PD‐1 Blockade for Improving the Antitumor Efficiency of Polymer–Doxorubicin Nanoprodrug

Chemotherapy is well recognized to induce immune responses during some chemotherapeutic drugs‐mediated tumor eradication. Here, a strategy involving blocking programmed cell death protein 1 (PD‐1) to enhance the chemotherapeutic effect of a doxorubicin nanoprodrug HA‐Psi‐DOX is proposed and the synergetic mechanism between them is further studied. The nanoprodrugs are fabricated by conjugating doxorubicin (DOX) to an anionic polymer hyaluronic acid (HA) via a tumor overexpressed matrix metalloproteinase sensitive peptide (CPLGLAGG) for tumor targeting and enzyme‐activated drug release. Once accumulated at the tumor site, the nanoprodrug can be activated to release antitumor drug by tumor overexpressed MMP‐2. It is found that HA‐Psi‐DOX nanoparticles can kill tumor cells effectively and initiate an antitumor immune response, leading to the upregulation of interferon‐γ. This cytokine promotes the expression of programmed cell death protein‐ligand 1 (PD‐L1) on tumor cells, which will cause immunosuppression after interacting with PD‐1 on the surface of lymphocytes. The results suggest that the therapeutic efficiency of HA‐Psi‐DOX nanoparticles is significantly improved when combined with checkpoint inhibitors anti‐PD‐1 antibody (α‐PD1) due to the neutralization of immunosuppression by blocking the interaction between PD‐L1 and PD‐1. This therapeutic system by combining chemotherapy and immunotherapy further increases the link between conventional tumor therapies and immunotherapy.     

远程勘验取证分析软件开发与实现

远程勘验分析技术是计算机取证技术的一个重要分支,而如何实现自动、智能远程勘验分析目标网站是一项重要研究课题。文章简要介绍了远程勘验取证分析软件＂网际无痕特种兵＂基本原理和功能,进行了实证性分析并取得了积极的成果。     

基于模糊切换的配浆过程智能控制研究

基于配浆浓度控制过程是一个突发干扰、时变以及超调量大的过程,设计了一种基于模糊切换的配浆浓度智能控制方法。该方法将模糊控制和免疫PID控制相结合,采用模糊切换方法实现了两种控制器的协调输出,兼顾了快速性、准确性和稳定性,抑制配浆过程中出现的突发干扰和超调量。实际运行结果表明,该算法提高了配浆过程中浓度控制的快速性,避免了系统超调量的影响,保证了系统的稳定性和鲁棒性,完全能满足配浆过程浓度的工艺要求。     

基于带有惩罚因子的阴性选择算法的恶意程序检测模型

提出了一个基于带有惩罚因子的阴性选择算法的恶意程序检测模型.该模型从指令频率和包含相应指令的文件频率两个角度出发,对指令进行了深入的趋向性分析,提取出了趋向于代表恶意程序的恶意程序指令库.利用这些指令,有序切分程序比特串,模型提取得到恶意程序候选特征库和合法程序类恶意程序特征库.在此基础上,文中提出了一种带有惩罚因子的阴性选择算法(negative selection algorithm with penalty factor,NSAPF),根据异体和自体的匹配情况,采用惩罚的方式,对恶意程序候选特征进行划分,组成了恶意程序检测特征库1(malware detection signature library 1,MDSL1)和恶意程序检测特征库2(MDSL2),以此作为检测可疑程序的二维参照物.综合可疑程序和MDSL1,MDSL2的匹配值,文中模型将可疑程序分类到合法程序和恶意程序.通过在阴性选择算法中引入惩罚因子C,摆脱了传统阴性选择算法中对自体和异体有害性定义的缺陷,继而关注程序代码本身的危险性,充分挖掘和调节了特征的表征性,既提高了模型的检测效果,又使模型可以满足用户对识别率和虚警率的不同要求.综合实验...     

基于免疫赦免机制的智能分布式入侵检测系统

入侵检测系统是在网络系统遭受攻击之前进行拦截和响应的一种积极主动的安全防护系统。分布式智能入侵检测系统DIIDS(Distributed Intelligent Intrusion Detection System)就是在分布式环境中将人工智能技术应用于入侵检测中,从而可以提高IDS(Intrusion Detection System)的检测的实时性、准确性和容错性。本文设计了一种基于免疫赦免机制的DIIDS。该方法以降低入侵检测系统的时延性与提高入侵检测系统的智能性、恢复能力为核心,改善入侵检测系统的实时性。为实现用户信息的安全转移和检测系统自身的免疫进化,构建了一种免疫赦免智能Agent植入机制(IPAT),从而提高了系统的可用性。     

免疫算法在入侵检测模型中的应用研究

在对常见的免疫算法原理进行分析的基础上,采用阴性选择算法和r-连续位匹配算法,提出一种改进的免疫检测机制,建立一个新的入侵检测模型。新的模型主要采取三点措施:改进候选检测集的生成规则;降低检测器冗余;引入协同检测机制等。在入侵识别阶段,采用基于编辑距离的匹配规则,提高了检测效率。试验仿真表明,该模型可有效提高入侵检测系统的检测率,降低误警率。     

基于免疫遗传算法的Web服务组合方法

针对Web服务组合提出一种免疫遗传算法(IGA)。该算法将免疫原理引入遗传算法(GA)中,提高算法的整体特性。主要表现在免疫选择可有效地防止早熟,基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。GA在Web服务选择上存在不足,而IGA可以在备选的Web服务中进行有效的选择并最终组成Web服务组合,提高服务组合的质量和收敛速度。仿真实验结果表明IGA比GA更有效。     

树突状细胞算法原理及其应用

描述树突状细胞的生物学机理,给出树突状细胞算法(DCA)的设计、实现及改进过程。介绍DCA在计算机网络、无线传感器网络、实时嵌入式系统和机器人学等方面的应用情况,对算法性能进行评价。基于标准数据集,将DCA与其他方法进行比较,分析DCA存在的问题,指出其下一步的研究方向。     

基于免疫RBF神经网络的逆运动学求解

求解机械臂逆运动学问题可以采用神经网络来建立逆运动学模型,通过遗传算法或BP算法训练神经网络的权值从而得到问题的解,在求解精度和收敛速度上有待进一步改进。采用人工免疫原理对RBF网络训练数据集的泛化能力在线调整隐层结构,生成RBF网络隐层。当网络结构确定时,采用递推最小二乘法确定网络连接权值。由此对神经网络的网络结构和连接权进行自适应调整和学习。通过仿真可以看出,用免疫原理训练的神经网络收敛速度快,泛化能力强,可大幅提高机械臂逆运动学求解精度。     

多项目选择计划及其两层决策免疫遗传算法

探讨项目计划管理中,资源受限下含承继约束的多项目选择计划两级规划模型及其求解算法.依据项目的承继关系,将所有项目划分为若干子群,各子群内部的项目之间存在承继约束,子群之间仅有优先关系,进而获得了资源受限下资源配置平衡的两级规划模型.基于遗传算法的基本结构,引入免疫系统的多样性、记忆性等特征,获得了求解此模型的免疫遗传算法.数值实验结果表明了该模型设计的合理性及算法的有效性.