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阴道微生物网络分析揭示了新型分类群
摘要：非最佳的阴道微生物组（VMB）通常伴有乳酸乳杆菌的稀少，通常与细菌性阴道病（BV）和性传播感染（ETIS）有关。尽管VMB的组成表征是充分表征的，尤其是对于BV而言，知识仍然限制了不同细菌与事件性传播感染的关系如何，尤其是在青少年中。在这项研究中，我们将肯尼亚中学女孩的VMB（通过16S核糖体RNA基因扩增子测序衡量）与那些在30个月内对STIS和BV持续的负面持续的vMB（淋病，淋病和毛炎的复合物）进行了比较。我们应用微生物网络分析来识别关键分类单元（即，与其他分类单元的联系在与其他分类单元之间的联系最大的分类单元），如是与本特征和特征向量中心的衡量，以及集群分类单元的子群体。VMB网络持续反映了更大的连接性。具有最高中心的分类单元与相对丰度无关，并且没有STI的人之间有所不同。主题级别的分析表明，社会人口统计学（例如，年龄和社会经济地位）和行为（例如，性活动）因素有助于微生物网络结构，并且在设计干预措施以改善VMB健康时可能具有重要意义。
阴道失调和阴道微生物组的潜力
健康的阴道微生物组（VMB）由乳酸杆菌属属于乳酸菌。并提供针对入侵病原体的第一条防御线。阴道营养不良的特征是乳酸杆菌优势丧失和微生物多样性的增加，与不良生殖道疾病的风险增加有关，包括细菌性阴道病，有氧性阴道性阴道，外阴阴道念珠菌，性交性传播感染和怀孕的复杂性。目前，建议对抗生素和抗真菌剂进行高疗法的第一线处理，但它们也可以导致高复发和耐药性发育。作为替代方案，已利用乳酸杆菌恢复阴道菌群。在这篇评论文章中，我们讨论了基于实时生物治疗产品（LBP）的各种妇科感染和潜在干预措施中的阴道营养不良，重点是那些使用阴道内治疗方式调节VMB的人。基于这些，我们提供了有关设计表型和基因型筛选的关键因素，以选择细菌菌株，以用作阴道施用的微生物组指导的治疗剂。最后，为了强调该领域内的当前进展，我们提供了当前正在开发的LBP的概述，并通过发表的Recurrent BV，VVC和UTI的临床试验完成。我们还讨论了药物开发过程中的监管挑战，以协调VMB治疗中未来的研究工作。
阴道显微科学和子宫内膜异位症的营养不良之间的相关性：系统评价和荟萃分析
子宫内膜异位症是由子宫内子宫内膜样组织的定义，是一种慢性雌激素依赖性疾病，其炎症性质标志着。在生殖年中影响了大约10％的女性，子宫内膜异位症会严重影响生活的质量，从严重的痛经到慢性骨盆疼痛，尽管有些人仍然无症状，但由于其高度异质[1]。子宫内膜异位症的病因是多因素的，其理论包括逆行月经，肾上腺失衡，免疫改变，遗传和表观遗传因素，甚至是干细胞的不规则性，可能在其发作和进展中起作用[2]。子宫内膜异位症的发病机理与免疫学变化无关。但是，这种关系的细节尚未完全理解。在动物模型中的研究表明，子宫内膜异位症可以通过增加炎症介质的产生来驱动炎症，这可能是由于向炎症免疫和粘膜微生物谱转移而引起的[3]。“细菌污染假说”表明细菌内毒素在子宫内膜异位症的发病机理中的作用，研究表明，子宫内膜异位症患者的月经血液和腹膜液中大肠杆菌污染显着[4]。值得注意的是，子宫内膜异位患者子宫内膜的梭杆菌的存在明显更高，这表明细菌感染可能是一个促成因素[5]。一项国家队列研究表明，较低的生殖道感染可能是子宫内膜异位症的独立危险因素[6]。女性阴道微生态学是一个由阴道微生物群（VMB），宿主内分泌系统，阴道解剖结构和局部免疫系统组成的生态系统。VMB是指阴道中常见的微生物。Microbial populations isolated from the vagina include Lactobacillus , Gardnerella vaginalis , Prevotella bivia , Atopo- bium spp ., Mobiluncus , Bacteroidetes , Bifidobacterium spp ., Escherichia coli , Candida albicans , Trichomonas vaginalis , Actinobacillus spp ., and Sheathed Anaerobic Coccobacillus ,以及其他稀有细菌和非细菌病原体。VMB对与泌尿生殖道和性传播疾病的传染病相关的病原体具有抵抗力。隐型微生物群是一个重要的障碍，可保护宿主免受各种细菌，真菌的侵害
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2021 年圣诞节停电独立评估
术语 定义 访问代码 电网访问代码 2005 AEMO 澳大利亚能源市场运营商 AMI 先进计量基础设施 APRQ 年度可靠性和电能质量报告 BOM 气象局 资本支出 CBD 中央商务区 DFES 消防和紧急服务部 EMT 应急管理小组（西部电力） EPWA 能源政策 WA ERA 经济监管局 FDI 火灾危险指数 FDI 的计算使用了温度、风速、湿度和植被干燥度，因为这些参数会影响森林火灾的风险和严重程度。FDI 越高，火灾危险性越高。 FWD 火灾天气日 良好的电力行业惯例 在与适用的书面法律和法定文书以及适用的公认规范、标准和指南一致的可比条件和环境下，一个熟练和经验丰富的人员合理且通常会运用的技能、勤勉、谨慎和远见。 LGA 地方政府当局 重大事件日 对于配电系统的计划外中断，指超过重大事件日阈值的一天。该方法排除了比 SAIDI 数据五个财年的平均值（对数正态分布）大 2.5 个标准差以上的事件。 NQRS 代码 网络供电质量和可靠性 审查期 12 月 24 日至 28 日（含） SAIDI 系统平均中断持续时间指数 - 服务标准基准 SAIFI 系统平均中断频率指数 SSAM 服务标准调整机制 SSB 服务标准基准 SWIS 西南互联系统 TFB 全面禁火令 WEM 批发电力市场 VMB 车辆流动禁令
基因组医学中的变异科学家
基因组医学中的变异科学家：人口统计、培训、职责和专业发展调查 Alexa Dickson 1 、Kelsey R. Cone 2 、Barbara K. Fortini 3 、Jennifer Goldstein 4 、Michelle L. Thompson 1 、Matheus VMB Wilke 1 、Anna CE Hurst 5 、Molly C. Schroeder 1,6 、Katarzyna Polonis 1 、Kevin M. Bowling 1 1. 华盛顿大学医学院病理学和免疫学系，密苏里州圣路易斯 2. ARUP 实验室，犹他州盐湖城 3. 凯克研究生院，加利福尼亚州克莱蒙特 4. 北卡罗来纳大学遗传学系，北卡罗来纳州教堂山 5. 阿拉巴马大学伯明翰分校遗传学系，阿拉巴马州伯明翰 6. 华盛顿大学医学院儿科系，密苏里州圣路易斯摘要 目的：基因组检测已被证明可用于疾病诊断、指导临床管理和改善结果。临床实验室使用高通量测序为数据分析带来了机遇和挑战，从而催生了“变异科学家”这一实验室角色。本研究旨在描述这一实验室角色的特征。方法：我们设计了一项包含 30 项问题的调查问卷，以收集描述变异科学家当前人口结构、薪资范围、工作环境、培训选择和职业发展的信息。该调查问卷于 2023 年 11 月 6 日至 2024 年 3 月 15 日期间分发给在美国进行变异分析的个人。结果：调查回复者（n=87）以女性为主（78%），年龄不超过 40 岁（64%），拥有高级学位（92%），并报告有四年或四年以上工作经验（75%）。回复者报告参与了多种实验室任务并在工作中接受了相关培训（78%）。这些员工对自己的职业道路感到满意（70%），并表示雇主给予了足够的支持。他们指出，目前缺乏专业组织的资源和认可。结论：变异科学家是一群受过高等教育的多元化遗传学专业人士，在临床基因组学实验室内执行各种复杂的任务。关键词：变异科学家、生物管理员、基因组医学、变异分析、劳动力特征
COVID‐19 与人工智能
5. Han SS, Park GH, Lim W 等人。深度神经网络在甲癣诊断方面表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS ONE。2018；13：e0191493。6. Seite S、Khammari A、Benzaquen M、Moyal D、Dreno B。一种用于从智能手机照片中对痤疮进行分级的人工智能算法的开发及其准确性。Exp Dermatol。2019；28：1252-1257。doi：10.1111/exd.14022 7. Min S、Kong HJ、Yoon C、Kim HC、Suh DH。使用数字图像处理开发和评估自动痤疮病变检测程序。皮肤研究技术。 2013；19：e423-e432。doi:10.1111/j.1600-0846.2012.00660.x 8. Gustafson E、Pacheco J、Wehbe F、Silverberg J、Thompson W。一种从电子健康记录中识别成人特应性皮炎的机器学习算法。IEEE Int Conf Healthc Inform。2017；83-90。doi:10.1109/ICHI.2017.31 9. De Guzman LCD、Maglaque RPC、Torres VMB、Zapido SPA、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多层次人工神经网络的设计和评估。2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议（AIMS）。2015：42-7。 10. Guimarães P、Batista A、Zieger M、Kaatz M、Koenig K。多光子断层扫描中的人工智能：特应性皮炎诊断。Sci Rep。2020；10：7968。11. Wu H、Yin H、Chen H 等人。一种基于深度学习的图像自动诊断炎症性皮肤病的方法。Ann Transl Med。2020；8(9)：581。doi:10.21037/atm.2020.04.39 12. Meskó B、Hetényi G、Győrffy Z。人工智能能否解决医疗保健领域的人力资源危机？BMC Health Serv Res。2018；18：545。 doi:10.1186/s12913-018-3359-4 13. Bullock, J.、Luccioni, A.、Pham, KH、Lam, CSN、Luengo-Oroz, M. (2020)。绘制人工智能应对 COVID-19 应用前景图。ArXiv。2020 年。https://arxiv.org/abs/2003.11336v1 14. Hollister M。人工智能可以帮助应对 COVID-19 危机 - 但正确的人力投入是关键。世界经济论坛，3 月 30 日。Taulli, T. (2020)。正在抗击 COVID-19 大流行的 AI（人工智能）公司。福布斯，2020 年 3 月 28 日。 15. Genovese G、Moltrasio C、Berti E、Marzano AV。与 COVID-19 相关的皮肤表现：当前知识和未来展望。皮肤病学。2021；237:1-12。16. Freeman EE、McMahon DE、Fitzgerald ME 等人。美国皮肤病学会 COVID-19 登记处：COVID-19 时代的众包皮肤病学。美国皮肤病学杂志。2020；83(2):509-510。17. van Damme C、Berlingin E、Saussez S、Accaputo O。急性荨麻疹和发热是 COVID-19 感染的首发表现。欧洲皮肤病学杂志。2020；34(7):e300-e301。18. Galván Casas C、Català A、Carretero Hernández G 等人。 COVID-19 皮肤表现的分类：西班牙一项涉及 375 例病例的快速前瞻性全国性共识研究。Br J Dermatol。2020；183(1):71-77。19. Freeman EE、McMahon DE、Lipoff JB 等人。与 COVID-19 相关的冻疮样皮肤病变：来自 8 个国家的 318 名患者的病例系列。J Am Acad Dermatol。2020；83(2):486-492。20. Young S、Fernandez AP。COVID-19 的皮肤表现。Cleve Clin J Med。2020。doi:10.3949/ccjm.87a.ccc031。提前在线发表。21. Mathur J、Chouhan V、Pangti R、Kumar S、Gupta S。用于识别 COVID-19 皮肤表现的卷积神经网络架构。皮肤病学治疗。2021；34(2):e14902。doi:10.1111/dth.14902 22. Christopher JJ、Nehemiah HK、Arputharaj K、Moses GL。用于诊断荨麻疹的计算机辅助医疗决策系统。MDM 政策实践。2016；1(1):2381468316677752。doi:10.1177/2381468316677752