4 月 19 日,法国和新加坡签署了一项技术协议,以建立人工智能领域的联合研发实验室,从而加强了在国防创新领域的关系。此次合作是 SAFARI(新加坡和法国高级研究计划)协议的一部分,其目标是汇集法国和新加坡的研究人员,提出并开展两国都感兴趣的项目。这项技术协议由法国国防部 (MINDEF) 常任秘书 (国防) 陈兴基 (Chan Heng Kee) 和法国国防部 (MINDEF) 常任秘书 (国防) 共同签署,出席签署仪式的有国防创新局局长帕特里克·奥福特 (Patrick Aufort) 少将、国防部首席国防科学家陈炳炎 (Tan Peng Yam) 和法国驻新加坡大使唐敏迪阁下。
ReciBioPharm 是一家合同开发和制造组织 (CDMO),专门为寻求开发和商业化先进治疗药物 (ATMP) 的公司提供服务。ReciBioPharm 的专业 CDMO 能力包括从临床前到临床和商业的新型生物模式的开发和制造,涵盖基于活病毒和病毒载体的技术、活微生物生物制药产品、基于核酸的 mRNA 和质粒 DNA 生产。在管理团队和技术专家的领导下,ReciBioPharm 在工艺开发和合同制造方面均拥有良好的业绩记录,提供必要的知识和资源,帮助客户开发和制造有前景的新疗法,以满足世界各地患者的需求
根据财政官员的说法,他们确定了总体医疗保健义务水平,以计算上一年之后每年的预算估算,用于预算提交中显示的每个医疗保健计划。然后,他们手动将各个医疗保健计划的EHCPM的年增长率应用于上一年中每个类别的实际义务,除非门诊护理以外的所有医疗保健计划。财政官员办公室通知团队,在确定医疗保健计划的这些估计之后,总体医疗保健义务水平的剩余金额成为了门诊护理预算的估计。vha的门诊护理估算包括对建模预测(源自EHCPM)的调整,未建模的预测以及新立法和计划扩展的预测。2
摘要:SARS-CoV-2 大流行是全球公共卫生挑战。世卫组织已提议到 2022 年中期在所有国家实现 70% 的 COVID-19 疫苗接种覆盖率。然而,基于 COVID-19 疫苗接种和其他已应用的预防措施的预防策略不足以预防 SARS-CoV-2 流行浪潮。本研究评估了建立针对 SARS-CoV-2 的群体免疫所需的疫苗接种覆盖率,同时考虑了病毒传播性(R o 值从 1.1 到 10)和 COVID-19 疫苗接种有效性。研究发现,高比例的疫苗接种覆盖率和高水平的疫苗接种有效性对于阻止 Omicron 和其他具有更大传染力的 SARS-CoV-2 变体的传播是必要的。COVID-19 疫苗接种计划可以建立针对 SARS-CoV-2 的群体免疫,R o 值范围为 3 至 10,COVID-19 疫苗接种有效性水平为 70-100%。降低 COVID-19 疫苗接种效果的因素(新出现的变异、接种疫苗的人群中的感染、高危人群)和增加 SARS-CoV-2 传播性的因素(封闭环境)增加了建立群体免疫所需的疫苗接种覆盖率百分比。应实施两项措施来建立针对 SARS-CoV- 2 的群体免疫:(1) 在全球所有国家实现 ≥ 90% 的 COVID-19 疫苗接种覆盖率,(2) 将 COVID-19 疫苗预防 Omicron 感染的有效性提高到至少 88%。
在利雅得,礼来中东和土耳其总裁伊琳娜·扎波罗兹(Irina Zaporozhets)说:“礼来(Lilly)将把诸如阿尔茨海默氏症(Alzheimer's)等疾病的最先进的早期发现过程带到沙特阿拉伯。通过将我们的专业知识与KFSHRC相结合,我们旨在在诊断和治疗沙特阿拉伯的阿尔茨海默氏症方面取得变革。这种长期战略合作允许生产沙特阿拉伯阿尔茨海默氏症的宠物成像的淀粉样蛋白和tau宠物示踪剂。它可以改善患者的结果并为正在进行的地区阿尔茨海默氏症的研究和创新建立基础。”
使用 SPSS(版本 22.0;美国伊利诺伊州芝加哥)和 Free Statistics(版本 1.7.1)软件进行数据分析。定量数据以平均值±标准差表示,定性数据以频率和百分比表示。在进行正态性检验后,使用 t 检验对定量数据进行组间比较,使用 χ2 或 Fisher 精确文本比较定性或分类数据。在进行回归分析之前,对统计学上显著的因素(p < 0.05)进行共线性分析。将单变量分析中具有统计学意义的因素纳入逐步前向逻辑回归分析,以确定 MES 的独立因素。优势比 (OR) 及其 95% 可信区间用于评估显著因素的独立贡献。采用 Hosmer-Lemeshow 检验来评估模型的适用性。
迅速,特定且敏感地检测禽流感病毒(AIV),这项研究建立了一种基于定期群散布的短palindromic重复序列(CRISPR)和CRISPR相关蛋白13A(Cas13a)的重组酶辅助扩增(RAA)的视觉检测方法。在这项研究中,根据AIV核蛋白(NP)基因的保守序列设计了特定的引物和CRRNA RNA(CRRNA)。raa技术用于放大目标序列,并通过侧流量尺(LFD)视觉检测到放大产物。评估了Raa-Crispr-Cas13a-lfd的特定峰,敏感性和可重复性。同时,使用该方法和聚合酶链反应(PCR) - 琼脂糖电泳方法检测临床样品,并计算了两种检测方法的重合速率。结果表明,RAA-CRISPR-CAS13A-LFD方法可以实现目标基因片段的特定扩增,并且可以通过LFD视觉观察到检测结果。同时,与感染性支气管炎病毒(IBV),传染性喉咙痛病毒(ILTV)和纽卡斯尔病毒病毒(NDV)没有交叉反应。灵敏度达到10 0拷贝/ µL,比PCR-琼脂糖电泳方法高1,000倍。临床测试的巧合率为98.75%,总反应时间约为1小时。在这项研究中建立的RAA-CRISPR-CAS13A-LFD方法具有快速,简单,强大的特异性和高灵敏度的优点,这为AIV检测提供了新的视觉方法。
需要为鱼类社区组成建立现实的目标来评估河流修复项目的有效性。,我们使用了与米里什底漆的环境DNA(EDNA)元法编码,以获取估计位于日本Ehime ehime Prefecture的Shigenobu River System的上游,下游和恢复缓解项目区域(Kaihotsu - Kasumi)的17个地点(Kaihotsu - Kasumi)的估计。我们评估了使用Edna快速,敏感和广泛收集数据的好处,以在恢复区建立现有的鱼类群落组成,以及物种组合的潜在的短期,中期和长期目标,这些物种组合可能在分散到来自上游和下游群体的项目区域后现实地出现。我们将Edna Metabarcodod的结果与从同时捕获调查和历史信息获得的物种列表进行了比较。从埃德纳(Edna Surveys)获得的社区组成的非衡量多维标度图显示,Kaihotsu - Kasumi恢复区和周围的河流及其河流分为三个簇:上游,中层和下游及河口和河口。Kaihotsu - Kasumi恢复区位点包含在恢复区附近的流入和流出河流的中间和下到达的组中。我们在这一组中检测到了总共26种,二十一种本地物种和五个非本地物种。因此,这些本地物种被认为是短期目标物种,其散布到Kaihotsu - Kasumi恢复区域。相比之下,基于捕获调查和历史文献,只有14种被选为目标物种。增加了我们埃德纳调查的分辨率的一个因素是我们确定存在a anguillicaudatus(进化枝A和B)的种内谱系的能力,这些谱系被捕获调查遗漏了。这些结果表明,与捕获调查相比,EDNA Metabarcoding方法可以提供更全面和现实的短期目标物种估计,并通过种内谱系检测提供更高的分辨率监测。
五个选定的托管地点将部署全新的世界级人工智能优化超级计算机,它们分别位于芬兰、德国、意大利、卢森堡和瑞典。西班牙的人工智能工厂将由现有的欧洲高性能计算系统 MareNostrum 5 升级而成。希腊将建立和运营一个人工智能工厂,与目前正在希腊部署的欧洲高性能计算超级计算机 DAEDALUS 超级计算机相关联。西班牙和芬兰的人工智能工厂还将配备一个实验平台,为开发和测试创新的人工智能模型和应用提供尖端基础设施,并促进整个欧洲的合作。