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关于研究所：圣雄甘地技术学院是Telangana州自我 - 融资类别的主要工程学院之一。自1997年成立以来，它已经迅速发展。由Chaitanya Bharthi教育协会建立的MGIT的郁郁葱葱的绿色校园分布在30英亩的宜人景观中，建造的面积为2,50,787平方英尺。MGIT隶属于海得拉巴的Jawaharlal Nehru Technological University。该研究所获得了NAAC的认可，其年级为5年，在该研究所的研究生课程下，八个学院获得了新德里国家认证委员会的认可。The college offers instruction in 11 undergraduate programs (Electrical and Electronics Engineering, Computer Science Engineering, Computer Science Engineering (Data Science), Computer Science Engineering (Artificial Intelligence and Machine Learning), Computer Science and Business System, Information Technology, Electronics and Communication Engineering, Mechanical (Mechatronics) Engineering , Metallurgical and Materials Engineering, Civil Engineering and Mechanical Engineering) and also 5 PG programs.学院庆祝其年度文化节“涅rv”，每个部门都会举办年度技术研讨会和会议。管理层在组织所有课程，课外活动和课外活动方面扩展了不明显的支持。在其二十年和更多的进化中，该研究所的所有利益持有人都不懈地努力将MGIT定位为技术教育生态系统中的领导者和创新者。该研究所已经建立了出色的基础设施，例如最先进的实验室，宽敞的图书馆，拥有印刷和数字书籍和期刊的集合，体育与旅馆设施以及基础设施以及基础设施，以促进额外的和课堂活动，以追求学术卓越。该研究所在排名乐队中获得了MHRD的NIRF-2022排名：251-300。从学年开始2021-2022 MGIT授予新德里UGC 10年的自主地位。
在秘鲁耐多药结核病高发区常规条件下对结核分枝杆菌进行全基因组测序
全基因组测序 (WGS) 是全球抗击结核病 (TB) 的一个有前途的工具。本研究的目的是评估在秘鲁耐多药结核病热点地区常规使用 WGS 检测耐药标志物和传播簇的情况。为此，前瞻性地选择了来自利马和卡亚俄的 140 种耐药结核分枝杆菌菌株，并同时通过常规（GenoType MTBDR sl 和 BACTEC MGIT）和 WGS 工作流程进行处理。根据世界卫生组织突变目录确定耐药性。计算了利福平、异烟肼、吡嗪酰胺、莫西沙星、左氧氟沙星、阿米卡星和卷曲霉素的 WGS 和 BACTEC 结果之间的一致性。使用不同的单核苷酸多态性差异截止值确定传播簇。 100% (140/140) 的菌株对 13 种抗结核药物具有有效的 WGS 结果。然而，最终确定的表型 BACTEC MGIT 结果的可用性因药物而异，七种比较药物的无效结果为 10-17%。获得全套药物 WGS 结果的中位时间为 11.5 天，而常规工作流程为 28.6-52.6 天。比较药物的 WGS 和 BACTEC MGIT 的总体分类一致性为 96.5%。除莫西沙星外，Kappa 指数良好 (0.65 k 1.00)，但所有病例的敏感性和特异性值都很高。 97.9% (137/140) 的菌株仅具有一个亚谱系（134 株属于“谱系 4”，3 株属于“谱系 2”），2.1% (3/ 140) 为混合菌株，呈现两个不同的亚谱系。5、10 和 12 个 SNP 截止值的聚类率分别为 3.6% (5/ 140)、17.9% (25/140) 和 22.1% (31/140)。综上所述，常规 WGS 对检测对当前主要抗结核药物的耐药性具有很高的诊断准确性，可通过一次分析获得结果，并有助于迅速切断秘鲁耐药结核病的传播链。
memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
引入新工具项目 (i NTP) 靶向下一代测序在药物依赖性检测中的应用
2022 年，icddr,b 开始使用 MiniSeq 测序系统（美国圣地亚哥 Illumina）和 Deeplex® Myc-TB 检测（法国里尔 GenoScreen），该检测可检测导致对 15 种抗结核药物产生耐药性的突变。到 2022 年 12 月，已对 icddr,b 的结核病筛查和治疗中心 (TBSTC)、国立胸科医院疾病研究所 (NIDCH) 和 Shaymoli 250 张床位的结核病医院登记的 310 名患者采集的痰液样本进行了 tNGS。同时，还使用固体（Löwenstein-Jensen）和液体培养（Bactec TM MGIT TM ）对样本进行表型药物敏感性测试 (pDST) 以及通过线探针测定（GenoType MTBDRplus 和 MTBDRsl）进行测试。
XPERT MTB/XDR英语软件包插入302-3514 REV C
3.1在GenExpert仪器系统上执行的XPERT MTB/XDR分析是一种嵌套的实时聚合酶链反应（PCR），用于在体外诊断测试中检测耐药性（XDR）耐药（XDR）结核病（MTB）的毒性（MTB）复合物中的毒液毒和浓度的DNA，浓度的DNA，浓度为浓度的DNA或分枝杆菌生长指示灯管（MGIT™）培养物。在检测到MTB的标本中，XPERT MTB/XDR分析还可以检测Katg和FabG1基因中的异念珠菌（INH）抗性突变，Oxyr-AHPC基因间区域和INHA启动子；仅与INHA启动子突变相关的乙二酰胺（ETH）抗性； Gyra和Gyrb喹诺酮耐药性确定区域（QRDR）中的氟喹诺酮（FLQ）抗性相关突变； RRS基因和EIS启动子区域中的第二线注射药物（SLID）相关突变。
≥15 岁患者的较短 RR-TB 方案 (BPAL-L) ...
3TC = 拉米夫定；ABC = 阿巴卡韦；ALT = 丙氨酸氨基转移酶；ART = 抗逆转录病毒疗法；AZT = 齐多夫定；CM = 隐球菌性脑膜炎；DR-TB = 耐药结核病；DST = 药物敏感性测试；DTG = 多替拉韦；ECG = 心电图；EDST = 扩展药物敏感性测试；EFV = 依法韦仑；EPTB = 肺外结核；EtO = 乙硫异烟胺；FBC = 全血细胞计数；FLQs = 氟喹诺酮类药物；Hb = 血红蛋白；HIV = 人类免疫缺陷病毒；INJ = 注射剂；K + = 钾；Mg 2+ = 镁；MGIT = 分枝杆菌生长指示管；MTB = 结核分枝杆菌；NCAC = 国家临床咨询委员会；NVP = 奈韦拉平； TB-NAAT = 结核病核酸扩增试验；PCAC = 省级临床咨询委员会；PI = 蛋白酶抑制剂；QTc = 校正 QT 间期；RR-TB = 利福平耐药结核病；TB = 结核病；TDF = 替诺福韦；TdP = 尖端扭转型室性心动过速；TEE = 替诺福韦 + 恩曲他滨 + 依法韦仑；TLD = 替诺福韦 + 拉米夫定 + 多替拉韦；VL = 病毒载量；XDR = 广泛耐药
结核分枝杆菌复合药物敏感性测试中的问题：乙胺丁醇
EMB 抗性菌株的最低抑菌浓度 (MIC) 往往在 7.5 μg/mL 至 40 μg/mL 范围内。8–11 5 μg/mL 的测试浓度（使用分枝杆菌生长指示管 (MGIT)）可以区分大多数敏感菌株和抗性菌株。除了传统的基于生长的药物敏感性测试 (DST) 之外，DNA 突变的分子检测也可以提供预测耐药性的宝贵信息。虽然 MTBC 对 EMB 的耐药机制尚不明确，基因组靶点也未得到充分记录，12 但许多研究人员已将研究重点放在 embCAB 操纵子的作用上，特别是 embB 基因。多名研究人员发现，embB 密码子 306 的突变是最常见的点突变，50–70% 的分离株含有赋予 EMB 抗性的突变。 5,8,11,13–16 然而，embB 中的其他突变，以及 embC 和 embA 中的突变，也已被证实
媒体发布
首届活动吸引了 140 名会员注册，IITH 教职员工、学生和知名机构代表积极参与。这些机构包括海得拉巴大学、BVRIT、MGIT 和毗湿奴大学，以及 ARCI、MIDHANI 和 DMRL 等知名政府组织和 Innomet Advanced Materials 和 Saideepa Rock Drills Pvt Ltd. 等行业组织。活动由 IITH 材料科学与冶金工程系 (MSME) 助理教授 Mayur Vaidya 博士和 Ashok Kamaraj 博士精心组织。出席活动的贵宾包括 DMRL 前主任 Madhusudan Reddy 博士、IITH 研发顾问 Tata Narasinga Rao 教授和 IITH 实践教授 Bhanu Sankara Rao 教授。此次活动标志着材料科学界在促进合作与创新方面迈出了重要一步。这一举措对于培养人才和推动材料科学领域的研究迈出了重要一步。
微生物
摘要：非结核分枝杆菌（NTM）识别对于建立分离株的相关性和适当的抗菌治疗至关重要。传统上，NTM识别是通过使用线探针测定（LPA）进行的，这是一种昂贵且耗时的技术，需要训练有素的人员。maldi-tof MS是NTM识别的有前途的工具，其使用正在迅速增长。我们使用LPA结果评估了NTM MALDI-TOF MS鉴定，评估了新引入的MBT MYCOBACTERIA试剂盒（MBT）和Mycoex Prepaparation方案（Bruker Daltonics，Germany，德国），以参考为参考。在7H11琼脂上生长的五十个NTM和MGIT肉汤使用Bruker Micro-flip®LtMaldi-Tof MS（Bruker Daltonics）仪器分析了两种方案。MBT和Mycoex分别提供了97.0％和95.0％的病例识别结果。使用这两个协议，提供的结果的100％与LPA一致，没有注册不匹配。与Mycoex相比，MBT的高度可能识别率（88.0％比83.0％）和更高的可重复性率（86.6％对75.8％）相比，MBT的数量升高。本研究提供了有关液体和固体培养基的MBT性能的结果，从而强调了不同条件下的优势和劣势。我们的结果表明，MALDI-TOF MS可以为及时和节省成本的NTM识别提供巨大的优势，并可能对患者结局产生影响。
基于结核病测序的药物敏感性测试常见问题解答
基于结核病测序的药敏测试常见问题：全基因组测序和靶向下一代测序问：结核病药敏测试参考中心基于测序和表型方法的药敏测试算法是什么？答：结核病药敏测试 (DST) 参考中心 (TB DST RC) 依靠基于测序的 DST (sbDST)，使用全基因组测序 (WGS) 和靶向下一代测序 (tNGS) 来全面预测 MTBC 中的药物敏感性/耐药性。表型 DST (pDST) 使用 Bactec MGIT 系统执行，并且仍然是一种重要的参考方法，尽管它的周转时间通常比 sbDST 方法更长。在 TB DST RC，sbDST 和 pDST 并行进行（PZA 除外）。 sbDST 和 pDST 的结果在可用时会单独报告，但为了解决差异，会同时考虑这两种方法。提交纯培养物时，WGS-DST 是主要方法，而 tNGS-DST 可直接在处理过的样本和混合/非活性培养物上进行。为 DST 目的生成的 WGS 数据也可用于结核病基因分型；结核病 DST RC 生成的 WGS 数据与 CDC 的国家结核病监测系统共享（除非提交者选择退出）。对于提交的沉淀物，结核病 DST RC 将尝试分离纯培养物，如果成功，将进行 WGS-DST，并报告结果（除了直接在沉淀物上进行的 tNGS）。以下是结核病 DST RC 测试工作流程的高级概述：