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两种用于预防流感和新冠肺炎的联合疫苗候选药物在美国获得快速通道资格
• 首批非 mRNA 联合候选疫苗，包含两种已获批准的疫苗，用于预防流感和新冠肺炎感染 • 两项 1/2 期临床研究正在进行中，以评估联合候选疫苗的安全性和诱导的免疫反应 巴黎，2024 年 12 月 11 日。美国食品药品监督管理局已授予两种赛诺菲联合候选疫苗快速通道资格，用于预防 50 岁及以上人群的流感和新冠肺炎感染。这两种候选疫苗都结合了两种已获批准和授权的疫苗，经随机对照研究证明有效，且耐受性良好。第一种联合候选疫苗 (NCT06695117) 由基于流感蛋白的三价疫苗 Fluzone High-Dose 与佐剂重组 Novavax 新冠肺炎疫苗组成。第二种候选疫苗 (NCT06695130) 将基于流感重组蛋白的三价疫苗 Flublok 与 Novavax 新冠肺炎疫苗结合在一起。关键随机临床研究已证明 Fluzone 高剂量疫苗和 Flublok 可比标准剂量流感疫苗更好地预防老年人感染流感。此外，在现实世界证据研究中，它们已证明流感相关住院率显著且持续下降。研究表明，Novavax COVID-19 疫苗作为加强剂量使用时，耐受性优于目前可用的 mRNA COVID-19 疫苗。两项关键 3 期研究还证明，作为主要疫苗接种，该疫苗对 COVID-19 具有很高的疗效。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
kekulé奖学金候选人 - 指南
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重要说明1。感兴趣的候选人是...
通过发出一个月的通知来分配自己选择。在合同期结束时，SRF无权要求在ICAR中索取任何工作或订婚。5如果出现在面试中，将无需支付ta/ da。6候选人必须按照附件（附件I）的格式提交申请。7个履行基本资格的候选人只需要参加步入式面试即可。8有关更多信息，请与M.S.博士联系Meena，Arya Project首席科学家和PI。
欢迎高素质、热情、注重研究的候选人申请高性能计算项目工程师职位
拟议职位简介 项目工程师将负责设计、开发和优化高性能计算 (HPC) 系统，管理基于 Linux 的 HPC 集群，并集成 GPU 加速和量子计算模拟器等先进技术。该职位包括配置和管理 SLURM 等资源管理工具，通过分析和调试确保系统性能，以及维护 Lustre 或 GPFS 等并行文件系统。工程师还将参与软件开发，利用 C、C++、Fortran 和 Python 等编程语言，同时实施干净、优化代码的最佳实践。此外，候选人将探索量子计算原理、混合 HPC-量子集成，并支持容器化和虚拟化技术以增强系统功能。强大的问题解决能力、协作能力和适应能力对于成功担任这一充满活力和创新的角色至关重要。
针对 sc/st/obc/ews/pwd 候选人的特别招聘活动......
6. 应聘人员将获得从工作地或居住地最近的火车站到瓦拉纳西的二等空调火车票，用于隔夜旅行。印度航空的经济舱机票仅用于从工作地/居住地的当地机场到印度境内的长途旅行。此外，应聘人员还将获得从居住地/工作地到当地火车站/机场往返的出租车费，以及从瓦拉纳西火车站/机场到学院往返的出租车费。学院招待所还将提供免费食宿。
调整残疾候选人和学习困难访问安排和合理调整
5.6大声朗读和/或使用考试阅读笔62 5.7抄写/语音识别技术62 5.8文字处理器71 5.9盲文转录本73 5.10提示器74 5.11语言修改器74 5.12现场演讲者74 5.12预先录制的考试组件的现场演讲者78 5.13使用Indectitions 78 5.13使用Incormitive 78 5.13助理5.15助理514练习514练习81练习81练习89练习89练习89 83 5.16 Other arrangements for candidates with disabilities 83 5.17 Exemptions 85 5.18 Bilingual translation dictionary with 25% extra time 86 5.19 Access to a mobile phone for medical purposes 88 5.20 Remote invigilation through the use of technology 88 5.21 Timetable variation requiring overnight supervision for a candidate with a disability 89 5.22 Timetable variation on the day of the exam for a candidate with a disability 90 5.23听音乐/白噪声是由于严重损害90
通过计算机驱动的化学基因组学再利用发现针对鲍曼不动杆菌的新型抗菌候选药物
鲍曼不动杆菌是一种世界范围内分布的高耐药率革兰氏阴性细菌，是造成多种医院内感染的元凶。我们应用计算化学基因组学框架来研究将已获批准的药物重新用于治疗鲍曼不动杆菌。这种综合方法包括汇编和准备蛋白质组学数据、识别药物-靶标数据库中的同源蛋白、评估靶标的进化保守性、进行分子对接研究和体外试验。我们选取了七种药物进行实验测定。其中，他伐硼罗表现出最有希望的抗菌活性，最低抑菌浓度 (MIC) 值为 2 μ g/ml，对几种临床相关菌株具有强效活性，在 16 μ g/ml 浓度下对多重耐药菌株的生物膜具有强大的功效。分子对接研究阐明了他伐硼罗在亮氨酰-tRNA 合成酶的编辑和活性域中的结合模式，从而深入了解了其抗菌活性的结构基础。他伐硼罗有望成为一种对抗鲍曼不动杆菌感染的抗菌剂，值得在临床前研究中进一步研究。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无