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警报细胞因子在寄生虫感染中发挥的关键且多样的作用
包括 IL-25、IL-33 和胸腺基质淋巴细胞生成素 (TSLP) 在内的警报素细胞因子可作为危险信号触发宿主免疫，以应对寄生虫感染等致病因素引起的组织损伤。寄生虫病也为研究其功能和机制提供了极好的背景。许多研究表明，非免疫细胞（如上皮细胞和基质细胞）释放的警报素细胞因子会诱导宿主启动 2 型免疫，从而驱除寄生虫，但也会导致宿主病理，如组织损伤和纤维化。相比之下，来自免疫细胞（如树突状细胞）的警报素细胞因子（尤其是 IL-33）可能会引发免疫抑制环境，从而促进宿主对寄生虫的耐受性。此外，据报道，警报素细胞因子在寄生虫感染中的作用取决于寄生虫种类、警报素细胞因子的细胞来源和免疫微环境，所有这些都与寄生部位或器官有关。本叙述性综述旨在提供有关警报素细胞因子在涉及不同器官（包括肠、肺、肝和脑）的寄生虫感染中的关键和多样化作用的信息。
原始发表论文的引用（记录版本）：Leijon, J., Salar, D., Engstrom, J. et al (2020). 可变可再生能源
本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源，并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言，使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海，研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外，还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明，反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行，但淡水流量较低。结论是，波浪能或波浪能与光伏系统相结合，可被视为海水淡化的电源，带或不带电池储存。
常见的疟疾药物重新使用以对抗癌症
Aguilera说，在某些动物中已经成功地测试了吡喃吡啶，并且由制药公司Armaceutica对肺部晚期乳腺癌，肺癌和肝癌的一项试点研究显示，寿命有所增加。，但阿奎莱拉（Aguilera）警告说，在吡诺那丁可以用来治疗公众的癌症之前，它必须进行临床试验，这是一个多年的过程，该过程测试药物以确保其在人类中的安全性和功效。
一种“特洛伊木马”方法可以使新抗疟药的发展
抗疟疾耐药性是打击全球疟疾传播的迫切问题。在一项新的研究中，费城儿童医院（CHOP）的研究人员发现了一个关键过程，其中疟疾寄生虫占据了人类血细胞酶，这可以为抗疟疾治疗提供新的方法。这些发现发表在《美国国家科学院》杂志上，提供了有关如何设计药物的新见解，这些药物更有效地治疗受这种毁灭性传染病影响的患者。
植物化学成分和一些选择的药用植物提取物对疟疾蚊子，冈比亚的杀虫作用。吉尔斯。
蚊子（Diptera：culicidae）是现有180-220万年前存在的主要节肢动物群体（Gabriel等，2014; Bird and Mc Elroy 2016; Benelli and Durggan 2018; Hillary and Ceasar and Ceasar 2021）。蚊子属于两个亚家族（Gabriel等人，2014年）：Anophelinae（Anopheles）和Culicinae（Aedes，culex，使用的油脂和曼氏菌），由于其广泛的发生，对人类和动物构成了严重威胁。这两个亚家族是向登革热，chikungunya，Zika，Zika，Zika，Zika，Zika，Mallaria，疟疾，日本脑炎和丝虫病之前传播疾病的媒介（Gabriel等，2014; Bird and Mc Elroy 2016; Benelli and McElroy 2016; Benelli and Durggan 2018; Hillary and Ceasar and Ceasar 20221; obembe et; obembe et; obembe et;他们危及世界上热带和亚热带地区的人们的生命。已经证实，由于这些疾病传播的蚊子，世界一半人口的风险更高（WHO，2015年）。
对塞拉利昂疟疾病例的预测模型的比较评估
疟疾仍然是一项重大的公共卫生挑战，需要准确的预分辨率模型，以告知塞拉利昂的有效干预策略。本研究比较了Holt-Winters的指数平滑，谐波和人工神经网络（ANN）模型的性能，该数据使用2018年1月至2023年12月的数据进行了比较，并结合了塞拉利昂健康管理信息系统（HMIS）的历史案例记录，以及包括湿度，沉淀和温度的气象学变量。ANN模型表现出卓越的性能，在包括气候变量之前达到了4.74％的平均绝对百分比误差（MAPE）。随着气候变量的包含，这将进一步降低至3.9％，它超过了传统模型，例如Holt-Winners and Harmonic，分别产生了22.53％和17.90％的MAPES。ANN的成功归因于其在数据中捕获复杂的，非线性关系的能力，当时与相关的气候变量增强时特别是。使用优化的ANN模型，我们预测了接下来24个月的疟疾病例，预测从2024年1月到2025年12月的稳定增加，季节性峰值。这项研究强调了在流行病学建模中的机器学习方法，特别是ANNS的潜力，并突出了将环境因素整合到疟疾预测模型中的重要性，推荐ANN模型，以告知更有针对性，有效的疟疾控制策略以改善Sierra Leone和Sirra和Sim-sim-erilra-cil-ial-cil-ial-ial-ial-ial-ial-ial-ial-ial-cor-ial-for。关键字