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鉴定遗传性卵形黑色素瘤的新候选基因：IGCMU试验
方法：这项在Jean Perrin中心进行的单中心研究将涉及50例UM患者的外显子组测序，这些患者在BAP1或MBD4基因中没有已知的致病变异。主要目标是鉴定UM患者中与遗传癌易感性相关的新型候选基因。将进行多步生物信息学分析，以识别感兴趣的基因。次要目标是探索已知与其他癌症有关的基因，这已经描述了紫抗体黑色素瘤的发生，但尚未完全建立关联。该研究已于2024年10月开始，患者招募持续了12个月。未计划随访期，但是遗传分析的持续时间估计为六个月，最终研究报告预计到2026年10月。
CoviWall 是一种全病毒灭活的 B.1.617.2 候选疫苗，可在小鼠体内诱导强大的体液和 Th1 细胞反应，并预防 B.1.617.2
2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗和抗病毒药物的快速发展显著降低了全球的发病率和死亡率。尽管大多数疫苗最初都是用祖先武汉抗原开发的，但在这里，我们报告了一种全病毒灭活候选疫苗 (CoviWall) 的开发和免疫学效果，以对抗致命的 B.1.617.2（Delta 毒株）感染。在当前的研究中，我们展示了在良好生产规范下开发 CoviWall 的一致制造工艺，并使用各种分析方法根据法规要求对其进行表征。此外，我们还提供了 CoviWall 疫苗的临床前免疫原性和保护效果数据。在 C57BL/6 小鼠中接种的所有三个测试剂量（即低剂量、中剂量和高剂量）在第二次加强剂量后均引发了高滴度的抗受体结合域抗体和针对严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 的中和抗体反应。此外，CoviWall 免疫也在免疫动物中产生了显著的 T 细胞反应。我们在叙利亚仓鼠中对 B.1.617.2 毒株的攻击数据表明，免疫的仓鼠表现出 COVID-19 的减毒临床表现，
针对产肠毒素大肠杆菌菌毛的多价候选疫苗，可广泛预防猪断奶后腹泻
摘要 菌毛介导的初始粘附是产肠毒素大肠杆菌 (ETEC) 感染所需的初始和关键步骤。因此，已经开发出针对这些菌毛并诱导特异性抗菌毛抗体以阻断 ETEC 初始粘附的候选疫苗。虽然这种疫苗可以有效预防 ETEC 相关的断奶后腹泻 (PWD)，但由于这些抗原之间的免疫异质性，开发一种广泛有效的针对 ETEC 初始粘附的疫苗仍然是一个具有挑战性的问题。在这里，我们应用多表位融合抗原 (MEFA) 技术构建了 FaeG–FedF–FanC–FasA–Fim41a MEFA，使用主要菌毛 K88 和 F18 的粘附亚基作为骨架，它还整合了来自稀有菌毛 K99、987P 和 F41 的粘附亚基的表位；然后我们生成了一个 MEFA 计算模型并在免疫小鼠中测试了这种 MEFA 蛋白的免疫原性。接下来我们通过体外评估其抗菌毛、抗体导向的细菌粘附抑制作用，评估了针对菌毛的 MEFA 作为疫苗候选物有效预防 PWD 的潜力。计算模型表明，所有相关表位都暴露在 MEFA 表面，并且用 MEFA 蛋白皮下免疫的小鼠产生了针对所有五种菌毛的 IgG 抗体。此外，MEFA 蛋白诱导的抗菌毛抗体显著抑制了 K88 + 、F18 + 、K99 + 、987P + 和 F41 + ETEC 菌株对猪小肠 IPEC-1 和 IPEC-J2 细胞系的粘附。综合起来，这些结果表明 FaeG–FedF–FanC–FasA–Fim41a MEFA 蛋白诱导了针对五种目标菌毛的特异性抗菌毛中和抗体。至关重要的是，这些结果显示了菌毛靶向 MEFA 的潜力，并表明它们有望成为一种广泛有效的 PWD 疫苗。关键词：ETEC、PWD、菌毛、MEFA、疫苗
软糖规格 - 达卡
前言 该标准由孟加拉国标准和测试机构于 ……………………………………………… 通过，此前，面包和糖果产品分委员会最终确定的草案已获农业和食品产品分委员会的批准。 该国市场上销售的软糖种类繁多。软糖的质量取决于其关键成分，即保湿剂的量以及糖的种类和比例。为了确保产品符合安全和质量要求，有必要制定此标准，以保护主要由儿童组成的消费者。 该标准于 1982 年首次发布，随后于 2001 年修订。之前，该标准名为“BDS 1000 太妃糖”。在审查该标准时，委员会决定将糖类软糖（包括太妃糖、明胶糖果和果胶糖果）纳入一个标准范围内，因为这些产品的基本要求是共同的。因此，委员会同意将该标准更新为单一的、全面的、用户友好的标准，并将标题更改为“BDS 1000 软糖”，以符合国际命名法。此版本的主要修改如下：
利用低温电子显微镜对恰加斯疫苗候选物 TcPOP 的开放和封闭构象进行分析，并对其抗体反应进行表征
细化参数 闭合构象 开放构象 地图分辨率（掩蔽） 3.54Å 4.02Å 地图分辨率（未掩蔽） 3.55Å 4.03Å FSC（模型）（掩蔽）= 0.143 2.28Å 3.35Å 相关系数（掩蔽） 0.77 0.60 Ramachandran 允许值 100% 98.53% 表 2 PHENIX 40 中实空间细化的闭合和开放构象的冷冻电镜统计数据。447
Ph.D.候选人Ph.D.候选人
10。Multari，Silvia，Rızaözçelik，Angelica Mazzolari，Salvatore Nobile和Francesca Grisoni。“与分子变压器预测药物设计优化的代谢反应。” IEEE生物信息学和计算生物学计算智能会议（CIBCB），2024。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
HIV-1 候选疫苗的设计和表征，以引发针对多个表位的抗体
设计和表征 HIV-1 候选疫苗以引发针对多个表位的抗体 Harry B. Gristick 1 、Harald Hartweger 2 、Yoshiaki Nishimura 3 、Edem Gavor 1 、Kaito Nagashima 1 、Nicholas S. Koranda 1 、Priyanthi NP Gnanapragasam 1 、Leesa M. Kakutani 1 、Luisa Segovia 1 、Olivia Donau 3 、Jennifer R. Keeffe 1 、Anthony P. West, Jr. 1 、Malcolm A. Martin 3 、Michel C. Nussenzweig 2,4 、Pamela J. Bjorkman 1,* 1 加州理工学院生物学和生物工程部，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 2 洛克菲勒大学分子免疫学实验室，美国纽约州纽约 10065 3美国马里兰州贝塞斯达市国立卫生研究院国家过敏和感染性疾病研究所分子微生物学系。4 洛克菲勒大学霍华德休斯医学研究所，纽约州纽约市 10065，美国
我们正在寻找10位积极进取的博士候选人，以填补欧洲顶级研究中心和医科大学医院的职位。
Miracle将培训10名博士候选人，以获得创新的高科技技术，高级数据分析工具和人工智能，芯片MRD模型以及药物和免疫疗法测试的独特技能组合，并将提出创新的想法，以通过几个学分和数据源的整合来推动未来的白血病治疗。