准确及时地诊断植物病毒感染对有效控制疾病和维持农业生产力起着关键作用。植物病毒诊断的最新进展大大扩展了我们检测和监测农作物病毒病原体的能力。本综述讨论了诊断技术的最新进展,包括传统方法和最新创新。酶联免疫吸附测定和基于 DNA 扩增的测定等传统方法由于其可靠性和准确性而仍然被广泛使用。然而,下一代测序和基于 CRISPR 的检测等诊断技术提供了更快、更灵敏和更具体的病毒检测。本综述强调了用于植物病毒诊断的检测系统的主要优势和局限性,包括传统方法、生物传感器技术和先进的基于序列的技术。此外,它还讨论了市售诊断工具的有效性和现代诊断技术面临的挑战,以及改进明智疾病管理策略的未来方向。了解现有诊断方法的主要特征将使利益相关者能够选择最佳的病毒威胁管理策略并确保全球粮食安全。
ICAN Ocean Pout链球菌Americus Fishery colaps collaps collaps collaps a s laps the造成的sporidian pleistophora acrozrozoarcides(Fischthal 1944年,Sandholzer等,1945,Sheehy等。 1974)。 彩虹窒息的Osmerus Mordax渔业的崩溃部分归因于Glugea Hertwigi的感染(Haley 1954)。 余生感染会降低生长,厌食症(Matthews&Matthews 1980,Figueras等人。 1992),《游泳能力障碍》(Sprengel&Lüchtenberg,1991年),降低了生殖成功(Summerfelt 1964,Wiklund等人 1996)和肌肉组织的液化(Nigrelli 1946,Grabda 1978,Egidius&Soleim 1986,Pulsford&Matthews 1991)。 glugea属,核孢菌,洛马和pleistophora的成员对农场饲养的鱼也有重大影响(Chilmonczyk等人。 1991,肖和1945,Sheehy等。1974)。彩虹窒息的Osmerus Mordax渔业的崩溃部分归因于Glugea Hertwigi的感染(Haley 1954)。余生感染会降低生长,厌食症(Matthews&Matthews 1980,Figueras等人。1992),《游泳能力障碍》(Sprengel&Lüchtenberg,1991年),降低了生殖成功(Summerfelt 1964,Wiklund等人1996)和肌肉组织的液化(Nigrelli 1946,Grabda 1978,Egidius&Soleim 1986,Pulsford&Matthews 1991)。glugea属,核孢菌,洛马和pleistophora的成员对农场饲养的鱼也有重大影响(Chilmonczyk等人。1991,肖和
MPOX(Monkeypox)是一种高度传染性的病毒疾病,可以通过亲密接触从动物到人类或人类传播,MPOX是由Monkeypox病毒(MPXV)引起的,Monkeypox病毒(MPXV)是一种包裹着属于Orthopoxviruse po toxviriride poere consemente consement和subfamirice consement和subfamirice consement and subfame的双链DNA。MPOX案件以前仅在西非和中非报告,但是最近的非流行国家(包括沙特阿拉伯(SA))也报告了确认的MPOX案件。在2022年7月14日报告了SA中的第一个实验室限制的人类MPOX病例,此后WHO在SA中报告了许多确认的MPOX病例。在访问欧盟国家历史的个体中,观察到了SA中的这些确认的MPOX案例。sa不仅有可能由于前往此类国家而有进口MPOX案件的风险,而且还有其他各种风险因素,包括与非洲大陆的地理位置接近,外来动物的贸易以及大规模的游客风险。因此,SA的政府卫生当局应继续与各种国际卫生组织合作,包括谁在SA的大多数入口处进行预防,管理或监控潜在的健康风险,包括高速公路,海港和机场,通过确保遵守卫生方案,疫苗接种和健康筛查。没有针对MPOX的批准治疗,但是发现多种用于天花治疗的批准的抗病毒剂可用于MPOX治疗,并且在MPOX爆发的管理中,例如三氟尿液,Brincidofofovir,Tecovirimat和Cidofovir。There are a range of diagnostic tests are currently available that can be used in SA to con fi rm Mpox infections, including real-time PCR, loop-mediated isothermal ampli fi cation, serological testing, clustered regularly interspaced short palindromic repeat-CRISPR-associated protein (CRISPR-Cas)-based systems, whole-genome sequencing, electron microscopy, and virus isolation和文化。本综述的目的是提供有关病毒学,发病机理,流行病学的宝贵见解,
讨论:开发用于诊断和管理恶性肿瘤的液体活检平台是一个快速发展的领域。目前使用传统肿瘤标志物的方法存在很大的局限性。在这篇综述中,我们将讨论颅内 GCT 的遗传和表观遗传特征分析,这些特征正在成为有前途的生物标志物,有助于诊断和管理颅内 GCT。各种研究表明,MAPK 通路的激活突变是颅内 GCT 的常见改变,大多数生殖细胞瘤中都可见 KIT 表达。针对 KIT 的靶向疗法的开发为生殖细胞瘤的靶向治疗带来了前景。正在考虑进行临床开发的其他治疗方式包括免疫疗法和使用免疫检查点抑制剂,尤其是在 NGGCT 中。在这篇综述中,我们将讨论目前正在开发的潜在新型疗法和临床试验。
2型糖尿病(T2D)是全球糖尿病的主要原因,并且正在迅速增加,尤其是在青年中。它说明了美洲≥20岁的成年人的大多数糖尿病死亡,其中2型糖尿病负责大多数疾病负担。在全球近几十年以来,青少年和年轻人的2型糖尿病的发病率和负担都增加了。社会经济地位较低的国家的发病率和负担最高,而女性的死亡率和疾病负担通常比30岁以下的男性更高。早期诊断和管理对于延迟进展至关重要,但是基于葡萄糖阈值和糖化血红蛋白的当前诊断标准具有局限性。最近的分析表明,糖尿病前期会增加癌症的风险。迫切需要更好地识别高风险个体的诊断标准。本文讨论了当前标准的局限性,并探讨了替代方法和未来的研究方向。
结果:从2019年到2021年,检测到皮肤分枝杆菌感染的发病率增加。最常见的感染病原体是野马菌,然后是脓肿。皮肤组织培养方法的敏感性,特异性和准确性分别为70%,100%和76.62%,而DNA微阵列CHIP测定法分别为91.67%,100%和93.51%。DNA微阵列芯片测定的灵敏度和准确性显着高于皮肤组织培养方法的灵敏度和准确性。这两种方法的阳性可能性和诊断优势比分别> 10和> 1。与DNA微阵列CHIP分析相比,皮肤培养方法中的负类似然比显着高(30%比8.33%),而Youden的指数显着较低(70.00%vs 91.67%)。假阴性结果与皮肤组织培养方法中使用抗生素的史存在显着关联。
博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系,Gaborone,Botswana(T Mbangiwa PhD,K Lechiile MSC,T Leeme MBBS,N Youssouf PhD,D S Lawrence MBCHB,M Mosepele,M Mosepele,M Mosepele MD,J n jarvis MRCP PhD);巴黎大学的巴斯德研究所,帕里斯特大学,转化真菌学小组,国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques,法国巴黎真菌学系(T Mbangiwa,Sturny-LeclèreMSC,T Boyer-Chammard Md,boyer-Chammard Md,ofoer-chammard Md,of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd,prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所(T Mbangiwa,J C Hoving Phd,H Mwandumba博士);马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划,卡缪祖健康科学大学,马拉维布兰蒂尔(C Kajanga MSC,M Moyo MBBS);法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系(T Boyer-Chammard);南非传染病与分子医学研究所(IDM)的非洲CMM医学真菌学研究部门,南非开普敦(J C Hoving);英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系,英国伦敦(N Youssouf,D S Lawrence,J N Jarvis教授);利物浦热带医学学校,英国利物浦(H Mwandumba);
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Cristiana Baloescu,M.D.,M.P.H.,来自康涅狄格州纽黑文的耶鲁大学医学院,同事们研究了AI在多中心诊断研究中通过THCPS指导THCP的诊断质量LUS图像的能力。年龄在21岁或以上的参与者从四个临床站点招募了两次超声检查:一名使用肺指导AI的THCP操作员和一个没有AI的训练有素的LUS专家。参与之前,THCP进行了标准化的AI培训以获取LUS。
深度学习(DL)是人工智能的子场(AI),涉及算法和模型的开发,这些算法和模型模拟了人类思想的解决问题能力。复杂的AI技术近年来在兽医领域引起了极大的关注。本综述提供了专门用于利用DL用于兽医诊断目的的研究的全面概述。我们的系统审查方法遵循PRISMA指南,重点关注DL和兽医医学的交集,并确定了422篇相关研究文章。在出口标题和摘要以进行筛选之后,我们将选择范围缩小到39个主要研究文章,直接将DL应用于动物疾病检测或管理中,不包括非主要研究,评论和无关的AI研究。目前研究的主要发现突出了2013年至2024年在各个诊断区域中DL模型的利用的增加,包括X射线照相术(占研究的33%),细胞学(33%),健康记录分析(8%),MRI(8%),环境数据分析(5%),照片/视频图像/视频图像(5%)和Ulteras(5%),5%(5%)。在过去的十年中,射线照相成像已成为最有影响力的。与专业兽医基准相比,使用DL模型对原发性胸腔病变和心脏疾病的原发性胸腔病变和心脏疾病的分类取得了显着成功。此外,该技术已被证明擅长于识别,计数和分类显微镜幻灯片图像中的细胞类型,从而在不同的兽医诊断方式上证明了其多功能性。深度学习在兽医诊断方面表现出希望,但仍有一些挑战。这些挑战的范围包括对大型和多样化的数据集的需求,可解释性问题的潜力以及在整个模型开发中与专家进行咨询以确保有效性的重要性。对这些考虑和实施DL在兽医医学中的设计和实施的全面理解对于推动该领域的未来研究和发展工作至关重要。此外,讨论了DL对兽医诊断的潜在影响,以探索兽医医学中DL应用进一步完善和扩展的途径,最终导致了增加的护理标准,并改善了动物的健康状况,随着这项技术的不断发展。