抽象病毒样颗粒(VLP)是病毒结构蛋白,因为它们不含病毒遗传材料,因此不感染。它们是安全有效的免疫刺激剂,并且在疫苗发育中起着重要作用,因为它们具有内在的免疫原性来诱导细胞和体液免疫反应。在抗病毒疫苗的设计中,基于VLP的疫苗吸引了多功能候选者,其优点,例如自组装纳米级结构,重复性的表面表现,易于遗传和化学修饰的易用性,多功能性作为抗原呈现平台,抗原性免疫生成的疫苗和更高的疫苗接种,并具有更高的疫苗接种,并具有与之相比的效果。在这篇综述中,我们讨论了诱导细胞和体液免疫反应的VLP疫苗的机制。我们概述了构造有效的基于VLP的疫苗时的大小,形状,表面电荷,抗原表现,遗传和化学修饰以及表达系统的影响。总结了抗病毒VLP疫苗及其临床试验的最新应用。
自主驾驶是一项复杂而具有挑战性的任务,旨在通过场景和推理来实现安全的运动计划。最近,通过增强的场景理解,几个关键问题,包括缺乏推理,低概括性能和长尾场景,但仍需要戴着几个关键问题,但仍需要进行一些关键问题。在本文中,我们提出了VLP,这是一个新颖的视力 - 语言规划框架,利用语言模式来弥合语言理解与自动驾驶之间的差距。VLP通过加强源内存基础和自动驾驶汽车的上下文理解来增强自主驾驶系统。vlp通过与先前的最佳方法相比,分别在平均L2错误和碰撞率方面,分别在平均L2错误和碰撞率方面实现了35.9%和60.5%的端到端规划表演。此外,在面对新的城市环境时,VLP在挑战性的长尾方案和强大的概括能力方面表现出改善的性能。
在许多国家,基于 mRNA 的 COVID-19 疫苗已被证明在控制 SARS-CoV-2 大流行方面最为成功。最近,人们对 COVID-19 的异源初免-加强疫苗接种策略的兴趣日益浓厚,以维持抗体反应,控制不断出现的 SARS-CoV-2 令人担忧的变体 (VoC),并克服其他障碍,如供应短缺、成本和安全性降低问题或诱导的免疫反应不足。在本研究中,我们研究了基于 mRNA 和病毒样颗粒 (VLP) 的疫苗异源初免-加强诱导的抗体反应。为此使用了基于 VLP 的 mCuMV TT-RBM 候选疫苗和已获批准的 mRNA-1273 疫苗。我们发现,使用 mRNA 或 VLP 的同源初免加强方案可诱导高水平的高亲和力抗体。然而,最佳抗体反应是由异源方案诱导的,即用 mRNA 进行初免并用 VLP 进行加强,反之亦然,用 VLP 进行初免并用 mRNA 进行加强。因此,异源初免加强策略可能能够优化新型疫苗策略的效力和经济性。
弓形虫弓形虫宿主细胞浸润因子,例如Rhoptry蛋白,微生物抗原或其他亚细胞隔室蛋白,已显示出有限的疫苗效率。t。Gondii囊肿壁蛋白(CST1)作为囊肿持久性因子对于囊肿壁完整性和胸肌持久性至关重要。在这里,我们产生了表达t的流感病毒样颗粒(VLP)。Gondii CST1并评估了VLP诱导的粘膜和全身免疫。用VLPS诱导的寄生虫特异性IgG和IgA抗体反应在血清和肠道中引起的鼻内免疫。VLP免疫显示挑战感染后较高水平的生发中心B细胞反应和分泌抗体分泌细胞(ASC)反应,表明诱导记忆B细胞反应。VLP免疫的小鼠显示出大脑在t时大脑中囊肿计数的显着降低和较低水平的促炎细胞因子(IFN-γ,IL-6)产生。Gondii ME49挑战感染与无污染的对照相比。因此,VLP免疫保护小鼠免受致命剂量挑战与T的感染。Gondii ME49,并没有遭受体重损失。这些结果表明t。gondii CST1含有VLP可以诱导粘膜和全身免疫力,也表明其发育潜力是针对T的有效疫苗候选者。Gondii感染。
在新加坡,HPV 疫苗获准用于 9 至 26 岁之间的男性和女性。最近有证据表明,临床应用并不局限于这个年龄段。但必须强调的是,在这种情况下使用疫苗前应进行详细的咨询以帮助做出明智的决定。简介宫颈癌是新加坡女性中第十大常见癌症。1几乎 100% 的病例都归因于致癌人乳头瘤病毒 (HPV) 感染,其中 16 型和 18 型占所有宫颈癌的 70%。2致癌 HPV 也与其他癌症的发展有关,包括外阴、阴道、肛门、阴茎和头颈部的肿瘤。HPV 6 型和 11 型虽然不致癌,但却占生殖器疣的 90%。疫苗种类 目前新加坡有 3 种疫苗:Gardasil®、Cervarix® 和 Gardasil®9。这 3 种疫苗均由 HPV 类型特异性空壳或病毒样颗粒 (VLP) 制备而成。VLP 不含任何病毒 DNA,因此能够刺激免疫反应而不会感染宿主。Gardasil® 是一种四价疫苗,含有 4 种 HPV 类型(6、11、16 和 18)的 VLP。它在新加坡获得许可,可供 9 至 26 岁的女孩和男孩使用。Cervarix® 是一种二价疫苗,含有 2 种 HPV 类型(16 和 18)的 VLP。它获得许可,可供 9 至 25 岁的女孩使用。Gardasil ® 9 是一种九价疫苗,含有 9 种 HPV 类型的 VLP -
图3。表征共同封装的FP VLP。a)封装的MTAGBFP2和EYFP的叠加光谱数据。b)在MTAGBFP2发射(460 nm)下归一化的融合,对照混合物和共封闭的VLP的荧光光谱(λEX= 400 nm)。c)从MTAGBPF2发射和直接激发EYFP的流血 - 400 nm。箭头表示EYFP的发射最大值。d)融合,控制混合物和共同封装的VLP的CFRET值。生物重复分别显示。错误条表示n = 3个技术重复的标准偏差。
摘要。近年来,已经在自动驾驶中调查了大型视力和语言模型(VLM),以解决长期存在的问题,包括推理,概括和长尾方案。但是,将VLM的有效整合到自主驾驶框架中仍然是一个悬而未决的问题。在本文中,我们提出了VLP,这是一个新颖的视觉语言规划框架,它利用了大型视觉语言模式来弥合语言理解与自动驾驶之间的差距。VLP是一种训练方法,它通过提出对比度学习目标来提炼VLM的力量到端到端模块化自主驾驶。在开路和闭环任务上进行了广泛的实验,验证了VLP的实用性。尤其是,VLP通过与先前的最佳方法相比,分别在平均L2错误和碰撞率方面,在Nuscenes数据集上实现了状态的端到端计划绩效。
自我监管的多模式对比度学习(SMCL)明显地通过使视觉和语言方式结盟现代视觉预训练(VLP)模型。由于网络收获的文本图像对中的噪音,因此在计算成本和数据效率低下方面,SMCL的培训数据量扩大了相当大的obs。为了提高VLP的数据效率,我们提出了文本感知图像混合(TIMIX),该图像混合(TIMIX)将基于混合的数据增强技术集成到SMCL中,从而在没有显着增加计算开销的情况下进行了显着的性能改进。我们从共同信息(MI)的角度提供了TIMIX的理论分析,表明跨模式对比度学习的混合数据样本隐含地充当对比损失的常规器。实验结果表明,即使在针对现有方法的基准测试时,Timix在下游任务上也表现出可比的性能,即使减少了训练数据和较短的训练时间。这项工作在经验上和理论上证明了数据混合对于数据有效和计算可行的VLP的潜力,从而使更广泛的VLP模型在实际情况下受益。我们的代码可在https://github.com/chaoyajiang/timix/tree/main上使用。