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群体免疫：了解 COVID-19
群体免疫的基本概念 获得性免疫是在个体层面建立的，可以通过自然感染病原体或通过疫苗免疫获得。群体免疫（框 1）源于个体免疫效应与群体层面的结合。它是指当群体中存在足够大比例的免疫个体时，赋予易感个体间接的感染保护。这种群体层面的效应通常在疫苗接种计划的背景下考虑，疫苗接种计划旨在建立群体免疫，以便那些无法接种疫苗的人（包括非常年幼和免疫功能低下的人群）仍能免受疾病侵害。根据群体中对病原体的现有免疫力的流行程度，引入受感染的个体将导致不同的结果（图 1）。在完全未感染的群体中，当易感宿主有效接触受感染的个体后，病原体将以不受控制的方式在易感宿主中传播。但是，如果只有一小部分人群对同一种病原体具有免疫力，那么受感染宿主与易感宿主之间有效接触的可能性就会降低，因为许多宿主具有免疫力，因此不会传播病原体。如果人群中易感个体的比例太少，病原体就无法成功传播，其流行率就会下降。易感个体比例降至传播所需阈值以下的点称为群体免疫阈值（ Anderson and May, 1985 ）。超过这一免疫水平，群体免疫开始生效，易感个体可获得间接保护，免受感染（图 1 B ）。在最简单的模型下，群体免疫阈值取决于一个称为 R 0 或基本繁殖数的参数（图 2 A）。R 0 是指单个传染性个体进入完全易感人群后引起的继发感染平均数量（ Anderson and May, 1985 ）。如果我们假设一种病原体的 R 0 为 4，这意味着，假设人群中不存在免疫力，平均而言，一个受感染的宿主将在传染期内感染另外四个宿主。从数学上讲，群体免疫阈值定义为 1 – 1/R 0（例如，如果 R 0 = 4，则相应的群体免疫阈值为 0.75）（Anderson 和 May，1985 年）。因此，病原体的传染性越强，其相关的 R 0 就越大，而感染者的比例就越大。
霍奇金病和其他人类疾病中的病毒相关 RNA...
摘要 利用与 Rauscher 白血病病毒 RNA 互补的放射性标记 DNA 分子杂交来探测人类淋巴瘤中的同源 RNA。32 个样本中有 22 个含有与小鼠白血病病毒 RNA 具有同源性的 RNA，但与导致小鼠乳腺肿瘤或鸡成髓细胞增多症的无关病毒的 RNA 不具有同源性。正常成人和胎儿组织未显示出显著水平的白血病特异性 RNA。看来人类淋巴瘤含有与已知导致实验动物白血病和淋巴瘤的病毒剂中发现的 RNA 序列同源的 RNA 序列。人类白血病和肉瘤也含有这种类型的 RNA，这一事实进一步强调了小鼠和人类来源的相应肿瘤之间的惊人相似性。我们利用分子杂交技术检测肿瘤中的病毒特异性 RNA (1)，发现鼠类和人类来源的相应肿瘤具有显著的相似性。因此，人类乳腺癌含有 (2) 与小鼠乳腺肿瘤病毒 (MMTV) 具有序列同源性的 RNA。这种类型的 RNA 是恶性腺癌和髓样癌所特有的，在正常乳腺组织和诸如纤维囊性疾病和纤维腺瘤等良性病变中检测不到。与已知的白血病病毒和乳腺肿瘤病毒无关的事实一致，我们发现乳腺癌 RNA 不会与 Rauscher 白血病病毒 (RLV) RNA 互补的 DNA 杂交。最后，也是最引人注目的是，人类白血病细胞 (3) 和人类肉瘤 (4) 都含有与 Rauscher 白血病病毒同源的 RNA，而不是与小鼠乳腺肿瘤病毒同源的 RNA。研究小鼠和人类肿瘤之间的这种有趣的一致性显然很有意思。从病因和细胞病理学的角度来看，小鼠淋巴瘤与白血病和肉瘤有关。此外，值得注意的是，一些人类淋巴瘤伴有外周白血病的临床表现。无论如何，如果人类肿瘤与小鼠中观察到的肿瘤相似，那么可以预期人类淋巴瘤将像白血病和肉瘤一样，含有与小鼠白血病病原体唯一同源的 RNA。我们在此报告了对这一预期的确认。人类淋巴瘤（包括霍奇金病、淋巴肉瘤和网状细胞肉瘤）含有与劳舍尔白血病病毒 RNA 具有同源性的 RNA，但与小鼠乳腺肿瘤病毒或禽类髓母细胞瘤病毒 (AMV) 的无关 RNA 不具有同源性的 RNA。
IACOB项目
上下文。蓝色超级巨人（BSG）是理解大型恒星演变的关键对象，在星系的演化中起着至关重要的作用。然而，理论预测与经验观察之间的差异已经打开了尚未回答的重要问题。研究这些物体具有统计学意义和公正的样本可以帮助改善情况。目标。我们对IACOB光谱数据库的大量银河发光蓝星（其中大多数是BSG）进行了均匀且全面的定量光谱分析，从而提供了重要的参数，以改进和改善理论进化模型。方法。我们使用IACOB-BROAD得出了投影的旋转速度（V SIN I）和大型膨出（V MAC），这与傅立叶变换和线条型拟合技术相结合。我们将高质量的光谱与使用F astwind代码计算的大规模恒星大气的最新模拟进行了比较。这种比较使我们得出有效温度（T e FF），表面重力（log g），微扰动（ξ），硅和氦气的表面丰度，并通过风能强度参数（log Q）评估恒星风的相关性。结果。，我们为迄今为止迄今为止的最大的银河发光O9样品提供了上述量的上述量的估计和相关的不确定性，该样品由光谱分析，包括527个目标。我们发现，在T eff≈21kk处的恒星相对数量明显下降，与低于该温度的快速旋转恒星的稀缺相吻合。我们推测此特征（大致相结合到B2光谱类型）可能大致描绘了在15至85 m⊙之间的质量范围内经验终端时代主序列的位置。通过研究O恒星和BSG的V SIN I分布的主要特征作为T E FF的函数，我们提出，将角动量从恒星芯到表面运输的有效机制可能沿高质量结构域中的主要序列运行。我们发现ξ，v MAC和光谱光度L（定义为T 4 E FF / g）之间的相关性。我们还发现，样品中不超过20％的恒星具有清晰的氦气，并表明该特定子样本的起源可能是二元进化。我们没有发现在风强度区域朝向较低的情况下，风强度增加的明确经验证据。
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
糖尿病和糖尿病肾病
糖尿病（DM）是一种代谢系统性疾病，发病率和死亡率高。在2008年柳叶刀（Lancet）的编辑文章中，由于2型DM（T2DM）和妊娠DM病例的百分比增加，糖尿病的全球挑战是21世纪最大的流行病，以及T2DM的年轻患者的数量（年轻人成熟 - 糖糖尿病的年轻人，年轻人，MODY，MODY）[1]。DM的疾病负担预计将在未来几年和几十年内增加。国际DM联合会的地图集[2]估计，2022年有5.37亿成年人（20-79岁）的DM生活，到2030年，这一数字可能会增加到6.43亿，到2045年。在低收入和中等收入国家，有近75％的DM成年人生活。dm估计在2021年造成了670万人死亡，导致至少9660亿美元的成本，在过去15年中增长了316％。500万成年人患有葡萄糖耐受性受损的成年人的T2DM风险增加。有超过100万儿童患有1型DM [2]。与IDF数据并行，与DM有关的出版物数量不断增加。截至2023年4月3日，有419,974个相关出版物。有59,185个提及DM心血管（CV）并发症，糖尿病性肾病（DN）为34,299，糖尿病肾病（DKD）有33,414。DKD仍然是全球终末期肾脏疾病（ESRD）的主要原因。DN的定义和流行病学已经实质性发展。2011年，Tervaert等。在过去的15年中，与DM相关并发症，急性心肌梗死，中风和截肢的年龄标准化率有所下降，但尚未降低晚期慢性肾脏病（CKD）需要肾脏替代疗法（RRT）的发生率。经典演示包括蛋白尿和随后的蛋白尿的逐步增长[3]。然而，越来越多地描述了估计的肾小球效果率（EGFR）的DM和CKD患者的非蛋白尿表型[4]。指出，DN的经典定义包括肾小球病变，但DKD的更广泛概念考虑了包括肾小管间隙和/或血管病变在内的DM患者的肾脏参与[5]。与蛋白尿或EGFR不同的新型仪器（例如尿蛋白质组学）对于更好地发现基线EGFR高于60 mL/min/min/1.73 m 2的个体的DKD是必要的。四十年前，DM参加肾脏病门诊诊所的患者通常出现晚期CKD，严重的CV并发症，晚期视网膜病或Amauro-sis或下肢截肢。但是，在获得肾脏病护理之前，DM患者经常因尿毒症或简历并发症而死亡。多学科和多学科护理已极大地改变了这种古老的灾难性疾病的全景。用于管理DM和CKD患者的综合方法的支柱是基于五类药物的：
DHX36 通过解开 G‐ 来维持基因组完整性...
含有假定的 G-四链体形成序列的寡核苷酸（PQS；G ≥ 3 N x G ≥ 3 N x G ≥ 3 N x G ≥ 3）在阳离子存在下的生理缓冲条件下（Bochman 等人，2012 年）。由于其高热力学稳定性，组装的 G4 需要通过酶促分解。已经开发出体外用于监测 G4 形成的方法（Balasubramanian 等人，2011 年；Bryan 和 Baumann，2011 年）。使用这些方法已经证明了分解 G4 的酶活性。这些酶包括具有 G4 结合和解旋活性的 DNA 解旋酶，例如 BLM、WRN、PIF1、FANCJ、XPD、DNA2 和 RTEL1（Bochman 等人，2012 年；Maizels，2015 年）。使用计算机分析或荧光成像、免疫沉淀或 pull-down 实验来预测体内 G4 的形成，使用有价值的工具 - 例如特异性识别 G4 的免疫球蛋白和单链可变片段 (scFv) (Henderson 等人，2013)、G4 结合化合物 (Mendoza 等人，2016) 或 G4 结合蛋白 (Maizels，2015)。使用这些工具，可以通过免疫沉淀或针对纯化的基因组 DNA 或染色质的 pull-down 来识别 G4 位点，并且这些位点中的很大一部分重现了 PQS (Chambers 等人，2015；Hänsel-Hertsch 等人，2016；Lam 等人，2013；Muller 等人，2010)。 PQS 在基因的调控区（例如启动子、内含子或非翻译区 [UTR]）中过度表达，包括致癌基因、重复区（例如端粒和 rDNA）和复制起点 (Maizels & Gray, 2013 )。使用抗体在人类细胞中进行的全基因组 G4 映射揭示了 G4 存在于基因调控区和端粒中 (Hänsel-Hertsch et al., 2016 ; Liu et al., 2016 )。许多 G4 被映射在转录起始位点周围，G4 形成的频率与相应基因的转录水平呈正相关 (Spiegel et al., 2021 ; Zheng et al., 2020 )。使用抗体对 G4-DNA 进行荧光标记，显示细胞核或染色体上存在颗粒状信号；一些信号位于端粒或着丝粒上 (Biffi et al., 2013; Henderson et al., 2013)。使用荧光标记化合物对 G4- DNA 进行可视化，可显示位于核仁中的较大信号，以及位于细胞核中的一些较小信号 (Rodriguez et al., 2012)，或整个细胞核中均匀分布的信号 (Shivalingam et al., 2015)。然而，人们对使用体内成像获得的许多未表征信号的亚细胞或基因组位置了解甚少。越来越多的证据表明，在基因体内或周围形成的 G4 通过促进或抑制转录来调节基因活性 (Bochman et al., 2012; Mendoza et al., 2016)。尽管具有这些生物学含义，但 G4 在空间上阻碍了 DNA 复制和转录 (Bochman et al., 2012; Maizels, 2015)。这些生物事件的拖延会增加基因毒性损害的风险；G4 结构清除不足可能