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识别炭疽病是原因...
摘要。在2023年4月至11月之间，有27例无法解释的人类死亡，武器肿胀，黑色中心的皮肤疮，呼吸困难，吞咽阻塞，头痛和其他身体疼痛，在乌干达，公共卫生紧急操作中心在乌干达，乌干达。随后，还报道了一些居民在农场对牛的死亡和尸体消费。现场反应团队收集了临床/流行病学数据和尸检样本，以确定死亡原因。元基因组下一代测序（MNGS）和靶富集测序在死后样品上进行的炭疽病芽孢杆菌（炭疽病的病因学者）是死亡的原因。将MNG应用于尸检标本是一种回顾性工具，可用于识别可疑病因爆发期间高导体病原体。
选择性抑制剂的鉴定
摘要 疟疾是一种由蚊子传播的致命传染病，会影响人类，是由疟原虫（主要是恶性疟原虫）引起的。普遍的耐药性迫使我们发现新型化合物和替代药物发现靶点。辅酶 A (CoA) 生物合成途径对疟原虫恶性疟原虫至关重要。CoA 生物合成中的最后一种酶去磷酸辅酶 A 激酶 (DPCK) 对主要生命周期发育阶段至关重要，但尚未被用作抗疟药物发现的药物靶点。我们使用重组恶性疟原虫 DPCK（Pf DPCK）对 210,000 个化合物库进行了高通量筛选。开发了一种使用 1,536 孔平台的高通量酶促分析来识别潜在的 Pf DPCK 抑制剂。 Pf DPCK 抑制剂还抑制了 P. falciparum 全细胞无性血液阶段试验中对药物敏感和耐药菌株的寄生虫生长。根据化合物在无细胞（Pf DPCK）和全细胞（Pf 3D7 和 Pf Dd2）试验中的效力、相对于人类直系同源物（Hs COASY）的选择性以及无细胞毒性（HepG2）来选择命中化合物。使用多参数优化 (MPO) 评分模型对化合物进行排序，并研究最有希望的化合物的特异性结合和抑制机制。
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
主机的识别和表征...
抽象的正叶病毒是节肢动物传播的单链RNA病毒，导致人类轻度至严重疾病，每年影响数百万的人，目前没有抗病毒药。该病毒属包括诸如tick传播脑炎病毒（TBEV），西尼罗河病毒（WNV）和Zika病毒（ZIKV）等病毒。正常非洲病毒具有自己的病毒蛋白，但是与其他病毒一样，它们也招募并利用几种细胞蛋白来实现其生命周期。尽管已经确定或表征了其中一些宿主因素，但其中大多数仍然不知道。在本文中，我使用了不同的工具来识别和表征与正常非病毒感染有关的新型蛋白质。了解细胞蛋白在病毒生命周期中的功能对于理解病毒的疾病机制和开发针对这些病毒的抗病毒药物很重要。在第一部分中，我们实施了蛋白质组学噬菌体显示（PROP -PD），以识别病毒和细胞蛋白之间的短线性基序（Slim）相互作用，并且该方法鉴定出多腺苷酸 - 结合蛋白1（PABP1）是许多RNA病毒的促病毒因子。在本文的第二部分中，我们通过执行抗坏血酸酯过氧化物酶（APEX）2屏幕来鉴定在TBEV NS4B附近发现的蛋白质，从而鉴定了参与TBEV感染的蛋白质。使用这种方法，我们确定了包含3（ACBD3）的酰基-COA结合域。通过修改内质网（ER）和Golgi之间的贩运，在TBEV和Langat病毒（LGTV）感染中影响病毒复制和组装的TBEV NS4B紧邻近距离发现。在论文的第三部分中，我们探讨了核孔蛋白（NUPS）在正叶病毒感染中的作用。nups是核孔复合物的基础，它是负责RNA和蛋白质在细胞核和细胞质之间运输的复合物。通过实施各种不同的分子生物学技术，我们确定NUP153和NUP98在病毒生命周期中至关重要。我们观察到，在正叶病毒感染期间，NUP153和NUP98在核中上调并从核区域募集到结合病毒RNA（VRNA）的胞质区域。我们发现NUP153调节病毒翻译，而NUP98对于病毒复制很重要，显示了该蛋白质家族在正佛病毒感染中的重要性和不同功能。此外，在本论文中，我们还评估了肽的使用来阻止这些特定的病毒宿主蛋白相互作用作为潜在的抗病毒药。我们表明，针对PABP1和NUP98的肽靶向和结合对几个正叶韦病毒是抗病毒活性的。在一起，本文中提出的发现使人们对病毒生命周期所需的特定宿主因素有了更好的了解。这些知识可用于新抗病毒药的发展。
rmlst物种识别
PubMlST多人数据库中存在物种注释，例如非特异性Neisseria sp。已知属但未描述确切物种。如果观察到非特异性注释以及同一属中的物种注释，则计算出的LCTN是物种，例如奈瑟氏菌和奈瑟氏菌。，LCTN是奈瑟氏菌脑膜炎。 但是，如果Neisseria sp。 观察到与不同的属一起观察到，然后计算最低的公共节点。 例如 Neisseria sp。 和Kingella Oralis，计算出的LCTN是neisseriaceae家族节点。，LCTN是奈瑟氏菌脑膜炎。但是，如果Neisseria sp。与不同的属一起观察到，然后计算最低的公共节点。例如Neisseria sp。和Kingella Oralis，计算出的LCTN是neisseriaceae家族节点。
生物特征识别技术...
正如美国国家科学、工程和医学院（National Academies）在 2023 年的一份报告中指出的那样，将科学、技术和创新生态系统与公平、正义、公正和共同利益等道德概念相一致并不总是优先事项。5 研究新兴技术对特定人口群体的影响是确保技术创新公平分配潜在利益和负担的重要一步。具体而言，就面部识别（最常用的生物特征识别技术之一）而言，美国国家科学院 2024 年 1 月的一份报告发现，面部识别引发了重大的公平、隐私和公民自由问题，值得开发、部署和评估该技术的组织关注。6
危害识别指南
执行摘要 安全风险评估是安全管理系统中的一项功能，而安全风险评估的一个重要要素是识别危险。危险可以被视为一种潜在的危害，它以某种形式存在于航空系统或其环境中。这种危害可能以自然危险（如地形）或技术危险（如错误的跑道标记）的形式出现。本文件在安全风险管理框架内开发了“危险”的概念，该框架还定义了风险、安全事件、不良事件、结果、后果和风险控制（障碍或缓解措施）。描述了危险识别方法（数据驱动和定性）背后的基本概念。然而，人们承认，很难宣布危险识别过程的完整性，因此应定期审查危险识别。此外，人们进一步认识到，航空系统涉及由各种不同利益相关者（航空公司、机场、空中导航服务提供商和维护、维修和大修公司等）运营的技术和以人为本的子系统之间的复杂互动。每个组织都应管理属于其管理控制范围内的危险，但也应与其他利益相关者合作，帮助管理互动和界面。总结了一些用于危险识别的具体工具和技术，并指出了它们的优缺点。这些工具和技术包括： • 头脑风暴 • 危险和可操作性研究 (HAZOPS) • 检查表 • 故障模式和影响分析 (FMEA) • 结构化假设 (SWIFT) • 动态模型 • 通过 FAST 方法识别未来危险 安全风险评估过程中的另一个关键步骤是安全评估文档，还描述了使用危险日志记录危险识别输出的方法，并提供了示例危险日志模板。附件中还提供了可用于识别危险的一些危险和信息来源示例。免责声明：所提供的所有信息仅具有一般性，并非旨在解决任何特定个人或实体的具体情况。它可用作指导工具，但在任何情况下都不能替代正式通过的立法和监管规定，例如可接受的合规手段或指导材料。此类建议的采纳需自愿承诺，且仅由支持这些行动的人承担责任。它并非旨在且不应被依赖为对 ESSI/ECAST、其参与者或附属组织具有法律约束力的任何形式的保证、陈述、承诺、合同或其他承诺。因此，ESSI/ECAST 及其参与者或附属组织对内容或因使用这些建议中包含的信息而导致的任何行动不承担任何责任。
将anaerococcus识别为Potentia
子宫内膜癌（EC）是发达国家最常见的女性生殖道恶性肿瘤之一。根据国际癌症研究机构的说法，与2018年相比，EC的发病率迅速增加，到2040年，全球范围内将增加50％以上。在2020年，波兰的EC率最高，与9,869个诊断为新病例相对应（Chen等，2017； Morice等，2016； World Cancer Research Fund; International，2023）。只有几个因素，包括宿主遗传改变和遗传因素，在子宫内膜癌发生中起着重要作用。但仍然可以解释10-20％的EC病例。女性的EC终生风险约为3％，诊断为61岁的中位年龄。环境因素，例如激素，肥胖，炎症，绝经状态和微生物组组成，与EC的启动和进展有关（Kuz ́mycz和StąCzek，2020; Morice et al。，2016）。人类微生物组项目表明，在女性生殖道中发现了总人类微生物组的9％。从历史上看，子宫颈被认为是保护上生殖道免受细菌的屏障。因此，子宫以其生理状态，被认为是无细菌的区域。然而，使用元基因组测序技术的研究表明，子宫中的细菌种群多样性，此外还可以发生病理状态的显着变化（Moreno等，2022）。先前的研究已关联物种有趣的是，EC的危险因素是绝经后，因为在此期间，观察到子宫细菌多样性的增加，这与女性生殖道的疾病和病理有关。绝经后妇女的子宫内膜菌群可能会产生与EC相关的细菌群落的疾病。建议与EC相关的细菌可能与宿主细胞功能的慢性炎症和破坏有关，从而导致致癌过程（Medina-Bastidas等，2022； Walsh等，2019）。在介绍的研究中，检查了患有EC或子宫内膜肌瘤（EM）女性的颈管道微生物组，以揭示微生物组成的差异。确定了一些病理分类群，这可能在EC的发展和发展中起着至关重要的作用。
识别与
首先，LRTI 团队！谢谢，谢谢，谢谢！我谨亲自向你们所有人表示感谢。我最亲密的同事 AGG 和 JEF 教会了我很多东西。马修和兰布罗斯！昨天和今天的 U1015 成员：Lisa、Agathe、Marine、Imran、Gladys、Pierre、Eugénie、Nicolas、Carolina、Yacine、Camille、Cissé、Caroline、Nathalie、Marion 以及所有其他爱好者！！！ ENS 的“女孩”：Masha、Diane 和 Félicie。平台上的“伙计们”（也许更像 Yann！）还有 Alexia！ BiGR 同事：Bastien 和 Marine（感谢您的耐心）。那些 UGF 的人！我保证我确实尽了最大努力准时到达。 metabolo 的专业人士：Claudia、Sylvère 和 Kroemer 教授。娜塔莉和出色的 LIO 团队。整个 PREMIS 团队+++Miha，我的兄弟（多么支持啊！）。 Jean-Marie、Ariane、Stéphane、Capucine 以及 DITEP 的全体人员：很快再见！马里恩和维罗妮克：我很高兴得知你们离我并不远。我的推荐人：Benjamin Terrier 教授、Olivier Lambotte 教授和 Xavier Mariette 教授。 Vassili Soumelis 和他的团队给了我坚持下去的愿望。所有使这个项目成长的人：Matthieu、Camille、Kevin、Aymeric、Andrei、Leonardo、Nicolas、Laetitia、Paul（！）以及更多我忘记的人。 GR 血液科：您让我“临床”爆发氧气！