XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System强烈
我比您的疫苗更信任自己的免疫力：“对自然的吸引力”强烈预测COVID-19大流行中的可疑健康行为
医疗保健政策通常依赖公共合作，尤其是在健康危机期间。，危机也是与健康相关建议的不确定性和扩散的时期：虽然有些人遵守官方建议，但其他人则倾向于避免它们并诉诸于基于非证据的伪科学实践。易于后者的人通常是认可一系列认识论的信念的人，其中两种特别相关：与阴茎大流行有关的信念，以及对自然偏见的吸引力，对Covid-19（即信任自然的自然免疫来抗击大流行）。这些反过来源于对不同的认知当局的信任，被视为相互排斥：对科学和对“普通人的威尔群利”的信任。从两个全国代表性的概率样本中汲取了一种测试，我们测试了一个模型，在该模型中，普通人对科学/智慧的信任预测了共证实的疫苗接种状态（研究1，n = 1001）或疫苗接种状态，以及使用伪苏格西健康实践（研究2，n = 1010），通过COVID-19，通过COVID-19 COSSPIRATORATARIAL COSSIRATIAL CASSILIAL HAINDIAL COSSILIAL HASSIAL PLEATIAL PLEATIAL PLEATIAL PLEACTOS cOVIS-COVIS-CIAS。正如预期的那样，认识性的可疑信念是相互关联的，与疫苗接种状况以及两种类型的信任有关。此外，对科学的信任通过两种类型的可疑信念都对疫苗接种状况产生了直接和间接影响。对普通人智慧的信任对疫苗接种状况只有间接影响。与他们通常描绘的方式相反，两种类型的信任是无关的。在第二项研究中，这些结果在很大程度上得到了复制，我们在其中添加了伪科学实践作为结果。对科学的信任和普通人的智慧仅通过认识性的可疑信念间接地促进了他们的预测。我们提供了有关如何利用不同类型的认知当局以及如何在健康危机期间解决沟通毫无根据的信念的建议。
进近时遇到强烈湍流侧向风，200 英尺以下不稳定，后期拉平和硬着陆
他进一步表示，他不习惯使用 A/THR，他更喜欢在 A/THR 断开的情况下进近。稳定高度设置为 1,000 英尺 AGL。他补充说，他已经向副驾驶解释过，如果他认为有必要，他可以要求中止进近。ACARS 在 06 时 47 分收到的 ATIS O 提到风速为 25 节，风向为 210°，阵风为 37 节。他解释说，他查看了 MCDU 上显示的 Vapp 值，并且在进近过程中他使用了这个值，在该值上增加 5 到 10 节作为手动飞行的目标速度，但没有修改 MCDU 上 PERF APPROACH 页面上显示的值。下降 200 英尺后，他看到 PAPI 上的三个红灯和速度趋势增加。他解释说，在最后进近时，飞机向左急速倾斜让他很惊讶，他担心左翼会碰到跑道。他说他没有时间拉平。他考虑过中止着陆，但当他注意到飞机没有打滑时，他宁愿减少推力并部署反推装置。
低度发育不良的低覆盖全基因组测序可强烈预测溃疡性结肠炎的晚期肿瘤风险
摘要 背景 患有低度不典型增生 (LGD) 病变的溃疡性结肠炎 (UC) 患者罹患晚期肿瘤 (AN；结直肠癌和/或高度不典型增生) 的风险各不相同且难以预测。这是有效临床管理面临的一大挑战。 目的 我们旨在为患有 LGD 的 UC 患者提供准确的 AN 风险分层。我们假设 LGD 病变中体细胞基因组拷贝数变异 (CNA) 的模式和负担可以预测未来的 AN 风险。设计 我们进行了一项回顾性多中心验证病例对照研究，使用了来自 122 名 UC 患者的 270 个 LGD 样本。如果患者在 LGD 诊断后约 5 年内被诊断为 AN，则指定为进展者 (n=40)，如果他们在随访期间仍无 AN，则指定为非进展者 (n=82)。从基线 LGD 病变中提取 DNA，进行低覆盖率全基因组测序并处理数据以检测 CNA。生存分析用于评估 CNA 作为未来 AN 风险的预测因子。结果进展者的 CNA 负担明显高于无进展者（发现队列中 p=2×10 −6），并且在单变量分析中是 AN 风险的非常显著的预测因子（OR=36；p=9×10 −7 ），优于现有的临床风险因素，如病变大小、形状和局限性。将 CNA 负担与已知的 LGD 切除不完全的临床风险因素相结合的多变量模型实现了最佳风险预测。LGD 病变内的遗传异质性不会影响风险预测。结论 LGD 中的 CNA 测量是炎症性肠病 AN 风险的准确预测因子，并可能支持临床管理。
EPR效应增强剂强烈增强了纳米医学的靶向肿瘤递送到晚期癌症：进一步扩展以增强疗法
摘要电网中电池储能系统（BES）的集成正在加速以减轻与低碳技术（LCT）快速部署相关的挑战。这项工作调查了BES为电力网络提供重要辅助服务的能力，例如通过与北爱尔兰的分销网络运营商合作进行的两个案例研究，例如剃须和电网功率升级。开发了一种由两种策略组成的强大方法，可以强大地运行BES，以增强分销网络的运行。第一个策略是日期安排，旨在调度分布式的BES，以平滑电网功率并减轻电压和线应力。强大的需求预测算法被用于有效地应用日期安排。第二种策略是将网格功率弄平的实际时间操作，该电网能力可以单独使用或调整从预测误差的日期策略中获得的结果。使用实际测量结果验证了拟议的方法，并应用于英国北爱尔兰的11 kV分销网络。量化了爱尔兰岛可用的不同服务中的参与中的预期收入，并考虑了退化。
基于外泌体的多价疫苗：利用纳克级蛋白质实现强效免疫、扩大反应性和强烈 T 细胞反应
# 通讯作者：Minghao Sun 博士，Capricor Therapeutics, Inc. 研究与产品开发副总裁 10865 Road to Cure, Suite 150, San Diego, CA 92121 电子邮件：msun@capricor.com 摘要 目前批准的针对严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 的疫苗仅集中于利用刺突蛋白来提供免疫力。 第一批疫苗是使用脂质纳米颗粒递送的刺突 mRNA 快速开发的，但需要超低储存温度，并且对刺突变异的免疫力有限。 随后，开发了基于蛋白质的疫苗，这种疫苗提供更广泛的免疫力，但需要大量时间来开发和使用佐剂来增强免疫反应。 在这里，外泌体被用于递送双价基于蛋白质的疫苗，其中使用了两种独立的病毒蛋白。外泌体经过设计，可在表面表达 SARS-CoV-2 Delta 刺突 (Stealth X-Spike，STX-S) 或更保守的核衣壳 (Stealth X-Nucleocapsid，STX-N) 蛋白。当以单一产品 (STX-S 或 STX-N) 或组合 (STX-S+N) 形式施用时，STX-S 和 STX-N 均可诱导强效免疫，产生强大的体液和细胞免疫反应。有趣的是，这些结果是在仅施用纳克蛋白质且未使用佐剂的情况下获得的。在两种独立的动物模型 (小鼠和兔子) 中，施用纳克 STX-S+N 疫苗可增加抗体产生、产生与其他刺突变体具有交叉反应的强效中和抗体以及强烈的 T 细胞反应。重要的是，没有观察到免疫反应竞争，从而允许递送带有刺突的核衣壳以提供增强的 SARS-CoV-2 免疫力。这些数据表明，StealthX TM 外泌体平台具有巨大的潜力，可以通过将 mRNA 和重组蛋白疫苗的优势结合成一种优质、快速生成的低剂量疫苗，从而产生强大、更广泛的免疫力，从而彻底改变疫苗学。关键词：外泌体、SARS-CoV-2、严重呼吸综合征冠状病毒 2、刺突、核衣壳、中和抗体、omicron、慢病毒系统、COVID、疫苗、治疗介绍
DNA 疫苗初免和复制型痘苗加强接种可在小鼠体内诱发针对 MERS-CoV 的强烈体液和细胞免疫反应
截至 2022 年 12 月，世界卫生组织 (WHO) 已报告了 2603 例实验室确诊的中东呼吸综合征冠状病毒 (MERS-CoV) 感染和 935 例相关死亡，死亡率为 36%。然而，目前还没有针对 MERS-CoV 的疫苗，这使得 MERS-CoV 的预防和控制变得困难。在本研究中，我们通过将 MERS-CoV Spike (S) 基因整合到复制型天痘 (VTT) 载体中，生成了两种 DNA 候选疫苗。与使用任一疫苗的同源免疫相比，用 DNA 疫苗初免和 VTT 疫苗加强免疫的小鼠表现出更强且更持久的体液和细胞免疫反应。免疫的小鼠产生了针对 MERS-CoV 的 EMC2012、England1 和 KNIH 毒株的强结合抗体和广泛的中和抗体。 Prime-Boost 免疫也诱导了强烈的 MERS-S 特异性 T 细胞反应，具有高记忆性和多功能（CD107a-IFN-γ-TNF-α）效应 CD8+T 细胞。总之，研究表明 DNA-Prime/VTT-Boost 策略可以引发针对 MERS-CoV-S 的强大而平衡的体液和细胞免疫反应。这项研究不仅提供了一组有希望的 MERS-CoV 候选疫苗，而且还提出了一种值得进一步开发的异源顺序免疫策略。
直接偶极 - 偶极相互作用对强烈不均匀红外腔场中二维材料的光学响应的影响蚂蚁菌落优化
本文是对生命评论物理学的第一个20年中发表的最引用的文章之一的后续行动。特定的主题是“蚂蚁菌落优化”，它是解决挑战性优化问题的元疗法。由于自然蚂蚁菌落最短的路径发现行为的灵感，该优化技术构成了一个被称为群智能的较大领域的一部分。在对蚂蚁菌落优化的简短介绍之后，我们首先提供了针对算法发展而不是应用的年代。本文的主要部分介绍了对蚂蚁菌落优化文献的书目计量研究。关于有关出版物的地理起源以及随着时间的推移的研究重点的有趣趋势，可以从提出的图形和数字中学到。
接受猪心脏异种移植的两个人类死者的综合多摩尼克分析显示，早期免疫细胞和细胞代谢反应中的强烈扰动
Eloi Schmauch 1,2* , Brian Piening 3* , Bo Xia 1,4* , Chenchen Zhu 5* , Jeffrey Stern 6,7* , Weimin Zhang 4* Alexa Dowdell 3 , Bao-Li Loza 8 , Maede Mohebnasab 9 , Loren Gragert 9b , Karen Khalil 6 , Brendan Camellato 4 , Michelli Faria de Oliveira 10 , Darragh O'Brien 11 , Elaina Weldon 6,7 , Xiangping Lin 5 , Hui Gao 8 , Larisa Kagermazova 4 , Jacqueline Kim 6,7 , Alexandre Loupy 12 , Adriana Heguy 13 , Sarah Taylor 10 , Florrie Zhu 4 , Sarah Gao 8 , Divya Gandla 8 , Kriyana Reddy 14 ，安德鲁·昌（Andrew Chang 8），罗勒·迈克尔（Basil Michael）5，lihua jiang 5，Ruiqi Jian 5，Navneet Narula 6,15，Suvi Linna-Kuosmanen 16，Minna Kaikkonen-Määttä1616，Marc Lorber 17，Marolis Kellis 1,18 Massimo Mangiola 6,7，Harvey Pass 20，Michael P. Snyder 5†，Robert A. Montgomery 6,7†，Jef D. Boeke 4†，Brendan J. Keating 4,6,7,7,8†
