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COV-2对COVID-19疫苗的关注变体
包含在中和图中的方法以下图中包括的研究被确定为对评估SARS-COV-2变体对Covid-19疫苗性能的影响的研究的一部分。从2021年3月15日开始的研究报告中和折叠的减少或报告的数据可以计算中和折叠减少。未包括以下研究： - 评估部分疫苗接种的研究 - 最终疫苗剂量后收集疫苗血清<7天或6个月的研究 - 使用了关注的变体的研究（例如alpha，delta）作为参考菌株 - 免疫弱势者的研究 - 包括来自杂交免疫力的人的样品 - 使用替代中和分析的研究 - 结合疫苗的研究 - 除了nd80的eve nd dyd80 tragiant a devients nd nd80 trimical a dectials nd dyd nd nd nd nd nd nd nd nd deve nd dy dyd a vos的研究 - 由于Nd80的范围，因为Nd80均具有nd80的范围，因为初级串联疫苗接种后中和抗体很低。因此，Omicron的折叠减少可以是人造的。因此，除了显示中和抗体相对于祖先应变的折叠的图外，图显示了图中的Omicron sub-lineages的图，图中包括了具有可检测的抗体水平的样品，盒子代表IQR，代表IQR，中位数由盒子内的杆代表。从盒子延伸的线表示不包括异常值的观察范围。除非另有说明，否则“ mRNA”是指单价祖传的mRNA疫苗。WHO COVID-19每周的流行病学更新每周发布在WHO网站（https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports）上。每隔一周就会在WEU中提供疫苗和关注变体的这些研究结果的摘要。有关此文件的任何疑问，评论或建议，请联系Melissa Higdon：mhigdon@jhu.edu。
尺寸自适应的 32 通道阵列线圈，用于 3 特斯拉 MRI 清醒婴儿神经成像
目的：由于实际、方法和分析方面的考虑，婴儿期功能性磁共振成像 (fMRI) 面临挑战。本研究旨在实施一种与硬件相关的方法来提高清醒婴儿 fMRI 的受试者依从性。为此，我们设计、构建并评估了一个自适应的 32 通道阵列线圈。方法：为了能够使用紧密贴合的头部阵列线圈对 1-18 个月大的婴儿进行成像，开发了一种可调节头部线圈概念。线圈设置方便半坐式扫描姿势，以提高婴儿的整体扫描依从性。耳罩隔间直接集成在线圈外壳中，以便在使用声音保护时不会失去线圈在婴儿头部的紧密贴合。使用基准级指标、信噪比 (SNR) 性能和加速成像能力，根据模型数据对构建的阵列线圈进行评估，以用于平面和同步多层 (SMS) 重建方法。此外，还获取了初步的 fMRI 数据以评估体内线圈的性能。结果：与市售的 32 通道头部线圈相比，模型数据显示 SNR 平均增加了 2.7 倍。在婴儿头部模型的中心和外围区域，测得的 SNR 增益分别为 1.25 倍和 3 倍。婴儿线圈还显示出对欠采样 k 空间重建方法和 SMS 技术的良好编码能力。
有效的拼写策略
• 说出单词。然后写下来，说出每个字母（要热情且富有表现力）W - O - R - D • 跳过一行，说出并再次写下 — 减去最后一个字母。说出最后一个字母，但不要写出来。W - O - R - ____ • 跳过一行，说出并再次写下 — 减去最后两个字母。说出它们，但不要写出来。W - O - ___ ____ • 重复此操作，直到只写一个字母。 • 回到顶部。阅读单词，然后大声拼写出来。 • 将页面折起来，这样您就看不到整个单词了。说出单词，拼写它，然后添加最后一个字母。 • 再次将页面折回。说出单词，拼写它，然后添加最后两个字母。 • 继续，直到拼写出整个单词。 • 回去检查 — 确保您没有遗漏字母。按音节反向链接
使用可解释的AI
本文提出了可解释的（𝑥折），这是蛋白质结构预测的解释AI框架。尽管基于AI的方法（例如Alphafold（𝛼倍））在该领域取得了成功，但由于深度学习模型的黑盒性质，其预测的根本原因尚不清楚。为了解决这个问题，我们提出了一个受生物学原理启发的反事实学习框架，以生成针对蛋白质结构预测的反事实解释，从而实现了一种干LAB实验方法。我们的实验结果表明，外观折叠对Alphafold的预测产生高质量解释的能力，从而对氨基酸对3D蛋白质结构的影响几乎有实验的理解。该框架有可能促进对蛋白质结构的深入了解。源代码和解释性项目的数据可在https://github.com/rutgerswiselab/explainablefold上找到。
人工智能解决方案
• 全栈软件开发 微服务、MOSA、前端、持久层、软件现代化、SAFe Agile、基于模型的系统工程、数据工程 • 软件 IV&V 静态、动态、流程优化/自动化、实验室设计和开发 • DevSecOps 非机密/机密系统、管理、流程自动化、持续集成/交付、版本控制、基础设施配置管理、基础设施编排、云计算、安全+ • 建模和仿真 通用数字仿真集成框架、通用环境、同步、联合、架构、数据共享方法、大数据、可扩展性、低带宽、使用人工智能的大数据分析、3D 渲染、FOLD 应用程序接口、异构显示环境 • IT 服务项目管理、端到端规划、架构开发、设计、设计验证、智慧城市发展、漏洞识别、风险管理、网络安全流程实施、企业 IT 基础设施和 IT 系统/服务的实施和集成
聚谷氨酸疾病蛋白：相互作用曲线和病理效应的共同性和差异
图1 Polyq疾病蛋白的αFOLD结构。 (A) Predicted AlphaFold protein model of full-length ATXN1 (Human; AF-P54253), (B) ATXN2 (Human; AF-Q99700), (C) ATXN3 (Human; AF-P54252), (D) ATXN7 (Human; AF-O15265), (E) CACNA1A (Human; AF-O00555), (F) TBP（人类； AF-P20226），（G）AR（人类； AF-P10275）和（H）ATN1（Human; AF-P54259）。 （i）预测氨基酸残基1至413的Alphafold蛋白模型HTT（HTTQ21（1-414）），其中包含21个聚谷氨酰胺。 预测的HTTQ21（1-414）AlphaFold模型叠加在灰色（蛋白质数据库ID 6x9O，2.60Å分辨率[99]中显示的Cryo-EM确定的HTT-HAP40蛋白结构[99]，其中未在Cryo-Em结构中确定PolyQ区域。图1 Polyq疾病蛋白的αFOLD结构。(A) Predicted AlphaFold protein model of full-length ATXN1 (Human; AF-P54253), (B) ATXN2 (Human; AF-Q99700), (C) ATXN3 (Human; AF-P54252), (D) ATXN7 (Human; AF-O15265), (E) CACNA1A (Human; AF-O00555), (F) TBP（人类； AF-P20226），（G）AR（人类； AF-P10275）和（H）ATN1（Human; AF-P54259）。（i）预测氨基酸残基1至413的Alphafold蛋白模型HTT（HTTQ21（1-414）），其中包含21个聚谷氨酰胺。预测的HTTQ21（1-414）AlphaFold模型叠加在灰色（蛋白质数据库ID 6x9O，2.60Å分辨率[99]中显示的Cryo-EM确定的HTT-HAP40蛋白结构[99]，其中未在Cryo-Em结构中确定PolyQ区域。HTTQ21（1-414）模型高度对齐冷冻结构。由黑色矩形构建的残基代表野生型Polyq区域。比例尺表示源自AlphaFold预测的PLDDT值，并表示每日置信度度量[97]：PLDDT> 90，高精度； 90> plddt> 70建模良好； 70> PLDDT> 50低置信度； PLDDT <50差精度。ar，雄激素受体； ATN1，Atrophin 1; atxn1，ataxin 1; atxn2，ataxin 2; atxn3，ataxin 3; atxn7，ataxin 7; Cacna1a，钙电源门控通道亚基Alpha1 A（Cav2.1）;冷冻电子，冷冻电子显微镜； HTT，亨廷顿； PLDDT，每个保留模型置信度评分； Polyq，聚谷氨酰胺； TBP，TATA结合蛋白。
DNA 损伤反应通路的激活……
原创文章 幽门螺杆菌感染胃组织中 DNA 损伤反应途径的激活：病例对照研究 Amiratabak Rajaei 1#、Armin Ghameshlou 1#、Reza Shirkoohi 2,3、Abbas Shakoori Farahani 3、Seyedeh Zohre Mirbagheri 4、Ronak Bakhtiari 4、Melika Sadat Haeri 1、Ali Rashidi-Nezhad 5,3、Masoud Alebouyeh 6 1 伊朗德黑兰伊斯兰阿扎德大学科学与研究分院生物系 2 伊朗德黑兰医科大学伊玛目霍梅尼医院综合楼癌症研究所癌症研究中心分子遗传学系 3 伊朗德黑兰医科大学伊玛目霍梅尼医院综合楼遗传病房 4 伊朗德黑兰公共卫生学院和健康研究研究所病理生物学系德黑兰医科大学，德黑兰，伊朗 5 德黑兰医科大学家庭健康研究所产妇、胎儿和新生儿研究中心，德黑兰，伊朗 6 沙希德贝赫什提医科大学儿童健康研究所儿科感染研究中心，德黑兰，伊朗 # 作者对这项工作做出了同等贡献。摘要简介：胃炎是世界上最常见的人类疾病之一。尽管幽门螺杆菌感染作为 I 类人类致癌物参与胃癌进展已被接受，但胃炎如何进展为萎缩和胃癌尚不清楚。在这项病例对照研究中，在胃炎患者中调查了幽门螺杆菌感染与 DNA 损伤反应途径基因转录改变的潜在联系。方法：为了测量 H. pylori 感染和非感染患者之间 ATM 、 CHEK2 、 TP53 、 DCLRE1C 、 POLM 和 XRCC4 基因相对 mRNA 表达水平的差异，分析了 30 例患有中度慢性胃炎的 H. pylori 感染患者和 30 例患有轻度慢性胃炎的非感染患者的胃活检样本。结果：非同源末端连接（NHEJ）通路相关基因（DCLRE1C、POLM 和 XRCC）上调率分别为 40%（8.44 倍 ± 13.91）、63.33%（15.72 倍 ± 33.08）和 50%（9.99 倍 ± 21.55），DDR 通路相关基因（ATM、CHEK2 和 TP53）上调率分别为 33%（2.42 倍 ± 3.17）、40%（2.86 倍 ± 3.61）和 50%（5.00 倍 ± 6.52）。研究基因转录水平的改变与年龄或性别之间没有相关性。结论：我们的研究结果提供了新的数据，可能支持幽门螺杆菌感染可能参与激活与 DNA 损伤反应有关的基因，主要是通过非同源末端连接 DNA 修复系统，这可能与癌前胃组织中的诱变有关。关键词：易出错的 DNA 修复途径；胃炎；幽门螺杆菌；NHEJ。J Infect Dev Ctries 2023；17(8):1125-1129。doi:10.3855/jidc。17655（2022 年 11 月 10 日收到 — 2023 年 1 月 2 日接受）版权所有 © 2023 Rajaei 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。简介
对 - 质子泵抑制剂（PPI）
Lazarus等人的另一项研究还使用来自社区研究中动脉粥样硬化风险的10,000多名参与者的数据研究了与PPI有关的AKI的发病率。他们发现，在平均13。9年的时间里，AKI发生在13.12％的PPI用户中，而非用户为8.61％（ARI 4.51％，NNH 22在13.9年中22）。慢性肾脏疾病（CKD）在PPI使用者中也发生了更常见的情况，而非用户为13.71％（ARI 3.67％; NNH 27在13.9年中的NNH 27）。16他们还发现，与每日剂量相比，与PPI的每日两次给药与CKD的风险更高（1.46倍）有关（1.15倍），研究人员还观察到CKD和H2受体拮抗剂的风险之间没有关联。16
alphafold加速了针对痕量胺相关受体1
人工智能正在革新蛋白质结构预测，为药物设计提供了前所未有的机会。为了评估对配体发现的潜在影响，我们使用Alphafold机器学习方法和传统同源性建模产生的蛋白质结构比较了虚拟筛选。将超过1600万种化合物停靠到痕量胺相关受体1（TAAR1）的模型，这是一种未知结构的G蛋白 - 偶联受体，也是治疗神经精神疾病的靶标。分别来自Alphafold和同源模型筛选的30和32个高度排名化合物。中有25个是TAAR1激动剂，其功能范围为12至0.03μM。AlphaFold屏幕的产生的命中率（60％）比同源性模型高两倍以上，并且发现了最有效的前身。具有有希望的选择性曲线和类似药物的特性的TAAR1激动剂在野生型中显示出生理和抗精神病药样作用，但在TAAR1敲除小鼠中却没有。这些结果表明，αFOLD结构可以加速药物发现。