本课程旨在让学生了解食品中的重要病原体和腐败微生物以及它们生长的条件。本课程描述了微生物、食源性疾病和食品之间的关系,并让学生了解食品管理的分析、保存、防止污染和腐败。教学策略包括讲座、实践课、自学和作业。学生将通过报告、笔试和实践考试进行评估。生物学是必修课。
医学微生物学和寄生虫学课程是在综合本科和研究生大学医学研究的第三年中的强制性课程,该研究是通过30小时的讲座,30小时的研讨会和30小时的实验室练习进行的,总共90小时(8位)。讲座和研讨会在Rijeka医学院的微生物学和寄生学研究所的演讲厅和实践实验室工作中举行。该课程的目的是为学生提供引起人类感染的微生物(细菌,病毒,真菌和寄生虫)的基本生物学特征,它们的毒力因素,环境抵抗力,传播途径以及人类感染保护的基础。学生将了解可用于某些微生物感染的不同类型的疫苗。目标之一是教授基本的抗菌药物,其作用范围,对细菌细胞的作用机理以及对抗菌药物的细菌耐药性的机制。目的是向学生介绍治疗真菌,寄生和病毒感染的可能性。学生还将深入了解微生物诊断的基本程序,并特别强调对最常见的临床样本的微生物学分析。课程内容:一般医学细菌学:细菌,显微镜,微生物染色的微观形态。细菌细胞结构。代谢和遗传学,生长和繁殖,营养以及细菌生长的身体状况。细菌的分类和命名法。细胞代谢,能量产生和基因表达在细菌细胞中。细菌抗原和疫苗。对感染的免疫反应。细菌对物理和化学因子的抗性。灭菌程序和灭菌控制。消毒剂和消毒。抗菌药物:抗生素活性的机制和光谱,对抗菌剂的细菌抗性。细菌感染的发病机理:细菌致病性和毒力。实验室诊断细菌感染。特殊的医学细菌学:正常人类微生物群。医学明显的革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌。非典型细菌。细菌感染的微生物诊断。一般医学真菌学:临床相关真菌的形态,结构,繁殖和代谢。真菌疾病的发病机理。真菌毒力的因素。真菌疾病和实验室诊断。抗真菌药物。特殊的医学真菌学:具有医学意义的酵母和霉菌。机会主义和二态真菌。一般医学寄生虫学:寄生虫作为一种生态和医学概念。寄生虫病实验室诊断。特殊的医学寄生虫学:医学相关的寄生虫。一般病毒学:一般特征,分类,病毒复制。病毒疫苗和抗病毒药物。病毒疾病的发病机理和实验室诊断。特殊病毒学:医学重要的RNA和DNA病毒。prions。教学:教学是在15周内以讲座,研讨会和实验室练习的形式进行的。在练习期间,老师演示并监督学生在进行实验室测试中的积极参与。课程期间,将有强制性的中期笔试和最终的实验室练习。在课程结束时,将举行书面部分,最后考试的口头部分。通过完成所有教学活动并通过最终考试,学生获得了8个ECTS学分。
利什曼病是一种媒介传播疾病,由利什曼原虫属感染引起,利什曼原虫是专性细胞内原虫寄生虫。目前,人类疫苗尚不可用,主要治疗严重依赖全身用药,这些药物通常配方不理想且毒性很大,因此新药成为受疾病困扰的中低收入国家的高度优先事项,但由于利润率不高,大多数制药公司的议程中新药的优先级较低。需要新的方法来加速新药的发现或现有药物的重新定位。为了应对这一挑战,我们的研究旨在确定临床相关的利什曼原虫种之间共享的潜在蛋白质靶点。我们采用了减法蛋白质组学和比较基因组学方法,整合高通量多组学数据,根据不同的药物可药性指标对这些靶点进行分类。这项工作对 14 种致病性利什曼原虫种的 6502 个蛋白质靶点直系同源组进行了排名。在排名前 20 位的组中,已知具有吸引力药物靶标的代谢过程被重新发现,包括泛素化途径、氨酰基-tRNA 合成酶和嘌呤合成。此外,我们还发现了新的有希望的靶标,例如烟酸磷酸核糖转移酶和二氢硫辛酰胺琥珀酰转移酶。这些组表现出有吸引力的药物特性,包括与人类宿主蛋白质组的序列同一性小于 40%、预测的必要性、结构分类为高度药物化或药物化,以及在无鞭毛体形式中的表达水平高于第 50 个百分位。这项工作中提供的资源还代表了有关锥虫生物学的综合数据集合。
计算机科学的人工智能领域自 20 世纪 50 年代以来发展起来,其标志性概念称为机器学习 (ML)。后者可以帮助操作设计好的算法,使用大数据输入来训练人工神经模型以及人工神经网络 (ANN),以及如何以高吞吐量的方式设置最准确的输出。ANN 的这种 ML 训练最终可以导致各种隐藏输出的自主中间神经元校正,以设计取决于这些神经元已经学习的几个上下文的输出 [1,2] 。ML 中一个特别不可或缺的领域是深度学习 (DL)。这是一个基于神经的计算系统,通过根据输入数据不断调整的预测进行修改和校正。因此,ANN 可以学习如何根据数据输入进行自主校正和预测 [3] 。在此背景下,人工智能代表了医学领域的一次飞跃,包括医学寄生虫学。这适用于多个方面,例如检测不同生物样本中的寄生虫、感染控制、药物靶标检测和新药设计,当然还有寄生虫学教学。
Haemonchus contortus是小型反刍动物中最致病的线虫,而驱虫抗性(AR)阻碍了其有效的控制。需要早期检测AR状态才能减少AR的选择,并且无法使用表型测试来实现。对于苯二唑唑(BZ),在同种型1β-微型蛋白基因中以单核苷酸多态性(SNP)为特征的AR相关等位基因的检测允许Stron Gyles的早期AR检测。在抗BZ的种群中已经描述了F200Y,F167Y,E198A和E198L多态性,区域之间的频率有明显变化。一种新型的数字PCR(DPCR)可以检测H. contortus中所有上述多态性。测定进行了验证。然后,分析了26个奥地利人和10个意大利绵羊农场的幼虫,并在农场一级合并。对于所有测定,证明了15份/μL电阻等位基因的检测极限和高度准确性,从而可以在大多数样品中检测1%的等位基因频率。在奥地利的样本中,在所有农场都检测到了F200y等位基因的频率升高。第一次在奥地利的H. tortus中发现了密码子167和密码子198中的多态性。在意大利样品中,电阻等位基因的频率仍然相对较低,但F200Y抗性等位基因可追溯。总而言之,我们首次开发了DPCR分析,该测定目标是针对H. contortus中与BZ抗性相关的所有相关性SNP。对AR开发的未来研究可能会受益于基于SNP的监视,其中包括所有相关性SNP的开发测定法。改进的监视将包括其他重要的,尽管病原体较少的线虫属。
