XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System减少率
将沼气系统整合到能源系统中
气候紧急情况要求我们在生产和使用能源的方式上做出巨大改变。电力行业包括越来越多间歇性可再生电力，例如风能和光伏 (PV) 电力，这两种电力都不可调度。电力公司在匹配供需以及监测和控制电网频率和电压方面需要创新和独创性。能源生产者和消费者将面临能源市场的重大变化，特别是与能源生产时间和能源使用时间有关的变化。能源载体的整合对于促进白天的光伏发电、有风的日子的风力发电以及来自生物能源等可调度可再生能源至关重要。需要应对一天、一周或一季的能源需求变化，这对能源供应系统提出了技术要求，例如启动时间、容量增加和减少率以及关闭时间。不同能源行业或特定客户的要求差别很大。天然气也是热力行业的主要组成部分，既适用于季节性区域供热，也适用于需求更稳定但能源需求规模非常大的行业。可再生气体燃料（包括氢气和生物甲烷）在运输和城际公交车的运输燃料使用中具有巨大的脱碳潜力。这里的需求状况取决于车辆使用的物流，以及可再生天然气设施是位于运输车队的加油站附近，还是远离运输车队并使用天然气网为运输车队提供天然气。
影响 AAV 介导的 CRISPR 功效的因素...
频繁注射抗血管内皮生长因子 (anti-VEGF) 药物对患有新生血管性年龄相关性黄斑变性 (AMD) 的患者来说是一种临床负担。使用腺相关病毒 (AAV) 递送成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)-Cas9 对 VEGF-A 进行基因组破坏有可能永久抑制异常血管生成，但决定最佳疗效的因素尚不清楚。在这里，我们研究了两种广泛使用的 Cas9 内切酶 SpCas9 和 SaCas9，并评估了 AAV 递送效率和体内基因组编辑率的相对贡献，以确定驱动基于 CRISPR 成功抑制 VEGF-A 的机制，使用激光诱导脉络膜新生血管 (CNV) 的小鼠模型。我们发现，尽管 SpCas9 的双载体方法和 SaCas9 的单载体系统在传递 Cas9 直系同源物和单个向导 RNA (gRNA) 方面的 AAV 转导效率相似，但 SpCas9 表现出比 SaCas9 更高的基因组编辑率、更大的 VEGF 减少率和更有效的 CNV 抑制。我们的结果表明，使用 AAV 介导的 CRISPR 系统成功敲低 VEGF 可能更多地取决于基因组编辑的效率，而不是病毒转导，并且 SpCas9 可能比 SaCas9 更有效，可作为基于 CRISPR 治疗新生血管性 AMD 中 CNV 的潜在治疗策略。
引用本文：Ahmed Mustafa Elbasha、Yasmine Salah Naga、Mai Othman、Nancy Diaa Moussa 和 Hala Sadik Elwakil (2022) 向人工智能模型在透析中并发症预测中的应用迈出了一步，Alexandria Journal of Medicine，58:1，18-30，DOI：10.1080/20905068.2021.2024349
摘要简介：急性透析中并发症仍然是接受血液透析 (HD) 的终末期肾病 (ESRD) 患者的一大负担。它们常常导致 HD 疗程提前终止，从而影响透析充分性和患者的整体健康。这项研究的目的是建立一个人工智能模型并评估其在预测透析中临床事件发生方面的表现。方法：我们研究了 215 名 ESRD 患者进行的 6000 次 HD 疗程，记录了许多预测因素，包括：患者、机器和环境因素。这些数据是在 24 周内收集的，包括 COVID 19 时期的 12 周，并用于开发和训练人工神经网络模型 (ANN) 以预测透析中临床事件的发生，例如：低血压、头痛、高血压、痉挛、胸痛、恶心、呕吐和呼吸困难。结果：我们的 ANN 模型在二元 ANN 中预测透析中并发症（事件或无事件）发生的平均精确度和召回率为 96%，AUC 为 99.3%，而分类 ANN 在预测事件类型方面的准确率为 82%。我们发现心率变化、平均收缩压、超滤率、透析液钠、膳食、尿素减少率、室内湿度和透析持续时间对透析中并发症的发生影响最大。讨论：我们的 ANN 模型可用于预测 HD 患者透析中临床事件的风险，并可为经常人手不足的透析部门的医疗保健决策提供支持，尤其是在 COVID 19 时代。
曾感染 Omicron BA.1/BA.2 且接受疫苗加强接种的人群中 Omicron BA.5 中和率
我们从丹麦奥登塞大学医院的工作人员和公众中招募了健康的参与者；所有参与者均签署了知情同意书。我们在 2021 年 11 月 18 日至 2022 年 2 月 4 日期间（即他们接种第三次 BNT162b2 疫苗四周后）从接种疫苗队列中的 24 名参与者中采集了血清（表）。我们在 2022 年 1 月 26 日至 4 月 19 日期间（即 Omicron BA.1/BA.2 突破性感染四周后）从恢复期队列中的 12 名参与者中采集了血清（表）。我们对 Delta 和 Omicron BA.1、BA.2 和 BA.5 变体的真实 SARS-CoV-2 临床分离株进行了斑块减少中和试验 (PRNT)，如前所述 (8)。我们记录了 PRNT 90 滴度，这是血清样本的最高稀释度，可使斑块减少率 >90%。我们使用 MinION 测序仪（Oxford Nanopore Technologies，https://nanoporetech.com）通过纳米孔全基因组测序鉴定了谱系，并将序列上传到 Gen Bank（Delta 的登录号为 ON055856，BA.1 的登录号为 ON055874，BA.2 的登录号为 ON055857，BA.5 的登录号为 OP225643）。我们使用 Liaison TrimericS IgG 定量免疫测定法（DiaSorin，https://www.diasorin.com）分析了所有血清样本中的刺突特异性抗体。为了验证接种疫苗人群中的 SARS-CoV-2 初次感染状态，我们使用 Alinity SARS-CoV-2 IgG 分析了血清中的核衣壳特异性抗体
可持续发展目标扩展报告2023
2020年每天，大约有800名妇女死于与怀孕和分娩有关的可预防原因 - 这意味着妇女每两分钟大约死亡。2020年的全球孕产妇死亡率（每100000例活生生的孕产妇死亡）估计为每100000个活产孕妇223例孕产妇死亡（不确定性间隔（UI）202至255），低于2015年的227个（UI 211至246）。在千年发展目标时代 - 从2000年到2015年 - 全球平均年度减少率为2.7％（UI 2.0％至3.2％），但在2016年和2020年之间，可持续发展目标（SDG）时代的前五年，这跌至-0.04％（UI -1.6％至1.1％）。在2020年，所有孕产妇死亡中约有70％在撒哈拉以南非洲，其次是中亚和南亚，占近17％。三个国家（均位于撒哈拉以南非洲）在2020年的MMR估计极高（超过1000）：南苏丹（1223; UI 746至2009年），乍得（1063; UI 772至1586年）和尼日利亚（1047; UI 793; UI 793至1565）。其他十个国家（除阿富汗）也位于撒哈拉以南非洲，据估计在2020年（500-999）的MMR估计很高。相比之下，在最小发达国家和内陆发展中国家的2016年至2020年之间的进步速度是积极而重要的，平均ARR为2.8％（UI 1.4％至3.9％）和3.0％（分别为UI 1.4％至4.4％）（分别为1.4％至4.4％）。然而，在小岛发展中国家，MMR在此期间停滞不前，MMR的变化不显着1.2％（UI -9.0％至9.2％）。2020年撒哈拉以南非洲的15岁女孩的终身风险最高（40分之一），比澳大利亚和新西兰高约400倍（16 000分之一）。在面临严重人道主义危机的九个国家中，孕产妇死亡率比世界平均水平的两倍多（每10万名活产551例，而全球223例）。
CD19 CAR T细胞治疗后的严重细胞质
摘要我们研究了抗CD19嵌合抗原受体（CAR）T细胞相关的不良事件（CTCAE）≥Grade3细胞减少症的抗CD19嵌合抗原受体（CAR）T细胞相关的术语标准。在EBMT CAR-T注册中心，我们确定了398例大B细胞淋巴瘤患者，他们在2021年8月之前接受了用Axicel（62％）或Tisacel（38％）治疗的CAR-T细胞，并在前100天进行了细胞质状态。大多数患者接受过两三次治疗，但是，有22.3％的患者接受了四个或更多的治疗。疾病状况在80.4％的疾病状态渐进式，稳定为5.0％，部分/完全缓解为14.6％。25.9％的患者之前接受过移植。中位年龄为61.4岁（Min -Max; IQR = 18.7-81;（52.9-69.5））。30天（95％CI（6.5至12.1））的累积发生率为3细胞减少率为9.0％，在CAR T细胞输注后100天（95％CI（9.1至15.5））在100天后为12.1％。从CAR-T输注到细胞质发作的中位时间为16.5天（最小值; iqr = 1-90;（4-29.8））。3级和4级CTCAE细胞质症分别为15.2％和84.8％。在47.6％的情况下没有解决方案。严重的细胞质症对总体生存期（OS）没有显着影响（HR 1.13（95％CI 0.74至1.73），p = 0.57）。然而，严重的细胞质患者无进展生存率较差（PFS）（HR 1.54（95％CI 1.07至2.22），P = 0.02），较高的复发率（HR 1.52（95％CI 1.04至2.23），P = 0.03）。In those patients who developed severe cytopenia during the first 100 days (n=47), OS, PFS, relapse incidence and non-relapse mortality at 12 months after diagnosis of severe cytopenia were 53.6% (95% CI (40.3 to 71.2)), 20% (95% CI (10.4 to 38.6)), 73.5% (95% CI (55.2 to 85.2))和6.5％（95％CI（1.7至16.2））。In multivariate analysis of severe cytopenia risk factors, only year of CAR-T infusion (HR=0.61, 95% CI (0.39 to 0.95), p=0.028) and total number of treatment lines before CAR-T infusion (one or two lines vs three or more, HR=0.41, 95% CI (0.21 to 0.83), p=0.013) had a significant positive association with the incidence of
埃及化学杂志
摘要 从埃及土壤和食物来源中分离出产生磷脂酶 C (PLC) 的细菌。通过 16S rRNA 测序，将一种强效假单胞菌分离物鉴定为 P. fluorescens MICAYA，并以基因登录号 (OQ231499) 记录在 GenBank 中。通过 Plackett Burman 和中心复合设计进行优化发现，豆粕、酵母提取物、NaCl 和蛋黄显著提高了磷脂酶 C 的产量。Michaelis-Menten 动力学确定了 K m 为 0.4 mg/ml 蛋黄，V max 为 287 U/ml。Box Behnken 设计确定了 395 U/ml 磷脂酶 C 产量的最佳 pH 值为 6.5、0.55 g/l CaCO 3、1.05% 蛋黄、48.5°C。该磷脂酶对人成纤维细胞表现出低细胞毒性。磷脂酶 C 浓度（0.2-1 ml）可有效脱胶芝麻、洋甘菊、西洋菜、荷荷巴油、橄榄、黑种草和蓖麻油。磷脂酶 C 浓度为 0.4-0.8 ml/L 时磷脂减少率最高。荧光假单胞菌磷脂酶 C 提供了一种可生物降解的化学脱胶替代方法。总之，统计优化成功提高了磷脂酶 C 的产量。表征发现该酶在碱性 pH、中等温度和蛋黄底物下效果最佳。已证明多种植物种子油具有生物脱胶能力。进一步固定化和蛋白质工程可以提高磷脂酶 C 的工业效用。关键词：磷脂酶 C；荧光假单胞菌；培养基优化；油脱胶；酶动力学。 _____________________________________________________________________________________________________________ 1. 简介 磷脂酶 (PLC) 水解磷脂骨架中的磷酸二酯键，根据所涉及的具体磷脂种类产生 1,2-二酰基甘油和磷酸单酯。微生物磷脂酶是催化磷脂水解的酶。由于其广泛的底物特异性、温和条件下的高活性以及易于大规模生产，它们具有广泛的工业应用 [1]。磷脂酶已被用于修改磷脂结构以生产特定脂质、脱胶植物油、合成化妆品成分、改善面团的烘焙特性、产生风味和香气等 [2]。真菌、细菌和酵母等微生物来源的磷脂酶比植物和动物来源具有优势，因为它们可以通过发酵以高产量和纯度生产 [3]。最有效的真菌生产者是黑曲霉、环青霉和少根根霉。黑曲霉可产生高产量的磷脂酶 A1 和 A2 [4]。固定化黑曲霉磷脂酶 A2 对植物油的重复脱胶表现出良好的稳定性 [5]。最常见的细菌生产者是假单胞菌和芽孢杆菌。铜绿假单胞菌和蜡状芽孢杆菌产生胞外磷脂酶 C [6,7]。枯草芽孢杆菌分泌磷脂酶 A2，并且已经通过基因改造以提高产量。在稳定期，荧光假单胞菌可以产生各种具有抗菌潜力的次级代谢物，例如氢氰酸 (HCN)、绿脓杆菌素 (Pit) 和 2,4-二乙酰间苯三酚 (Phi)，以及铁螯合代谢物 [8]。绿脓杆菌素、水杨酸和绿脓杆菌素。蛋白酶、磷脂酶 C 和脂肪酶是从各种环境中分离的荧光假单胞菌菌株产生的三种细胞外酶的例子 [9]。在稳定生长期测定的磷脂分解活性水平最高，表明生长阶段依赖机制负责诱导这些酶。此外，酵母生产者是隐球菌，它被固定化并用于大豆油脱胶。 Candida rugosa 是一种脂肪酶和磷脂酶生产者，固定化 C. rugosa 脂肪酶用于结构化脂质的生产 [10]。微生物磷脂酶，如磷脂酶 A1、A2、C 和 D，在脱胶、油脂酯交换、卵磷脂生物合成和废水处理应用中表现出良好的应用前景 [11]。它们的酶水解导致磷脂部分水解，使胶的分离更容易 [12]。响应面法 (RSM) 被有效地用于各种微生物产品的优化和建模 [13]。该方法结合了统计和数学技术，用于模型构建、评估几个独立变量的影响并获得变量的最优值。因此，本研究的目的是利用响应面法的统计方法优化荧光假单胞菌磷脂酶 C 的生产和表征，并研究其在某些植物油脱胶中的应用。油脂的酯交换、卵磷脂的生物合成和废水处理应用 [11]。它们的酶水解导致磷脂的部分水解，使胶的分离更容易 [12]。响应面法 (RSM) 被有效地用于各种微生物产品的优化和建模 [13]。该方法结合了统计和数学技术，用于模型构建、评估几个独立变量的影响并获得变量的最优值。因此，本研究的目的是利用响应面法的统计方法优化荧光假单胞菌磷脂酶 C 的生产和特性，并研究其在某些植物油脱胶中的应用。油脂的酯交换、卵磷脂的生物合成和废水处理应用 [11]。它们的酶水解导致磷脂的部分水解，使胶的分离更容易 [12]。响应面法 (RSM) 被有效地用于各种微生物产品的优化和建模 [13]。该方法结合了统计和数学技术，用于模型构建、评估几个独立变量的影响并获得变量的最优值。因此，本研究的目的是利用响应面法的统计方法优化荧光假单胞菌磷脂酶 C 的生产和特性，并研究其在某些植物油脱胶中的应用。