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房地产经纪人(手掌):结识 100 名房地产经纪人,与其中 40 名建立关系。过往客户(拇指):建立 400 名客户数据库并持续与他们互动。VIP(食指):发展和培养 40 名可以推荐业务的顶级 VIP。鲸鱼账户(中指):追逐大量推荐来源。数据库(无名指):每月与更广泛的数据库保持联系。社交媒体(小指):每周发布 3-5 次以保持可见性。每日和每周活动计划 2。
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在任何明显的 Ag 暴露之前存在于体内的循环 IgM 称为天然 IgM。天然 IgM 可提供针对多种病原体的保护性免疫。伤寒沙门氏菌( S. Typhi )是人类伤寒的病原体。由于小鼠不允许 S. Typhi 感染,我们采用了表达 S. Typhi( S. Typhimurium 菌株 RC60 )的 Vi 多糖 (ViPS) 的 S. Enterica 血清型 Typhimurium 的小鼠伤寒模型来评估天然 IgM 在发病机制中的作用。我们发现小鼠的天然 IgM 可与 S. Typhi 和 S. Typhimurium 结合。小鼠 S. Typhimurium 感染的严重程度取决于天然抗性相关巨噬细胞蛋白 1( Nramp1 )等位基因的存在;因此,我们感染了缺乏分泌型 IgM (sIgM) 的小鼠,这些小鼠要么具有 Nramp1 抗性 (129S),要么具有 Nramp1 易感性 (C57BL/6J)。我们发现,无论感染途径或 Nramp1 等位基因如何,缺乏天然 IgM 都会导致易感性显著增加和肝脏病理加重。用正常小鼠血清或纯化的多克隆 IgM 重建 sIgM / 小鼠可恢复与 sIgM +/+ 小鼠相同的抗性。此外,与 sIgM +/+ 小鼠相比,用热灭活的 S. Typhi 免疫 sIgM / 小鼠可显著降低体外对 S. Typhi 的抗 ViPS IgG 和补体依赖性杀菌活性。这些研究结果表明,天然 IgM 是降低伤寒严重程度和诱导最佳抗 ViPS IgG 疫苗接种反应的重要因素。 ImmunoHorizons,2022,6:807-816。
摘要。据估计,50% 的伤寒病例可通过血培养 (BC) 检测出来。需要经过验证的临床标准来定义 BC 阴性的病例,这既有助于指导经验性抗生素治疗,也有助于更好地评估伤寒疫苗的保护程度。为了推导和验证定义 BC 阴性伤寒的临床规则,我们在印度加尔各答的 Vi 多糖 (ViPS) 伤寒疫苗集群随机有效性试验中评估了 70,865 人在 4 年的全面 BC 监测期间发生的 14,797 次发热发作,这些发热发作持续至少 3 天。使用递归分区算法制定了决策规则来预测 BC 证实的伤寒病例,诊断特异性为 97 – 98%。为了验证此规则作为 BC 阴性伤寒的定义,我们评估了该规则是否定义了 ViPS 疫苗可预防的培养阴性综合征。在一个训练个体子集中,我们确定了以下两条规则:规则 1:年龄 < 15 岁的患者,发热时间延长,并伴有测得的体温 ³ 100 F、头痛和恶心;规则 2:年龄 ³ 15 岁的患者,发热时间延长,并伴有恶心和肝脏可触及,但没有便秘。在另一个验证子集中,对于 2 岁以上的人群,ViPS 对根据这些规则定义的临床伤寒的调整保护效果为 33%(95% CI:4 – 53%)。我们已经定义并验证了使用新型疫苗探针方法预测 BC 阴性伤寒的临床规则。如果在其他环境中得到验证,该规则可能有助于指导临床护理并加强伤寒疫苗评估。
伤寒结合疫苗已成为控制伤寒的有效方法。我们先前已经描述了VI-二糖 - tetanus毒素糖糖偶联物疫苗(VITT,也称为VITCV)在受控的人类感染模型(CHIM)研究中(图1和表1)(表1),在这种情况下,VITT至少在预防培养疾病的情况下至少有效地有效。在大型III期现场试验中已经确认了VITT的功效,在儿童中已经观察到80%的疗效(2-4)。相比,获得许可的普通VI-Polysacachilide疫苗(VIP)显示儿童60%的功效(5)。疫苗诱导的免疫保护对伤寒没有不完全理解(6,7)。CHIM研究允许在现场研究中通常可能的宿主反应对疫苗接种和感染的反应更详细,包括阐明诊断生物标志物,保护性以及疫苗诱导的保护机制(8)。基于先前的剂量发现实验,使用对照组中故意提供的感染率(攻击率)的接种物用于计算疫苗效率(9)。本研究中的攻击率在对照组中为77%,VITT组为35%,在VIPS组中为37%(2)。转录组学分析
平台,我们首先利用 Cas-CLOVER 开发了一种敲除谷氨酰胺合成酶 (GS) 基因的新型悬浮 CHO K1 细胞系。广泛使用的 GS 敲除策略允许在用于 GS 拯救的相同质粒构建体上引入目的基因时对其进行扩增。大约 35% 的 GS 敲除候选细胞的两个等位基因都被 Cas-CLOVER 灭活。在建立稳定的 GS 敲除 CHO 细胞系后,我们开始针对利妥昔单抗 2(一种研究充分的 IgG1)进行抗体生产,作为测试案例。使用 piggyBac® 转座酶系统稳定整合了编码具有 GS 标记的利妥昔单抗重链和轻链的构建体。Solentim VIPS
摘要:由于数据量和计算资源的不断增加,深度学习在各个领域取得了许多成功。深度学习在移动和嵌入式设备上的应用越来越受到重视,对移动和嵌入式设备的AI能力进行基准测试和排名成为亟待解决的问题。考虑到模型的多样性和框架的多样性,我们提出了一个基准测试套件AIoTBench,专注于评估移动和嵌入式设备的推理能力。AIoTBench涵盖三种典型的重量级网络:ResNet50,InceptionV3,DenseNet121,以及三种轻量级网络:SqueezeNet,MobileNetV2,MnasNet。每个网络由三个专为移动和嵌入式设备设计的框架实现:Tensorflow Lite,Caffe2,Pytorch Mobile。为了比较和排名设备的AI能力,我们提出了两个统一的指标作为AI分数:每秒有效图像(VIPS)和每秒有效FLOP(VOPS)。目前,我们已经使用基准测试对 5 款移动设备进行了比较和排名。此列表将很快扩展和更新。