简体英语摘要 背景和研究目的 这是在 50 至 70 岁的志愿者中对一种针对中东呼吸综合征 (MERS) 的新型疫苗进行的试验。MERS 已被确定为最令人担忧的爆发性疾病之一。它是一种病毒性呼吸道疾病,可导致严重肺炎甚至死亡。MERS 病毒于 2012 年在沙特阿拉伯被发现。迄今为止已发生 2,300 例病例和 800 多例死亡。它在沙特阿拉伯每年仍会造成少数病例。目前,MERS 尚无治疗方法,也没有获批的疫苗。这项研究针对的是一种针对 MERS 的疫苗,称为 ChAdOx1 MERS,由牛津大学开发。该疫苗与牛津/阿斯利康 COVID-19 疫苗非常相似,并使用相同的技术制造。研究人员已经在 18 至 50 岁的健康成人中使用 ChAdOx1 MERS 完成了两项小规模临床试验。这项新研究的目的是:1. 评估老年人对 MERS 疫苗的安全性和免疫反应 2. 调查先前接种过牛津/阿斯利康 COVID-19 疫苗是否会影响对 MERS 疫苗的免疫反应。
在这场反对病毒的战争中,病毒基因组测序已被证明是有价值的。它提供了有关该病毒引起疾病的能力,传播和抗药性变化的重要信息12,13。因此,DNA测序的主要目标是发展基因组治疗剂14。这些药物试图了解遗传差异,以破译疾病的复杂性及其疗法15。正在做出重大努力,以整合测序,人群级数据和行为的基因组数据,以彻底研究遗传学与健康之间的联系。基因组研究对于理解新兴病毒变异的发展,传播动力学以及潜在的健康影响至关重要,例如SARS,Ebola,Sars-Cov-2和MERS 16。整合人工智能(AI)和相关的创新,包括机器学习,数据分析和深度学习(DL),可能会大大加速实际见解的提取,从而改善全球适应性17,18。对能够分析大型,复杂和高维遗传数据集的计算方法的需求越来越多,突显了基因组数据管道中准确标准和独特兴趣的需求。仔细使用时,AI可以揭示有关此类数据集的新发现,前提是在遗传数据评估过程的不同阶段有一套明确的要求和目标。
埃尔玛斯MC,鹿特丹大学医学中心,医院药房B伊拉马斯MC,鹿特丹大学医学中心,鹿特丹大学医学系,鹿特丹C(鹿特丹)Camphia医院,布雷达·阿尔伯特·艾伯特·施韦特策医院内科医学系,内科医学院,多德雷奇特·伊卡兹亚医院,医学院,医学院鹿特丹H HAGA医院内科医学院,海牙I IJSSELAND医院,内科医学系,Capelle Aan Den Ijssel J Maastricht大学医学中心,Maastricht K Franciscus Gasthuis&Vlietland,Mermer Mers Mers Merrus deier deier Deer deer Merrus deer Mers deer Mers deer Merrus deer Mers deer Mers deer Mers deer Mers deeraf deaf鹿特丹中心鹿特丹,鹿特丹N NIVEL,荷兰卫生服务研究所心脏病学系,Groningen大学,Groningen大学的Groningen药物研究所,Groningen药物研究所,Groningen药物研究所,荷兰大学,荷兰
方案(Schleimer等,2003; Roberts等,2004)是正向方案,可保证以原始序列以它们出现的顺序对K -Mers进行采样。这些属性特别有吸引力,因为它们保证没有任何区域未卸下。这些方案的目的是减少下游方法的计算负担,同时维护窗户保证,大多数新方案的主要目标是最大程度地减少密度,即采样k -mers的预期比例。在过去的十年中,已经提出了许多新方案,其密度明显低于原始随机最小化方案。例如,有基于打击集的计划(Orenstein等,2016;Marçais等人,2017,2018; Deblasio等,2019; Ekim等,2020; Pellow等,2023),而不是k -mers loukides and loukides and loukides and loukides and loukides和202,使用t -mers(t 尽管有所有这些改进,但这些方案与达到最低密度有多近。 窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1尽管有所有这些改进,但这些方案与达到最低密度有多近。窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1
摘要 多重外部表征 (MER) 对于科学、数学和工程学的实践和学习至关重要,因为这些领域中研究和控制的现象和实体通常无法被感知和采取行动。因此,MER 在这些领域的推理中发挥着双重构成作用。首先,MER 代表想象中的现象和实体,从而使科学研究成为可能。其次,与上述内容相关的是,与 MER 的感觉运动和想象互动使得涉及这些现象和实体的集中认知操作成为可能,例如心理旋转和类比变换。这两个构成作用表明,获得科学、数学和工程学的专业知识需要发展转化和整合该领域 MER 的能力,同时在想象中对 MER 所代表的现象和实体进行操作。因此,这种整合外部和内部表征及其操作的核心能力(称为表征能力 (RC))对于科学、数学和工程学的学习至关重要。但是,目前尚无关于这一核心过程的一般说明。我们认为,鉴于 MER 发挥的上述两个构成作用,表征能力的理论解释需要一个明确的模型来说明认知系统如何与外部表征相互作用,以及想象力如何
方案(Schleimer等,2003; Roberts等,2004)是正向方案,可保证以原始序列以它们出现的顺序对K -Mers进行采样。这些属性特别有吸引力,因为它们保证没有任何区域未卸下。这些方案的目的是减少下游方法的计算负担,同时维护窗户保证,大多数新方案的主要目标是最大程度地减少密度,即采样k -mers的预期比例。在过去的十年中,已经提出了许多新方案,其密度明显低于原始随机最小化方案。For example, there are schemes based on hitting sets (Orenstein et al., 2016; Marçais et al., 2017, 2018; DeBlasio et al., 2019; Ekim et al., 2020; Pellow et al., 2023; Golan et al., 2024), schemes that focus on sampling positions rather than k -mers (Loukides and Pissis, 2021; Loukides等,2023),在t -mers(t 尽管有所有这些改进,但这些方案与达到最低密度有多近。 窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1尽管有所有这些改进,但这些方案与达到最低密度有多近。窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1
kmdiff大规模和用户友好的不同k-mer分析。kmdiff是一种工具,允许对大型队列(数百个个体)进行分歧分析。它使用k -mer矩阵的概念来发现两个队列之间的k -mers,从而打开了大规模下游分析之门,例如结构变体检测。可用性:tlemane/kmdi虫kmindex实时k -mers查询在结核病大小的银行中。kmindex是使用kmtricks实时查询测序样品的工具。它允许计算查询和每个索引样本之间共享k -mers的百分比。这是ORA(https://ocean-read-atlas.mio.osupytheas.fr)Web服务的索引后端。可用性:tlemane/kmindex kmviz探索生物序列索引的通用Web界面。kmviz是一种通用的Web界面和用于与序列索引交互的REST API。它连接到多个局部或遥远的序列索引,以执行序列查询。结果和元数据。可用性:tlemane/kmviz
摘要 - 发生极端事件后,可移动能源资源(MERS)可以是恢复批评负荷以增强电力系统弹性的有效方法,当时没有其他形式的能源。由于极端事件后MER的最佳位置取决于系统操作状态(例如,每个节点处的负载,系统分支的开/关状态等。),现有的基于分析的方法和基于人群的方法必须重复整个分析和计算,当系统运行状态发生变化时。相反,尽管系统状态经过各种情况培训,但基于深度的增强学习(DRL)方法可以迅速确定最佳或接近最佳位置。使用基于Q的深度学习方法提出了MER的最佳部署以提高电力系统的弹性。如果可用,也可以使用MERS来补充其他类型的资源。极端事件后,提出的方法分为两个阶段。在第一阶段将分布网络建模为图形,而Kruskal的跨越森林搜索算法(KSFSA)用于使用双人开关来重新配置网络。在第二阶段确定MER的最佳或近乎最佳位置,以最大程度地提高临界负载恢复。一项关于33个节点分布测试系统的案例研究证明了拟议方法的MERS灾难路由方法的有效性和功效。索引术语 - 深度Q网络,分配系统,可移动能源资源,增强学习,弹性。
中东呼吸综合征冠状病毒 (MERS CoV) 是一种由严重急性呼吸综合征冠状病毒 (SARS - CoV) 引起的极具传染性的病毒性疾病。此外,这种疾病通过感染患者咳嗽或打喷嚏时的呼吸道飞沫传播,主要影响肺实质。目前的工作重点是更新中东呼吸综合征冠状病毒的最新挑战和机遇,2012 年在沙特阿拉伯和约旦发现这种 MERS-CoV,全世界的健康威胁加剧。这种危险中的大多数呼吸道疾病都凸显出来,MERS CoV 发生的背后原因是一种动物,即单峰骆驼,病毒因此一次又一次地传播给人类。这种病毒的驯化是与人畜共患传播有关的一个因素,即骆驼内的传播系统。这种疾病在社区大家庭和集体生活群体中很少见。这种病毒还通过与医护人员的直接接触、在医院诊断患者和护理患者期间传播。它的爆发迅速增加。此类病毒感染有很多,它们影响着医疗设施。同样,感染 MERS 的人