XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemruse
家族中的新型病毒Iflaviridae和Partitiviridae与公共东部萤火虫Photinus pyralis
A.pylalis iflavirus的序列信息的注释图1。该图的顶部代表10,561bp的基因组，每个KB在5'至3'方向上指示。显示了多蛋白的ORF的位置以及该动物酸序列的程度。该图的底部显示了核域和登录数，包括病毒外套蛋白，解旋酶和RNA依赖性RNA聚合酶。B.具有分支支持值的昆虫特异性iflavirus多蛋白氨基酸序列的系统发育。PPIV1以橙色显示。C. partiti样病毒的序列信息的注释图。分别显示了两个片段，以及分别为RDRP编码的ORF和每个段上的假设蛋白。在图的底部显示了Interpro域和登录号。
冬季病毒：我们可以采取更多措施防止病例激增
通过信件和短信鼓励符合条件的人去疫苗诊所接种疫苗是一个好的开始，但疫苗接种需要更加容易和广泛地普及。目前在英国，65 岁以上的人、孕妇、患有某些疾病的人、医护人员和学童可以免费接种流感疫苗。该计划应扩大到向全民提供免费流感疫苗接种，并且必须通过提高信任度和降低相关的直接和间接成本来解决接种疫苗的障碍。这有助于实现更高的疫苗覆盖率，并减少流感的发病率和相关的医疗费用。17
医疗保健工作者的健康清理综合指南和患有血源病毒的医疗人员的管理（乙型肝炎，他
In July 2019 UK Advisory Panel for Healthcare Workers Living with Bloodborne Viruses (UKAP) published updated integrated guidance that described new recommendations on the monitoring and clearance of healthcare workers (HCWs) living with hepatitis B infection, and the investigation of situations where a HCW has been diagnosed with a bloodborne virus (BBV), based on the evidence base and experience from over 20 years of UKAP investigations.在过去的两年中，该指南已嵌入实践中，UKAP收到了有关其实施的有用反馈。2020年更新包含基于此反馈的更改，以澄清利益相关者的角色和职责，以及应应用指导的设置。2021更新包含对乙型肝炎的HCW的建议监测时间的变化。这些变化，在第7.2节中详细介绍，与国家实践（1-2）和其他国际（3至5）指南保持一致。2022年更新包括有关免疫抑制后乙型肝炎（RHBV）重新激活的新建议。在分辨出乙型肝炎的病例中，由于增加了治疗性免疫抑制在其他情况下，RHBV变得越来越普遍。此建议包含在第6.4节中，并在第7.2节中详细介绍。2023年更新的措辞修改了有关认可的职业医学专家的重要性，以维护执行暴露程序的HCW的当地记录（EPP），并与HIV或HBV生活在一起，并将结果传达给UKAP秘书处。此更新还加强了对UKAP秘书处的措辞，以维持居住在血源性病毒（UKAP-OHR）的Healthancational Health监测登记册的管理。2024年更新修改了指南，该指南是指向UKAP-OHR的强制性报告职业健康团队的强制性报告，以批准停止UKAP-OHR。此更新包括有关HCW从国外进入英国的建议，他们在英国首次被诊断出患有BBV，并通知HCW进入英国，需要等待3个月的等待，然后才能清算EPP为HIV和HBV患有HBV的人的4周等待。
寻找治疗痘病毒的药物：靶向 L1 蛋白
脊索痘病毒具有上皮嗜性，通常会引起皮肤病变。感染范围从轻微的局部皮肤病变到严重的全身性疾病，如天花。虽然许多痘病毒感染会自行消退，但严重病例或免疫功能低下者的感染可能需要抗病毒治疗 [1]。西多福韦是一种核苷类似物，获批用于治疗巨细胞病毒性视网膜炎，已显示出对痘病毒有一定疗效。然而，由于肾毒性，其治疗用途有限，这凸显了对新型抗病毒策略的需求。L1 蛋白是痘病毒包膜的保守成分，是抗病毒干预的一个有希望的靶点。其疏水腔在病毒体组装中起着至关重要的作用，可以通过抗体疗法或疫苗开发来靶向 [1]。
金黄色葡萄球菌预言代码蛋白会引起流产感染，并提供对Kayviruses的种群免疫力
摘要温带和规范的裂解噬菌体在葡萄球菌的生物学中具有至关重要的作用。虽然密切相关的温带噬菌体之间的超级感染排除是一种良好的现象，但尚不清楚葡萄球菌中温带和裂解噬菌体之间的相互作用。在这里，我们提出了一种朝向kayvirus属的裂解噬菌体的抗性机制，由膜锚定的蛋白质指定的PDP SAU介导，由金黄色葡萄球菌预言编码，主要是SA2整合酶类型。预言辅助基因PDP SAU与霍林和AMI2型胺酶的裂解基因密切相关，通常取代毒素Panton-valentine白细胞素（PVL）的基因。预测的PDP SAU蛋白结构显示了其N末端部分中存在膜结合的A-螺旋和细胞质正电荷C末端。我们表明，PDP SAU的作用机理并不能阻止感染Kayvirus吸附到宿主细胞上并将其基因组传递到细胞中，但噬菌体DNA复制已停止。从感染后10分钟开始观察到细胞膜极性的变化和渗透率，从而导致预言激活的细胞死亡。此外，我们描述了一种在宿主范围的kayvirus突变体中克服这种抗性的机制，该抗病毒突变体是在带有预言的金黄色葡萄球菌菌株上选择的53个编码PDP SAU的菌株，其中嵌合基因产物通过适应性实验室进化而出现。这是葡萄球菌间噬菌体 - 噬菌体竞争的第一种情况类似于其他一些流产感染防御系统和基于膜破坏性蛋白的系统。
基于2- ...病毒17-00035（1）.pdf
摘要：共同19号死亡人数已达到700万，其中4％的死亡发生在儿童和青少年中。在巴西，大约有1500名11岁的儿童死于该疾病。儿童中最常见的症状是呼吸道，可能发展为严重疾病，例如严重的急性呼吸综合症（SARS）和MIS-C。研究表明，合并症和遗传因素，例如免疫反应基因中的多态性，可能会影响COVID-19的严重程度。这项研究研究了COVID-19患者先天免疫反应基因中单核苷酸多态性（SNP）的发生。从13岁以下的儿童中分析了七十三个样本，该儿童在Covid-19，在Jo-O Paulo II儿童医院住院。评估的SNP为TLR8（1）（rs3764879），TLR8（2）（RS2407992），TLR7（RS179008），TLR3（RS3775291），TIRAP（tirap），TIRAP（RS8177374）和MC MCP-1（RS8177374）和MCP-1（rs8177374）和102466666666666666（RS）（RS）中度，严重和关键的共同19岁。识别SNP，PCR和测序。与全球ALFA，全球1000个基因组，全局GNOMAD，American 1000基因组和美国GNOMAD数据库中描述的频率相比，获得的SNP的频率并不差异，除了TLR7中的SNP。将严重和关键病例与轻度和中度病例进行比较，我们发现与TLR8（1），TLR7，TLR3和TIRAP中突变有关的相对风险更高（P <0.05）。在TLR8（2）和MCP-1中没有发现SNP的关联。我们的分析表明，SNP与先天免疫反应基因中的相关性与COVID-19（或SARS-COV-2感染儿童）的症状严重程度之间的关系。
植物SUMO化对抗病毒的两面性
与大多数生物体一样，植物也具备复杂而精巧的分子机制来应对不断变化的环境。在翻译后修饰 (PTM) 中，小肽（如泛素或 SUMO（小泛素相关修饰物））的结合能够快速有效地适应各种非生物和生物胁迫条件。SUMO 化过程涉及使用类似于泛素化的分级多酶级联将 SUMO 共价附着到目标蛋白上（图 1）[ 1 ]。这种可逆修饰可导致构象变化、改变蛋白质相互作用并影响修饰蛋白质的整体功能，包括稳定性、亚细胞定位和转录调控。除了与目标蛋白结合之外，SUMO 还能够与许多含有 SUMO 相互作用基序 (SIM) 的蛋白质非共价相互作用。将相同或不同蛋白质中的 SUMO 化位点与 SIM 相结合，有助于形成蛋白质宏观结构，从而通过将其他 SUMO 靶标募集到有利于 SUMO 化的环境中来增强 SUMO 化 [1]。拟南芥基因组含有 8 个 SUMO 基因，但只有 4 个得到表达（AtSUMO1/2/3/5）。几乎相同的 AtSUMO1/2 是 SUMO 原型，因为它们是哺乳动物 SUMO2/3 的最近同源物。SUMO 蛋白在发育和防御过程中的时空表达和功能有所不同 [2]。植物通常表达高水平的高度保守的 SUMO 异构体（AtSUMO1/2）和至少一种弱表达的非保守异构体（AtSUMO3/5）。
AI辅助基因型分析肝炎病毒
4美国默瑟大学5埃及大学摘要背景：丙型肝炎病毒以及全球丙型肝炎病毒是由于慢性肝病，肝硬化和肝细胞癌引起的发病率和死亡率的主要原因。随着直接作用抗病毒药（DAAS）和核苷类似物的进化，适当的基因分型对于设计个性化治疗方法的设计至关重要。传统的基因分型方法不适合目的，因为它们不能缩放或应对新兴抗性的问题。这些是具有机器和深度学习能力的人工智能（AI）的一些客观问题。方法：根据Prisma 2020指南进行了系统的审查。作者使用结构化搜索字符串在PubMed和Google Scholar中搜索了相关研究。根据纳入标准，总共筛选了1200篇论文，其中包括30篇论文。开发的数据收集表包含有关目的，治疗结果指标和实践的信息。以这种方式，研究了研究以确定AI在肝炎基因分型和个性化医学前景中的作用。结果：当涉及到现有，尤其是HCV Genotype-8（基于AI的新型基因型）的基因分型肝炎病毒时，基于AI的模型可以在准确性和测量的可扩展性方面表现更好。机器学习技术（如随机森林和支持向量机器）的准确率超过90％。to但是，捕获基因组序列的复杂基因组成像，例如基于深度学习模型的卷积神经网络或长期短期记忆网络，它超越了成像。更快的诊断，改善了与抗性相关突变的检测以及由于AI方法的增强。结论：与经典方法相比，由于AI在此过程中采用了AI，因此在肝炎基因分型方面取得了进步，这些方法伴随着局限性，无法提供如此准确，可靠和及时的诊断。因此，它有助于为患者计划治疗策略，有助于实时应用，甚至支持有关全球健康状况的政策。尽管如此，诸如患者数据保护，集聚训练数据中的相对偏见以及可解释性等因素尚待解决。