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Les sauvegardes WhatsApp sur Google Drive pourraient bénéficier d’une allocation de stockage limitée à l’avenir

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Les sauvegardes WhatsApp sur Google Drive pourraient ne pas bénéficier d’un stockage illimité à l’avenir, car certaines références sont apparues sur Internet pour suggérer qu’une limite sur les sauvegardes pour les appareils Android est en cours. Les utilisateurs de WhatsApp sur iPhone disposent déjà d’un espace limité pour stocker leurs sauvegardes iCloud. Cependant, ce n’est pas le cas des utilisateurs d’Android, car jusqu’à présent, ils disposent d’un stockage illimité sur Google Drive pour sauvegarder leurs discussions. WhatsApp peut introduire certaines modifications pour aider les utilisateurs à gérer la taille de la sauvegarde sur Android.

selon Transfert par Le Whatsapp WABetaInfo beta tracker, certaines chaînes sont apparues dans le code de l’application de messagerie instantanée suggérant que la mise à jour est en place.

Une capture d’écran partagée par WABetaInfo montre des chaînes indiquant les notifications pour informer les utilisateurs quand Google Drive Il est presque plein et atteint le quota spécifié. Ces alertes peuvent être émises lorsque les utilisateurs sauvegardent leurs chats WhatsApp. De plus, les utilisateurs peuvent se voir proposer des options pour exclure certains types de fichiers de la sauvegarde afin d’éviter de remplir leur limite.

Le code rapporté indique que navigateur google Il fournira un certain quota pour stocker vos sauvegardes WhatsApp. Cela pourrait être plus que les 15 Go d’espace de stockage gratuit actuellement disponibles sur Google Drive. Le changement est différent du cas actuel où Google Drive dispose d’un espace de stockage illimité pour enregistrer les sauvegardes WhatsApp.

Il semble que les sauvegardes WhatsApp obtiennent un espace de stockage limité sur Google Drive
Source de l’image : WABetaInfo

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une page d’assistance Il indique qu’actuellement, les sauvegardes de WhatsApp n’utilisent pas la limite de stockage de Google Drive disponible pour les utilisateurs. Cependant, les utilisateurs d’iPhone n’ont pas ce privilège comme Une pomme Les sauvegardes WhatsApp font partie des fichiers iCloud Personnalisation du stockage.

Gadgets 360 a contacté WhatsApp et Google pour commenter la mise à jour. Cet article sera mis à jour lorsque les entreprises concernées reviendront.

Il ne serait pas surprenant de voir Google mettre fin à l’allocation de stockage illimité pour les sauvegardes WhatsApp comme l’entreprise l’année dernière Mettre fin à la fonctionnalité de stockage gratuit illimité accordée aux utilisateurs pour Google Photos. Le changement peut être considéré comme un moyen de convaincre les utilisateurs de l’obtenir Forfaits payants Google One qui commencent à Rs. 130 par mois en Inde (1,99 $ aux États-Unis) pour un accès de base à 100 Go de stockage en nuage.

En septembre, WhatsApp a présenté Sauvegardes cloud cryptées de bout en bout pour les deux Android Et iOS Dispositifs de protection des chats. caractéristique Diffusé aux utilisateurs du monde entier en octobre.


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WinRAR 7.0 améliore les taux de compression tout en prenant en charge des tailles de dictionnaire plus grandes

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Le développeur allemand win.rar GmbH a publié Winrar 7.0une nouvelle mise à jour majeure du puissant outil d'archivage pour Windows.

Capable d'ouvrir un large éventail de types de fichiers d'archive, du ZIP au CAB, en passant par GZip et ISO, WinRAR 7.0 se concentre sur plusieurs améliorations de son format RAR de base.

La grande amélioration de WinRAR 7.0 vient avec la nouvelle prise en charge des tailles de dictionnaire de compression supérieures à 1 Go. L'augmentation de cette taille peut améliorer les taux de compression dans les archives contenant des fichiers volumineux avec des blocs de données redondants, tels que des images de disque de machine virtuelle.

La version 7.0 prend en charge des tailles de dictionnaire de compression allant jusqu'à 64 Go ; De plus, les utilisateurs ne sont pas limités à utiliser deux tailles, ce qui permet de configurer des tailles personnalisées telles que 5 Go ou 22 Go pour une utilisation sous Paramètres > Compression.

Plusieurs protections sont incluses – l'outil de ligne de commande WinRAR refuse par défaut d'extraire les archives contenant des dictionnaires de plus de 4 Go, par exemple. Ceci est fait pour éviter une surallocation inattendue de mémoire qui pourrait entraîner des problèmes de performances sur l'ordinateur extrayant le fichier.

D'autres améliorations incluent l'ajout d'un algorithme de recherche alternatif, optimisé pour identifier des blocs de données plus longs et plus distants. En plus d'améliorer le taux de compression, cela peut parfois également accélérer le temps de compression des fichiers contenant de grandes quantités de données redondantes.

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WinRAR est spécialisé dans la création de fichiers RAR avec une flexibilité et un contrôle utilisateur maximum.

Cette fonctionnalité entraîne une surcharge de mémoire accrue et peut avoir un effet négatif sur les temps de compression avec certains types de données. Il n'est pas activé par défaut – faites-le via les options « Recherche à longue portée » sous « Paramètres de compression avancés ».

La nouvelle version supprime également la prise en charge de la création d'archives RAR (4.x) héritées, bien que l'application puisse toujours décompresser les fichiers RAR 4.x existants. Pour un résumé complet de la longue liste de nouvelles fonctionnalités et améliorations, consultez les paramètres du programme Notes de version.

Version d'essai gratuite de Winrar 7.0 Désormais disponible pour les ordinateurs exécutant Windows 7 ou version ultérieure. La version complète peut être Acheté pour 29,95 € (36,50 $) plus taxes.

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KeeperRL, un mélange ambitieux de Dwarf Fortress et Dungeon Keeper, atteint 1,0 après onze ans

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KeeperRL, un mélange ambitieux de Dwarf Fortress et Dungeon Keeper, atteint 1,0 après onze ans

En 2014, KeeperRL a réalisé quelques versions alpha et une campagne de financement IndieGogo réussie, qui devait s'achever cette année-là. Ensuite, l'ambitieux jeu Dwarf Fortress-lite ou Dungeon Keeper a fait son chemin à travers le processus Steam Greenlgiht voté par les joueurs, à quel point son développeur a décidé, pourquoi ne pas travailler sur ce jeu pendant un certain temps plus longtemps.

Dix ans et des dizaines de mises à jour plus tard, KeeperRL vient d'atteindre la version 1.0.

(suite…)

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Les sous-types moléculaires associés à l'infiltration de cellules immunitaires et à la signature génétique prédisent le pronostic des patients atteints d'ostéosarcome

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Les sous-types moléculaires associés à l'infiltration de cellules immunitaires et à la signature génétique prédisent le pronostic des patients atteints d'ostéosarcome

ML était associé au pronostic des patients atteints de SG

Dans notre étude, l'algorithme anti-MCP et l'analyse de régression de Cox univariée et univariée ont été réalisés pour identifier les cellules immunitaires associées à la survie. Les résultats de l'analyse de régression univariée de Cox ont montré que la ML était une cellule immunitaire associée à la survie des patients atteints de SG (Figure 1A). De plus, l'analyse de Kaplan-Meier a indiqué qu'un faible niveau de ML était associé à un mauvais pronostic des patients atteints de SG (p = 0,033, Figure 1b).

Figure 1

Le ML était associé à un mauvais pronostic chez les patients atteints de SG. (une) Analyse univariée de Cox de six cellules immunitaires et de deux cellules stromales basée sur la base de données TARGET. (B) L'analyse de Kaplan-Meier a montré que le niveau de ML était significativement associé au pronostic des patients.

Analyse des DEG et des voies de signalisation potentielles entre deux sous-groupes

Un total de 435 DEG ont été identifiés après analyse DEG (Figure 2A,B). Par rapport au LML, 101 gènes ont été régulés positivement et 334 gènes ont été régulés positivement dans le groupe HML. Dans le terme processus biologiques (BP), ces DEG étaient impliqués dans la régulation de l'activation des lymphocytes, de l'activation des lymphocytes T, de la régulation positive de l'activation des lymphocytes T, de la régulation de l'activation des lymphocytes T, de l'adhésion des cellules leucocytaires, etc. En termes de composants cellulaires (CC), les DEG étaient impliqués dans la face externe de la membrane plasmique, la membrane des granules sécrétoires, les granules riches en ficoline-1, la synapse immunitaire, le complexe NADPH oxydase, etc. Dans le terme fonctions moléculaires (MF), les DEG étaient significativement enrichis en liaison aux glucides, en liaison aux récepteurs de cytokines, en liaison aux cytokines, en activité des récepteurs de cytokines, en activité des récepteurs de cytokines CC, etc. Au cours du terme KEGG, les DEG étaient principalement enrichis en lignée de cellules hématopoïétiques, en différenciation ostéogénique, en interaction cytokine-récepteur de cytokine, en voie de signalisation du récepteur des cellules B, etc. (Figure 3).

Figure 2
Figure 2

Identification des DEG entre les sous-groupes LML et HML. (une) Tracé du volcan illustrant les DEG entre les sous-groupes LML et HML. Les points verts représentent des gènes régulés négativement, tandis que les points rouges représentent des gènes régulés positivement. (B) Le graphique Heatmap représente les 50 meilleurs scores entre les sous-groupes LML et HML.

figure 3
figure 3

Analyse d'enrichissement des DEG. (une) Les graphiques à bulles représentaient les résultats GO et KEGG. Le diagramme de réseau représente les termes GO-BP associés à l'immunité et à l'inflammation (B) et les voies KEGG (C). Les nœuds bleus représentent les termes des voies GO-BP ou KEGG, et les nœuds rouges représentent les gènes impliqués dans les voies.

Infiltration de cellules immunitaires

Nous avons analysé le statut immunitaire entre les sous-groupes LML et HML pour déchiffrer le microenvironnement immunitaire du système d'exploitation. Comme le montre la figure 4A, par rapport au groupe HML, le score stromal, le score immunitaire et le score de classement ont diminué dans le groupe LML (s<0,01), tandis que la pureté tumorale était significativement augmentée dans le groupe LML (s<0,01). Par rapport au groupe HML, les niveaux de cellules endothéliales, de cellules dendritiques myéloïdes, de lignée de monocytes, de lignée B, de lymphocytes T et de lymphocytes T CD8 étaient significativement diminués dans le groupe LML (s<0,05) (Figure 4b).

Figure 4
Figure 4

Vue des niveaux d'infiltration de cellules immunitaires dans les deux sous-groupes. (une) Comparaisons du score stromal, du score immunologique, du score estimé et de la pureté tumorale entre les sous-groupes LML et HML. (B) Comparaisons des niveaux d'infiltration de cellules immunitaires entre les sous-groupes LML et HML. *s< 0,05, **s<0,01, et ***s<0,001.

Construire et évaluer un modèle de risque pronostique

Après une analyse de régression univariée de Cox, nous avons examiné 122 gènes associés à la survie (tableau S1). Ensuite, l’analyse de régression LASSO Cox a identifié huit gènes (CCDC26, TERT, GJA5, KRT18P28, LILRA6, PDE1B, CD180 et IL2RA) pour une analyse de régression multivariée de Cox (Figure 5A, B). Enfin, trois gènes importants associés à la survie (TERT, IL2RA et CCDC26) ont été examinés et utilisés pour créer le modèle pronostique (Figure 5C).

Figure 5
Figure 5

Créez un modèle de pronostic lié au ML. (une, B) Analyse de régression lasso. (C) Analyse de régression multivariée de Cox.

Dans l’ensemble de données TARGET, le niveau d’expression de TERT et CCDC26 était régulé négativement dans le groupe à faible risque, tandis que l’expression d’IL2RA était régulée négativement dans le groupe à faible risque. De plus, le groupe à haut risque présentait une proportion plus faible de survivants (Figure 6A). Les patients atteints de SG dans le groupe à faible risque ont présenté une survie globale plus longue que ceux du groupe à haut risque (Figure 6B, s<0,001). L'ASC de ce modèle pronostique était de 0,8 à 1 an, de 0,87 à 3 ans et de 0,85 à 5 ans (Figure 6C), et ce résultat indiquait que le modèle pronostique présentait de bonnes performances diagnostiques pour les patients atteints de SG. Nous avons également utilisé l'ensemble de données GSE21257 pour vérifier les caractéristiques de diagnostic et de pronostic du modèle de risque. Comme le montre la figure 7A, le niveau d'expression de TERT et CCDC26 était régulé négativement dans le groupe à faible risque, tandis que l'expression d'IL2RA était régulée négativement dans le groupe à faible risque. De plus, le groupe à risque comptait une proportion plus faible de personnes en vie. Les patients atteints de SG appartenant au groupe à faible risque ont présenté une survie globale plus longue que ceux du groupe à risque élevé (s= 0,025) (Figure 7b). L'ASC de ce modèle pronostique était de 0,84 à 1 an, de 0,67 à 3 ans et de 0,68 à 5 ans (Figure 7C). Ces résultats étaient cohérents avec les résultats de l’ensemble de données TARGET.

READ  La démocratie conçue agit comme une attraction pour le marché de Dover Street
Figure 6
Figure 6

Évaluation du modèle pronostique dans la base de données TARGET. (une) Niveau d'expression de TERT, CCDC26 et IL2RA (en bas), état de survie (au milieu) et répartition des scores de risque entre les groupes à risque faible et élevé (en haut). (B) L'analyse de survie a montré la différence entre les groupes à risque faible et élevé. (C) Analyses de courbe ROC en fonction du temps du modèle pronostique.

Figure 7
Figure 7

Validation du modèle pronostique sur le jeu de données GSE21257. (une) Niveau d'expression de TERT, CCDC26 et IL2RA (en bas), état de survie (au milieu) et répartition des scores de risque entre les groupes à risque faible et élevé (en haut). (B) L'analyse de survie a montré la différence entre les groupes à risque faible et élevé. (C) Analyses de courbe ROC en fonction du temps du modèle pronostique.

De plus, un nomogramme a été créé pour faciliter davantage la prévision du pronostic des patients atteints de SG (Figure 8A). Les résultats de prédiction du nomogramme étaient très cohérents avec les patients atteints de SG observés sur la base de la courbe d'étalonnage du nomogramme (Figure 8b).

Figure 8
Figure 8

Créez le graphique. (une) Les métastases et le score de risque ont été utilisés pour créer le nomogramme. (B) Graphique de la courbe d'étalonnage.

Analyse des interactions des gènes pronostiques

En utilisant la base de données GeneMANIA, nous avons réussi à construire un réseau d'interactions protéiques pour les gènes signatures (TERT et IL2RA). Grâce à cette analyse, nous avons détecté un total de 20 gènes qui interagissent avec des gènes de signature (Figure 9A). Une analyse d'enrichissement fonctionnel a été réalisée sur ces 22 gènes. Les résultats obtenus à partir de l'analyse d'enrichissement ont montré que ces gènes sont principalement associés à la régulation des télomères, au maintien des télomères, à l'infection par le virus de la leucémie à cellules T humaines 1, à la différenciation des cellules Th1 et Th2, etc. 9B).

Figure 9
Figure 9

Analyse de l'interaction entre les gènes de signature. (une) Réseau de co-expression de gènes signature. (B) Analyse d'enrichissement fonctionnel des gènes exprimés par GO et KEGG.

Relation entre les gènes associés au modèle de risque et le microenvironnement tumoral (TME)

Nous avons effectué une analyse des niveaux d'expression des gènes TERT et IL2RA dans les cellules associées au microenvironnement tumoral au sein de l'OS, à l'aide de la base de données TISCH. Nos résultats ont montré que l'IL2RA présentait un niveau d'infiltration plus élevé dans les cellules cDC1, les monocytes et les cellules M2 (Figure 10).

Figure 10
Figure 10

Les gènes associés aux profils de risque étaient exprimés dans des cellules pertinentes pour le microenvironnement tumoral. Niveaux d'expression de TERT (une) et IL2RA (B) dans les cellules associées au microenvironnement du système d'exploitation à l'aide de la carte thermique de l'ensemble de données GSE162454.

Le modèle pronostique a le potentiel de discriminer les patients atteints de SG métastatique

Comme le montre la figure 11a, par rapport au groupe à haut risque (TARGET, 58,54 % et GSE21257, 17,25 %), aucun cas de métastases (TARGET, 90,25 % et GSE21257, 58,34 %) n'a été observé dans le groupe à faible risque. De plus, par rapport au groupe métastatique, le score de risque était plus faible dans le groupe non métastatique (s< 0,01, figures 11b, c). De plus, les résultats de l'analyse ROC ont montré que les performances diagnostiques du modèle pronostique pour prédire les métastases étaient respectivement de 0,659 et 0,705 pour TARGET et GSE21257 (Figure 11D, E). Ces résultats ont montré que le modèle de risque peut prédire la malignité chez les patients atteints de SG.

Figure 11
Figure 11

Évaluer la capacité d'un modèle pronostique à prédire la malignité chez les patients atteints de SG. (une) Comparaisons de l'incidence des métastases et de l'absence de métastases dans les groupes à faible et à haut risque. (B) Comparaisons du score de risque dans les groupes métastatiques et non métastatiques. (C) Analyse ROC des performances diagnostiques dans la prédiction des métastases dans le système d'exploitation.

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