按蚊对杀虫剂的抗药性和疟原虫对药物的抗药性的蔓延导致全球疟疾死灰复燃,因此开发能够克服这些障碍的控制工具成为当务之急。我们最近的研究表明,当冈比亚按蚊雌性接触到处理过的表面上的抗疟药时,可以有效阻断恶性疟原虫的传播,而不会对蚊子适应性的主要成分产生负面影响。在这里,我们证明这种方法可以克服蚊子对杀虫剂的抗药性和疟原虫对药物的抗药性的障碍。我们表明,当来自田间、对杀虫剂有抗药性的按蚊接触到强效的细胞色素b抑制剂阿托伐醌时,针对蚊子的抗疟药的传播阻断效果得以保持,表明这种药物可以逃避可能干扰其功能的杀虫剂抗药性机制。此外,这种方法还可以防止来自田间、对青蒿素有抗药性的疟原虫的传播。恶性疟原虫(Kelch13 C580Y 突变体)的抗药性,证明该策略可用于防止诱导对一线抗疟药产生抗性的寄生虫突变的传播。当蚊子将阿托伐醌摄入糖溶液中时,包括在持续感染中,阿托伐醌在限制寄生虫发育方面也非常有效。这些数据支持使用针对蚊子的抗疟药作为补充和扩大当前疟疾控制干预措施有效性的有希望的工具。
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摘要 恶性疟原虫的分子监测对于追踪新出现的突变和已发现突变的趋势非常重要,应作为抗疟药耐药性的早期预警系统。2019 年,在肯尼亚西部八个县对学童进行了恶性疟原虫疟疾调查,从调查中获取了干血斑。实时 PCR 鉴定出 500 个恶性疟原虫阳性样本,这些样本在五个耐药位点进行了扩增,以进行靶向扩增子深度测序 (TADS)。重要的 kelch 13 突变的缺失与 2019 年前肯尼亚的发现相似,在密码子 569 和 578 中观察到低频突变。氯喹抗性转运蛋白基因密码子 76 和 145 为野生型,表明寄生虫分别对氯喹和哌喹敏感。基于密码子 86、184 和 199 的多药耐药基因 1 单倍型主要存在于单倍型 NYT 和 NFT 的混合感染中,分别由缺乏氯喹压力和使用苯芴醇驱动。磺胺多辛-乙胺嘧啶耐药性谱是 Pfdhfr(51I 59R 108N)和 Pfdhps(436H 437G 540E)三重突变的“超级耐药”组合,导致磺胺多辛-乙胺嘧啶无效。TADS 突出显示了低频变异,从而可以尽早识别新的突变、Pfmdr1 密码子 199S 和 Pfdhfr 密码子 85I 以及新出现的 164L 突变。TADS 的附加价值在于它能够准确地识别混合基因型感染并进行抗疟药耐药性标志物的高通量监测。
►►事实证明,气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素,并显着影响了拟议的长期记忆序列序列(LSTMSEQ2SEQ)模型,以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。 ►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性,并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值,甚至很难。 通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元,LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。 ►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。 在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中,从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。 其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。 在许多省份,LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。 但是,在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。 ►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素,我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。►►事实证明,气候因素的使用是有效预测疟疾发生率的预测因素,并显着影响了拟议的长期记忆序列序列(LSTMSEQ2SEQ)模型,以捕获季节性模式和趋势模式和趋势和预测疟疾的发生。►►►典型的机器学习模型很难预测长期的依赖性,并且单个LSTM捕获过去的过去事件并使用它们来预测未来的价值,甚至很难。通过组合可以预测多个时间步长而不是具有多任务单元格的专门LSTM单元,LSTMSEQ2SEQ解决了此问题。►►lstmseq2seq比其他使用的深度学习模型需要更多的时间进行培训。在我们研究中使用的四种类型的疟原虫中,从头开始训练LSTMSEQ2SEQ。其他模型需要几个小时到几天才能使用疟疾病例和气象变量数据进行训练。在许多省份,LSTM的速度比LSTMSEQ2SEQ模型快七倍。但是,在疟疾病例较少的省份中的影响并不显着。►►由于缺乏其他相关潜在的非气候因素,我们无法通过本研究中的任何模型在某些省份获得准确的预测。
中期 Com-COV2 试验数据评估了两剂 COVID-19 疫苗接种方案,第一剂为 BNT162b2(辉瑞-BioNTech)或 ChAdOx1 nCoV-19(牛津-阿斯利康),第二剂为同源疫苗、异源 NVX-CoV2373(Novavax)疫苗或异源 mRNA-1273(Moderna)疫苗。1这些数据表明,先接种 ChAdOx1 nCoV-19 疫苗,然后接种 NVX-CoV2373 疫苗,可实现最佳的 T 细胞免疫原性和出色的抗体诱导。这些异源疫苗方法的发现现在很可能被推广用于制定其他疫苗的安排策略。我们特别感兴趣的是这些发现对疟疾疫苗策略的潜在影响。使用蛋白质佐剂加强剂的异源方法能否提高未来疟疾疫苗的效力?
丰富度与更好的编辑活动有关[54,55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数:(1)Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57],并以方位角更新(github.com/microsoftresearch/azimuth);或(2)用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后,可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定(CFD)得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数,并且使用系数矩阵确定成对得分,该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置,以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数:(1)Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57],并以方位角更新(github.com/microsoftresearch/azimuth);或(2)用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后,可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定(CFD)得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数,并且使用系数矩阵确定成对得分,该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置,以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
3.3.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... 53 3.4 重点人群.................... ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 60
3。Global trends in the burden of malaria 22 3.1 Global estimates of malaria cases and deaths, 2000–2020 22 3.2 Estimated malaria cases and deaths in the WHO African Region, 2000–2020 26 3.3 Estimated malaria cases and deaths in the WHO South-East Asia Region, 2000–2020 28 3.4 Estimated malaria cases and deaths in the WHO Eastern Mediterranean Region, 2000–2020 30 3.5 Estimated malaria cases and deaths in the WHO Western Pacific Region, 2000–2020 32 3.6 Estimated malaria cases and deaths in the WHO Region of the Americas, 2000–2020 34 3.7 Estimated malaria cases and deaths in the WHO European Region, 2000–2020 36 3.8 Cases and deaths averted since 2000, globally and by WHO region 36 3.9 Severe malaria: age patterns and phenotypes by transmission intensity 38 3.10怀孕的疟疾负担42
从人类疟疾寄生虫的基因组分析中获得的见解使我们对碱性疾病生物学,耐药性,疟疾流行病学和分子生态学的理解有所了解。技术进步以及分子和基因组工具的成本降低的消除措施,包括大规模(> 20,000个恶性疟原虫全基因组),合作的努力,以产生公开可用的人群水平的整体基因组数据以及对靶向测序的使用方法,以监测实时基因属于实时的基因种群。这项工作的大部分都集中在引起寄生虫的寄生虫的原发性人麦芽膜上。然而,由于许多国家通过这两种物种造成的疟疾消除,包括研究不足的人畜共患病诺里斯(P. Knowlesi)在内的其他疟疾寄生虫正在变得越来越关注。因此,我们研究计划的一部分是使用尖端的基因组和生物信息学技术来更好地了解P. Knowlesi的生物学,生态学和流行病学。这项工作是与马来西亚,印度尼西亚,新加坡,泰国,英国,美国和荷兰以及澳大利亚的海外合作伙伴进行的。我们以基因组为中心的计划涉及全基因组关联研究,大规模的种群遗传学分析以及分子监测工具的发展。我们的最终目标是为东南亚的疟疾消除努力做出贡献。