Total volatile basic nitrogen (TVB-N) serves as a crucial indicator for evaluating the freshness of salmon. This study aimed to achieve accurate and non-destructive prediction of TVB-N content in salmon fillets stored in multiple temperature settings (−20, 0, −4, 20 °C, and dynamic temperature) using near-infrared (NIR) and Raman spectroscopy. A partial least square support vector machine (LSSVM) regression model was established through the integration of NIR and Raman spectral data using low-level data fusion (LLDF) and mid-level data fusion (MLDF) strategies. Notably, compared to a single spectrum analysis, the LLDF approach provided the most accurate prediction model, achieving an R2P of 0.910 and an RMSEP of 1.922 mg/100 g. Furthermore, MLDF models based on 2D-COS and VIP achieved R2P values of 0.885 and 0.906, respectively. These findings demonstrated the effectiveness of the proposed method for precise quantitative detection of salmon TVB-N, laying a technical foundation for the exploration of similar approaches in the study of other meat products. This approach has the potential to assess and monitor the freshness of seafood, ensuring consumer safety and enhancing product quality.

Low specificity and sensitivity often restrict the fluoroquinolones (FQs) detection when traditional IgG antibodies are used as recognition elements in immunoassay. Herein, shark-derived single-domain antibodies (ssdAbs) were used as new recognition elements to enhance the sensitivity and specificity for norfloxacin detection in immunoassay. Firstly, NOR-specific clones were isolated by phage display technology. Finally, five clones were successfully isolated from a NOR-immunized library. Secondly, a soluble expression system was constructed to produce ssdAbs. The 1N9 ssdAb exhibits the best affinity to the NOR complete antigen, with a limit of detection of 0.392 ng/mL and the cross-reaction rates of less than 8.240%, indicating its high sensitivity and specificity as a new recognition element in NOR detection. More importantly, the ELISA result proved that in NOR-negative fish matrix, no serious interference was observed, the 1N9 ssdAb could still recognize complete antigen NOR-OVA effectively. While in icELISA, 1N9 ssdAb could recognize NOR in different NOR-spiked concentrations between 10 to 1000 ng/mL, with the recovery rates between 93.66 - 116.49% with high reproducibility. Our study provides a new and effective recognition element with great potential for NOR detection.

UBE2T is an oncogene in varying tumors, including lung adenocarcinoma (LUAD). SORBS3 is an important signaling regulatory protein that plays a crucial role in many cancers. This study aimed to investigate whether UBE2T promoted LUAD development by mediating the ubiquitination of SORBS3 and further explore its mechanism. Bioinformatics analysis was conducted to examine the expression of SORBS3 in LUAD tissues. Cell Counting Kit-8, Transwell, and flow cytometry were employed to analyze the cellular functions of SORBS3. Co-immunoprecipitation and ubiquitination analysis were employed to observe the correlation between UBE2T and SORBS3. In vitro and in vivo experiments verified the role of UBE2T in mediating SORBS3 ubiquitination to enhance interleukin-6/signal transducer and activator of transcription 3 (IL-6/STAT3) signaling and promote LUAD development. We observed significant downregulation of SORBS3 in LUAD tissues and cells. Furthermore, SORBS3 inhibited the proliferation, migration, and invasion of LUAD cells, while facilitating apoptosis in vitro. UBE2T enhanced IL-6/STAT3 signaling by mediating ubiquitination and degradation of SORBS3, thereby promoting LUAD progression. Additionally, this mechanism was further validated in the xenograft animal model in vivo. This study confirmed that UBE2T-mediated SORBS3 ubiquitination enhanced IL-6/STAT3 signaling and promoted LUAD progression, providing a novel therapeutic target for LUAD.

The Apoptosis-Stimulating Protein of P53 (ASPP) family contributes to apoptosis regulation and tumor suppression, with ASPP1 influencing processes like cancer cell proliferation, invasion, and migration. Its expression varies across cancer types, suggesting a potential role in oncogenesis. This study investigates ASPP1's role across various cancers using a comprehensive bioinformatics approach. Data were extracted from public resources, including The Cancer Genome Atlas (TCGA), GTEx, and the Human Protein Atlas, and analyzed via tools such as cBioPortal, GEPIA, and TIMER2. Statistical and network analyses were performed with R, Cytoscape, and Hiplot. ASPP1's function in colorectal cancer was further explored through in vitro assays, including qRT-PCR, Western blotting, colony formation, Transwell, and wound healing. ASPP1 expression exhibited significant variability across different cancer types, with marked associations with patient outcomes, particularly overall survival (OS) and disease-specific survival (DSS) across several cancer types. In-depth protein-protein interaction (PPI) analysis revealed ASPP1's involvement in apoptosis and cancer progression networks. Functional enrichment analysis further linked ASPP1 to key apoptotic signaling pathways and transcriptional regulatory processes, underscoring its potential impact on tumor biology. Additionally, the expression of ASPP1 correlates with immune cell infiltration patterns, including cancer-associated fibroblasts and various immune markers, suggesting roles in immune response modulation. In vitro assays with colorectal cancer cell lines revealed significantly lower ASPP1 expression levels compared to normal colon cells (HCM460), and ASPP1 overexpression experiments showed a marked reduction in colorectal cancer cell proliferation, colony formation, invasion, and migration abilities. These cellular findings align with the bioinformatics predictions, highlighting ASPP1's role as a suppressor of metastatic traits in colorectal cancer. This study highlights ASPP1 as a forecasting biomarker in the colorectal cancers and potentially across other cancers. The findings support ASPP1's involvement in tumor biology, particularly regarding cell proliferation and metastatic potential, establishing a foundation for further investigation into its therapeutic relevance.

Background: Urosepsis is a serious complication after percutaneous nephrolithotomy (PCNL). This study aimed to develop and validate a nomogram model that can effectively predict urosepsis following PCNL. Methods: A total of 839 patients who underwent PCNL at General Hospital of Southern Theater Command from January 2018 to January 2023 and a total of 609 patients who underwent PCNL at Guangdong Second Provincial General Hospital from January 2020 to January 2023 were retrospectively analyzed in this study. The center with 839 patients was used to develop the model, and another center with 609 patients was used as an external validation group. Multivariate analysis was used to determine the optimal variables. The validation of the nomogram was assessed using the receiver operating characteristic (ROC) curve, calibration curve and decision curve analysis (DCA). Results: Urosepsis was observed in 47 (5.6%) and 33 (5.4%) patients in the two centers. Four variables were selected to establish the nomogram through multivariate analysis, including operative time [P<0.001, odds ratio (OR): 1.035, 95% confidence interval (CI): 1.019–1.051], accumulated time of renal pelvic pressure ≥30 mmHg (0 vs. 0–60 s, P=0.011, OR: 3.180, 95% CI: 1.300–7.780; 0–60 vs. ≥60 s, P<0.001, OR: 6.389, 95% CI: 2.603–15.685), bladder urine culture (P<0.001, OR: 6.045, 95% CI: 2.454–14.891) and hydronephrosis (none or light vs. moderate, P=0.003, OR: 3.403, 95% CI: 1.509–7.674; moderate vs. several, P=0.002, OR: 4.704, 95% CI: 1.786–12.391). The calibration results showed that the model was well calibrated and ROC curve demonstrated excellent discrimination of the nomogram. In addition, the DCA showed that the nomogram had a positive net benefit. Conclusions: A prediction nomogram was developed and validated to assist clinicians in assessing the probability of urosepsis after PCNL.

Abstract Angle‐based wavefront sensing has a rich historical background in measuring optical aberrations. The Shack–Hartmann wavefront sensor is widely employed in adaptive optics systems due to its high optical efficiency and high robustness. However, simultaneously achieving high sensitivity and large dynamic range is still challenging, limiting the performance of diagnosing fast‐changing turbulence. To overcome this limitation, angle‐based neuromorphic wave normal sensing, which serves as a differentiable framework developed on the asynchronous event modality is proposed. Herein, it is illustrated that the emerging computational neuromorphic imaging paradigm enables a direct perception of a high‐dimensional wave normal from the highly efficient temporal diversity measurement. To the best of available knowledge, the proposed scheme is the first to successfully surpass the spot‐overlapping issue caused by the curvature constraint in classical angle‐based wavefront sensing setups under challenging dynamic scenarios.

Objective To evaluate the safety, efficacy, and cost-effectiveness of combining Compound Kushen Injection (CKI) with zoledronic acid in the treatment of bone metastasis-induced cancer pain in malignant tumors. Methods A comprehensive search of Chinese and English databases identified randomized controlled trials (RCTs) investigating CKI combined with zoledronic acid for bone metastases in malignancies. Methodological quality assessments were performed on all included studies, and a meta-analysis was conducted using RevMan 5.4.1 software. A cost-effectiveness analysis from the perspective of China's healthcare system employed a decision tree model to evaluate the short-term economic impact of the two treatment regimens. Sensitivity analyses assessed the robustness of the results. Results Fourteen studies involving 1,269 patients were included in the meta-analysis. The results demonstrated that CKI combined with zoledronic acid was more effective than zoledronic acid alone in treating bone metastatic cancer pain (OR = 3.43, 95% CI: 2.51–4.67, P &lt; 0.0001), with no significant difference in adverse reactions between the two groups. Incremental cost-effectiveness ratio (ICER) analysis revealed that the combination therapy incurred an additional cost of ¥18,863.16 for each unit of effect gained compared to zoledronic acid alone. Sensitivity analyses indicated stable results, showing that under the assumption of a willingness-to-pay threshold set at the average per capita disposable income in 2023, the combination of CKI and zoledronic acid was more cost-effective than zoledronic acid alone in treating bone metastatic cancer pain. Conclusion Compared with zoledronic acid alone, the combination of CKI and zoledronic acid offers superior efficacy, high safety, and better cost-effectiveness in the treatment of bone metastasis-induced cancer pain in malignant tumors.