Liver injury is one of the common complications of paraquat (PQ) poisoning, but whether the degree of liver injury is related to patient prognosis is still controversial. This study aimed to investigate whether liver injury was a risk factor for death in PQ-poisoned patients.

Abstract The membrane-embedded injectisome, the structural component of the virulence-associated type III secretion system (T3SS), is used by gram-negative bacterial pathogens to inject species-specific effector proteins into eukaryotic host cells. The cytosolic injectisome proteins are required for export of effectors and display both stationary, injectisome-bound populations as well as freely-diffusing cytosolic populations. How the cytosolic injectisome proteins interact with each other in the cytosol and associate with membrane-embedded injectisomes remains unclear. Here, we utilize 3D single-molecule tracking to resolve distinct cytosolic complexes of injectisome proteins in living Yersinia enterocolitica cells. Tracking of the eYFP-labeled ATPase, Ye SctN, and its regulator, Ye SctL, reveals that these proteins form a cytosolic complex with each other and then further with Ye SctQ. Ye SctNL and Ye SctNLQ complexes can be observed both in wild type cells and in Δ sctD mutants, which cannot assemble injectisomes. In Δ sctQ mutants, the relative abundance of the Ye SctNL complex is considerably increased. These data indicate that distinct cytosolic complexes of injectisome proteins can form prior to injectisome binding, which has important implications for how injectisomes are functionally regulated. Importance Injectisomes are membrane-embedded, multiprotein assemblies used by bacterial pathogens to inject virulent effector proteins into eukaryotic host cells. Protein secretion is regulated by cytosolic proteins that dynamically bind and unbind at injectisomes. However, how these regulatory proteins interact with each other remains unknown. By measuring the diffusion rates of single molecules in living cells, we show that cytosolic injectisome proteins form distinct oligomeric complexes with each other prior to binding to injectisomes. We additionally identify the molecular compositions of these complexes and quantify their relative abundances. Quantifying to what extent cytosolic proteins exist as part of larger complexes in living cells has important implications for deciphering the complexity of biomolecular mechanisms. The results and methods reported here are thus relevant for advancing our understanding of how injectisomes, and related multiprotein assemblies, such as bacterial flagellar motors, are functionally regulated.

This article presents a vibration model of neighboring rolling parts that takes into account non-smooth symmetric collisions. This model was used to examine the motion state of the rolling element and the collision force between nearby rolling elements. It also determined the motion posture and overall collision form of the rolling element after setting the functional slot. Afterwards, the level of disorderly movement and the structure of the moving object were examined and confirmed through the use of a phase diagram of the motion system in relation to zero symmetry, the Lyapunov exponent, and a platform for measuring irregular vibrations in the bearing. This work aims to clarify the factors that contribute to the persistent chaotic state of rolling elements in bearing vibration.

Abstract Proton exchange membrane water electrolyzer (PEMWE) is of great importance for the production of green hydrogen. The large‐scale implementation of PEMWE, however, is seriously impeded by the sluggish oxygen evolution reaction (OER) at the anode, which results in considerable overpotential and thus the decreased energy conversion efficiency. To overcome this problem, researchers have extensively explored efficient anode catalysts that possess high activity and prolonged stability. Up to now, Ir‐based and Ru‐based catalysts are considered to be the most efficient candidates. Especially perovskite‐based catalysts have received intensive attention due to their distinctive structures and exceptional OER catalytic performance. To further promote their practical application, considerable research efforts are devoted to structural engineering toward enhanced activity and stability. In this paper, a review of the research progress on the advanced design of Ir‐ and Ru‐based perovskite catalysts is presented, with a focus on phase engineering, doping/substitution, morphology control, and compositing with other materials for perovskite catalysts as well as some preparation methods commonly used. It also summarizes the challenges and opportunities concerning perovskite‐based catalysts in current research, yielding further comprehension of the pertinent preparation and scrutiny of perovskite catalysts in the future.

The prediction of casualties in earthquake disasters is a prerequisite for determining the quantity of emergency supplies needed and serves as the foundational work for the timely distribution of resources. In order to address challenges such as the large computational workload, tedious training process, and multiple influencing factors associated with predicting earthquake casualties, this study proposes a Support Vector Machine (SVM) model utilizing Principal Component Analysis (PCA) and Bayesian Optimization (BO). The original data are first subjected to dimensionality reduction using PCA, with principal components contributing cumulatively to over 80% selected as input variables for the SVM model, while earthquake casualties are designated as the output variable. Subsequently, the optimal hyperparameters for the SVM model are obtained using the Bayesian Optimization algorithm. This approach results in the development of an earthquake casualty prediction model based on PCA-BO-SVM. Experimental results indicate that compared to the GA-SVM model, the BO-SVM model, and the PCA-GA-SVM model, the PCA-BO-SVM model exhibits a reduction in average error rates by 12.86%, 9.01%, and 2%, respectively, along with improvements in average accuracy and operational efficiency by 10.1%, 7.05%, and 0.325% and 25.5%, 18.4%, and 19.2%, respectively. These findings demonstrate that the proposed PCA-BO-SVM model can effectively and scientifically predict earthquake casualties, showcasing strong generalization capabilities and high predictive accuracy.