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呼吸道病毒和慢性炎症 div>
哮喘是一种慢性气道障碍，它在现代获得了大流行的维度，目前影响了全球超过3亿人。我们知道，解释全球哮喘患病率急剧增加的主要假设之一是侧重于缺乏免疫学耐受性的假设。我们先前证明了对过敏原的T记忆细胞介导的异源免疫和免受实验性哮喘的保护。从那时起，我们观察到其他流行病学相关的呼吸道病毒可能具有相似的影响。更重要的是，对于已经确定的哮喘的人来说，绝大多数加重之前是上呼吸道感染，通常是由呼吸道病毒引起的。在SARS-COV-2的情况下，我们假设哮喘T2型的人可能会根据我们自己的病毒/过敏原交叉反应数据而受到病毒感染的风险较低，这也可能是由于其他机制所致。生物标志物用于哮喘的生物标志物对于支持此类患者的预后和管理以及在公共卫生策略（例如免疫）的背景下的优先次序非常有用。报道了关于哮喘患者在COVID-19的风险的差异，可能会反映这些研究所涉及的人口特征和相关偏见的差异。我们以前曾在医院的199名患者中，在德国马尔堡（德国），宾夕法尼亚州和斯坦福大学（美国）的大学医院中，自身抗体的患病率很高。t细胞激活和效应功能高度依赖于线粒体功能。在某些情况下，这种自身抗体在这些患者的住院期间从头发展而发病。在我们的后续工作中，我们表明抗胞因子抗体在住院重症监护病房的患者中也非常普遍，尽管与未报告感染的人相比，患有记录的感染的患病率更高。自身抗体在感染的背景下可能具有潜在的好处，例如对细胞因子提供负反馈，从而防止细胞因子风暴。当然，也可能是对感染的适当免疫反应等负面后果。呼吸道病毒也导致大多数急性COPD恶化，在这方面的细胞免疫力至关重要。我们的数据表明，线粒体ROS的抑制可能是衰减烟雾诱导的高蛋白浮肿的有效策略，而不会损害抗病毒免疫。
重组痘苗病毒作为疫苗
世界卫生组织 (WHO) 的天花根除计划广泛使用痘苗病毒疫苗，结果在 20 世纪 70 年代末消灭了世界上最令人恐惧的疾病之一。这一成就是预防医学和国际公共卫生合作的胜利。最后一例报告的天花病例是在 1977 年。20 世纪 80 年代初，WHO 建议应停止常规使用天花疫苗。在此背景下，Moss' 和 Paoletti 2 及其同事的工作带来了由表达外来抗原的转基因痘苗病毒组成的活疫苗的前景，人们对此充满热情。这些工作者已经证明，编码免疫原性蛋白质的基因可以插入痘苗病毒 DNA 中，而不会损害病毒在组织培养中生长的能力。此外，感染了含有编码多种免疫蛋白的基因的痘苗病毒重组体的实验动物已被证明可以免受相应传染源的攻击性感染。这些研究包括表达乙肝 3 、狂犬病 4 和疟疾 5 保护性抗原的重组体，这些病原体会引起具有重大经济和社会影响的疾病。迄今为止的观察仅涉及少量实验动物；疫苗的开发到可以在现场评估的阶段必然需要时间和精力。但这类疫苗的潜在吸引力不仅在于它们成本低、易于生产（一旦建立起合适的重组体），还在于易于给药和高度稳定性，这将使发展中国家的民众能够负担得起。尽管如此，人们对于这种方法将带来针对这些疾病和其他主要疾病的廉价而有效的疫苗的乐观态度必须与对已知的痘苗病毒不良反应的担忧相结合，这种不良反应在天花根除计划期间已有充分的记录。
通过超滤对病毒的浓度和纯化
摘要本简短的评论总结了不同研究应用的各种病毒的集中和纯化步骤。讨论的方法已用于医学研究，监测海洋环境中的水生病毒以及对饮用水和食物质量的分析。此外，具有流行病和流行潜力的病原体构成的持续威胁（尤其是近年来）带来了诸如埃博拉病毒（例如EBOV），冠状病毒（例如MERS-COV，SARS-COV-1和SARS-COV-2）和痘病毒（例如mpxv）进入聚光灯。在这些情况下，超滤具有广泛的适用性，从一般研究到新型疫苗和治疗开发以及疾病监测。我们重点介绍了许多示例，其中vivaspin®和vivaflow®超滤设备已在这些研究领域中使用，并包括针对选择最佳设备和分子量临界值（MWCO）的指导。
改进单链 DNA 病毒的测序
Malathi VG、Renuka Devi P. (2019) SsDNA 病毒：全球病毒组中的关键参与者。病毒性疾病。 30：3–12。 https://doi.org/10.1007/s13337-019-00519-4
外来病毒检测参考材料...
• 病毒检测的敏感性未知 • 检测取决于动物物种对病毒感染的敏感性 • 基于复制病毒引起的可测量病理效应 • 样本相关干扰 • > 18 天的观察期，具体取决于物种 • 全球不鼓励使用动物（3R 倡议！）
植物SUMO化对抗病毒的两面性
与大多数生物体一样，植物也具备复杂而精巧的分子机制来应对不断变化的环境。在翻译后修饰 (PTM) 中，小肽（如泛素或 SUMO（小泛素相关修饰物））的结合能够快速有效地适应各种非生物和生物胁迫条件。SUMO 化过程涉及使用类似于泛素化的分级多酶级联将 SUMO 共价附着到目标蛋白上（图 1）[ 1 ]。这种可逆修饰可导致构象变化、改变蛋白质相互作用并影响修饰蛋白质的整体功能，包括稳定性、亚细胞定位和转录调控。除了与目标蛋白结合之外，SUMO 还能够与许多含有 SUMO 相互作用基序 (SIM) 的蛋白质非共价相互作用。将相同或不同蛋白质中的 SUMO 化位点与 SIM 相结合，有助于形成蛋白质宏观结构，从而通过将其他 SUMO 靶标募集到有利于 SUMO 化的环境中来增强 SUMO 化 [1]。拟南芥基因组含有 8 个 SUMO 基因，但只有 4 个得到表达（AtSUMO1/2/3/5）。几乎相同的 AtSUMO1/2 是 SUMO 原型，因为它们是哺乳动物 SUMO2/3 的最近同源物。SUMO 蛋白在发育和防御过程中的时空表达和功能有所不同 [2]。植物通常表达高水平的高度保守的 SUMO 异构体（AtSUMO1/2）和至少一种弱表达的非保守异构体（AtSUMO3/5）。
原核生物和病毒中的抗crispr操纵子的数据库
1美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州Chapel山的遗传学系，内布拉斯加州大学食品科学与技术系Nebraska Food Food Center，NEBRASKA大学 - 林肯大学，美国东北68588，美国林肯市，美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州林肯市林肯市。伊斯兰堡，巴基斯坦，5计算机科学系，国立计算机和新兴科学大学（NUCES），伊斯兰堡，巴基斯坦，6，6感染与免疫计划，生物医学发现研究所和莫纳什大学微生物学系，澳大利亚3800，VIC 3800，VIC 3800，VIC 3800，澳大利亚7学院考文垂，英国1美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州Chapel山的遗传学系，内布拉斯加州大学食品科学与技术系Nebraska Food Food Center，NEBRASKA大学 - 林肯大学，美国东北68588，美国林肯市，美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州林肯市林肯市。伊斯兰堡，巴基斯坦，5计算机科学系，国立计算机和新兴科学大学（NUCES），伊斯兰堡，巴基斯坦，6，6感染与免疫计划，生物医学发现研究所和莫纳什大学微生物学系，澳大利亚3800，VIC 3800，VIC 3800，VIC 3800，澳大利亚7学院考文垂，英国
间充质干细胞和溶瘤病毒
摘要在过去的20年中，溶瘤病毒（OVS）的发展显着增加，许多候选人进入了临床试验，其中三个获得了某些指示的批准。最近，由于其免疫原性特性，OVS还引起了候选者的兴趣，与癌症的免疫疗法相结合，其中包括免疫原性死亡以及在其基因组中携带治疗转基因的可能性。ovs将非免疫原性的“冷”肿瘤转化为发炎的免疫原性“热”肿瘤，其中免疫疗法显示出最高的功效。然而，在单一疗法或与免疫疗法结合使用中，OVS面临着许多挑战，这些挑战限制了它们的成功应用，尤其是在系统性给药上，例如肝隔离，中和，在血液中中和相互作用，感染的物理障碍以及免疫系统的快速清除。在这方面，使用间充质干细胞（MSC）作为OV递送的细胞携带者解决了许多这些障碍物，这些障碍物充当病毒载体和工厂，表达其他转基因并调节免疫系统。在这里，我回顾了OVS癌症中负载的MSC的当前进展，重点关注它们与免疫系统的相互作用，并讨论提高其治疗功效的新策略。
AI辅助基因型分析肝炎病毒
4美国默瑟大学5埃及大学摘要背景：丙型肝炎病毒以及全球丙型肝炎病毒是由于慢性肝病，肝硬化和肝细胞癌引起的发病率和死亡率的主要原因。随着直接作用抗病毒药（DAAS）和核苷类似物的进化，适当的基因分型对于设计个性化治疗方法的设计至关重要。传统的基因分型方法不适合目的，因为它们不能缩放或应对新兴抗性的问题。这些是具有机器和深度学习能力的人工智能（AI）的一些客观问题。方法：根据Prisma 2020指南进行了系统的审查。作者使用结构化搜索字符串在PubMed和Google Scholar中搜索了相关研究。根据纳入标准，总共筛选了1200篇论文，其中包括30篇论文。开发的数据收集表包含有关目的，治疗结果指标和实践的信息。以这种方式，研究了研究以确定AI在肝炎基因分型和个性化医学前景中的作用。结果：当涉及到现有，尤其是HCV Genotype-8（基于AI的新型基因型）的基因分型肝炎病毒时，基于AI的模型可以在准确性和测量的可扩展性方面表现更好。机器学习技术（如随机森林和支持向量机器）的准确率超过90％。to但是，捕获基因组序列的复杂基因组成像，例如基于深度学习模型的卷积神经网络或长期短期记忆网络，它超越了成像。更快的诊断，改善了与抗性相关突变的检测以及由于AI方法的增强。结论：与经典方法相比，由于AI在此过程中采用了AI，因此在肝炎基因分型方面取得了进步，这些方法伴随着局限性，无法提供如此准确，可靠和及时的诊断。因此，它有助于为患者计划治疗策略，有助于实时应用，甚至支持有关全球健康状况的政策。尽管如此，诸如患者数据保护，集聚训练数据中的相对偏见以及可解释性等因素尚待解决。