科学,动物学学位课程,以完成Dibrugarh University的课程。...,卷号:08200.52纸发育生物学的题,在我的监督和指导下C-13。她在
摘要。研究了雏鸡对传染性法氏囊病 (IBD) 疫苗重复接种的反应率。八组 10 日龄雏鸡接受了第一剂 IBD 疫苗接种。首次接种疫苗 (PV) 后三周,四组重复接种疫苗,其余四组作为对照。从重复接种疫苗三周后开始,每周从一对组中收集血清,使用定量琼脂凝胶沉淀试验 (QAGPT) 进行分析,以评估抗体水平。在加强组中,重复接种疫苗三周后抗体滴度达到峰值。此外,加强组的平均抗体滴度高于单次接种疫苗的组,持续时间更长 (P < 0.05)。关键词:鸡、琼脂凝胶沉淀、抗体水平、IBD、加强疫苗接种简介。控制 IBD 的主要方法是用 IBD 疫苗接种易感禽类 (Ezeibe, et al , 2009)。然而,据观察,由于病原病毒突变体的出现(Jackwood 等人,2008 年,Jackwood 等人,2011 年)以及雏鸡对疫苗接种的反应不佳(Abdu,2001 年),IBD 在接种疫苗的鸡群中爆发很常见。Lin – Yusher 等人(1997 年)报告说,在中国,目前使用 IgG 和高免疫血清的组合来预防和治疗 IBD。在美国,IBD 病毒株 2512 与法氏囊病抗体相结合,制成 IBDV – BDA 复合疫苗,这种疫苗甚至对具有母体抗体的雏鸡也有效(Aliyu 等人,2016 年)。据报道,IBD 在热带地区造成的雏鸡死亡率高于在温带国家造成的死亡率(Musa 等人,2012 年)。因此,热带地区的研究人员也需要寻找新的方法来提高雏鸡对 IBD 疫苗接种的免疫反应。这涉及评估影响动物对感染或疫苗接种的免疫反应的因素。病毒疫苗会刺激抗体的产生 (White, 1984),在大多数情况下,抗体通过抑制病毒附着在宿主细胞上 (Victoria, 2010) 来预防病毒感染。这种主动免疫反应是特异性的 (Liao, 2013),可以识别以前遇到的抗原。当动物的免疫系统识别出重复遇到的抗原时,它会针对该抗原启动强烈的记忆免疫反应 (Paul, 1989)。对首次感染或接种疫苗的抗体反应通常是 IgM,它会迅速消退,但当重复经历相同的感染或接种疫苗时,抗体反应会更快、水平更高,主要是 IgG,持续时间更长 (Klein, 1990)。因此,该实验的目的是研究小鸡在热带环境中重复(加强)接种 IBD 疫苗的免疫反应,以此作为提出更有效的疫苗接种方法来控制动物流行病的一步。材料和方法。研究使用了 80 只小鸡。这些小鸡在 10 日龄时接种了 IBD 疫苗(尼日利亚沃姆国家兽医研究所)。然后将它们分成 8 组,每组 10 只。接种疫苗三周后,对 4 组小鸡重复接种 IBD 疫苗。其余 4 组作为对照组。每周对一组接种了加强 IBD 疫苗的小鸡和对照组小鸡进行采血,并将其血清用于定量琼脂凝胶沉淀试验 (QAGPT)
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•CHM CDH17是世界上第一个抗CDH17指导的CAR-T细胞疗法•芝加哥大学医学是开发癌症疗法的世界领导者•该临床试验的第1阶段部分旨在招募多达15名患者•现在已经服用了三名患者,现在已经有五个成功的制造业,澳大利亚,澳大利亚,10 febrss chimerics chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric chmiric sepapeics opecirics opecriq opecirics opecirics opecirics opecirics opecirics'''''澳大利亚细胞疗法领导者“公司”)很高兴地宣布,芝加哥大学医学(Uchicago Medicine)愿意让患者参加CHM CDH17细胞疗法的1/2阶段Multi-Centre临床试验。第1/2期试验(NCT06055439)是一项两阶段研究,旨在确定建议的2期CDH17剂量,并评估其在晚期大肠癌,胃癌和肠道神经内分泌肿瘤患者中其安全性和客观反应率。CHM CDH17是针对CDH17的第三代新型CAR T细胞疗法,它是最常见的胃肠道肿瘤中与预后不良和转移相关的癌症靶标。Th Uchicago Medicine将由副教授Dan Olson领导,他的研究重点是为包括CAR-T细胞疗法在内的实体瘤开发新的免疫疗法。Uchicago Medicine还是Chimeric科学顾问委员会成员Michael Bishop教授的所在地,他以开创性的干细胞移植并发现突破性的癌症治疗而闻名。“我们正在获得CHM CDH17研究的势头,并很高兴欢迎Uchicago Medicine参加审判,” Chimeric Therapeutics首席执行官Rebecca McQualter博士说。“在CHM CDH17的五次成功制造之后,我们现在已经看到了三名在Sarah Cannon和Upenn网站上服用的患者,并期待尽快宣布进一步的进展。”预计这项研究的第1阶段部分将招募15名患者,并通过特定于2期同伴进行剂量选择和扩张。
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ORCID iDs:Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器,将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构,例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好,我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究,结果表明,在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错,F1 得分为 94.29%,准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN,在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低,但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入,我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果,准确率达到 98.71%,F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展,而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
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