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家禽高致病性禽流感疫苗接种和监测
• 对野生鸟类和家禽（接种疫苗和未接种疫苗）进行病毒学监测将提供可用于确定高致病性禽流感状态和评估国家高致病性禽流感预防和控制计划以及疫苗与流行毒株的抗原匹配的分离物。应与国家和 WOAH 禽流感参考实验室以及 WOAH 和粮食及农业组织动物流感专家网络 (OFFLU) 禽流感匹配 (AIM) 计划共享野外病毒及其基因组信息，以进行基因组和抗原分析，评估现有灭活疫苗的保护作用，并根据需要提出及时更新疫苗的建议。
新生儿糖尿病患者致病性 PDX1 变异引起的表型谱扩大
摘要 简介 双等位基因 PDX1 变异是导致孤立性胰腺发育不全和无胰腺外分泌功能不全的新生儿糖尿病 (NDM) 的罕见病因，文献中报道了 17 例。 研究设计和方法 为了确定这种罕见遗传病因引起的表型变异，我们调查了 19 名因双等位基因致病 PDX1 变异导致的 NDM 患者。 结果 在 19 名患者中，8 名 (42%) 被确诊患有外分泌功能不全，需要替代疗法。12 名患者（63.2%）有胰腺外特征，其中 8 名 (42%) 患有影响十二指肠和/或肝胆道的疾病。十二指肠发育缺陷与之前在小鼠中进行的 Pdx1 消融研究一致，该研究显示十二指肠前端发育异常。结论我们的研究结果表明，隐性 PDX1 变异可导致 NDM 综合征形式，凸显了对由 PDX1 变异导致的 NDM 患者进行胰腺外特征进行临床评估的必要性。
对没有糖尿病性视网膜病的患者的两年召回：A ...
抽象背景/目标是英国糖尿病眼镜筛查计划（DESP）为患有糖尿病（PLD）年度筛查的人们提供。在没有糖尿病性视网膜病（DR）的PLD中提倡较少的筛查，但每个种族的证据受到限制。我们研究了两年期与年度筛查对威胁糖尿病性视网膜病（STDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）检测的潜在影响，而没有来自大型城市多种族英语Desp的DR。在伦敦东北部（2012年1月至2021年12月）中的方法pld，在两次先前的两次筛查访问中没有DR，最多进行了8年的随访。年度STDR和PDR发病率（总体上和种族）被量化。识别STDR的延迟和PDR事件的延迟使用了2年的筛选间隔。82 782 PLD（37％的白人，36％的南亚和16％的黑人）中的发现，平均值（SD）4.3（2.4）年（STDR率为0.51，95％CI 0.47至0.47至0.55年），有1788例STDR案例。STDR的年龄为每100人年的年龄为0.55（南亚95％CI 0.48至0.62），白人为0.34（95％CI 0.29至0.40），黑人为0.77（95％CI 0.65至0.90）。双年展筛查将使诊断延迟1年，为56.3％（1007/1788），STDR和43.6％（45/103）的诊断将延迟诊断。黑人的标准化STDR的标准化STDR延迟率为每100万个人每10万人的人为1904年（95％CI 1683至2154），南亚人为1276（95％CI 1153至1412），白人为844（95％CI 745至955）。解释双年期筛查将将某些STDR和PDR的检测延迟1年，尤其是在黑人族裔的人中，导致医疗保健不平等。
亨廷顿氏病影响线粒体网络动力学，易受致病性线粒体DNA突变
亨廷顿氏病（HD）主要影响大脑，导致混合运动障碍，认知能力下降和行为异常。它还引起涉及骨骼肌的外周表型。线粒体DYS功能已在HD模型的组织中报道，包括骨骼肌，以及来自HD患者的淋巴细胞和成纤维细胞浮雕。突变的亨廷顿蛋白（Muthtt）表达会损害线粒体质量控制并加速线粒体衰老。在这里，我们获得了新鲜的人类骨骼肌，这是一种有线后组织，自出生以来，在生理水平上表达突变的HTT等位基因，以及HTT CAG重复膨胀突变携带者的原代细胞系，并匹配健康的志愿者，以检查人类HD中是否存在这种线粒体表型。使用超深线粒体DNA（mtDNA）测序，我们显示了影响氧化性PHOS磷酸化的mtDNA突变的积累。组织蛋白质组学表明MTDNA维持的障碍，线粒体生物发生的增加，氧化磷酸化效率较低（较低的复合物I和IV活性）。在全长muthtt中表明了原代人细胞系，裂变诱导的线粒体应激导致正常的线粒体。相比之下，高水平的N末端Muthtt片段的Ex压缩促进了线粒体裂变，导致线粒体裂变较慢，动态线粒体较低。由于体细胞核HTT CAG不稳定性引起的高水平Muthtt片段的表达会影响线粒体网络动力学和线粒体，从而导致致病性mtDNA突变。我们表明，突变体HTT的终生表达引起的线粒体表型，指示新鲜的有丝分裂后人类骨骼肌的mtDNA不稳定性。因此，基因组不稳定性可能不限于核DNA，在核DNA中，它会导致在诸如纹状体神经元之类的特别脆弱细胞中HTT CAG重复长度的体细胞扩张。除了针对因果突变的努力外，促进线粒体健康可能是治疗HD等DNA不稳定性疾病的互补性层次。
亨廷顿氏病影响线粒体网络动力学，易受致病性线粒体DNA突变
亨廷顿氏病（HD）主要影响大脑，导致混合运动障碍，认知能力下降和行为异常。它还引起涉及骨骼肌的外周表型。线粒体DYS功能已在HD模型的组织中报道，包括骨骼肌，以及来自HD患者的淋巴细胞和成纤维细胞浮雕。突变的亨廷顿蛋白（Muthtt）表达会损害线粒体质量控制并加速线粒体衰老。在这里，我们获得了新鲜的人类骨骼肌，这是一种有线后组织，自出生以来，在生理水平上表达突变的HTT等位基因，以及HTT CAG重复膨胀突变携带者的原代细胞系，并匹配健康的志愿者，以检查人类HD中是否存在这种线粒体表型。使用超深线粒体DNA（mtDNA）测序，我们显示了影响氧化性PHOS磷酸化的mtDNA突变的积累。组织蛋白质组学表明MTDNA维持的障碍，线粒体生物发生的增加，氧化磷酸化效率较低（较低的复合物I和IV活性）。在全长muthtt中表明了原代人细胞系，裂变诱导的线粒体应激导致正常的线粒体。相比之下，高水平的N末端Muthtt片段的Ex压缩促进了线粒体裂变，导致线粒体裂变较慢，动态线粒体较低。由于体细胞核HTT CAG不稳定性引起的高水平Muthtt片段的表达会影响线粒体网络动力学和线粒体，从而导致致病性mtDNA突变。我们表明，突变体HTT的终生表达引起的线粒体表型，指示新鲜的有丝分裂后人类骨骼肌的mtDNA不稳定性。因此，基因组不稳定性可能不限于核DNA，在核DNA中，它会导致在诸如纹状体神经元之类的特别脆弱细胞中HTT CAG重复长度的体细胞扩张。除了针对因果突变的努力外，促进线粒体健康可能是治疗HD等DNA不稳定性疾病的互补性层次。
免疫史改变疾病严重程度，以应对高致病性禽流感 H5N1 分支 2.3.4.4b 病毒攻击
近期爆发的牛高致病性 H5 禽流感 (HPAI) 病毒现已在美国广泛传播，并蔓延至其他哺乳动物，包括人类。已报告数例人类病例，临床症状包括结膜炎和呼吸道疾病。然而，大多数感染者报告的症状为轻度至中度，而之前报告的人类高致病性 H5Nx 感染死亡率高达 50%。我们最近报告称，对 A/Puerto Rico/08/1934 H1N1 病毒具有免疫力的小鼠可免受高致病性 2.3.4.4b 型 H5N1 流感病毒的致命攻击。在这里，我们证明感染 2009 年大流行 H1N1 病毒株 A/California/04/2009 (Cal09) 或接种减毒活流感疫苗 (LAIV) 的小鼠对致命的 A/bovine/Ohio/B24OSU-439/2024 H5N1 病毒攻击具有中等至高度保护。我们还观察到，具有混合预先存在的免疫力（来自 LAIV 疫苗接种和/或 Cal09 感染）的雪貂对从猫中分离出的 HPAI H5N1 进化枝 2.3.4.4b 病毒具有保护作用。值得注意的是，这种保护作用独立于任何可检测到的针对 H5N1 病毒的血凝抑制滴度 (HAI)。为了探索可能有助于保护的因素，我们使用之前发布的 H1N1 毒株序列进行了详细的 T 细胞表位图谱分析。这项分析表明，我们牛 HPAI H5N1 病毒株内部蛋白质的氨基酸序列具有高度保守性。这些数据强调了探索有助于预防 HPAI H5N1 病毒的其他因素的必要性，例如除了 HA 抑制或中和抗体之外的记忆 T 细胞反应。
疼痛糖尿病性糖尿病（PNDD）
bife。1。折叠TS，Carlsson P，SS，Anders St，Bennett DL，Tanks H和Al。神经病糖尿病，诊断和未来就业管理。大脑。 2021; 144：1632-1645。 2。 Kioskli K，Scott W，Willakos S，McCraken LM。 疼痛神经病糖尿病中的心理状况因素：系统审查了进程和调查研究。 止痛药。 2019; 20：1756-1 3。 反射A，Madeu-LabadorM。西班牙疼痛糖尿病的诊断，治疗和影响：患者的无知。 临床护士。 2024; 34（3）：233-234。 4。 Vincent Rodin JM。 糖尿病患者神经疾病的临床实践指南。 [无盐] 钙化医学组织（OMC）；罪人的事工，社会服务和婴儿。 2012。 [2024年7月23日承诺] 可用：https：//www.cgcom.es/sites/sites/floors.pdf.pdf大脑。2021; 144：1632-1645。2。Kioskli K，Scott W，Willakos S，McCraken LM。疼痛神经病糖尿病中的心理状况因素：系统审查了进程和调查研究。止痛药。2019; 20：1756-1 3。 反射A，Madeu-LabadorM。西班牙疼痛糖尿病的诊断，治疗和影响：患者的无知。 临床护士。 2024; 34（3）：233-234。 4。 Vincent Rodin JM。 糖尿病患者神经疾病的临床实践指南。 [无盐] 钙化医学组织（OMC）；罪人的事工，社会服务和婴儿。 2012。 [2024年7月23日承诺] 可用：https：//www.cgcom.es/sites/sites/floors.pdf.pdf2019; 20：1756-13。反射A，Madeu-LabadorM。西班牙疼痛糖尿病的诊断，治疗和影响：患者的无知。临床护士。2024; 34（3）：233-234。4。Vincent Rodin JM。糖尿病患者神经疾病的临床实践指南。[无盐]钙化医学组织（OMC）；罪人的事工，社会服务和婴儿。2012。[2024年7月23日承诺]可用：https：//www.cgcom.es/sites/sites/floors.pdf.pdf
中国的Bambusicolous miscopathogens，有关分类学多样性，新型物种，致病性和新见解的最新信息
Bambusicolous mycopathogens in China with an update on taxonomic diversity, novel species, pathogenicity, and new insights Yang CL 1,# , Xu XL 1,2,# , Zeng Q 1,# , Liu LJ 1 , Liu F 1 , Deng Y 1 , Wang FH 1 , Sun QR 1 , Jeewon R 3,8 , Hyde KD 4,5 , Jayawardena RS 4 , Mckenzie EHC 6 , Wanasinghe DN 7,9 , Liu YG 1,* , Xiao QG 2 , Han S 1 , Yang H 1 , Li SJ 1 , Liu L 1 , and Xie JL 1 1 Key Laboratory of National Forestry & Grassland Administration on Forest Resources Conservation and Ecological Safety in the Upper Reaches of the Yangtze River, College of Forestry, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130，四川，中国2林业研究所，成都农业与林业科学学院，成都611130，四川，中国3号健康科学系，毛里求斯科学系，毛里求斯大学，毛里求特大学，réduius80837，Mauritius 4 chian 4 chian fungal the fungal the fungal fungal fungal luuang raang raang raang raang raang ra ruang ra fuuang， 5植物学和微生物学系，科学学院，国王沙特大学，P.O。Box 22452, Riyadh 11495, Saudi Arabia 6 Landcare Research New Zealand, Private Bag 92170, Auckland Mail Centre, Auckland 1142, New Zealand 7 Honghe Center for Mountain Futures, Kunming Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, Honghe County 654400, Yunnan, China 8 Department of Zoology, College of Science, King沙特大学框2455，Riyadh 11495，沙特阿拉伯框2455，Riyadh 11495，沙特阿拉伯
高致病性禽流感 A (H5N1)
动物高致病性禽流感 A(H5N1) 病毒：预防、监测和公共卫生调查的临时建议 | 禽流感 | CDC ；对疑似感染新型甲型流感病毒且与严重疾病相关或有可能导致人类严重疾病的患者进行样本采集和检测的临时指导 | 禽流感 | CDC
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而