2023 年 6 月 14 日,斯宾塞·托布勒中士撰写 第 374 空运联队公共事务团队横田开始为关岛提供支援,在遭受台风马瓦直接袭击后,关岛的恢复工作正在进行中,6 月 3 日,横田安排向关岛安德森空军基地运送超过 36,000 磅的冷冻和冷藏新鲜食品。
摘要:生物技术具有很高的潜力,可以为低碳社会做出贡献。利用活细胞或其仪器的独特能力已经建立了几个绿色过程。除此之外,作者认为,管道中有新的生物技术过程,可以增加经济中持续的变化。作者选择了八种有希望的生物技术工具作为潜在影响力的改变游戏规则:(i)木材– ljungdahl途径,(ii)碳酸酐酶,(iii)切蛋白酶,(iv)甲基元素,(iv)甲基元,(iv)甲基化酶,(v)电生物学,(VI)氢酶,(VI)氢酶,(VIII)cellose,(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)。其中一些是相当新的,并且主要在科学实验室中进行探索。其他人已经存在了数十年,但是,新的科学基础可能会严格扩大其角色。在当前的论文中,作者总结了有关这八种选定工具及其实际实施状态的最新研究状态。我们提出了关于为什么考虑这些过程真正改变游戏规则的论点。
丁型肝炎病毒 (HDV) 是一种小卫星病毒,是迄今为止在人类中发现的最小的病毒,可导致所有病毒性肝炎毒株中最具侵袭性的肝炎。HDV 的历史始于 1977 年,当时意大利都灵胃肠病学系的意大利胃肠病学家和病毒学家 Mario Rizzetto 报告说,他利用免疫荧光技术发现了一种名为 HBsAg 相关 delta 抗原的新抗原 [1]。该抗原是在已感染 HBV 并患有严重肝病的受试者体内发现的。丁型肝炎病毒的正式发现是在 1980 年,其命名法从希腊语改为拉丁语,delta 被 D 取代,例如 HDV [2]。尽管发病率和死亡率在发现 46 年后有所上升,但这种独特的病毒仍然是一个研究不足且被大大低估的谜 [3]。根据国际病毒分类委员会 (ICTV) 的规定,HDV 是 Deltavirus 属的唯一成员,属于 Delatviridae 科 [ 4 ]。最近,HDV 与其他 HDV 样病毒一起被重新归类为 Kolmioviridae,这是新领域 Ribozyviria 中唯一的科,其中 kolmio 在芬兰语中是“三角形”的意思,指的是希腊字母“ ∆ ”(delta)[ 5 , 6 ]。病毒基因组由一个环状单链负 (-) RNA 分子组成,该分子由 1668–1697 个核糖核苷酸组成(取决于基因型)[ 7 ]。HDV 使用 HBV 的 HBsAg 作为包膜,并使用相同的受体进入病毒 [ 8 ]。丁型肝炎病毒核衣壳含有两种 HDAg (δ 抗原颗粒 - HDAg) 亚型:大 (27 kD) 和小 (24 kD)。HDV 仅编码这两种蛋白质。这两种 HDAg 亚型的相对比例调节着复制和病毒组装之间的平衡 [9]。HDV 不编码 RNA 依赖性 RNA 聚合酶,但依赖宿主 DNA 依赖性 RNA 聚合酶将基因组转录并复制到靶细胞中 [10]。HDV 的基因组 RNA 通过滚环机制复制。尽管 HDV 在环状 RNA 基因组的存在和复制机制方面与类病毒相似,但 HDV 的基因组较大且能够编码蛋白质,这与类病毒有明显的不同 [11]。
印度喀拉拉邦特里苏尔帕姆帕迪尼赫鲁工程与研究中心 1 号 MCA 系 摘要:纳米机器人在 HIV 治疗方面具有巨大前景,有望实现更有针对性和更有效的药物输送,甚至基因编辑。虽然目前还没有使用纳米机器人治疗 HIV 的系统获批,但已经进行了多项有希望的研究,证明了这种方法的可行性。纳米机器人可以设计成识别 HIV 感染细胞表面的特定标记并将药物直接输送到这些细胞,从而减少患者体内的病毒载量并减缓疾病的进展。此外,纳米机器人可以携带基因编辑工具,可用于清除受感染细胞中的病毒。然而,需要进一步研究来优化这些系统并评估它们在动物模型和临床试验中的安全性和有效性。如果成功,纳米机器人可以为 HIV 治疗提供一种改变游戏规则的方法,为患者提供更有针对性和更有效的治疗选择。索引词 - 纳米技术、HIV、WBC、纳米机器人、CD4 蛋白。
冠状病毒大流行 医护人员和普通人群的疫苗犹豫:抗击 COVID-19 的第二个重要步骤 Salih Metin¹、Suna Eraybar 2、Huseyin Aygun 3、Ferhat Ekinci 4¹ 布尔萨省卫生局公立医院服务局,土耳其布尔萨 2 土耳其健康科学大学,布尔萨市医院,急诊科,土耳其布尔萨 3 土耳其健康科学大学,布尔萨 Yuksek Ihtisas 培训和研究医院,急诊科,土耳其布尔萨 4 耶尔德勒姆区卫生局,土耳其布尔萨 摘要 简介:本研究旨在寻找有价值的信息来预测 COVID-19 的疫苗接种意向,以指导未来的干预措施以解决犹豫问题。方法:这项观察性研究包括来自布尔萨公立医院的 1010 名志愿卫生工作者和 1111 名来自非医疗保健群体的志愿者,他们未接种 COVID-19 疫苗。本研究通过面对面访谈的方式询问了参与者的社会人口统计信息和拒绝接种 COVID-19 疫苗的原因。结果:我们将未接种疫苗的医护人员组归为第 1 组,将未接种疫苗的非医护人员组归为第 2 组。在第 1 组和第 2 组之间,拒绝接种疫苗、教育水平、收入水平和怀孕状况具有统计学意义(p < 0.001)。各组在拒绝接种疫苗的原因和向拒绝接种疫苗者亲属推荐接种疫苗的原因上有所不同(p < 0.001)。结论:在被视为早期接种疫苗的高危人群中,医护人员具有优先权。因此,考虑卫生专业人员对 COVID-19 疫苗接种的态度对于更好地解决广泛接种疫苗的障碍非常重要。医护人员的作用也很重要,因为他们以身作则鼓励整个社区接种疫苗,并为患者和社区提供建议。关键词:疫苗犹豫;医护人员;COVID-19。 J Infect Dev Ctries 2023;17(2):157-165。doi:10.3855/jidc.17618(2022 年 11 月 1 日收到 — 2023 年 2 月 7 日接受)版权所有 © 2023 Metin 等人。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名许可分发,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用。简介
癌症是美国第二大死亡原因,尽管公众可能希望有朝一日所有癌症患者都能治愈,但研究人员早已抛弃了这种神奇的想法。“虽然有些癌症是可以治愈的,但科学家从不谈论治愈癌症,因为我们知道癌症可能会复发,”癌症研究员、Music Beats Cancer 创始人兼总监 Mona S. Jhaveri 博士说。Music Beats Cancer 是一个众筹平台,旨在解决抗癌创新和研究的关键资金缺口。“这种疾病涉及基因变化,当你从一个方向攻击癌症时,它可以绕过你的治疗策略。”这就是为什么研究人员一直投入大量时间和精力开发新的治疗方法。当然,手术、化疗和放疗等传统方法仍然是癌症治疗的重要组成部分,但富有远见的新疗法意味着癌症可以得到更有效的治疗,为被诊断出患有这种疾病的人带来新的希望。
2020 年 3 月 11 日,世卫组织宣布严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 疫情为全球大流行。如今,近 2 年过去了,COVID-19 继续在全球范围内直接和间接地造成广泛的发病率、死亡率和破坏。多种有效疫苗的研发速度之快是一项了不起的成就,也是科学进步与合作的证明。然而,全球疫苗接种工作面临诸多障碍,迄今为止,全球 47% 的人口未接种疫苗或仅部分接种疫苗,各国完全接种疫苗的人数比例差异巨大,从 0% 到 95% 不等 [1]。疫苗犹豫和反疫苗运动等障碍阻碍了疫苗接种工作的进展,尽管有大量证据支持接种疫苗的好处,但对疫苗安全性的担忧以及错误和虚假信息的传播加剧了这些障碍。在本期的 PLOS Medicine 杂志中,William Whiteley [ 2 ] 和 Steven Kerr [ 3 ] 及其同事通过大规模观察性研究进一步证明了疫苗安全性,表明牛津-阿斯利康疫苗仅会使颅内静脉血栓形成和脑静脉窦血栓形成的风险略有增加。感染 COVID-19 后,脑静脉血栓形成的风险要大得多 [ 4 ],这进一步凸显了接种疫苗的益处。尽管世卫组织 [ 5 ] 和联合国发展计划署 [ 6 ] 呼吁采取行动实现 COVID 疫苗的公平分配和生产,但疫苗获得机会的不平等已成为中低收入国家 (LMIC) 接种疫苗的重大障碍。除了未接种疫苗的人感染 COVID-19 的健康风险外,更大的感染和病毒变异机会 [ 7 ] 也使世界容易受到新变种的威胁,这些新变种可能会逃避我们的防御并破坏已经取得的进展。最近,令人担忧的 Omicron 变种的出现就体现了这一点。毫无疑问,疫苗接种必须在全球范围内公平、公正。尽管公共卫生专家在整个疫情期间不懈努力地宣扬疫苗公平的好处,但全球疫苗接种率仍然严重不平等。截至 2022 年 2 月 1 日,高收入国家每 100 人接种了约 183 剂 COVID-19 疫苗,而中低收入国家每 100 人仅接种了 14 剂 [ 8 ]。 2020 年 4 月启动了新冠疫苗全球获取 (COVAX) 计划,旨在通过加速疫苗的开发、生产和公平分配来解决这一不平衡问题。然而,截至 2021 年 12 月 30 日,只有 7 个非洲国家实现了 40% 的疫苗接种率目标 [ 9 ],这给我们留下了一个问题:如何解决疫苗不平等问题,以及如何克服疫苗接种障碍。要开始解决这个复杂的问题,我们必须首先考虑一个国家需要什么才能成功地为其人口接种疫苗。可靠的疫苗供应是第一步。COVID
随着社交媒体网站成为大多数人的主要新闻来源,检测和打击虚假信息变得越来越重要。有效的虚假宣传活动会在全球范围内对政治和社会产生负面的现实影响。机器学习 (ML) 方法已证明其至少可以部分自动化虚假信息检测和分析的潜力。在本报告中,我们回顾了当前和新兴的人工智能 (AI) 方法,这些方法用于或可用于对抗虚假信息的传播和生成,并简要回顾了欧盟反虚假信息立法的持续发展。本概述将阐明反虚假信息从业者可以用来简化工作的一些工具。1
方法我们采用病例对照、测试阴性设计来评估疫苗对 Covid-19 的有效性,这些有效性导致住院、进入重症监护病房 (ICU)、使用生命支持干预措施(机械通气、血管加压药和体外膜氧合)或死亡。2021 年 7 月 1 日至 10 月 25 日期间,我们在 23 个州的 31 家医院筛查了经实验室确诊的 Covid-19 符合条件的病例患者的入院日志。我们通过比较病例患者之前完全接种疫苗(两剂 BNT162b2)的几率以及两个基于医院的对照组来估计疫苗有效性:有 Covid-19 样症状但 SARS-CoV-2 检测结果为阴性的患者(测试阴性)和没有 Covid-19 样症状的患者(综合征阴性)。