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对速度的需求：一线医院微生物学实验室中的超优化高分辨率爆发分析
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审认证）的预印本版权持有人此版本发布于2025年2月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321496 doi：medrxiv preprint
船上爆发 COVID-19：法国海军流行病学管理社会技术体系分析
Leïla Chassery、Gaëtan Texier、Vincent Pommier de Santi、Hervé Chaudet、Nathalie Bonnardel 等人。船上爆发 COVID-19 疫情：法国海军流行病学管理社会技术体系分析。安全科学，2021 年，140，第 105296 页。10.1016/j.ssci.2021.105296。 hal-03585742
通过克隆和质粒介导的Blaoxa-48基因在法国南部的胸腔和质粒介导的传播中，在胸腔肿瘤单元中爆发了甲状腺苯甲酸的肠杆菌
碳青霉烯是广谱抗生素，在治疗由革兰氏阴性细菌引起的严重感染中起主要作用。碳青霉烯型肠杆菌科的全球传播正在成为一个公共卫生问题（Jamal等，2020）。肠杆菌科中碳青霉烯耐药性的升高主要是由于获得了碳青霉烯 - 氢化酶（Carbapenemases）（Tilahun等，2021）。编码碳青霉酶的基因可以掺入细菌染色体中，但主要位于移动元素上，例如在细菌菌株和物种之间可转移的质粒或转座子（San Millan，2018年）。因此，临床暴发通常很复杂，涉及克隆，质粒或转座子的基因传播的各种因素（Brehony等，2019）。碳青霉素型OXA-48首次出现在2000年代中期，此后在许多欧洲国家和世界各地都发现了（Hidalgo等，2019）。在法国，它是产生甲状腺素酶的肠杆菌科（CPE）中最常见的酶（Emeraud等，2020）。BLA OXA-48基因被认为源自环境Shewanella菌株的染色体（Tacão等，2018）。它在物种之间的快速传播是由于其在转座子中筑巢（TN 1999），该转座主要由含有/M型质粒携带（Shankar等，2020）。控制医院病房中的暴发是必要的，以限制多药耐药细菌的传播。CPE对患者的定殖可以干扰适当的护理。fmt是CPE定殖也可能影响癌症患者化学疗法的开始，因为它与接受诱导化疗的患者的存活率较低有关（Ballo等，2019）。因此，已经实施了一种恢复健康的肠道菌群并消除CPE储层（例如粪便菌群移植（FMT））的策略。
USDA在爆发恶化的情况下授予新鸟流感疫苗有条件批准
“我们一直在与政府和国会合作，今天我们很高兴获得（疫苗）在家禽中获得许可，我们认为这将是一种我们认为必要的政府的工具，” Zoetis的首席执行官克里斯汀·佩克（Kristin Peck）告诉CNBC。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
爆发是由ralstonia insidiosa引起的，从受污染的血液注射器中分离出来
1。简介拉斯托尼亚物种是机会主义的，可以在自来水，工业水分配系统和实验室纯净水系统等各种水源中生存和生长的水传播生物[1]。因此，这些微生物可能会污染用于患者护理的溶液，例如盐水溶液，静脉药，蒸馏水或呼吸溶液[2-4]。这些溶液的污染可能会引起侵袭性感染的爆发，例如血液感染（BSIS），骨髓炎和脑膜炎[5]。最常见的Ralstonia物种是Ralstonia Pickettii [6]。然而，Ralstonia Mannitolilytica，Ralstonia solanacearum和Ralstonia insidiosa也可能引起人类感染。R。Insidiosa是与Pickettii [7]最紧密相关的细菌，可能会因污染溶液而导致医院爆发。本研究提出了由R. insidiosa引起的菌血症爆发，这与我们医院的肝素化血液注射器有关。
针对 cVDPV2 疫情应对的开发指导通报，包括使用新型 OPV2 (nOPV2)
在根除野生 2 型脊髓灰质炎病毒 (WPV2) 后，所有在免疫计划中使用口服脊髓灰质炎疫苗 (OPV) 的国家都从三价 OPV 改用二价 OPV（血清型 1 和 3）。如今，在改用 4 年后，非洲、东南亚和中东部分地区的 VDPV2 病例激增。截至 2019 年底，有 20 个国家报告了 VDPV2 疫情，与 2018 年的 7 个国家和 2017 年的 3 个国家相比，这一数字显着增加。据信，有几个因素导致了 VDPV2 疫情。这些因素包括：a) 改用后出生的幼儿对 2 型脊髓灰质炎病毒的免疫力下降；b) 常规免疫覆盖率不足；c) 脊髓灰质炎疫苗接种活动不达标；d) 人口流动增加。此外，使用目前的萨宾单价 OPV2 来
埃塞俄比亚西南部托查地区麻疹疫情调查：一项无与伦比的病例对照研究
方法：我们在 2023 年 4 月至 5 月期间进行了 1:2 不匹配病例对照研究。我们对在线列表中注册的所有 147 个病例进行了描述性分析。我们总共使用了 74 个随机选择的病例和 147 个对照作为病例对照部分。托恰区任何经实验室确认的麻疹 IgM 抗体的人；或任何与 2023 年 3 月 23 日至 4 月 26 日确诊的麻疹病例有流行病学关联的疑似人员均被纳入病例。不符合此标准病例定义的社区被纳入对照。使用部署在 Kobo Collect 上的标准化问卷收集数据。使用 Epi info 版本 7.2.5.0 进行描述性分析。分析使用社会科学统计软件包 (SPSS) 版本 26 进行。使用二元逻辑回归分析来选择候选变量。我们进行了多元逻辑回归分析，以确定 p 值 ≤ 0.05 且置信区间为 95% 的麻疹感染决定因素。
人工智能驱动的 5G 网络在 COVID-19 疫情中的作用：机遇、挑战和未来展望
毫无疑问，世界目前正在经历一场全球大流行，这场大流行正在重塑我们的日常生活以及商业活动的开展方式。随着人们强调保持社交距离是遏制病毒迅速传播的有效手段，许多个人、机构和行业不得不依赖电信作为确保服务连续性的手段，以防止其业务完全停止。这给固定和移动网络都带来了巨大压力。尽管第五代移动网络 (5G) 在部署方面还处于起步阶段，但它拥有广泛的服务类别，包括增强型移动宽带 (eMBB)、超可靠低延迟通信 (URLLC) 和大规模机器类型通信 (mMTC)，这些服务可以帮助应对与大流行相关的挑战。因此，在本文中，我们确定了由于 COVID-19 大流行导致流量需求激增而导致现有网络面临的挑战，并强调了人工智能赋能的 5G 在解决这些问题中的作用。此外，我们还简要介绍了如何使用人工智能驱动的5G网络预测未来的流行病爆发，以及在未来爆发流行病时如何建立具有抗流行病能力的社会。
澳大利亚疾病爆发和非爆发地区的家猫中猫细小病毒血清流行率很高
1 悉尼大学科学学院悉尼兽医学院，坎珀当 2050，澳大利亚；elizabeth.jenkins@sydney.edu.au（EJ）；cdav6397@uni.sydney.edu.au（CD）；maura.carrai@sydney.edu.au（MC）；michael.ward@sydney.edu.au（MPW）；julia.beatty@sydney.edu.au（JAB）2 默多克大学兽医与生命科学学院，默多克 6150，澳大利亚；SO'Kee ffi@murdoch.edu.au 3 珀斯猫医院，西利德维尔 6007，澳大利亚；drmartine@perthcat.vet 4 贝德福德-黛安内拉兽医中心，贝德福德 6052，澳大利亚； louise_bedfordvet@hotmail.com 5 巴里大学兽医学系，Valenzano，70121 巴里，意大利；costantina.desario@uniba.it (CD)；canio.buonavoglia@uniba.it (CB)；nicola.decaro@uniba.it (ND) * 通讯地址：vanessa.barrs@sydney.edu.au；电话：+ 61-2-9351-3437