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使用前瞻性代表性数据
目的：本研究使用来自印度南部的前瞻性代表性数据集来开发和评估多模式机器学习模型，以区分细菌和真菌性角膜炎。设计：机器学习分类器培训和验证研究。参与者：印度马杜赖（Madurai）的Aravind Eye Hospital诊断出患有急性感染性角膜炎的五百九十九名受试者。方法：我们使用了前瞻性的，连续收集的，代表性的数据集（Madurai数据集）收集的前瞻性，连续收集的代表性数据集，并比较了3种预测模型，以区分细菌和真菌角膜炎。这些模型包括一个临床数据模型，使用效率网状结构的计算机视觉模型以及将成像和临床数据都结合在一起的多模式模型。我们将Madurai数据集分为70％的火车/验证和30％的测试集。进行了模型训练，并进行了五重交叉验证。我们还比较了由Madurai训练的计算机视觉模型的性能与具有相同架构的模型，但对从多个先前的细菌和真菌性角膜炎随机临床试验（RCT）（RCT训练的计算机视觉模型）进行了培训。主要结果指标：主要评估度量是Precision-Recall曲线（AUPRC）下的面积。二级指标包括接收器操作特征曲线（AUROC），准确性和F1分数下的区域。与计算机视觉模型相比，多模式模型并不能显着提高性能。眼科科学2025; 5：100665ª2024，美国眼科学会。结果：由Madurai训练的计算机视觉模型优于临床数据模型和持有测试集的RCT训练的计算机视觉模型，其AUPRC 0.94（95％的置信间隔：0.92 E 0.96），AUROC 0.81（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85），精度为77％和F1 0.85。结论：传染性角膜炎的表现最佳的机器学习分类是使用Madurai数据集训练的计算机视觉模型。这些发现表明，基于图像的深度学习可以显着增强感染性角膜炎的诊断能力，并强调使用前瞻性，连续收集的，代表性的机器学习模型培训和评估的重要性。财务披露：本文末尾的脚注和透视性可以在脚注和验证中找到。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
细菌转化.pdf
DNA质粒的转化可能对克隆和蛋白质表达有益。在DNA克隆的初始步骤涉及质粒和基因插入物的限制消化，然后连接到质粒上的插入片段后，在细胞复制质粒的复制之前，仍然存在单链DNA尼克斯，必须由宿主细胞的DNA修复机器修复。细菌菌株（例如常见克隆菌株DH5α）已开发具有特定于克隆应用的特征。3已生成其他细菌菌株，例如BL21菌株，以促进靶基因在纯，完整，转化的质粒上受控的蛋白质表达。4这些细胞应变修饰的例子包括淘汰非必需的蛋白酶以最大化靶基因的蛋白质表达。请记住，可以在转化中使用许多不同类型的细菌菌株，所有这些菌株对不同的应用都有不同的修改。由于转化技术利用了细菌接受基因组DNA的能力，因此已经建立了特定的方法来最大程度地提高基因转移效率。通常，这些技术涉及某种形式的刺激，这些刺激使细菌外膜在短时间内更可渗透，从而可以摄取DNA。当前使用的两种最常见的转化技术是电击细菌菌株的化学胜任细菌菌株的热冲击（电击）。这些细胞的热休克在细胞膜中打开孔，允许进入质粒DNA。在前者中，用氯化钙处理细胞，以使细胞膜更可渗透，并促进质粒DNA附着在细菌细胞膜上。5电穿孔在细菌细胞壁中产生孔，并通过溶液中细胞的电脉冲进入质粒DNA。6平均而言，相对于热震动的转化，电穿孔在质粒摄取中产生较高的效率，并且不需要对细胞的任何化学处理。但是，电穿孔更昂贵，因为它使用电氧化器和专门的比色皿将电荷传递给溶液中的电池。必须根据可用资源和实验的所需转换效率做出方法的选择。转化后，细胞必须在营养丰富培养基中短暂生长（通常使用SOC培养基）中从冲击中恢复过来，然后可以将细胞粘贴在包含适当抗生素的LB琼脂平板上，以选择成功接受的细胞
湖水中细菌群落的宏基因组分析
摘要M依赖依词学涉及遗传材料提取和直接从环境样本中进行测序，以获得微生物及其周围环境之间存在的见解和关系。在包括在坦桑尼亚阿鲁沙地区发现的苏打湖等极端环境中进行的研究很少。这项研究记录了确认湖泊末端的高pH值和盐度值。全长16S rRNA读取通过PACBIO测序的读数用于揭示细菌群落的首次宏基因组快照，从海岸线水域的10个随机点。结果表明，蛋白细菌和企业的优势分别为98.46％和70.46。α-杆菌（93.59％），拟杆菌（23.80％）和杆菌（23.19％）是最主要的类别。Oceanibaculaceae（52.43％），Rhizobiaceae（66.62％）和Izemoplasmataceae（12.50％）是最主要的家庭。主属分别为Oceanibaculum（52.44％），Allorhizobium（65.59％）和Izimaplasma（12.50％）。多样性指数显示出高水平的社区多样性，大量物种，稀有物种的存在以及在抽样点中细菌的平均分布。这项研究提供了有关纳特隆湖中各种分类单元的首次报告，但建议进行功能性元基因组分析，以进一步研究已鉴定物种的生态和生物技术意义。关键字：宏基因组学； PACBIO测序；细菌多样性；苏打湖；纳特隆湖简介
细菌病原体在自身免疫性疾病中的作用
自身免疫性疾病（AD）当免疫系统错误地攻击自我组织时会出现，这通常是由于自我耐受性的崩溃。受遗传和环境因素影响的这些条件越来越多地与细菌感染作为重要触发因素有关。健康的免疫系统可保护人体免受感染。但是，当免疫系统出现故障时，它会攻击健康的细胞，组织和人体器官。这种故障或功能障碍称为自身免疫性疾病，可能影响身体的任何部位，损害心理功能并可能致命。本评论探讨了细菌病原体（例如幽门螺杆菌，弯曲杆菌的空肠杆菌和结核分枝杆菌）如何通过分子模拟物，旁观者活化和表位散布等机制来促进自身免疫性。这些过程会引起交叉反应性免疫反应，放大免疫失调并加剧组织损伤。流行病学和实验研究揭示了细菌感染与诸如Guillain-Barré综合征，类风湿关节炎和结节病之间的疾病之间的密切关联。通过分析这些病原体与免疫机制之间的相互作用，综述突出了细菌在破坏免疫耐受性和驱动自身免疫性疾病进展中的关键作用。此外，针对细菌诱导的自身免疫性的抗生素，免疫调节剂和疫苗等治疗策略为预防和治疗提供了有希望的途径。关键字：自身免疫性疾病；自我耐受；细菌感染；免疫反应了解细菌作用的机制为有效诊断，预防措施和疗法的发展提供了宝贵的见解。这篇综述强调了对自身免疫性细菌发病机理的持续研究，尤其是在遗传易感人群中，以完善有针对性的临床方法并改善这些复杂疾病的结果。
生效日期：01 | 01 | 2024政策上次审查：01 | 17 | 2024概述细菌性阴道病（BV）是由IMB
•桥梁妇女健康感染性疾病检测测试（桥梁诊断）CPT代码0330U注意：不允许实验室代表订购医师获得临床授权或参加授权过程。只有订购医师应参与与先前授权/医疗必要性有关的授权，上诉或其他行政程序。在任何情况下，实验室或医师/提供者均不得使用代表实验室的代表或与实验室和/或第三方有关系的任何人，以代表命令医师获得授权，以促进授权过程的任何部分或任何授权范围的授权元素，包括遵循和/或否定申请的任何元素，包括遵守和/或否定的任何元素，包括遵守和/或否定的任何元素，并允许任何拟议的授权，或者否定授权。适当性。如果发现实验室或第三方支持授权过程的任何部分，则BCBSRI将认为该行动违反了该政策，并将采取严格的行动，包括从BCBSRI提供商网络终止并终止。如果实验室提供尚未授权的实验室服务，则该服务将被拒绝作为参与实验室的财务责任，并且不得向成员账单。商业产品未涵盖一些基因测试服务，对于任何自资助的群体的合同排除在外，这些群体排除了与州授权有关的生物标志物测试的扩大覆盖范围，R.I.G.L。§27-19-81在生物标志物测试任务策略中描述。对于这些小组，在医学上不需要或不涵盖哪些基因测试服务涵盖的列表，因为它们是合同的排除，可以在基因测试服务或专有实验室分析政策的“编码”部分中找到。请参阅适当的福利手册，以确定成员计划是否已定制福利范围。请参阅相关策略列表以获取更多信息。覆盖范围的福利可能会有所不同。请参阅适当的福利手册，覆盖范围或订户协议的适用实验室福利/承保范围。背景细菌性阴道病（BV）BV是由正常细菌阴道菌群失衡引起的。这很常见，尤其是在生殖年龄的个体中。虽然没有单一的已知病因剂，但阴道菌群发生了变化，涉及耗尽过氧化氢的乳酸杆菌，其阴道pH值和其他细菌的过度生长升高，包括阴道，花生虫，植物菌，ttrepstopostreptepteptepteptepteptoccus，mobiluncty anna anaa，以及其他细菌。阴道培养不是鉴定BV的适当诊断方法，因为BV不是由特定细菌物种的存在引起的。各种商业测试提供了快速准确的pH评估和胺检测。例如，可以在商业上获得测量由阴道样品产生的挥发性气体和比色测试的自动设备。几项研究评估了DNA片段的核酸探针可检测和量化阴道流体样品中的特异性细菌。聚合酶链反应（PCR）方法提取并使用通用引物或特定引物扩增DNA片段。结果可能是定性的（评估是否存在特定的微生物）或定量（评估存在多少微生物）。该技术可用于测量多种生物（例如，已知与BV相关的生物）同时可作为Multitarget PCR测试可用。在接受多坐Multitarget PCR测试的BV症状或症状的个体中，证据包括一些有关技术性能和诊断准确性的前瞻性研究。相关结果是测试有效性，症状和疾病状况的变化。
从致命到挽救生命的效果：狼蛛提取物对细菌和真菌病原体的抗菌和抗生素作用
抗菌素抵抗（AMR）已成为一个持续的全球公共卫生问题，到2050年，全球估计每年1000万人死亡[1]。当细菌，真菌，病毒，寄生虫和其他微生物生长到最终对治疗此类疾病的抗菌药物的耐药性，这些抗生素的耐药性时，它被称为抗菌耐药性（AMR）[2]。AMR已成为二十一世纪全球最大的问题之一，因为AMR感染速度正在增加，并且缺乏用于解决此问题的新抗菌药物[3]。在各种环境中使用抗生素过多或不当使用的影响，尤其是临床治疗，农业，动物健康和食物链，可能是当前问题的主要原因之一[4]。
微生物合成生物学：细菌工程促进生物技术进步
1. Ren J、Lee J、Na D. 基于合成生物学的基因工程工具的最新进展。J Microbiol. 2020；58：1-0。2. Lee HM、Vo PN、Na D. 合成生物学辅助代谢工程的进展。Catalysts. 2018；8(12)：619。3. McCarty NS、Ledesma-Amaro R. 用于生物技术工程微生物群落的合成生物学工具。Trends Biotechnol. 2019；37(2)：181-197。4. Breitling R、Takano E. 合成生物学在药物生产中的进展。Curr Opin Biotechnol. 2015；35：46-51。5. Nikel PI、Martínez-García E、de Lorenzo V. 利用合成生物学进行假单胞菌的生物技术驯化。Nat Rev Microbiol. 2014;12(5):368-379。6. Li J, Zhao H, Zheng L, An W. 合成生物学和生物安全治理进展。Front Bioeng Biotechnol. 2021;9:598087。7. Patra P, Das M, Kundu P, Ghosh A. 用于在非传统酵母中开发新型细胞工厂的系统和合成生物学方法的最新进展。Biotechnol Adv. 2021;47:107695。8. Chi H, Wang X, Shao Y, Qin Y, Deng Z, Wang L 等。用于系统和合成生物学的微生物底盘的工程设计和改造。Synth Syst Biotechnol. 2019;4(1):25-33。 9. Ruiz Amores G、Guazzaroni ME、Magalhães Arruda L、Silva-Rocha R. 系统和合成生物学方法在将真菌改造为微生物细胞工厂方面的最新进展。Curr Genomics。2016；17(2)：85-98。10. Vavitsas K、Glekas PD、Hatzinikolaou DG. 嗜热菌的合成生物学：将生物工程推向极致？Appl Microbiol。2022；2(1)：165-174。
人工智能改善细菌感染的诊断和治疗
Debashis Chandra Das 4，Mst。Shahana Akter 5，Abdullah al Numan 6抽象背景：人工智能（AI）在医疗保健中逐渐至关重要，提供了增强的诊断精度，量身定制的治疗策略和出色的患者成果。通过分析广泛的医学数据，包括遗传信息，生活方式选择和医学历史，AI已成为个性化医学的有影响力的工具，尤其是针对癌症和传染病。 方法：肿瘤学模型评估了遗传概况和治疗史，以提出个性化的化学疗法方案，以最大程度地减少不良反应，同时提高治疗功效。 治疗传染病时，诸如组合型的工具使用自动图像分析来检查抗生素如何一起工作。 便携式抗菌敏感性测试方法迅速找到细菌感染并制定最适合他们的治疗计划。 高级AI系统（例如ChatGpt-3）提供精确的差异诊断，加速了临床决策。 结果：通过评估单个遗传变异，AI驱动的个人治疗策略通过提高治疗功效而在癌症中表现出了巨大的潜力。 在传染病中，人工智能的能力通过分析广泛的医学数据，包括遗传信息，生活方式选择和医学历史，AI已成为个性化医学的有影响力的工具，尤其是针对癌症和传染病。方法：肿瘤学模型评估了遗传概况和治疗史，以提出个性化的化学疗法方案，以最大程度地减少不良反应，同时提高治疗功效。治疗传染病时，诸如组合型的工具使用自动图像分析来检查抗生素如何一起工作。便携式抗菌敏感性测试方法迅速找到细菌感染并制定最适合他们的治疗计划。高级AI系统（例如ChatGpt-3）提供精确的差异诊断，加速了临床决策。结果：通过评估单个遗传变异，AI驱动的个人治疗策略通过提高治疗功效而在癌症中表现出了巨大的潜力。在传染病中，人工智能的能力
小肠细菌过度生长综合征
Nowakowski，Krzysztof，Mularczyk，Zuzanna，Reclik，Magdalena，Oleksy，Piotr和Maciej。小肠细菌过度生长综合征：多次和高危患者的新临床见解。运动的质量。2024; 36：56729。 EISSN 2450-3118。 https://doi.org/10.12775/QS.2024.36.56729 https://apcz.umk.pl/qs/article/article/view/56729杂志在波兰参数评估的高等教育和科学部在高等教育和科学部中已有20分。宣布高等教育和科学部长05.01.2024的附件。编号32553。有期刊的独特标识符：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。Punkty Mruityialne Z 2019 -Aktualny Rok 20Punktów。załącznikdo komunikatu ministra szkolnictwawyëszegoi nauki z dnia 05.01.2024 r。 LP。32553。posiada unikatowy Identyfikator czasopisma：201398。przypisane dyscypliny naukowe：ekonomia i finanse（dziedzinanaukspołecznych）; nauki ozarządzaniuijakości（dziedzinanaukspołecznych）。©作者2024;本文发表在波兰托伦的Nicolaus Copernicus University的被许可人Open Journal Systems开放访问权限。本文根据创意共享归因非商业许可的条款分发，该许可允许在任何媒介中进行任何非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和来源被记住。作者宣布，关于本文的出版没有利益冲突。这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。收到：06.12.2024。修订：24.12.2024。接受：24.12.2024。发布：24.12.2024。