BackgroundAlthough previous studies have reported a bidirectional relationship between ischemic stroke (IS) and epilepsy, the existence of a causal nexus and its directionality remains a topic of controversy.MethodsThe single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with IS were extracted from the Genome-Wide Association Study (GWAS) database. Pooled genetic data encompassing all epilepsy cases, as well as generalized and focal epilepsy subtypes, were acquired from the International League Against Epilepsy's GWAS study. In this study, the primary analysis approach utilized the inverse variance weighting (IVW) method as the main analytical technique. To enhance the robustness of the findings against potential pleiotropy, additional sensitivity analyses were conducted.ResultsIn the forward analysis, the IVW method demonstrated that IS was associated with an increased risk of all epilepsy (odds ratio (OR) = 1.127, 95% confidence interval (CI) = 1.038-1.224, P = 0.004) and generalized epilepsy (IVW: OR = 1.340, 95% CI = 1.162-1.546, P = 5.70×10-5). There was no substantial causal relationship observed between IS and focal epilepsy (P > 0.05). Furthermore, generalized epilepsy, focal epilepsy, and all epilepsy did not show a causal relationship with IS.ConclusionThis Mendelian randomization (MR) analysis demonstrates that IS increases the risk of developing epilepsy, especially generalized epilepsy. Conversely, no clear causal association was found between epilepsy and the onset of stroke. Therefore, the possible mechanisms of the effect of epilepsy on the pathogenesis of IS still need to be further investigated.

Security policies can effectively maintain the order of interconnection between domains and secure access. However, with the expansion of network scale and the increasing number of policies, the problem of policy conflict occurs from time to time. In order to achieve efficient detection of conflicts between security policies, this paper proposes a fusion index conflict detection algorithm based on B+-tree and bitmap, which further reduces the scope of policy comparison by dividing the dimensions of policy attributes and constructing a fusion index, so as to effectively improve the detection efficiency. Experiments show that this conflict detection algorithm can shorten the detection time consumption by up to 23% compared with the conflict detection algorithm with a single B+ tree index without losing the detection accuracy.

The surface of para-aramid fibers (AFs) was modified via air-assisted heat pretreatment and solution impregnation by varying the glycidyl polyhedral oligomeric silsesquioxane (POSS) content. Fourier transform infrared spectroscopy and X-ray photoelectron spectroscopy showed an ester group, confirming the graft reaction between glycidyl POSS and oxidized AFs. The mechanical properties of AFs could be altered by varying the glycidyl POSS content. The modified AFs exhibited an optimal tensile strength after embedding 5 wt % glycidyl POSS on the fiber surface. The thermal stability of the modified fibers decreased; however, no obvious changes in crystallinity were observed by varying the glycidyl POSS content. Moreover, the tensile strength of monofilament increased from 23.8 to 25.8 cN·dtex–1, the thickness of the grafted layer on the fiber surface was above 30–40 nm after the graft modification with 5 wt % glycidyl POSS, and the interfacial shear strength (IFSS) increased by 62.55% to 26.22 MPa. Thus, the modified glycidyl AFs can be used for the reinforcement of composite materials.