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作者： maged S.Bin masalam Ahmed Bahieldin mona G.Alharbi Saad Al-masaudi Soad K.Al-Jaouni Steve m.Harakeh Rashad R.Al-Hindi 白海武如娟香红星 Department of Biology Faculty of ScienceKing Abdulaziz University Department of Pediatric Hematology/Oncology Yousef Abdullatif Jameel Chair of Prophetic Medicine ApplicationKing Abdulaziz University HospitalFaculty of Medicine

益生菌对人体胃肠道有益,乳酸菌(LAB)广泛分布于自然界,并在食品工业中得到了充分利用,是益生菌的侯选细菌。本研究目的从沙特阿拉伯国家的某牧场生产的鲜乳和发酵乳中分离乳酸菌和研究其特征。结果,从13种不同的鲜乳和发酵乳分离得到9... 详细信息

益生菌对人体胃肠道有益,乳酸菌(LAB)广泛分布于自然界,并在食品工业中得到了充分利用,是益生菌的侯选细菌。本研究目的从沙特阿拉伯国家的某牧场生产的鲜乳和发酵乳中分离乳酸菌和研究其特征。结果,从13种不同的鲜乳和发酵乳分离得到93株疑似乳酸菌。基于16S rDNA基因序列比较并分析其遗传相关性,鉴定了46株乳酸菌。没有一株乳酸菌表现出对临床相关抗生素的抗性或有任何溶血活性,但它们的益生菌特性表现不一,即对pH的耐受性、对胆汁的抗性和抗菌活性。结果表明,分离得到的干酪乳杆菌mSJ1(Lactobacillus casei),干酪乳杆菌Dwan5,植物乳杆菌EyLan2(Lactobacillus plantarum)和屎肠球菌Gail-BawZir8(Enterococcus faecium)最有可能成为有益生菌潜力的最好菌株。我们推测菌种组合的协同作用可以发挥更有效的益生菌的潜力。来自沙特阿拉伯的生鲜乳和发酵乳产品,特别是由骆驼奶制成的发酵奶制品Laban,富含乳酸菌LAB,具有很好的益生菌潜力。

关键词：鲜乳发酵乳分离鉴定益生菌沙特阿拉伯

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machine Learning Based Cybersecurity Threat Detection for Secure IoT Assisted Cloud Environment

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Computer Systems Science & Engineering 2023年第10期47卷 855-871页

作者： Z.Faizal Khan Saeed m.Alshahrani Abdulrahman Alghamdi Someah Alangari Nouf Ibrahim Altamami Khalid A.Alissa Sana Alazwari mesfer Al Duhayyim Fahd N.Al-Wesabi Department of Computer Engineering College of Computing and Information TechnologyShaqra UniversityShaqraSaudi Arabia Department of Computer Science College of Computing and Information TechnologyShaqra UniversityShaqraSaudi Arabia Department of Computer Science College of Science and Humanities DawadmiShaqra UniversityShaqraSaudi Arabia Department of mathematics College of EducationShaqra UniversityShaqraSaudi Arabia Saudi Aramco Cybersecurity Chair Networks and Communications DepartmentCollege of Computer Science and Information TechnologyImam Abdulrahman Bin Faisal UniversityP.O.Box 1982Dammam31441Saudi Arabia Department of Information Technology College of Computers and Information TechnologyTaif UniversityTaif P.O.Box 11099Taif21944Saudi Arabia Department of Computer Science College of Sciences and Humanities-AflajPrince Sattam bin Abdulaziz UniversityAlaflaj16828Saudi Arabia Department of Computer Science College of Science&Art at MahayilKing Khalid UniversitySaudi Arabia

The Internet of Things(IoT)is determine enormous economic openings for industries and allow stimulating innovation which obtain between domains in childcare for eldercare,in health service to energy,and in developed to *** develops a difficult problem in IoT platform whereas the presence of cyber-attack requires that *** progress of automatic devices for cyber-attack classifier and detection employing Artificial Intelligence(AI)andmachine Learning(mL)devices are crucial fact to realize security in IoT *** can be required for minimizing the issues of security based on IoT devices ***,this research proposal establishes novel mayfly optimized with Regularized Extreme Learning machine technique called as mFO-RELm model for Cybersecurity Threat classification and detection fromthe cloud and IoT *** proposed mFORELm model provides the effective detection of cybersecurity threat which occur in the cloud and IoT *** accomplish this,the mFO-RELm technique pre-processed the actual cloud and IoT data as to meaningful ***,the proposed models will receive the pre-processing data and carry out the classifier *** boosting the efficiency of the proposed models,themFOtechnique was utilized to *** experiential outcome of the proposed technique was tested utilizing the standard CICIDS 2017 dataset,and the outcomes are examined under distinct aspects.

关键词： mayfly optimization machine learning artificial intelligence cybersecurity threat detection

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