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COVID-19 与人工智能：保护医护人员并遏制病毒传播
2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 确诊病例数超过严重急性呼吸道综合征 (SARS)，截至本文发表时，全球确诊病例已超过 73,435 例，死亡人数超过 2,000 人，几乎全部发生在中国。相比之下，2003 年的 SARS 导致 774 人死亡，同样主要发生在中国，中国是两次疫情的中心。COVID-19 和 SARS 都传播到各大洲，感染动物和人类，并使用类似的机制进入和感染细胞。在前线，对 COVID-19 的战术应对与 SARS 类似，但存在一个主要区别：在 SARS 爆发后的 17 年里，出现了一种强大的新工具，可能有助于将这种病毒控制在合理的范围内——即人工智能 (AI)。几乎没有人会否认人工智能正在引起医疗保健领域的范式转变，将人工智能应用于当前的 COVID-19 疫情可能会很有价值，例如，预测下一次疫情的地点。这一应用实际上就是加拿大公司 Blue Dot 尝试做的事情，因此被广泛报道为第一个在 12 月底披露疫情消息的组织。为应对最新疫情，出现了各种其他人工智能应用，包括 BenevolentAI 和伦敦帝国理工学院，它们报告称，一种获批用于治疗类风湿性关节炎的药物巴瑞替尼可能对这种病毒有效，而总部位于香港的 Insilico Medicine 最近宣布，其人工智能算法设计了六种可以阻止病毒复制的新分子。但人工智能在多大程度上真正达到了能够及时、大规模地提供有效见解和解决方案以帮助遏制当前疫情的程度？正如世卫组织传染病部门执行主任所说，
丙二醇可灭活呼吸道病毒并防止空气传播
病毒在宿主之间传播时很容易受到攻击，我们旨在利用这一关键窗口。我们发现无处不在、安全、廉价且可生物降解的小分子丙二醇 (PG) 具有强大的杀病毒活性。丙二醇以鼻腔喷雾剂中常见的浓度通过鼻腔内给药，可迅速灭活多种病毒，包括甲型流感病毒、SARS-CoV- 2 和轮状病毒，并减轻小鼠的疾病负担。最重要的是，汽化的 PG 可有效消除空气飞沫中的甲型流感病毒和 SARS-CoV- 2 传染性，有效预防感染，其浓度远低于哺乳动物可耐受的水平。我们将 PG 蒸汽介绍为一流的无毒空气传播杀病毒剂，可防止现有和新出现的病毒病原体的传播，对公共卫生具有明显和直接的影响。
基因组表征揭示卢旺达马尔堡病毒的传播动态 1
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.01.24316374 doi：medRxiv 预印本
基因组表征揭示卢旺达马尔堡病毒的传播动态 1
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.01.24316374 doi：medRxiv 预印本
麻疹次级疫苗接种失败后的向前病毒传播
缺乏健康的携带者，麻疹本质上是一种可根除的疾病。到2023年，总共有82个国家通过高公开覆盖范围来消除麻疹（2）。尽管含麻疹疫苗的有效性，但免疫人员仍可能感染。这种现象已被称为疫苗接种失败。已记录了两种类型的疫苗接种故障。一级疫苗接种失败（PVF）是由于一个人未能对病毒抗原（非核对抗）产生任何体液反应的原因，并且被认为发生在5％的疫苗中（3）。次级疫苗接种失败（SVF）似乎发生在最后一次疫苗剂量后6 - 26年发生，这是由于免疫力减弱或不完全免疫力的结果。SVF发生在2％–10％的疫苗接种人员中（4）。SVF后的麻疹感染（也称为均匀的麻疹）通常比较温和（即少量咳嗽，co，结膜炎或发烧）与较低的病毒载荷有关，并且患有较低的复杂性风险（5）。这种麻疹形式被认为是由于不足但没有免疫反应的原因。陈述不同，免疫力足以减少症状和病毒复制，但不足以防止感染。柔和的症状可以根据不可靠的经典特征来识别麻疹病例。在泄漏后环境中，疫苗接种失败后的麻疹病例构成了总体病例的更高比例。在临时环境中，接种疫苗的人占麻疹病例的3％–8％，相比之下，有14％–57％的病例这种情况发生在较少的未接种人以获取感染的情况下，唯一剩下的易感人是经历疫苗接种失败的人（6）。此外，在麻疹通常不循环的环境中，接种疫苗的人不会暴露于野生病毒，因此未接受自然的助推器（7）。
奥韦里市酸奶消费量及传播病毒的可能性
* 通讯作者；SI Umeh * 电子邮件：elisarahumehsam@yahoo.co.uk 摘要 酸奶是一种由乳酸杆菌和链球菌等细菌作用产生的发酵乳饮料，在世界各地广泛食用。它具有非常好的营养价值，因此对消费者的健康非常有价值。这项研究旨在确定 Owerri 大都市内消费的酸奶的细菌污染情况。从 Owerri 的商店和街头小贩购买了 17 个酸奶品牌（包括品牌产品和本地产品）的三份（共 51 种）。通过营养琼脂上的倾注平板法测定样品的总异养菌计数。样品还将接种在 MacConkey 琼脂和血琼脂平板上，并通过标准形态学和生化技术鉴定分离物。结果表明，样品具有高微生物负荷，范围从 10 2 到 10 7 。 30 个酸奶样品（58.82%）含有 3 种或以上不同的分离菌，10 个样品（19.61%）含有 2 种分离菌，10 个样品（19.61%）仅含有一种分离菌。分离菌包括金黄色葡萄球菌、假单胞菌、乳酸杆菌、链球菌、芽孢杆菌和变形杆菌。药敏试验表明，分离菌对氨苄西林的耐药率为 40% 至 72.7%，对氯霉素的耐药率为 50% 至 90%，对阿莫西林的耐药率为 37.5% 至 72.7%。此外，对阿莫西林/克拉维酸的耐药率为 40% 至 72.7%。对氟喹诺酮类药物的耐药率为 10% 至 54.5%，而对氨基糖苷类药物的耐药率为 5% 至 45.5%。对头孢菌素的耐药率为 25% 至 63.6%。结论是，奥韦里大都市内消费的酸奶细菌污染程度高，抗菌素耐药性程度高，公共卫生风险大
新冠病毒通过空气传播的情况有所增加，并出现了新的变异，
新的 COVID-19 变体，无论是病毒载量较高（如 delta）还是传染性较高（如 omicron），都可能导致比历史毒株更高的空气传播率。本文强调了它们对卫生政策的影响，基于对空气污染路径、暴露后剂量以及病原体计数单位的重要性的清晰分析理解和建模，计数单位本身与剂量反应定律相关。使用 Wells 计数单位，即传染量子，我们开发了量子守恒定律，该方程可以推导出混合良好的房间在稳定状态下的量子浓度值。与二氧化碳监测浓度建立联系，并用于对各种情况进行风险分析，我们为此收集了 CO 2 时间序列观测值。这些观察的主要结论是：1) 目前的通风标准既不足又不被遵守，尤其是在各种公共场所，导致污染风险很高；2) 空气通常可以被认为是混合良好的。最后，我们坚持认为，空气传播领域的公共卫生政策应基于多参数分析，例如暴露时间、量子生产率、口罩佩戴情况和人群中的感染者比例，以评估风险，同时考虑到剂量评估的整体复杂性。识别空气传播需要从暴露时间的角度而不是近距离的角度来思考。
西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰
药物发现AI数据集和基准传统上不包括单细胞分析生物标志物。虽然单细胞分析中的基准努力最近发布了单细胞任务的集合，但他们尚未全面释放数据集，模型和基准测试，这些数据集，模型和基准分析以细胞类型的特异性生物标志物进行整体的各种治疗性发现任务。Therapeutics Commons（TDC-2）介绍了将特定于细胞类型的上下文特征与跨治疗剂的ML任务相结合的数据集，工具，模型和基准。我们介绍了单细胞分辨率的上下文学习的四个任务：药物目标提名，遗传扰动反应预测，化学扰动响应预测和蛋白质肽相互作用预测。我们为这四个任务介绍数据集，模型和台上标记。最后，我们详细介绍了驱动TDC-2实施的机器学习和生物学的进步和挑战，以及如何在其体系结构，数据集和基准和基础模型工具中反映它们。
ADCC激活抗体与先天性人类巨细胞病毒传播的风险降低有关
结果。在3,081名显然健康的年轻人中，2 - 30年的轨迹分析显示了3个不同的BCAA轨迹组：低稳定（n = 1,427），中度稳定（n = 1,384）和高增长（n = 270）组。男性性别，较高的体重指数和更高的动脉粥样硬化脂质级分在中等稳定和高增强的组中更为常见。较高的普遍DM风险与中等稳定的（OR = 2.59，95％CI：1.90–3.55）和高增压性（OR = 6.03，95％CI：3.86–9.43）BCAA轨迹组在调整后的模型中。在第20年后，针对事件DM的2 - 20年的单独轨迹组分析表明，在调整了临床变量和葡萄糖水平后，中等稳定和高增长的轨迹组也与较高的入射DM风险显着相关。
重建COVID-19对意大利伦巴第的呼吸道合成病毒的免疫差距和传播的影响
COVID-19限制对RSV传输强度的影响。与比例危害模型类似，催化模型描述了每次单位单位的风险随时间变化，这是事件的持续时间。特定的，可使用CATALLITITS流行模型可通过定义在给定年龄a处经历的感染力（FOI）来估计免疫力从观察到的病例的年龄分布中积累，而在A-1间隔0到A-1的可能性易感性，以及在A-1中的可能性，并在A-1中获得感染的可能性。32 - 34通过重建整个Covid-19大流行中人口的易感性，我们推断出易感性和转移的变化在伦巴第地区的最后四个RSV季节中观察到的感染和医院遗传模式的变化程度。