月 6 日——Nested Therapeutics 是一家开创下一代
隐秘类星体进化引领 RAT 竞赛 - SEC-1275-1
与该活动相关的样本（MD5：03b88fd80414edeabaaa6bb55d1d09fc）由 Netz .NET Framework 打包程序打包（图 2）。打包程序解压资源并利用反射加载程序集、找到其入口点并调用它（图 3）。因此，使用反射代码加载，服务器加载客户端的程序集以查找函数和密码（图 4、5）。
消费者心灵的隐秘生活 - ACME 实验室
注：感谢编辑以及 Gavan Fitzsimons、Tanya Chartrand、Margaret Clark 和 Jennifer Hirsch 提供的有益建议和反馈。