Objective To investigate whether diets differing in fat content alter the gut microbiota and faecal metabolomic profiles, and to determine their relationship with cardiometabolic risk factors in healthy adults whose diet is in a transition from a traditional low-fat diet to a diet high in fat and reduced in carbohydrate. Methods In a 6-month randomised controlled-feeding trial, 217 healthy young adults (aged 18–35 years; body mass index <28 kg/m 2 ; 52% women) who completed the whole trial were included. All the foods were provided during the intervention period. The three isocaloric diets were: a lower-fat diet (fat 20% energy), a moderate-fat diet (fat 30% energy) and a higher-fat diet (fat 40% energy). The effects of the dietary interventions on the gut microbiota, faecal metabolomics and plasma inflammatory factors were investigated. Results The lower-fat diet was associated with increased α-diversity assessed by the Shannon index (p=0.03), increased abundance of Blautia (p=0.007) and Faecalibacterium (p=0.04), whereas the higher-fat diet was associated with increased Alistipes (p=0.04), Bacteroides (p<0.001) and decreased Faecalibacterium (p=0.04). The concentration of total short-chain fatty acids was significantly decreased in the higher-fat diet group in comparison with the other groups (p<0.001). The cometabolites p-cresol and indole, known to be associated with host metabolic disorders, were decreased in the lower-fat diet group. In addition, the higher-fat diet was associated with faecal enrichment in arachidonic acid and the lipopolysaccharide biosynthesis pathway as well as elevated plasma proinflammatory factors after the intervention. Conclusion Higher-fat consumption by healthy young adults whose diet is in a state of nutrition transition appeared to be associated with unfavourable changes in gut microbiota, faecal metabolomic profiles and plasma proinflammatory factors, which might confer adverse consequences for long-term health outcomes. Trial registration number NCT02355795 ; Results.

Correctly identifying the topology of a low-voltage distribution network aids in its management by power companies. However, the low collection rate and poor quality of the customer data collected by smart meters create difficulties in the application of data analysis algorithms. To address this, a new data-driven approach is proposed for topology identification in low-voltage distribution networks. First, a linear fitting method is used to approximate the noise-containing data. Next, the t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) method is used to reduce the dimensionality of the high-dimensional time-series voltage data. Then, the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) method is applied to cluster the reduced dimensional data to perform topology identification. Finally, the simulated data and the actual data of a low-voltage distribution network in Dongguan, Guangdong Province are analyzed, and the results show the effectiveness and practicality of the proposed method.

Bladder cancer is the most common malignant tumor of the urinary system. Currently, treatment strategies for bladder cancer remain limited, highlighting the urgent need to explore novel therapeutic approaches. Sotorasib, the first successful small molecule drug targeting KRAS, has been approved for treating non-small cell lung cancer (NSCLC), but it has not yet been studied in bladder cancer. Additionally, glucose metabolism-related proteins, such as GLUT1, PKM2, and LDHA are highly expressed in most bladder cancer cell lines, promoting tumor progression.

This research aims to develop a multi-threading method for rapid tool wear detection by integrating image classification and object detection techniques to address the challenge of tool wear detection. The research proposes a two-stage method that leverages a fast image classification model (VGG-16) and a high-accuracy object detection model (YOLOv5)to enable efficient multi-threading detection of tool wear regions across a large number of the flank wear images. The experiment results reveal that, when the wear images account for less than 70% of the total, this method can achieve detection speeds exceeding that of YOLOv5 while maintaining comparable detection accuracy.

Ischemic retinopathies are the major causes of blindness, yet effective early-stage treatments remain limited due to an incomplete understanding of the underlying molecular mechanisms. Significant changes in gene expression often precede structural and functional alterations. Transfer RNA (tRNA)-derived small RNAs (tsRNAs) are emerging as novel gene regulators, involved in various biological processes and human diseases. In this study, tsRNA-Gln-i-0095 was identified as a novel regulator, which was significantly upregulated in retinal ischemia/reperfusion (I/R) injury. Reducing the levels of tsRNA-Gln-i-0095 suppressed reactive gliosis, lowered inflammatory cytokine levels, and protected retinal ganglion cells from I/R injury. These effects led to reduced structural and functional damage, inhibited glial activation and inflammation, and enhanced neuronal function. Mechanistically, tsRNA-Gln-i-0095 downregulated the expression of NFIA and TGFBR2 through a miRNA-like mechanism. Collectively, this study highlights the potential of targeting tsRNA-Gln-i-0095 as a novel therapeutic approach to reduce retinal I/R injury and preserve visual function.

The integration of grapes into canned food processing not only effectively extends their shelf life but also preserves their rich nutrition and delightful flavor. This marks a significant advancement toward value-added products and sustainability in the grape industry. This study aims to evaluate the appropriateness of different grape varieties for canned grape production, with a focus on peeling characteristics, sensory quality, and storage properties. Our findings reveal that Kyoho, Takatsuma, and Zuijinxiang grapes stand out as promising candidates, characterized by their ease of peeling, minimal peeling loss, and efficient peeling time. Subsequently, a fuzzy mathematical sensory evaluation approach was employed to assess the taste, flavor, texture, appearance, and size of the peeled grapes from nine grape varieties. Notably, Kyoho (3.87), Takatsuma (3.70), and Zuijinxiang (3.57) grapes exhibited superior sensory scores compared with the other varieties. Regarding storage quality, after 180 days of storage, Kyoho grapes exhibited lower color difference by 12.97–23.50%, higher brittleness by 13.77–19.17%, total phenolic content by 15.73–29.29%, total flavonoid content by 28.54–39.31%, anthocyanin content by 23.81–35.66%, and stronger antioxidant capacity (IC50 DPPH: 24.42–69.55%; IC50 ABTS: 13.27–57.43%) compared with Takatsuma and Zuijinxiang grapes. This comprehensive assessment highlights Kyoho grapes as the most suitable variety for canned grape production, followed by Takatsuma and Zuijinxiang grapes. Their exceptional peeling characteristics, sensory qualities, and notable storage resilience position them as promising candidates for commercialization, presenting substantial potential for widespread acceptance among consumers.