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课程结构和教学大纲
计划结果（PO）PO 1：展示对人体解剖学和生理学的理解：学生将对人类解剖学和生理学的全面了解，包括器官系统，细胞功能和生理过程。PO 2：应用生物化学和分子生物学原理：学生将应用生物化学和分子生物学原理来了解与人类健康和疾病有关的细胞代谢，遗传调节和生化途径。PO 3：使用实验室技术：学生将熟练地使用生物医学研究和临床诊断中常见的实验室技术和仪器，包括显微镜，免疫测定和分子生物学技术。 PO 4：分析生物医学数据：学生将使用统计方法和生物信息学工具对生物医学数据进行严格分析，以得出有效的结论并提出假设。 PO 5：了解疾病机制：学生将理解人类疾病的分子，细胞和生理机制，包括遗传疾病，传染病和慢性病。 po 6：整合跨学科的知识：学生将整合来自生物学，化学，药理学和病理学等各种学科的知识，以了解复杂的生物医学问题。 po 7：评估生物医学文献：学生将在生物医学科学中进行批判性评估科学文献，评估实验方法，解释数据并评估研究结果的影响。PO 3：使用实验室技术：学生将熟练地使用生物医学研究和临床诊断中常见的实验室技术和仪器，包括显微镜，免疫测定和分子生物学技术。PO 4：分析生物医学数据：学生将使用统计方法和生物信息学工具对生物医学数据进行严格分析，以得出有效的结论并提出假设。PO 5：了解疾病机制：学生将理解人类疾病的分子，细胞和生理机制，包括遗传疾病，传染病和慢性病。po 6：整合跨学科的知识：学生将整合来自生物学，化学，药理学和病理学等各种学科的知识，以了解复杂的生物医学问题。po 7：评估生物医学文献：学生将在生物医学科学中进行批判性评估科学文献，评估实验方法，解释数据并评估研究结果的影响。po 8：有效沟通：学生将通过书面报告，口头演讲和科学海报有效地传达生物医学概念，实验发现和科学结论。PO 9：应用道德原则：学生将在生物医学研究和临床实践中应用道德原则，证明对与人类受试者，动物研究和生物技术进步有关的道德问题的认识。PO 10：在跨学科团队中进行合作：学生将在跨学科团队中有效合作，以解决生物医学研究问题并开发创新的解决方案，以改善人类健康。PO 11：了解医疗保健系统：学生将了解医疗保健系统的组织，结构和政策，包括医疗保健提供，公共卫生计划和监管框架。PO 12：为职业职业做准备：学生将为生物医学研究，医疗保健专业，生物技术行业和监管机构的多元化职业做好准备，证明了该领域高级研究或就业的准备就绪。
2感染和mRNA疫苗接种
SARS-COV-2感染的异质表现与个体间因素（1，2）有关，包括年龄，生物学性别，合并症，对病毒的易感性，暴露负荷，病毒脱落，预先存在的结合或中和抗体（3，4）以及预先存在的交叉及时抗性t细胞（5-7）。这些因素的变异性及其对个体免疫反应的独特贡献使得在SARS-COV-2感染的个体中概括了疾病病程（1，8）。免疫测定（即病毒特定的血清学测定）已在整个Covid-19大流行中广泛使用（9）。主要用于表征疫苗接种后的免疫反应，评估康复血浆捐赠的生存能力以及充当人口监视工具（10，11），最紧迫的工作仍在发展保护相关性。中和和结合滴度仍然得到很好的支持，无论自然感染或疫苗接种如何，包括保护标志物（3，12），包括最近的一项研究（13），该研究与MRNA-1273（ModernA）疫苗接种后SARS-COV-2感染的结合和中和抗体的增加和中和抗体的风险相关。先前的研究已经评估了峰值后抗体滴度的变化作为时间的函数（14）以及较低的定量抗体与疾病严重程度之间的关系（15）。此外，有证据表明，在接种疫苗的，以前的冠状病毒疾病阳性（COVID+）个体中，较高的抗体滴度与免疫保护程度增加有关（16-18）。研究还表明，用mRNA疫苗接种导致第一次疫苗剂量（19，20）以及随后的异源增强剂剂量（21）导致快速，健壮的抗体产生和相关的反应生成性。在这里，我们研究了SARS-COV-2 mRNA疫苗接种后，社会人口统计学因素，反应生成性和免疫原性之间的关系之间先前感染的SARS-COV-2（COVID+）个体参与了我们参与我们的纵向队列研究（COVID-19岁）（COVID-19岁）（VoVID-19）的关系（Vovid-19mential-19mention-nimnity研究，或“城市”）。该分析可能有助于阐明在种族多样性的队列中，潜在的免疫决定因素，预先存在的免疫和疫苗反应生成与疫苗接种后抗体滴度（即体内免疫原性）如何相关。从这项研究中得出的结论可能有助于对未来的Covid-19-19疫苗策略采取更个性化的公共卫生方法，该方法可以说明个人的人口统计数据（例如，年龄，性别或种族）或现有的免疫力，或者在接收疫苗或增强收据之前（22）。
带有触发阀的开放通道系统中毛细管流动的动力学
触发阀Jodie C. Tokihiro，1英格丽·罗伯逊（Ingrid H.华盛顿西部西雅特市的351700箱351700，美国2 G. Ciamician化学系，意大利博洛尼亚大学3号，356510 NE Pacific Street泌尿外科。华盛顿大学的工程，352600，华盛顿州西雅图，98195 * *共同对应的作者摘要（163/200个或更少）触发阀是毛细管驱动的微流体系统的基本特征，可在毛细管驱动的微流体系统中停止以突然的多态性扩张和释放流体在Orthogonal频道中流动时的流动流体。该概念最初是在闭路毛细管电路中证明的。我们在这里显示触发阀可以在开放的频道中成功实现。我们还表明，可以将一系列的开放通道触发阀与主通道旁边或相对，从而产生分层的毛细管流。，我们根据平均摩擦长度的概念开发了一个用于触发阀的流动动力学的封闭形式模型，并成功地针对实验验证了该模型。对于主要信道，我们根据泰勒 - 阿里斯分散理论以及在渠道转弯中讨论了分层流动行为，并考虑了院长的混合理论。这项工作在自动微流体系统中具有潜在的应用，用于生物传感，居家或护理点样品制备设备，用于3D细胞培养的水凝胶构图以及An-A-A-ChIP模型。关键字：摩擦长度，触发阀，流体动力学，开放的微流体，毛细血管微流体，停止阀简介微流体设备精确地通过小通道移动流体，并且可以使用表面张力效应（毛细管力（毛细管力）（毛细管力），并通过通道化学和表面化学来实现自私自利的操作和自我监管的操作。毛细血管微流体通过自发毛细血管流（SCF）1-3驱动，并通过利用在设备体系结构中编码的毛细管力来执行定时的多步骤过程，而无需外部触发器（例如，按下按钮，按下一个按钮，对电气信号进行编程或其他用户活动）。4–6个触发阀（TGV）是使自主毛细管驱动的主要几何特征/控制元素之一。TGV是修改的被动停止阀，该停止阀将限制的液体释放在正交通道中毛细管驱动的另一个或类似液体的毛细管驱动流动上的限制液体（图1A）。这些瓣膜广泛用于各种闭合通道诊断应用中，例如用于细菌，抗体和蛋白质检测抗体或蛋白质检测的免疫测定以及实时细胞染色。7–10使用封闭通道TGV有大量的理论，实验和应用工作。7–19虽然将TGV扩展到打开微流体系统的概念是简短引入的，但需要更深入的理论发展和实验验证。
用于高度特异性检测α-突触核蛋白有毒低聚物
神经退行性疾病是全球残疾的主要原因，帕金森氏病（PD）是增长最快的神经系统疾病。在2019年，全球估计表明，有超过850万人患有PD的人。与衰老紧密相连，预计到2040年将翻一番，对整个公共卫生系统和社会造成了很大的压力（https://www.who.int/news-news-roos-rooo m/fact-seets/fact-sheets/fact-sheets/delets/parkinson-disease）。迄今为止，没有血液检查，脑扫描或其他测定方法可以用作PD的确定诊断测试，目前的诊断方法主要依赖于运动症状和神经影像学的专家临床评估[1]。不幸的是，到诊断时，该疾病已经发展到一个相对先进的阶段，在本质中，大约60％的多巴胺能神经元在不可逆地丢失。在此阶段，延迟疾病进展可能为时已晚。因此，迫切需要在早期阶段检测PD的正交分子诊断方法。pd在病理上以蛋白质聚集体在受影响的神经元中的积累，主要由α-突触核蛋白（αS）组成[2，3]。αS的低聚物，而不是神经淀粉样蛋白包含物，被认为是毒性获得的实际致病罪魁祸首，改变了细胞骨架结构，膜通透性，膜流入，钙涌入，活性氧，活性氧，突触触发和神经元兴奋性[4，5]。这导致了与可溶性单体αs不良的交叉反应，这在CSF中的确更为丰富[4，14，15]。有证据表明，与非PD对照相比，PD患者的脑脊液（CSF）中αS低聚物的升高升高，表明它们在该生物FLUID中的水平可以用作PD的生物标志物，为诊断提供了机会[6-8]。然而，我们缺乏对αs低聚物结构的知识，以及它们的短暂性，异位和动态性质，使他们的跟踪和定量成为一项具有挑战性的任务。αs的抗体的产生和使用已成为首选选项，作为诊断和治疗目的的特定元素，例如抑制蛋白质聚集[9]。因此，在早期研究中，CSF中的αS聚集体和其他生物学流体（如血浆或血清）的检测依赖于诸如ELISA [10-12]或CLIA [13]等免疫测定的检测，其抗体通常针对αs s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s。因此，这种方法显示出很大的可变性和有限的可靠性[16]。还采用了一些其他已建立的技术来检测有毒的低聚物，例如免疫组织化学，接近连接测定，基于Luminex的测定法，这也需要抗体[17，18]。同样，最近的策略同样依赖于将可用的抗体纳入具有不同感应构型（光学，电化学等）的不同生物传感器原型中。所有这些最终都可能遭受与使用这些受体相同的缺点。基于DNA的适体[19]最近为αs的低聚形式产生了另一种生物受体[20]，尽管它们也显示出对Aβ1-40低聚物的识别。超敏感蛋白扩增测定法的最新进展，例如蛋白质不满意的环状扩增（PMCA）和实时Qua King诱导的转化率（RT-QUIC），该转化率（RT-QUIC）最初是针对人类疾病疾病的诊断，已显示出可吸引蛋白质聚集的有希望的结果，该蛋白质与患者的识别和分流相关[7] [7] [7] [7] [7]。但是，它们在常规DI不可知论中的临床实施中也表现出重大局限性。首先，不可能知道哪种是在反应中放大的特定αS物种，因此，分子生物标志物在