Homomorphic encryption (HE) has opened an entirely new world up in the privacy-preserving use of sensitive data by conducting computations on encrypted data. Amongst many HE schemes targeting computation in various contexts, Cheon–Kim–Kim–Song (CKKS) scheme [8] is distinguished since it allows computations for encrypted real number data, which have greater impact in real-world applications. CKKS scheme is a levelled homomorphic encryption scheme, consuming one level for each homomorphic multiplication. When the level runs out, a special computational circuit called bootstrapping is required in order to conduct further multiplications. The algorithm proposed by Cheon et al. [7] has been regarded as a standard way to do bootstrapping in the CKKS scheme, and it consists of the following four steps: ModRaise, CoeffToSlot, EvalMod and SlotToCoeff. However, the steps consume a number of levels themselves, and thus optimizing this extra consumption has been a major focus of the series of recent research. Among the total levels consumed in the bootstrapping steps, about a half of them is spent in CoeffToSlot and SlotToCoeff steps to scale up the real number components of $$\textsf{DFT}$$ matrices and round them to the nearest integers. Each scale-up factor is very large so that it takes up one level to rescale it down. Scale-up factors can be taken smaller to save levels, but the error of rounding would be transmitted to EvalMod and eventually corrupt the accuracy of bootstrapping. EvalMod aims to get rid of the superfluous qI term from a plaintext $$\textsf{pt}+ qI$$ resulting from ModRaise, where q is the bottom modulus and I is a polynomial with small integer coefficients. EvalRound is referred to as its opposite, obtaining qI. We introduce a novel bootstrapping algorithm consisting of ModRaise, CoeffToSlot, EvalRound and SlotToCoeff, which yields taking smaller scale-up factors without the damage of rounding errors.

Most fungal viruses have been identified in plant pathogens, whereas the presence of viral particles in human pathogenic fungi is less well studied. In the present study, we observed extrachromosomal double-stranded RNA (dsRNA) segments in various clinical isolates of Malassezia species. Malassezia is the most dominant fungal genus on the human skin surface, and species in this group are considered to be etiological factors in various skin diseases including dandruff, seborrheic dermatitis, and atopic dermatitis. We identified novel dsRNA segments and our sequencing results revealed that the virus, named MrV40, belongs to the Totiviridae family and contains an additional satellite dsRNA segment encoding a novel protein. The transcriptome of virus-infected M. restricta cells was compared to that of virus-free cells, and the results showed that transcripts involved in ribosomal biosynthesis were down regulated and those involved in energy production and programmed cell death were increased in abundance. Moreover, transmission electron microscopy revealed significantly larger vacuoles for virus-infected M. restricta cells, indicating that MrV40 infection dramatically altered M. restricta physiology. Our analysis also revealed that a viral nucleic acid from MrV40 induces a TLR3-mediated inflammatory immune response in bone marrow-derived dendritic cells (BMDCs) and this result suggests that a viral element contributes to the pathogenesis of Malassezia .

Computed tomography (CT), known for its exceptionally high accuracy, is associated with a substantial dose of ionizing radiation. Low-dose protocols have been devised to address this issue; however, a reduction in the radiation dose can lead to a deficiency in the number of photons, resulting in quantum noise. Thus, the aim of this study was to optimize the smoothing parameter (σ-value) of the block matching and 3D filtering (BM3D) algorithm to effectively reduce noise in low-dose chest and abdominal CT images. Acquired images were subsequently analyze using quantitative evaluation metrics, including contrast to noise ratio (CNR), coefficient of variation (CV), and naturalness image quality evaluator (NIQE). Quantitative evaluation results demonstrated that the optimal σ-value for CNR, CV, and NIQE were 0.10, 0.11, and 0.09 in low-dose chest CT images respectively, whereas those in abdominal images were 0.12, 0.11, and 0.09, respectively. The average of the optimal σ-values, which produced the most improved results, was 0.10, considering both visual and quantitative evaluations. In conclusion, we demonstrated that the optimized BM3D algorithm with σ-value is effective for noise reduction in low-dose chest and abdominal CT images indicating its feasibility of in the clinical field.

Reverse genetics (RG) systems are extensively utilized to investigate the characteristics of influenza viruses and develop vaccines, predominantly relying on human RNA polymerase I (pol I). However, the efficiency of RG systems for avian-origin influenza viruses may be compromised due to potential species-specific interactions of RNA pol I. In this study, we reported the polymerase activities of the duck RNA pol I promoter in avian cells and the generation of recombinant avian-derived influenza viruses using a novel vector system containing the duck RNA pol I promoter region to enhance the rescue efficiency of the RG system in avian cells. Initially, we explored a putative duck promoter region and identified the optimal size to improve the existing system. Subsequently, we established an RG system incorporating the duck RNA pol I promoter and compared its rescue efficiency with the human pol I system by generating recombinant influenza viruses in several cell lines. Notably, the 250-bp duck RNA pol I promoter demonstrated effective functionality in avian cells, exhibiting higher polymerase activity in a minigenome assay. The newly constructed RG system was significantly improved, enabling the rescue of influenza viruses in 293T, DF-1, and CCL141 cells. Furthermore, HPAI viruses were successfully rescued in DF-1 cells, a result that had not been achieved in previous experiments. In conclusion, our novel RG system harboring duck RNA pol I offers an additional tool for researching influenza viruses and may facilitate the development of vaccines for poultry.

The human gut is inhabited by a complex ecosystem of diverse microorganisms. While most studies on the gut microbiota have focused on bacteria, accumulating evidence has underscored the role of the mycobiota in inflammatory bowel disease (IBD). This study is the first to isolate and characterize live Malassezia globosa strains from the intestinal mucosa of patients with ulcerative colitis. Malassezia species primarily inhabit the human skin. We therefore compared the M. globosa gut isolates with the M. globosa skin isolates and noted a striking disparity between them. The gut isolates led to a greater exacerbation of colitis in mice. Transcriptome analysis revealed that the gut isolates were more sensitive to normoxia than the skin isolates, suggesting adaptation to hypoxia prevalent in the intestinal environment. These findings provide novel insights into the potential impact of M. globosa on the pathogenesis of IBD and the influence of niche-specific adaptations on its virulence.