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尖峰蛋白质致病性研究库
尖峰蛋白致病性研究库Abdi A等人，“ SARS-COV-2与心肌细胞的生物相互作用：对心脏损伤和药物治疗的基本分子机制的见解。”药物。2022; 146：112518。 doi：10.1016/j.biopha.2021.112518 Aboudounya MM和RJ头，“ Covid-19和类似Toll的受体4（TLR4）：SARS-COV-2可以结合并激活TLR4，以增加ACE2的表达，促进并促进并引起超in-inflammation。”介体插入式。2021; 2021：8874339。 doi：https：//doi.org/10.1155/2021/8874339 Acevedo-Whitehouse K和R Bruno，“基于mRNA的疫苗疗法的潜在健康风险：一种假设：Med。假设2023，171：111015。doi：https：//doi.org/10.1016/j.mehy.2023.111015 Ahn Wm等人，“ SARS-COV-2峰值蛋白会刺激鼠类和人类元群的大型型号的pkccase comcase tandy taimands comcase tangicants comcase tandys tandy ty24-NAdadphInds nodphicts tybccase。 2：175。doi：https：//doi.org/10.3390/10.3390/antiox13020175 AIT-Belkacem I等，“ SARS-COV-2峰值蛋白会诱导双重性单核细胞激活，这可能会导致COVID 19的年龄偏见，” COVID 19的严重程度，”REP。2022，12：20824。doi：https：//doi.org/10.1038/s41598- 022-25259-2 Aksenova ay等在Silico研究中提出的，” Int J Mol Sci。2022，23（21）：13502。DOI：https：//doi.org/10.3390/ijms232113502 Al-Kuraishy HM等人，“ SARS-COV-2感染患者的血液粘度的变化。”正面。Med。2022，9：876017。 doi：10.3389/fmed.2022.876017 al-Kuraishy HM等人，“ Covid-19中的溶血性贫血”。安。剧烈。Med。2022; 101：1887–1895。doi：10.1007/s00277-022-04907-7 Albornoz Ea等人，“ SARS-COV-2驱动NLRP3通过峰值蛋白中人类小胶质细胞中的nlrp3渗透性激活”，Mol。Psychiatr。（2023）28：2878–2893。doi：https：//doi.org/10.1038/s41380-022-022-01831-0 Aleem A和Ahmed Nadeem，Coronavirus（Covid-19）疫苗（Covid-19）疫苗诱导的无症状血栓性血栓形成血栓形成血栓细胞（Vitt）（Vitt）（vitt）（vitt）（vaster niber Island），faster niber niber niber n eal eal elm：statpears elm：statpe elm：statpe e。 “ SARS-COV-2尖峰蛋白：发病机理，疫苗和潜在疗法”，感染49，第1期。5（2021年10月）：855–876，doi：https：//doi.org/10.1007/s15010-021-01677-8 Angeli Fet al。，“ Covid-19，Ace2和其他ACE2和其他血管紧张素酶的疫苗和表现。关闭“ Spike ecect”上的循环。” Eur J.实习生。2022; 103：23–28。doi：10.1016/j.ejim.2022.06.015 Angeli F等。2023年3月; 109：12-21。 doi：10.1016/j.ejim.2022.12.004 AO Z等人，“ SARS-COV-2 DELTA SPIKE蛋白增强了病毒式融合性和炎症性细胞因子的产生。” Iscience 2022，25，8：104759。DOI：10.1016/j.isci.2022.104759 Appelbaum K等人，“ SARS-COV-2 SPIKE-2 SPIKE依赖性血小板在COVID-19疫苗诱导的血小板诱导的血小板上的血小板激活中。”血液副词。2022 no。6：2250–2253。 doi：10.1182/bloodAdvances.2021005050506：2250–2253。doi：10.1182/bloodAdvances.202100505050
过量的社区和...
华盛顿 - 巴尔提摩高强度贩运区计划计划华盛顿 - 巴尔蒂莫尔高强度贩毒区计划沃尔沃斯县（WI）部门卫生与公共服务休斯顿康复中心休斯顿（TX）休斯敦卫生部（德克萨斯州）美国疾病疾病控制与预防疾病控制中心，乔治亚州公共卫生官员及其公共卫生官员，纽约州公共卫生官员，华盛顿州公共卫生官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员，华盛顿州纽约市官员（布鲁姆县（纽约）卫生局县和城市卫生官员公共卫生 - 代顿和蒙哥马利县（俄亥俄州）伊利县（纽约）卫生局安妮·阿伦德尔县（MD）卫生局洛杉矶卫生局（CA）美国疾病疾病控制与预防公共卫生中心县县和城市卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家卫生局（TN）国家 /地区县（TN）国家县（TN）国家县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）县（TN）布劳沃德县卫生部美国疾病控制与预防中心
冠状病毒刺突蛋白疫苗研发
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 6 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.09.141580 doi：bioRxiv preprint
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
绕过尖峰排序：使用密集多电极探针的尖峰定位进行基于密度的解码
神经解码及其在脑机接口 (BCI) 中的应用对于理解神经活动和行为之间的关联至关重要。许多解码方法的先决条件是尖峰分类，即将动作电位 (尖峰) 分配给单个神经元。然而，当前的尖峰分类算法可能不准确，并且不能正确模拟尖峰分配的不确定性，因此丢弃了可能提高解码性能的信息。高密度探针 (例如 Neuropixels) 和计算方法的最新进展现在允许从未排序的数据中提取一组丰富的尖峰特征；这些特征反过来可用于直接解码行为相关性。为此，我们提出了一种无尖峰分类的解码方法，该方法直接使用对尖峰分配的不确定性进行编码的高斯混合 (MoG) 来建模提取的尖峰特征的分布，而不旨在明确解决尖峰聚类问题。我们允许 MoG 的混合比例随时间变化以响应行为，并开发变分推理方法来拟合得到的模型并执行解码。我们用来自不同动物和探针几何的大量记录对我们的方法进行了基准测试，表明我们提出的解码器可以始终优于基于阈值（即多单元活动）和尖峰分类的当前方法。开源代码可在 https://github.com/yzhang511/density_decoding 上找到。
受脑启发的纳米光峰值计算 - Strathprints
1 Inl-国际伊比利亚纳米技术实验室，超快生物和纳米光子学，AV。大师JoséVeigaS/N，4715-330 Braga，葡萄牙2詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学兰金·布丁大学，苏格兰奥克菲尔德大街，苏格兰，G12 8LT，英国英国3，英国3个学院Enhendrik Casimir Institute，Eindhoven技术大学，5600 MB Eindhoven，荷兰5 Centra-Ciênciasand Slections，Lisbon科学系，1749-016 Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，葡萄牙6应用计算机和社区代码（IAC-3）。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙7物理学系。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙8 IQE PLC，加的夫CF3 0LW，英国9 IBM Research -Zurich，8803Rüschlikon，瑞士，瑞士∗作者，与之相应。
鼻内脂质体配方峰蛋白...
摘要：粘膜疫苗接种似乎适合防止SARS-COV-2感染。在这项研究中，我们测试了COVID-19的鼻内粘膜疫苗候选者，该疫苗由阳离子脂质体组成，该阳离子脂质体含有三聚体SARS-COV-2尖峰蛋白和CPG-ODN，CPG-ODN，Toll-Like受体9激动剂，作为辅助物。在体外和体内实验表明该疫苗配方鼻内给药后没有毒性。首先，我们发现皮下或鼻内疫苗接种保护HACE-2转基因小鼠免受野生型（Wuhan）SARS-COV-2菌株的感染，如体重损失和死亡率指标所示。然而，与皮下给药相比，鼻内途径在病毒的肺清除率中更有效，并诱导了较高的中和抗体和抗S IgA滴度。此外，鼻内疫苗接种为关注的伽马，三角洲和Omicron病毒变体提供了保护。Furthermore, the intranasal vaccine formulation was superior to intramuscular vaccination with a recombinant, replication-deficient chimpanzee adenovirus vector encoding the SARS-CoV-2 spike glycoprotein (Oxford/AstraZeneca) in terms of virus lung clearance and production of neutralizing antibodies in serum and bronchial alveolar lavage (BAL).最后，鼻内脂质体配方促进了先前肌肉内疫苗接种与牛津/阿斯利康疫苗诱导的异源免疫力，该疫苗比同源免疫更强大。
延迟诱导非炎性SARS-COV-2 SPIKE
demic，允许安全有效的大规模疫苗接种，挽救了数百万的生命，并开放了开发广泛的未来治疗剂的可能性。1最近对重复的mRNA疫苗接种后，SARS-COV-2特异性抗体与针对COVID-19的保护以及对COVID-19的保护以及有关体液免疫反应收集的详细知识的牢固关联。2同时，MRNA疫苗接种引起的某些特征仍需要进一步研究，其中包括免疫球蛋白（IG）G4抗体的异常诱导。通常，2剂BNT162B2或mRNA-1273后的保护性体液反应主要由IgG1和IgG3亚阶级抗体组成，这些抗体能够通过抗体依赖性细胞毒性，吞噬剂，phagocytosis和smpligection interiation（FC）构造抗体依赖性细胞毒性依赖性依赖性细胞毒性依赖性依赖性的抗体依赖性依赖性的抗体功能（FC）。2,3小鼠中的现实数据以及被动和主动的免疫研究表明，FC区域与FC Gamma受体的参与是疫苗诱导的抗体介导的抗体介导的保护抗抗原上不同的SARS-COV-2变体，包括OMICRON株，包括Omicron Strains。3,4之前，据报道，与成人相比，在第二次疫苗接种后的2-4周，接种疫苗剂量（BNT162B2，10 µg）接种了3倍低的疫苗剂量（BNT162B2，10 µg）的儿童。5在同一项研究中，Luminex对FC受体 - 结合特性的分析表明，与成人相比，儿童在FC受体受体结合的抗体中安装了模拟水平。这一发现表明，在这个年轻的年龄组中，质量上较高的FC抗体功能可能有助于保护Covid-19的变体和衰减。5 Irrgang等6是第一个报告成人SARS-COV-2峰值特异性IgG4比例增加的人，从第二个开始，并在第三次mRNA疫苗剂量后进一步增加，最高为总特异性IgG水平的19.27％。此外，他们观察到尖峰特异性抗体的能力降低了介导抗体依赖性细胞吞噬作用和补体沉积以及IgG4交换B细胞的大量频率的能力。在成年人中，这种mRNA特异性作用似乎在感染的个体中被提出。7在基于腺病毒病毒和修饰的VacInia病毒Ankara（MVA）基于SARS-COV-2疫苗的同源疫苗接种后，没有观察到这种情况，并且在较小程度上，在基于腺病毒和MVA的异源免疫后，基于腺病毒和MVA进行了mRNA的疫苗。8–10，这些研究还报道了非典型的IgG2抗体诱导，通常不是由蛋白质而不是蛋白质诱导，而是多糖抗原，并且对FC受体的亲和力较低。6,7,10 To determine IgG4 induction following BNT162b2 vaccination in children 5-11 years of age, we measured SARS-CoV-2 spike subunit 1 (S1)–specific and receptor-binding domain (RBD)–specific IgG sub- classes by a bead-based multiplex immunoassay in 14 healthy children [median age, 8.5 (interquartile range [IQR], 6.4–10.0）年； 6（43％）
神经科学中尖峰分类算法的全面回顾
脉冲分选在神经科学中起着举足轻重的作用，是分离来自多个神经元的电信号以进一步分析神经元相互作用的关键步骤。该过程涉及分离来自多个神经元的电信号，这些信号通过电极阵列等设备记录下来。这是脑机接口领域非常重要的环节。脉冲分选算法（SSA）的目标是利用脑内电极捕获的波形从背景噪声中区分出一个或多个神经元的行为。本文从传统SSA的步骤开始，将SSA分为三个步骤：脉冲检测、脉冲特征提取和脉冲聚类。在深入研究两种新兴技术：模板匹配和基于深度学习的方法之前，它概述了每个阶段的流行算法。关于深度学习的讨论进一步细分为三种方法：端到端解决方案、用于脉冲排序步骤的深度学习以及基于脉冲神经网络的解决方案。最后，阐述了 SSA 的未来挑战和发展趋势。