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本文引用格式：Kim Shinhye、Chuang Erica SY、Sabaiduc Suzana、Olsha Romy、Kaweski Samantha E、Zelyas Nathan、Gubbay Jonathan B、Jass
疫苗有效性评估VE分析中包括的鼻腔或鼻咽样本和流行病学数据是从阿尔伯塔省、不列颠哥伦比亚省和安大略省的社区诊所或 COVID-19 评估点出现急性呼吸道症状后 7 天内就诊的知情同意患者收集的。流感 VE 分析通常仅限于患有流感样疾病 (ILI) 的患者，其定义为急性发作发烧和咳嗽，以及至少一种其他症状，包括喉咙痛、肌痛、关节痛或虚脱 [4]。对于 ≥ 65 岁的老年人，发烧不是必需症状。出于疫苗资格考虑，1 岁以下的儿童被排除在外。在经认可的省级公共卫生参考实验室通过核酸扩增试验 (NAAT) 对样本进行流感和 SARS-CoV-2 病毒检测。 VE 分析仅限于 2022 年发现第一例和最后一例甲型流感 (H3N2) 病例之间的流行病学周：从第 10 周（2022 年 3 月 6 日开始）到第 26 周（2022 年 7 月 2 日结束）（图）。
摘要。 Ruzyati M，Sisharmini A，Apriana A，Santoso TJ，Purwanto E，Samanhudi，Yunus A. 2022。
摘要。Ruzyati M，Sisharmini A，Apriana A，Santoso TJ，Purwanto E，Samanhudi，Yunus A.2022。CRISPR/CAS9_GRNA-OSCKX2模块盒的构建及其引入米CV。Mentik Wangi由农杆菌Tumefaciens介导。生物多样性23：2679-2689。Mentik Wangi是一种来自热带Japonica群体的芳香稻米品种，其姿势高且生产率低。高大的植物姿势使Mentik Wangi大米容易容易住宿，从而导致产量损失。因此，仍然需要提高Mentik Wangi的植物高度和生产力。SD-1（OSGA20OX-2）和CKX2基因负责半矮人特征和高生产率。这项研究旨在构建一个带有OSCKX2基因的GRNA的CRISPR/CAS9盒式模块，并将这种结构引入由Tumefaciens vector lba4404介导的Mentik Wangi水稻。也在先前对Mentik Wangi大米的研究中构建的CRISPR/CAS9_GRNA-GA20OX-CASTETE质粒的引入。结果表明，CRISPR/CAS9_GRNA-CKX2盒式模块已成功地使用Golden Gate Cloning方法构建。将CRISPR/CAS9_GRNA-CKX2和CRISPR/CAS9_GRNA-GA20OX-2盒式模块引入Mentik Wangi Rice，导致了30种通过Hygromycin选择的推定转化线。PCR分析表明，从30条变换线中，15条线对抗霉素抗性基因呈阳性。必须进行进一步的分析，以确定OSCKX2和GA20OX-2靶基因中诱变的发生。
萨曼莎·克里斯托弗雷蒂
2017 年，她参加了 ESA 的 Pangaea 培训课程，该课程旨在为宇航员提供基础知识和实践技能，使他们能够在未来对月球和火星的行星探索任务中成为有效的现场科学家。随后，在 2019 年，她担任 NASA 第 23 次极端环境任务行动 (NEEMO23) 的指挥官。这是一次为期九天的任务，前往位于美国佛罗里达州基拉戈岛海岸大西洋海面以下 19 米处的宝瓶座礁石基地海底研究栖息地。
Saman Asvadi 1 和 Mohsen Farhadloo 2
国防部简报 与信息技术 (IT) 使用相关的安全问题 Saman Asvadi 1 和 Mohsen Farhadloo 2 1 加拿大蒙特利尔康考迪亚大学约翰莫尔森商学院博士生
人工智能驱动的常规收集医疗数据评估是针对入院患者的 COVID-19 有效筛查测试 作者：Dr. Andrew AS Soltan MB BChir MA 1,2* Dr. Samaneh Kouchaki BSc MSc PhD 3,6
简介：SARS-CoV-2 感染的早期临床病程可能难以与入院时的其他未分化医疗表现区分开来，然而病毒特异性实时聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测的敏感性有限，并且由于操作原因可能需要长达 48 小时。在本研究中，我们开发了两种早期检测模型来识别 COVID-19，使用在 115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院病例中通常在一小时内可获得的常规收集数据 (实验室测试、血气和生命体征)。我们的急诊科 (ED) 模型对所有入院患者实现了 77.4% 的敏感性和 95.7% 的特异性 (AUROC 0.939)，入院模型对入院子集实现了 77.4% 的敏感性和 94.8% 的特异性 (AUROC 0.940)。两种模型在各种患病率 (<5%) 中均实现了高阴性预测值 (>99%)，有助于在分诊期间快速排除以指导感染控制。我们在两周的测试期内对所有就诊并入住英国大型教学医院集团的患者进行了前瞻性验证我们的模型，与 RT-PCR 结果相比，准确率分别为 92.3%（n=3,326，NPV：97.6%，AUROC：0.881）和 92.5%（n=1,715，NPV：97.7%，AUROC：0.871）。敏感性分析考虑了 PCR 阴性结果的不确定性，提高了表观准确率（95.1% 和 94.1%）和 NPV（99.0% 和 98.5%）。我们的人工智能模型可有效用作急诊科和医院入院部的 COVID-19 筛查测试，在无法快速检测的环境中发挥重要作用。摘要：背景：快速识别 COVID-19 对于迅速提供护理和保持感染控制非常重要。SARS-CoV- 2 感染的早期临床病程可能难以与医院中其他未分化的医疗表现区分开来，但是由于操作原因，SARS-CoV-2 PCR 检测可能需要长达 48 小时。使用常规收集的临床数据进行训练的人工智能 (AI) 方法可以在出现症状的第一个小时内进行 COVID-19 的门诊筛查。方法：从英国一家大型教学医院集团的急诊和急诊科的 170,510 次连续就诊中提取了人口统计学、常规和先前临床数据。我们应用多元逻辑回归、随机森林和极端梯度增强树来区分因 COVID-19 而导致的急诊科 (ED) 表现和入院情况与大流行前的对照。我们逐步添加临床特征集并使用分层 10 倍交叉验证评估性能。在训练过程中对模型进行了校准，以达到识别 COVID-19 患者的 70%、80% 和 90% 的灵敏度。为了模拟疫情不同阶段的真实表现，我们生成了具有不同 COVID-19 患病率的测试集并评估了预测值。我们对 2020 年 4 月 20 日至 5 月 6 日期间就诊或入院的所有患者进行了前瞻性模型验证，并将模型预测与 PCR 检测结果进行了比较。结果：115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院的实验室血液检测、床旁血气和生命体征测量结果均符合预期。
![已发布版本的引用 (APA)：Zargari Marandi, R.、Madeleine, P.、Omland, Ø.、Vuillerme, N. 和 Samani, A. (2018)。眼球运动特征反映了年轻人和老年人的疲劳发展。科学报告，8，[13148]。https://doi.org/10.1038/s41598-018-31577-1](/simg/9/9e64772976d8044e0ad89fd2df15381e66b58fc1.webp)
已发布版本的引用 (APA)：Zargari Marandi, R.、Madeleine, P.、Omland, Ø.、Vuillerme, N. 和 Samani, A. (2018)。眼球运动特征反映了年轻人和老年人的疲劳发展。科学报告，8，[13148]。https://doi.org/10.1038/s41598-018-31577-1
长时间使用电脑会导致疲劳，尤其是老年人。本研究调查了眼球运动特征与疲劳发展的关系。20 名年轻人和 18 名老年健康成年人被招募来执行一项长时间的功能性电脑任务，同时记录他们的眼球运动。该任务持续 40 分钟，涉及 240 个周期，分为 12 个部分。每个周期由一系列操作组成，包括记忆一个模式、一个清除期以及使用电脑鼠标复制该模式。参与者在每个部分之后评估他们所感知到的疲劳程度。计算了每个任务部分的眨眼持续时间 (BD) 和频率 (BF)、扫视持续时间 (SCD) 和峰值速度 (SPV)、瞳孔扩张范围 (PDR) 和注视持续时间 (FD) 的平均值以及基于点击速度和准确度的任务表现。疲劳主观评价的增加表明疲劳正在发展。在年轻人和老年人中，BD、BF 和 PDR 随着时间的推移而增加，而 SPV 和 SCD 则减少。与年轻人相比，老年人的 FD 更长、SCD 更短，任务表现也更差。本研究结果提供了一种可行的方法，可以开发基于眼科测量的计算模型来跟踪计算机工作期间的疲劳发展。
